Kategorie: AI

Wie ausgereift ist Ihre B2B- Marktbearbeitung?

Künstliche Intelligenz (KI) im Business Development: 13 Vertriebsphasen und ihre KI-Lösungen am Wessling-Modell

Im Zeitalter der digitalen Transformation stehen Unternehmen vor der Herausforderung, ihre Marktbearbeitung und ihr Business Development effizienter zu gestalten. Doch wie reif sind Ihre B2B Professional Services wirklich? Setzen Sie bereits gezielt KI-Lösungen ein, um Ihre Vertriebsprozesse zu optimieren? In diesem Beitrag zeigen wir Ihnen anhand von 13 Vertriebsphasen, wie Large Language Models (LLMs) und KI-Anwendungen den Verkaufsprozess transformieren können. Basis ist das Modell der Marktbearbeitung von Wessling (2023/2024)

1. Market (Marktanalyse)

KI-Anwendung: Marktanalyse-LLMs analysieren Wettbewerber, Trends und Kundenbedürfnisse in Echtzeit. Tools wie ChatGPT oder Claude AI können Berichte generieren, die Vertriebsstrategien optimieren.

2. Targets (Zielgruppendefinition od. Target Personas)

KI-Anwendung: KI-gestützte Kundensegmentierung erkennt Muster in bestehenden Kundendaten und identifiziert neue Zielgruppen. Predictive Analytics hilft, relevante Branchen und Unternehmen zu fokussieren.

3. Leads Planning (Lead-Strategie entwickeln)

KI-Anwendung: Automatische Lead-Scoring-Systeme bewerten Leads nach Relevanz, basierend auf CRM-Daten, Interaktionen und Marktentwicklung.

4. Leads Qualification (Leads validieren)

KI-Anwendung: Chatbots und intelligente Assistenten qualifizieren Leads automatisiert durch initiale Gespräche, um Bedarfe und Entscheidungsstrukturen zu erkennen.

5. Accounts (Kunden-Management)

KI-Anwendung: KI-gesteuerte CRM-Systeme wie HubSpot oder Salesforce Einstein prognostizieren Kundenbedürfnisse und empfehlen nächste Schritte im Sales-Funnel. Auch Microsoft Dynamics mit Copilit.

6. Contacts (Kundenansprache & Outreach)

KI-Anwendung: Automatisierte E-Mail-Kampagnen mit personalisierten Nachrichten, generiert durch LLMs, erhöhen die Antwortrate und binden Interessenten gezielt ein. Auch Lösungen im Campaigning wie Walaaxy.

7. Need (Bedarfsermittlung)

KI-Anwendung: Sentiment-Analyse durch KI-gestützte Konversationsauswertung hilft, Kundenprobleme und Bedarfe frühzeitig zu erkennen und passende Angebote zu formulieren.

8. Request Clarification (Angebotsdetails spezifizieren)

KI-Anwendung: KI-gestützte Assistenten unterstützen den Vertrieb durch automatische Erstellung von RFI-/RFP-Dokumenten auf Basis historischer Daten. Oder es werden Fragebögen auf Basis dieser Daten zur manuellen Qualifizierung im Gespräch erstellt.

9. Offering (Angebotserstellung)

KI-Anwendung: Generative KI formuliert individuelle Angebote, basierend auf Unternehmensrichtlinien und Preismodellen, und passt diese an Kundenanforderungen an.

10. Negotiate (Verhandlungen führen)

KI-Anwendung: KI-gestützte Chatbots simulieren Verhandlungsgespräche, analysieren Sprachmuster und geben Empfehlungen zur Optimierung von Preisstrategien (im Vorfeld).

11. Close Deal (Abschluss des Vertrages)

KI-Anwendung: Automatische Vertragsprüfung durch Natural Language Processing (NLP) erkennt kritische Klauseln und optimiert die Vertragsgestaltung. Das System denkt, der Mensch lenkt.

12. Get the Contract Signature (Vertrag unterzeichnen lassen)

KI-Anwendung: KI-basierte E-Signature-Lösungen wie DocuSign mit automatischer Erinnerung an Stakeholder verbessern den Abschlussprozess. Schlanker, schneller.

13. Customer Service (After-Sales & Support)

KI-Anwendung: KI-gestützte Chatbots bieten automatisierte Kundenbetreuung und LLMs analysieren Feedback, um Service-Optimierungen vorzuschlagen. Der Chatbot kann auch im Hintergrund agieren.

Wo steht Ihr Unternehmen?

Unternehmen, die KI konsequent in der Marktbearbeitung nutzen, erreichen eine höhere Effizienz, bessere Kundenerlebnisse und eine höhere Abschlussrate. Doch viele Professional Services befinden sich noch in einem frühen Reifegrad. Wo stehen Sie aktuell? Setzen Sie schon an allen Phasen der Marktbearbeitung KI gezielt ein, zumindest in Test-Szenarien?

Nächster Schritt: Ihr individuelles KI-Reifegradmodell

Möchten Sie herausfinden, wo Sie aktuell stehen und welche konkreten KI-Anwendungen Ihre Prozesse revolutionieren können? Lassen Sie uns darüber sprechen! Prüfen Sie Ihren Reifegrad, um dann gezielte Initiativen zu starten, entlang einer vernünftigen Roadmap, denn manchmal ist weniger einfach mehr. Den Fokus in einer Welt der Unschärfe zu behalten ist möglich mit Expertise von außen und robustem Rat, der auf Best Practices basiert. Der nächste Schritt kann einfacher werden, als Sie denken. Ich will es nun nicht übertreiben, aber schon Niels Armstrong sagte:

„That’s one small step for [a] man, one giant leap for mankind.“

Niels Armstrong, 20. Juni 1969

Daten zu Werten verwandeln

Wie Microsoft Unternehmen mit Power BI und Datenanalyse voranbringt

In der heutigen datengetriebenen Welt sind Unternehmen darauf angewiesen, ihre Daten effizient zu nutzen, um Wettbewerbsvorteile zu erzielen und ihren Kunden den bestmöglichen Mehrwert zu bieten. Microsoft hat mit Power BI eine Plattform geschaffen, die nicht nur als führendes Tool im Bereich Business Intelligence (BI) anerkannt ist, sondern auch Unternehmen dabei unterstützt, aus Daten echten Wert zu generieren. In diesem Beitrag zeigen wir Ihnen, wie Power BI dies ermöglicht und welche Vorteile Ihr Unternehmen daraus ziehen kann.

Die Stärken von Power BI für Wertschöpfung

Datenintegration und -analyse leicht gemacht

Microsoft Power BI zeichnet sich durch seine nahtlose Integration in das Microsoft-Ökosystem, einschließlich Microsoft 365, Azure und Dynamics, aus. Dies ermöglicht eine umfassende und flexible Datenanalyse, die weit über einfache Berichte hinausgeht. Durch die Integration mit diesen weit verbreiteten Tools können Unternehmen ihre Daten effizienter sammeln, analysieren und nutzen, um fundierte Entscheidungen zu treffen.

Künstliche Intelligenz als Motor der Wertschöpfung

Ein Highlight von Power BI ist die Integration von Copilot, Microsofts generativer KI. Diese Technologie ermöglicht es, Berichte schneller zu erstellen und tiefere Einblicke in die Daten zu gewinnen. Durch die Nutzung von KI-gestützten Diensten wie Text-, Stimmungs- und Bildanalysen können Unternehmen ihre Daten auf neue Weise interpretieren und so wertvolle Erkenntnisse gewinnen, die direkt in Geschäftsvorteile umgemünzt werden können.

Herausforderungen und Chancen

Effektive Governance und Standardisierung

Obwohl Power BI viele Vorteile bietet, gibt es auch Herausforderungen, insbesondere bei der Governance der Datenanalyse. Viele Unternehmen haben Schwierigkeiten, konsistente Prozesse zur Erstellung und Veröffentlichung analytischer Inhalte zu etablieren. Hier bietet sich jedoch die Chance, durch klare Richtlinien und Standards die Qualität und Konsistenz der Datenanalyse zu verbessern, was wiederum zu besseren Entscheidungen und höherem Unternehmenswert führt.

Interoperabilität und Flexibilität

Während die Integration in das Microsoft-Ökosystem viele Vorteile bietet, wünschen sich einige Unternehmen mehr Flexibilität bei der Nutzung verschiedener Cloud-Anbieter. Microsofts Einführung der OneLake-Architektur ist ein vielversprechender Schritt in Richtung besserer Interoperabilität. Dies könnte es Unternehmen ermöglichen, noch mehr aus ihren Daten herauszuholen, indem sie verschiedene Datenquellen nahtlos integrieren und analysieren.

Individualität gewinnt – Der Standard reicht nicht

Individuelle Softwareentwicklung kann maßgeblich dazu beitragen, dass Unternehmen das volle Potenzial von Daten ausschöpfen und echten Wert generieren. Hier sind einige Wege, wie dies erreicht werden kann:

1. Maßgeschneiderte Lösungen

Jedes Unternehmen hat einzigartige Anforderungen und Geschäftsprozesse. Standardsoftware kann oft nicht alle spezifischen Bedürfnisse abdecken. Individuelle Softwareentwicklung ermöglicht die Erstellung von Lösungen, die genau auf die spezifischen Anforderungen und Ziele des Unternehmens zugeschnitten sind.

2. Integration verschiedener Datenquellen

Unternehmen nutzen häufig verschiedene Systeme und Datenquellen. Individuelle Softwareentwicklung kann helfen, diese Systeme nahtlos zu integrieren, um eine ganzheitliche Sicht auf die Daten zu erhalten. Dies ermöglicht umfassendere und genauere Analysen, die fundierte Geschäftsentscheidungen unterstützen.

3. Optimierung der Datenanalyseprozesse

Durch maßgeschneiderte Softwarelösungen können Datenanalyseprozesse optimiert und automatisiert werden. Dies führt zu effizienteren Arbeitsabläufen und schnelleren Ergebnissen. Unternehmen können dadurch schneller auf Marktveränderungen reagieren und proaktiv Maßnahmen ergreifen.

4. Verbesserung der Benutzerfreundlichkeit

Individuelle Software kann so gestaltet werden, dass sie genau den Bedürfnissen und Fähigkeiten der Benutzer entspricht. Dies verbessert die Benutzerfreundlichkeit und Akzeptanz der Software, was wiederum zu einer effektiveren Nutzung und besseren Ergebnissen führt.

5. Nutzung fortschrittlicher Technologien

Mit individueller Softwareentwicklung können Unternehmen modernste Technologien wie künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen (ML) und Automatisierung nutzen. Diese Technologien können tiefere Einblicke in die Daten ermöglichen und neue Geschäftsmöglichkeiten aufzeigen.

6. Skalierbarkeit und Flexibilität

Individuelle Softwarelösungen sind oft skalierbar und flexibel, sodass sie mit dem Wachstum des Unternehmens mithalten können. Sie lassen sich leicht anpassen und erweitern, um neuen Anforderungen gerecht zu werden.

That’s the way of transforming Data to Value.

Wird die KI wirklich alles verändern?

Ein nüchterner Blick in die Vergangenheit kann uns helfen, klar und präzise in unsere Zukunft zu schauen. Die turbulente Diskussion und der Hype um KI wird höchstwahrscheinlich einen ähnlichen Verlauf nehmen, wie bereits andere Technologien zuvor auch schon.

Horrorszenarien und geschürte Ängste

„Die KI könnte zu einem vollständigen Kontrollverlust der menschlichen Rasse führen und möglicherweise in einem Szenario, wie wir es aus Science-Fiction-Filmen kennen, in denen wie Welt entweder untergeht, oder die Maschinen die Herrschaft übernehmen“ lauten maximal ausgeprägte Argumente, mit denen wir gewarnt werden sollen. Ganz ehrlich, war das nicht schon immer so? Und am Ende kam es recht nüchtern. Alle bösen Szenarien sind dann doch nicht eingetreten.

Eine Analyse der Presse gibt Aufschluss

Kürzlich war ich im Haus der Geschichte der Bundesrepublik Deutschland in Bonn. In einer Sonderausstellung wurde das digitale Deutschland vorgestellt. Unter anderem fand ich dort einige Ausgaben des Magazins DER SPIEGEL. Nach genauere Betrachtung habe ich Folgendes festgestellt:

Preisveränderungen

  • 1964 0,5 EUR (1 DM)
  • 1978 1,5 EUR (3 DM)
  • 2016 4,90 EUR
  • 2023 6,10 EUR
  • 2024 8,40 EUR (16 DM)

    Horror-Szenarien & Key Messages

    • 1964: Roboter/Automatisierung killt alle Arbeitsplätze
    • 1978: Computer ersetzen alle Handwerker. Wir werden alle Arbeitslos
    • 2016: Computer beseitigen alle intelligenten Arbeitsplätze (Office)
    • 2023: GPT mit seiner KI wird als bedrohliche Weltmacht dargestellt

      Was wirklich passiert ist

      • 1964: Die Automatisierung hat neue Wirtschaftszweige hervorgebracht
      • 1978: Handwerker haben bessere Werkzeuge bekommen. Sonst nix
      • 2016: Deutschland erlebt einen Boom an IT-Arbeitsplätzen
      • 2023: Alle werden mit KI ein wenig schneller und produktiver

        Fassen wir zusammen

        Der Preis vom Spiegel ist um Faktor 16 angestiegen. Da ist in der Tat was passiert. Es sind neuen Arbeitsplätze und ganze Industrien neu entstanden und wir steigerten Produktivität, Geschwindigkeit und Qualität in unserer Wirtschaft in einem nie dagewesenen Maß. Roboter haben uns immer noch nicht vernichtet, das Internet hat keinen Weltuntergang herbeigeführt (War Games) und die KI ist im Grunde dumm wie ein Kaffeebecher und sorgt sogar dafür, dass nachfolgende Generationen ihre Hausaufgaben noch cleverer erledigen, als die Gen X-Leute.

        Potenziale im Fokus

        Ich bin jetzt seit etwa 1984 in der Digitalisierung unterwegs und kann Medien-Bewertungen zu zukünftigen Entwicklungen aus eigener Erfahrung recht gut vornehmen. OK, damals hieß das noch „programmieren“, Software entwickeln und by the way habe ich mich schon damals als sechzehnjähriger von meinem C-64 via Sprache morgens wecken lassen, mit einem eigens entwickelten Programm, dass auf SAM zurückgriff. Sprache im Device ist also auch nicht soooo neu.

        Der Diskussion, ob KI wirklich gut ist, kann ich soviel abgewinnen, wie der Diskussion, ob Autos wirklich besser als Pferde sind und ob die Welt dadurch nicht mächtig unsicher wird und Arbeitsplätze verloren gehen werden. Hufschmiede gibt es bis auf diesen Tag. Recht wenige, das gebe ich zu, aber wie viele Millionen Arbeitsplätze sind mit der Automobilindustrie alleine in Deutschland entstanden?

        KI ganz praktisch im Alltag

        Meine Erfahrung mit KI im Auto ist wirklich toll. Bisher habe ich 1–2 Autobahncrashs durch das Eingreifen des Fahrzeugs vermieden und so manche Parklücke hat mein Auto wirklich viel besser eingezirkelt, bei der ich erst gar nicht stehen geblieben wäre. Siri hilft mir bei so vielen Anrufen, Terminen und Notizen, dass ich sie wirklich als KI nicht mehr missen möchte bis hin zu so einfachen Dingen wie die Erstellung komplexer Analysen in tabellarischer Übersicht mit GPT 4.0 oder auch Vorschläge für gute Email-Kommunikation. Früher haben wir das immer alles selber gemacht. Sind wir deshalb dümmer geworden? Quatsch! Wer will denn heute unterwegs noch Landkarten lesen? Navi mit Echtzeitdaten-Verkehrsanalyse – Alles KI. Ist doch gut, oder?

        Produktivität im Woummmm-Faktor nutzen!

        Im Übrigen habe ich kürzlich in zwei Wochen ein neues Buch geschrieben, als Mensch, wohl gemerkt, ohne KI! Die Korrektur hatte ich dann aber mit GPT in nur ein paar Tagen erledigt. Früher hat alleine dieser Arbeitsschritt locker in Abstimmung mit dem Lektorat sechs Monate gedauert. Ergibt das Sinn? Ich meine schon.

        „Was nun – Wird KI wirklich alles verändern?
        Nö, nicht wirklich. Aber es wird anders und schneller.“

        Harry Wessling zu KI-Entwicklungen, 2024