KI und Wissensmanagement im Vertrieb
Wir sprachen mit Daniel Fallmann, Gründer und Geschäftsführer von Mindbreeze. Das Unternehmen ist ein führender Anbieter von Appliances und Cloud-Services für Information Insight, angewandte künstliche Intelligenz und Wissensmanagement. Fallmann beschäftigt sich verstärkt mit der Anwendung von Wissensmanagement und KI im Vertrieb.
Die Neukundenakquise ist für jeden Industrie- und Handelszweig ein wichtiges Thema. Wie hat sich dieses Thema in den letzten Jahren, vor allem durch die Weiterentwicklung neuer Technologien, verändert?
Bis vor wenigen Jahren waren Präsenztermine, Messen oder andere Veranstaltungen ein wichtiger Teil bei der Neukundengewinnung. Durch die zunehmende Digitalisierung hat sich die Neukundenansprache grundlegend geändert. Das Internet ist omnipräsent und ein potenzieller Kunde kann unabhängig von Ort und Zeit zu einem Produkt oder einer Dienstleitung recherchieren, Angebote vergleichen, Rezessionen lesen und bestellen. Je besser die „digitale“ Ansprache und die „Online-Community“ den Bedürfnissen der Zielgruppe entspricht, umso größer die Chance eines erfolgreichen Abschlusses. Neben der Neukundenakquise spielt meiner Meinung nach die langfristige Kundenbindung eine wichtige Rolle für den Unternehmenserfolg. Hier gilt es frühzeitig Trends zu erkennen, um Cross- und Upselling-Potenziale auszumachen und vor allem harte Fakten zum Thema Return-of-Investment und Business Cases zu schaffen. Gerade im B2B Bereich für nachhaltige Kundenbindung essentiell. Entwicklungen aus den Bereichen der künstlichen Intelligenz können hier den Vertrieb unterstützen. Anstatt Exceltabellen zu befüllen und zu aktualisieren, zeigen KI-basierte Lösungen beispielsweise Zusammenhänge zwischen Neukunden, Produkten und Bestandkunden auf. Dies unterstützt den Vertrieb sowohl bei der Neukundenakquise als auch bei dem Bestandskundenmanagement.
Was ist notwendig, um im Vertrieb erfolgreich zu sein?
Es ist mehr denn je erforderlich die Kommunikation zu individualisieren, zu personalisieren und nachhaltige Lösungen für Probleme anzubieten. Dadurch lassen sich Streuverluste – wie mit herkömmlichen breitgefächerten E-Mail-Kampagnen – vermeiden und eine höhere Response schaffen. Dazu ist es wichtig nicht nur externe Faktoren wie die Wirtschaftslage oder Trendthemen zu kennen, sondern auch die im Unternehmen vorhandenen Informationen damit zu verknüpfen, um daraus Erkenntnisse zu gewinnen. In der Realität fehlt dafür aber leider oft die Zeit bzw. das nötige Know-how. Mit Anwendungen wie Insight Engines – also auf künstlicher Intelligenz basierende selbstlernende Wissensmanagementsysteme – ist dies ohne großen Aufwand möglich. Sie heben das Wissensmanagement auf eine ganz neue Ebene, weil sie nicht nur die effiziente Analyse und Verknüpfung von großen Datenmengen ermöglichen, sondern diese übersichtlich in individuellen 360-Grad-Sichten für den jeweiligen Anwendungsfall aufbereiten.
Sie erwähnten KI und Wissensmanagement. Wie kann man sich das in der Praxis vorstellen?
Unternehmen verfügen über enormes Unternehmenswissen – verborgen in den gespeicherten Daten. Beispielsweise welche Kunden welche Produkte kauften, ob sie sie sich für weitere Produkte interessieren oder ob es vermehrt Reklamationen bei einem Produkt oder einer Dienstleitung gab. All diese Informationen ermöglichen, sofern entsprechend aufbereitet und proaktiv zur Verfügung gestellt, den Mitarbeitern im Vertrieb einen Einblick in die Gefühlslage der Kunden, um daraus Ideen für die Ansprache von Neukunden oder für Cross- und Upselling zu entwickeln.
Genau hier kommen Insight Engines als Wissenshub ins Spiel. Sie analysieren und verknüpfen die Daten aus den unterschiedlichsten Unternehmensquellen oder auch externen Quellen, stellen Zusammenhänge zwischen den Informationen her und stellen diese bei Abfragen im richtigen Kontext bereit. Dafür kombinieren sie Methoden aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz wie Deep Learning und Machine Learning mit leistungsstarken Enterprise Search Funktionen und nutzen Technologien zur Verarbeitung natürlicher Sprache wie Natural Language Processing (NLP) oder Natural Language Understanding (NLU). Dadurch sind sie in der Lage als eine Art persönlicher Assistent zu agieren. Hervorzuheben ist dabei, dass das System bei jeder Rechercheanfrage die Zugriffsrechte prüft. Und zwar direkt an der Datenquelle, wo die Informationen gespeichert sind. Dadurch wird sichergestellt, dass auch kurzfristige Änderungen sofort berücksichtigt werden. Durch die Aufbereitung der Informationen in übersichtlichen Dashboards ist es einfacher komplexe Zusammenhänge oder Potenziale zu erkennen und die Vertriebsstrategie entsprechend anzupassen.
Lassen sich Insight Engines auch in anderen Unternehmensbereichen einsetzen?
Ja, in nahezu allen Unternehmensbereichen – beispielsweise im Customer Service, im Bereich der Forschung & Entwicklung, in der Produktion oder auf Managementebene. Zu Veranschaulichung hier ein kurzes Beispiel aus der Produktion. Denken Sie an einen Produktionsprozess mit unterschiedlichen Zulieferern und verschiedenen Fertigungsstufen und die Frage: Warum fallen 50% der produzierten Teile bei der Qualitätssicherung durch. Liegt der Fehler in der Produktion, in der Endfertigung, entsteht dieser vielleicht aufgrund von Zeitdruck oder wurden Waren mit Transportschäden vom Einkauf angenommen? Fragen wie diese lassen sich durch die intelligente Auswertung und proaktive Bereitstellung bereits vorhandener Informationen rasch und zielgerichtet lösen. Etwaige Verbesserungspotenziale können sofort erkannt werden und dadurch einzelne Abläufe oder gar gesamte Prozesse angepasst werden. Mit Ingisht Enginges lässt sich nicht nur die Kunden- und Mitarbeiterzufriedenheit erhöhen, sondern auch Geschäftsprozesse optimieren – Stichwort: Business Process Transformation. Ein Punkt der bei vielen Unternehmenslenkern heute ganz oben auf der Agenda steht und der sich durch den Einsatz von geeigneten Werkezeuge leicht umsetzen lässt.
Weitere Informationen unter:
www.mindbreeze.com
