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Mit Machine Learning und KI gegen Leerlauf im B2B-Verkauf

cmm360 - 8. Januar 2021

Autor: Thomas Mavroudis, Business Lead Smart Data DACH, Bisnode Group

Verkaufen im B2B-Umfeld wird immer schwieriger. Der Sales leidet unter Leerlauf und verschwendet Zeit für die falschen Prospects. Was, wenn das Marketing den Verkauf mit Leads füttern würde, von denen 85 % relevant sind? Ein solches Mass an Qualifizierung ist heute dank Smart Data Analytics keine Utopie mehr.

Bei der Kaltakquise abblitzen: Das kennt wohl jeder Verkäufer und jede Verkäuferin bei der Abarbeitung der Leads. In der Tat haben 9 von 10 Entscheidern beim Erstkontakt kein Interesse. Das ist aber nur ein Indikator dafür, dass sich die B2B-Welt stark verändert hat. Es ist eine Welt, in der die Käufer immer besser informiert sind. Zwei Drittel haben die Kaufentscheidung bereits getroffen, wenn sie mit dem Vertrieb des Anbieters in Kontakt treten. Drei Viertel nutzen heute bereits Social Media zur Recherche.

Die grösste Herausforderung heute ist, und das bestätigen 61 % aller Unternehmen, die Bereitstellung von qualitativ hochwertigen Leads. Die Verkäufer fordern Kontakte, die eine hohe Wahrscheinlichkeit haben, zum Zeitpunkt der Kontaktaufnahme ein konkretes Interesse an ihren Produkten und Leistungen zu haben. Niemand ist mehr bereit, die berühmte Nadel im Heuhaufen zu finden und bei der Suche danach unzählige Unternehmen auf gut Glück zu kontaktieren. Dass das eine enorme Verschwendung von Zeit und Ressourcen ist, liegt auf der Hand. Dass der Sales früher oder später frustriert ist, ebenso.

Dabei liegen die Informationen vor, um Leads nicht nur zu generieren, sondern auch zu qualifizieren. Leider nicht so offensichtlich wie die berühmten „low hanging fruits“, die man einfach pflücken kann. Es braucht schon etwas mehr Know-how und neue Technologien. Doch es ist möglich – viel besser noch, es erzeugt fantastische Resultate.

Nehmen wir dazu das Beispiel eines weltweiten Anbieters von Travel Management Dienstleistungen zu Hand. Dieses Unternehmen organisiert und bucht Geschäftsreisen für seine Kunden. Die Herausforderung ist, Unternehmen im Markt zu identifizieren, die ein steigendes Reisevolumen aufweisen und somit als potenzielle Kunden infrage kommen. Das ist im Gesamtmarkt von total 6,5 Millionen Unternehmen alles andere als einfach. Diese Grundmenge wurde daher in einem ersten Schritt vorgefiltert. Das geschah auf Basis von Analysen der Stammdaten des Reisedienstleisters und dem Datenuniversum von Bisnode. Der daraus entwickelte relevante Markt ist mit 80'000 Unternehmen schon viel kleiner, für eine effiziente und zielgerichtete Bearbeitung aber immer noch viel zu gross.

Künstliche Intelligenz trifft auf menschliche Intelligenz

Die Frage ist nun, wie man diejenigen Unternehmen im relevanten Markt findet, die bei einem Erstkontakt den Verkäufer nicht gleich wieder abwimmeln. Dazu kommt ein wenig Magie ins Spiel, oder genauer gesagt künstliche Intelligenz. Sie ist unglaublich gewandt, im Internet nach relevanten Daten zu suchen und somit die fehlenden Puzzleteilchen zu ergänzen. Die allermeisten Unternehmen publizieren umfangreiche Informationen über sich selbst und darüber, was sie tun, auf ihren Websites. Genau danach wird gesucht. Im Fall des Reisedienstleisters sind das Informationen wie Veranstaltungen, ausländische Niederlassungen oder Messen, also alles, was auf ein erhöhtes Reisevorkommen hinweist.

Diese gesammelten Informationen bezeichnet man als Onlinedaten. Sie werden nun mit den Offlinedaten kombiniert. Darunter fallen alle Informationen, die in der Bisnode-Datenbank zur Verfügung stehen wie beispielsweise Branche, Verflechtungen oder Wachstum. Man gewinnt damit eine 360°-Sicht auf alle relevanten Informationen. Es steht nun nichts mehr im Weg, die richtigen Unternehmen zu qualifizieren und Listen mit Leads zu generieren.

Basis für die Leadgenerierung ist ein Bewertungsmodell, das bereits auf einer breiten Datenbasis zu bestehenden und profitablen Kunden maschinell gelernt hat. Dieses selbstlernende Modell schaut sich nun alle Unternehmen im relevanten Markt an und vergibt jedem einen individuellen Lead Score.

Mehr Umsatz bei sinkenden Vertriebskosten

Es folgt ein iterativer Prozess. Dabei treffen menschliche und künstliche Intelligenz aufeinander und sorgen dafür, dass der Prozess der Leadqualifizierung intelligenter wird und Leads mit immer höherer Relevanz erzeugt. Im ersten Schritt ist der Sales an der Reihe. Er erhält die erste Liste mit Leads, von denen er nicht weiss, ob die Maschine sie für gut oder schlecht hält. Die Verkäuferinnen und Verkäufer arbeiten die Liste ab, gehen also jeden einzelnen Kontakt in einer Akquise an. Sie bewerten jeden Lead und machen dabei eine Aussage über dessen Relevanz. All diese Bewertungen fliessen wieder zurück zur Maschine, die daraus lernt und in der zweiten Iteration bereits qualifiziertere Leads erzeugt. Dieser Prozess der Leadqualifizierung durch Lernen geht weiter und erzeugt in der Regel bereits bei der zweiten Iteration eine Trefferquote von bis zu 90 %, beim Beispiel des Travel Management-Dienstleisters lag dieser Wert bei 86 %.

Das schlägt sich in der Performance des Sales in Aufwand und Ertrag nieder. Der Leerlauf ist mehr oder weniger Geschichte. Die Verkäuferinnen und Verkäufer benötigen 25 % weniger Zeit vom Erstkontakt bis zum Abschluss. Die Zahl der qualifizierten Angebote verdoppelt sich sogar. Zusammengefasst: Mehr Umsatz bei sinkenden Vertriebskosten.

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