KI-unterstützte Vertriebsprozesse in mittelständischen Unternehmen

Laut einer Studie von McKinsey zu generativer KI entfallen etwa 75 Prozent des wirtschaftlichen Potenzials von Anwendungsfällen dieser Technologie auf vier Bereiche: Kundenbetrieb, Softwareentwicklung, Forschung und Entwicklung sowie Marketing und Vertrieb. Dabei zeigt die Analyse, dass das monetäre Potenzial im Bereich Vertrieb aktuell am höchsten ist.

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Der Einsatz von GenAI im Vertrieb eröffnet mittelständischen Unternehmen vielfältige Chancen, die über reine Effizienzgewinne hinausgehen:

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1. Automatisierung repetitiver Aufgaben

Viele Vertriebsaufgaben wie die Lead-Qualifizierung, das Beantworten häufiger Kundenanfragen oder die Angebotserstellung sind zeitaufwändig und wiederkehrend. GenAI kann diese Prozesse automatisieren, sodass Vertriebsmitarbeiter mehr Zeit für strategische Tätigkeiten haben. Das erhöht die Produktivität und reduziert operative Kosten.

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2. Fundierte Entscheidungen durch intelligente Datenanalyse

GenAI verarbeitet große Datenmengen und liefert wertvolle Insights. Vertriebsmitarbeiter können so datenbasierte Entscheidungen treffen, etwa welche Leads priorisiert werden sollten oder welche Kunden eine individuelle Ansprache benötigen. Dies führt zu einem effektiveren Ressourceneinsatz und erhöht die Abschlussquoten.

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3. Personalisierte Kundenansprache auf höchstem Niveau

In Zeiten steigender Kundenerwartungen ist Personalisierung entscheidend. GenAI analysiert das Verhalten, die Historie und die Präferenzen jedes Kunden und generiert maßgeschneiderte Empfehlungen und Angebote. Dadurch wird die Kundenbindung gestärkt und die Wahrscheinlichkeit eines erfolgreichen Verkaufs steigt.

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4. Schnelle Reaktionszeiten und ständige Verfügbarkeit

Mit GenAI-basierten Lösungen wie Chatbots kann der Vertrieb rund um die Uhr Kundenanfragen bearbeiten. Dies ermöglicht es mittelständischen Unternehmen, mit größeren Wettbewerbern mitzuhalten und flexibel auf Kundenbedürfnisse zu reagieren, selbst außerhalb der Geschäftszeiten.

Zusammengefasst bietet GenAI im Vertrieb nicht nur Effizienzgewinne, sondern auch eine Verbesserung der Kundenbeziehungen und eine stärkere Position im Wettbewerb. In einer zunehmend digitalen Marktlandschaft wird GenAI zum entscheidenden Werkzeug für nachhaltigen Erfolg.

GenAI kann in verschiedenen Bereichen des Vertriebs wertvolle Dienste leisten. Hier sind einige praxisnahe Anwendungsfälle:

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1. Automatische Informationsextraktion aus Kunden-E-Mails

Vertriebsmitarbeiter erhalten täglich zahlreiche E-Mails mit Kundenanfragen und -informationen. GenAI kann relevante Daten wie spezifische Wünsche, Kaufinteressen oder technische Spezifikationen automatisch extrahieren und strukturiert bereitstellen. Dadurch können Anfragen schneller und präziser bearbeitet werden, ohne wichtige Details zu übersehen.

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2. Virtueller Sales Assistant zur Bestandskundenanalyse

Ein virtueller Sales Assistant unterstützt bei der Analyse von Bestandskunden, indem er Kaufhistorien, Bestellmuster und Interaktionen auswertet. So können Cross-Selling- und Up-Selling-Potenziale identifiziert und personalisierte Angebote erstellt werden, die die Kundenbindung und den Umsatz erhöhen.

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3. Automatisierte Lead-Qualifizierung und -Scoring

GenAI kann Leads anhand von Kriterien wie Branche, Unternehmensgröße oder Online-Verhalten bewerten und priorisieren. Dadurch konzentriert sich der Vertrieb auf die vielversprechendsten Kontakte, was die Effizienz steigert und die Erfolgsquote erhöht.

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4. Unterstützung bei der Erstellung von Vertriebs- und Marketingmaterialien

GenAI kann bei der Erstellung von Präsentationen, Angeboten oder Marketingtexten helfen, indem es Inhalte generiert, die auf spezifische Kundenbedürfnisse zugeschnitten sind. Das spart Zeit und stellt sicher, dass die Kommunikation stets relevant und zielgerichtet ist.

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5. Kundeninteraktion durch intelligente Chatbots

Mit GenAI betriebene Chatbots können in Echtzeit Kundenfragen beantworten und einfache Serviceanfragen rund um die Uhr bearbeiten. Dies verbessert die Kundenbetreuung und entlastet das Vertriebsteam von Routineaufgaben.

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6. Mappen von Kundenlastenheften mit eigenen Produktkatalogen

GenAI kann genutzt werden, um Kundenanforderungen aus Lastenheften automatisch mit dem eigenen Produktkatalog abzugleichen. Dies ermöglicht eine schnelle Identifikation passender Produkte und die Erstellung erster, individualisierter Angebote Unternehmen sparen so wertvolle Zeit im Vertriebsprozess und erhöhen die Präzision bei der Angebotserstellung. Weitere Informationen hierzu finden sich in unserer Projekt-Case-Study.

Diese Anwendungsfälle zeigen, wie GenAI den Vertrieb revolutionieren kann, indem es Prozesse automatisiert, personalisiert und optimiert. Mittelständische Unternehmen können so ihre Effizienz steigern und sich im Wettbewerb besser positionieren.

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Die Auswahl des richtigen GenAI-Anwendungsfalls erfordert ein systematisches Vorgehen:

1. Definition des Fokusbereichs

Legen Sie fest, welcher Bereich im Vertrieb optimiert werden soll. Das kann ein spezifischer Prozess, ein Produkt oder eine Kundengruppe sein. Ein klar definierter Fokus erleichtert die zielgerichtete Analyse und Umsetzung.

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2. Analyse der aktuellen Prozesse

Untersuchen Sie den Ist-Zustand des gewählten Bereichs. Nutzen Sie Methoden wie Value Stream Mapping, um jeden Prozessschritt zu visualisieren und zu bewerten:

• Zeitaufwand pro Schritt
• Kosten der Prozesse
• Datenverfügbarkeit und -qualität

Identifizieren Sie Schritte mit hohem Aufwand und ausreichender Datenbasis, da diese besonders für GenAI geeignet sind.

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3. Ideengenerierung und Marktanalyse

Organisieren Sie Workshops mit verschiedenen Abteilungen, um potenzielle GenAI-Lösungen zu identifizieren. Prüfen Sie dabei:

• Interne Ressourcen: Können Sie eigene Lösungen entwickeln?
• Externe Angebote: Gibt es passende Lösungen auf dem Markt?

Nutzen Sie Kreativitätstechniken, um innovative Ansätze zu finden, und bewerten Sie diese hinsichtlich Nutzen und Machbarkeit.

In diesem Kontext kann auch das Programm zur abteilungsspezifischen Use-Case Entwicklung hilfreich sein, das Unternehmen unterstützt, KI-Lösungen für spezifische Fachbereiche zu identifizieren und maßgeschneiderte KI-Bots zu entwickeln. Es bietet eine umfassende KI-Kompetenzanalyse und die Identifikation relevanter Anwendungsfälle. Weitere Informationen finden Sie in unserer Akademie.

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4. Priorisierung & Entscheidung

Bewerten Sie die identifizierten Anwendungsfälle anhand einer Impact-Effort-Matrix:‍

• Nutzen (Impact): Monetäre Vorteile, Effizienzsteigerungen, Kundenzufriedenheit
• Aufwand (Effort): Implementierungszeit, Kosten, notwendige Ressourcen

Priorisieren Sie Anwendungsfälle mit hohem Nutzen und geringem Aufwand für eine effektive Umsetzung.

Durch dieses strukturierte Vorgehen stellen Sie sicher, dass Sie den GenAI-Anwendungsfall auswählen, der den größten Mehrwert für Ihr Unternehmen bietet.

Erfahren Sie mehr über die Identifikation von GenAI Use-Cases im eigenen Unternehmen in unserem Blog-Artikel.

Trotz der vielen Vorteile von GenAI gibt es auch Risiken, die bedacht werden müssen:

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1. Datenschutz und rechtliche Compliance

Die Verarbeitung personenbezogener Daten unterliegt strengen gesetzlichen Vorgaben wie der DSGVO. Unsachgemäße Datenhandhabung kann zu rechtlichen Konsequenzen und Vertrauensverlust führen. Stellen Sie sicher, dass alle GenAI-Anwendungen datenschutzkonform sind und über angemessene Sicherheitsmaßnahmen verfügen. Erfahren Sie mehr über AI Compliance in unserem Blog-Artikel.

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2. Bias und fehlerhafte Entscheidungen

GenAI-Modelle können Verzerrungen aufweisen, wenn die Trainingsdaten nicht repräsentativ sind. Dies kann zu unfairen Bewertungen oder falschen Empfehlungen führen. Verwenden Sie diverse und qualitativ hochwertige Daten und überprüfen Sie die Modelle regelmäßig auf Genauigkeit und Fairness.

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3. Technologieabhängigkeit und fehlende Expertise

Eine übermäßige Abhängigkeit von GenAI kann problematisch sein, insbesondere wenn interne Kompetenzen fehlen. Investieren Sie in die Schulung Ihrer Mitarbeiter und den Aufbau von Know-how, um die Technologie effektiv zu nutzen und Risiken zu minimieren.

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4. Intransparenz und Kontrollverlust

Komplexe GenAI-Modelle können wie eine "Black Box" wirken, deren Entscheidungen nicht immer nachvollziehbar sind. Dies kann das Vertrauen beeinträchtigen. Setzen Sie auf erklärbare KI-Modelle und führen Sie regelmäßige Validierungen durch, um Transparenz zu gewährleisten.

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5. Ethische Aspekte und Kundenzufriedenheit

‍Automatisierte Interaktionen könnten von Kunden als unpersönlich empfunden werden. Achten Sie darauf, die richtige Balance zwischen Automatisierung und persönlichem Kontakt zu finden, um die Kundenzufriedenheit nicht zu beeinträchtigen.

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6. Aufwand für Datenpflege und -qualität

Die Effektivität von GenAI hängt stark von der Qualität der Daten ab. Die Pflege einer hochwertigen Datenbasis erfordert Ressourcen. Etablieren Sie klare Prozesse für die Datenverwaltung und investieren Sie in entsprechende Systeme.

Der Einsatz von GenAI im Vertrieb bietet mittelständischen Unternehmen enorme Chancen, birgt jedoch auch Risiken, die es zu managen gilt. Gezielte Trainings und Schulungen sind hierbei unerlässlich, um Ihr Team für den Umgang mit GenAI zu sensibilisieren und mögliche Fallstricke zu vermeiden. Durch professionelle Weiterbildung können Sie sicherstellen, dass Ihre Mitarbeiter die Technologie kompetent und verantwortungsbewusst einsetzen.