Mit der vierten industriellen Revolution revolutionieren neue technologische Durchbrüche wie künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) die Branchen. Im Sales lassen sich damit die Umsätze eines Unternehmens nachweislich um bis zu 30 Prozent steigern. Laut Gartner planen 75 Prozent aller Unternehmen den Einsatz von KI-gestützten Lösungen, und noch mehr Unternehmen überprüfen den Einsatz von KI, um nicht den Anschluss zu verlieren. Mit KI und maschinellem Lernen können Vertriebsmitarbeiter viele sich wiederholende Aufgaben und Prozesse automatisieren und sich auf das Wesentliche konzentrieren, um bessere Ergebnisse zu erzielen.

Warum benötigt der Vertrieb Künstliche Intelligenz?

Im Wesentlichen haben sich CRMs seit ihrer Einführung in den späten Neunzigern kaum verändert. Endbenutzer müssen nach wie in bei der Anwendung Aufgaben, Deals und Kontakte erstellen, diese verwalten und pflegen. So müssen beispielsweise Anrufe und E-Mails geloggt, Erinnerungen erstellt, und Leads in der Pipeline verschoben werden. Und das alles manuell! Viele Vertriebsmitarbeiter empfinden diese Arbeit als mühsam und zeitaufwändig ohne hierbei einen entsprechenden Nutzen erkennen zu können. Laut einer Studie von Gartner bleiben 42 % der CRMs ungenutzt, und eine Studie von Forrester zeigt, dass 47 % der CRM-Projekte scheitern.

Aus diesem Grund haben einige Unternehmen bereits KI und maschinelles Lernen eingesetzt, um CRMs zum Laufen zu bringen. Einige der in CRMs integrierten KI-Funktionen sind:

1. Die Analyse von wertvollen Geschäften auf Grundlage bestimmter Datenpunkte und mit Hilfe von Mustererkennung in CRMs. Diese können dann mit potenziellen Interessenten verglichen und der Wert neuer Geschäfte vorhergesagt werden. Auf diese Weise können Vertriebsmitarbeiter*innen ihre Ressourcen angemessener einsetzen.
2. Mithilfe von KI kann ein Unternehmen frühere Geschäfte analysieren und erkennen, warum ein Geschäft nicht zustande gekommen ist. Dadurch ist es möglich, Frühwarnzeichen für eine mögliche Abwanderung zu erkennen.
3. KI kann die Produktivität des Vertriebsteams verbessern, indem sie neue Erkenntnisse aus früheren Verkaufsdaten und -trends gewinnt, die manuelle Analyse reduziert und Zeit und Ressourcen spart.

KI-gestützter Vertrieb

Immer häufiger wird KI genutzt, um die in CRMs gesammelten Daten zu kanalisieren und durch KI-Analysen nutzbar zu machen. Somit können Trends betrachtet und Erkenntnisse aus den Analysen zur Nutzung der Daten außerhalb des CRMs gewonnen werden. Deal Scoring ist eine der vielen neuen Methoden, die Unternehmen einsetzen, um neue Kunden zu gewinnen. KI-basiertes Deal Scoring findet unter folgenden Faktoren Anwendung:

1. KI kann Muster und Trends in großen Datenmengen erkennen und sie anhand verschiedener Kriterien analysieren; diese Muster und Trends sind in großen Datensätzen nicht sichtbar oder ohne erhebliche Rechenleistung nur schwer zu ermitteln.
2. KI-Vorhersagen beruhen auf Daten und Erkenntnissen, die auf der Grundlage früherer Trends und Verhaltensweisen formuliert wurden.
3. Mit zunehmender Anzahl historischer Daten wird das KI-Scoring immer besser; der Algorithmus für maschinelles Lernen lernt aus den Daten der Vergangenheit, um bessere Leistungen zu erzielen.
4. Bei der KI-Bewertung von Geschäften gibt es keine externen Einflüsse, weshalb sie weniger fehleranfällig ist. Die Erkenntnisse basieren also auf Daten und Einflüssen, was zu einer zuverlässigeren Vorhersage führt.

Welche Unternehmen nutzen eigentlich die in CRMs gespeicherten Daten? Welches Potenzial haben Unternehmen in diesem Zeitalter der vierten industriellen Revolution? Dealcode ist eine KI-gesteuerte Verkaufssoftware, die Daten aus CRMs extrahiert und ihren eigenen patentierten maschinellen Lernalgorithmus einsetzt. Sie bietet eine KI-basierte Deal-Scoring-Methode, mit der Unternehmen Leads nach ihrem Gewinnpotenzial einstufen können. Die Verwendung manueller Methoden zur Bewertung von Geschäftsabschlüssen (die von den meisten Unternehmen verwendet werden) ist fehlerhaft und wird Sie wahrscheinlich mehr kosten, als Sie erwartet haben.

Wie funktioniert Dealcode's Deal Scoring? Warum brauchen Unternehmen bessere und zuverlässigere Verfahren zur Geschäftsbewertung?
Es ist bekannt, dass sich Geschäfte voneinander unterscheiden, sei es durch den Bedarf des Kunden, sein Engagement, sein Verhalten oder sogar seiner Demographie, und all diese Faktoren beeinflussen das Endergebnis. Mit einem besseren und zuverlässigeren Deal-Scoring-Prozess werden die maschinellen Lernalgorithmen von Dealcode kontinuierlich trainiert, um bessere Ergebnisse zu erzielen. Dieses Deal-Scoring-System hilft Ihrem Unternehmen, die Wahrscheinlichkeit eines Geschäftsabschlusses und die mit dem Geschäft verbundenen Risiken zu erkennen. Anhand von Informationen über frühere und andere Geschäfte kann das System die Ergebnisse eines fraglichen Geschäfts vorhersagen und gewährleistet durch die Datenbasierung so eine maximale Genauigkeit.

Sie sind sich nicht sicher, welche Geschäfte in Ihrem Focus stehen sollten? Würden Sie als Verkäufer gerne Zeit sparen?
Um Ihren Zeitaufwand zu reduzieren bietet Dealcode unter anderem folgende Funktionen: CRM-Integration (Hubspot und Pipedrive), Deal Manager (Anzeige von gefährdeten Deals, zu beobachtenden Deals, neuen Deals, offenen und abgeschlossenen Deals), intelligente ToDo's und KI-Analysen (Gewinnwahrscheinlichkeit von Deals im Zeitverlauf). Somit bietet Dealcode Ihnen die bestmögliche Grundlage, um Zeit im Salesprozess zu sparen und damit Umsatz sowie die finanzielle Situation Ihres Unternehmens zu verbessern.

Um Ihr Unternehmen nachhaltig zu positionieren, ist Deal Scoring unverzichtbar. Es übernimmt einen Großteil der aufwändigen Arbeit bei der Datenanalyse und Ermittlung von potenziellen Deals. Fokussieren Sie sich auf die wichtigsten Interessenten, sodass Ihr Sales Team mehr Geschäfte in kürzerer Zeit abschließen und gleichzeitig engere Beziehungen zu den Kunden aufbauen kann.