AI-Guided Selling: Die Rolle der Datenqualität

Wie wir wissen, hat sich künstliche Intelligenz (KI) in verschiedenen Branchen, darunter auch im Vertrieb, zu einem Game Changer entwickelt. KI-gestütztes Verkaufen verändert die Art und Weise, wie Unternehmen ihre Kunden verstehen, Chancen finden und Geschäfte abschließen. Die Effektivität von KI-basierten Systemen hängt jedoch von einem wesentlichen Faktor ab: der Datenqualität. Dieser Blogbeitrag befasst sich mit der kritischen Rolle der Datenqualität beim KI-gesteuerten Verkaufen. Außerdem werden Tipps gegeben, wie Unternehmen die Datenintegrität sicherstellen können, um den größten Nutzen aus dieser Spitzentechnologie zu ziehen.

Der Nexus von KI und Vertrieb

KI-gesteuertes Verkaufen ist eine hochmoderne Lösung, die Algorithmen des maschinellen Lernens und KI nutzt, um den Vertriebsteams prädiktive und präskriptive Erkenntnisse zu liefern. Dank dieser Erkenntnisse können die Vertriebsmitarbeiter ihre Kunden besser verstehen. So können sie deren Bedürfnisse ermitteln und ihnen die besten Produkte oder Dienstleistungen vorschlagen. Folglich können sie die effektivste Methode für den Geschäftsabschluss vorhersagen.

Im Wesentlichen verarbeiten KI-basierte Guided-Selling-Systeme große Datenmengen, um statistisch relevante Empfehlungen zu generieren. Diese Empfehlungen leiten die Vertriebsmitarbeiter durch den gesamten Verkaufsprozess. Die Genauigkeit der Empfehlungen und die Gesamteffektivität des KI-Systems hängen jedoch stark von der Qualität der Daten ab, die in das System eingespeist werden.

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Warum die Datenqualität beim KI-gestützten Verkaufen wichtig ist

Datenqualität ist der Grundstein für erfolgreiches KI-gestütztes Verkaufen. Hochwertige Daten sind genau, vollständig, konsistent, zeitnah und nützlich. Mit Zugang zu hochwertigen Daten kann ein KI-System statistisch signifikante und hochgradig prädiktive Erkenntnisse liefern. Dadurch erhöhen sich die Chancen auf einen Geschäftsabschluss und die Umsatzentwicklung.

Daten von schlechter Qualität hingegen können zu fehlerhaften Prognosen und Empfehlungen führen. Dies kann dazu führen, dass Vertriebsteams Chancen verpassen oder erfolglose Methoden anwenden. Im schlimmsten Fall kann eine schlechte Datenqualität das Wertversprechen des KI-gesteuerten Verkaufs völlig untergraben. Dies führt zu vergeudeten Ressourcen und entgangenen Einnahmen.

Die Wichtigkeit der Datenqualität

KI-gestütztes Verkaufen verspricht zwar mehrere Vorteile, seine Wirksamkeit hängt jedoch von der Qualität der in das System eingespeisten Daten ab. KI-Modelle sind nur so gut wie die Daten, mit denen sie trainiert werden. Das KI-System wird ungenaue Vorhersagen und Empfehlungen liefern, wenn die Daten unvollständig, falsch oder inkonsistent sind. Dies führt zu weniger effektiven Verkaufsstrategien.

KI-basiertes Guided Selling nutzt riesige Datenmengen, um Empfehlungen für Vertriebsexperten zu geben. Diese sind entweder präskriptiv (Vorschläge für die nächstbesten Aktionen) oder prädiktiv (Einblicke in statistisch aussagekräftige Indikatoren). Dies kann von der Beratung eines potenziellen Kunden über den nächsten Inhalt bis hin zu Indikatoren für die verschiedenen Phasen des Verkaufsprozesses reichen.

Tad Travis, Research Vice President bei Gartner, warnt jedoch, dass Unternehmen mit schlechter Datenqualität oder ineffizienten Prozessen möglicherweise nicht in der Lage sind, vom KI-gestützten Verkauf zu profitieren. Um den Erfolg von KI-basiertem Guided Selling zu gewährleisten, müssen die Vertriebsleiter ihre Teams schulen. Diese Schulung sollte sich auf die Notwendigkeit beziehen, die Aktionen auf Mikroebene zu erfassen, die Verkäufer im Laufe eines aktiven Angebots durchführen. Um die am besten geeignete Lösung zu finden, müssen sie auch die einzelnen Phasen des Verkaufsprozesses identifizieren. Zusätzlich zu den Geschäftsergebnissen müssen sie die Roadmap für die Vertriebstechnologie entsprechend aktualisieren.

Verbesserung der Datenqualität

Unternehmen müssen der Datenverwaltung und -kontrolle Priorität einräumen, da die Datenqualität für den KI-gesteuerten Verkauf so wichtig ist. Dies beginnt mit der Entwicklung eines Datenqualitätsmanagementsystems, das Standards, Methoden und Technologien für die Erfassung, Bereinigung, Validierung und Pflege von Daten umfasst.

Viele dieser Prozesse, wie z. B. Datenbereinigung, -validierung und -deduplizierung, sollten durch Datenqualitätstechnologien automatisiert werden. Mit Hilfe dieser Technologien kann sichergestellt werden, dass die in das KI-System eingespeisten Daten korrekt, vollständig und aktuell sind.

Darüber hinaus sollten die Unternehmen ihre Mitarbeiter über die Bedeutung der Datenqualität und deren Aufrechterhaltung aufklären. Dazu gehört auch, dass die Vertriebspartner darüber aufgeklärt werden, wie wichtig es ist, während des Verkaufsprozesses genaue und präzise Kundendaten zu erfassen.

Das Ergebnis: Hochwertige Daten sind die Grundlage für den Erfolg von KI-gestütztem Verkaufen

KI-gestützte Vertriebssysteme können mit hochwertigen Daten wichtige Erkenntnisse liefern. So können Vertriebsteams ihre Kunden besser verstehen, ihre Bedürfnisse vorhersehen und ihre Ansprache personalisieren. Dies kann zu einer höheren Kundenzufriedenheit, höheren Umsatzraten und einer besseren Vertriebseffizienz führen. Darüber hinaus können Unternehmen durch die Verbesserung der Datenqualität sicherstellen, dass sich ihre Investitionen in KI-gestütztes Verkaufen auszahlen und zu ihrem allgemeinen Wachstum und Erfolg beitragen.

Datenqualität in der Praxis

Die Qualität der Daten spielt bei jedem Schritt des geführten Verkaufsprozesses eine entscheidende Rolle. Und so geht's:

1. Sammeln von Kundeninformationen: In der ersten Phase des Guided Selling-Prozesses werden Informationen über die Bedürfnisse, Vorlieben und das Budget des Kunden gesammelt. Diese Informationen müssen korrekt und auf dem neuesten Stand sein, damit das System gute Empfehlungen aussprechen kann.
2. Identifizierung der Schmerzpunkte des Kunden: Das Vertriebsteam nutzt die gewonnenen Informationen, um die Schmerzpunkte des Kunden zu ermitteln. Wenn die Ausgangsdaten fehlerhaft oder unzureichend sind, werden die Schmerzpunkte nicht richtig identifiziert, was zu falschen Empfehlungen führt.
3. Bereitstellung von Produktempfehlungen: Das KI-System generiert Produkt- oder Dienstleistungsempfehlungen auf der Grundlage von Verbraucherinformationen und erkannten Schmerzpunkten. Die Genauigkeit dieser Empfehlungen ist direkt proportional zur Qualität der Eingabedaten.
4. Präsentation von Lösungen und Behandlung von Einwänden: Das KI-System kann auch dabei helfen, dem Kunden Lösungen anzubieten und Einwände zu behandeln. Mit qualitativ hochwertigen Daten ist das KI-System in der Lage, Lösungen zu entwickeln, die den Problemen des Kunden gerecht werden.
5. Verkaufsabschluss und Follow-up-Unterstützung: Genaue Daten können dazu beitragen, den Kaufprozess und die Nachbetreuung zu rationalisieren. Diese Daten können von einem KI-System verwendet werden, um das Kundenverhalten vorherzusagen, Bedürfnisse zu antizipieren und die Nachbetreuung entsprechend anzupassen.The Future of AI-Guided Selling and Data Quality

Branchenexperten gehen davon aus, dass die Nutzung von KI zur Verbesserung der Datenqualität bis zum Ende dieses Jahres, also bis 2023, zunehmen wird. Damit entsteht ein positiver Kreislauf, in dem sich die Technologie schnell weiterentwickelt. Dies gilt insbesondere für den KI-gesteuerten Verkauf, bei dem die Datenqualität über die Effektivität des Verkaufsprozesses entscheiden kann.

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Schlussfolgerung

KI-gestütztes Verkaufen hat das Potenzial, den Verkaufsprozess vollständig zu verändern, doch die Bedeutung der Datenqualität kann nicht hoch genug eingeschätzt werden. Unternehmen können das Potenzial des KI-gestützten Verkaufs voll ausschöpfen und ihre Vertriebsleistung auf ein neues Niveau heben, indem sie der Datenqualität Priorität einräumen.