Die Etablierung von Machine Learning und einer sich daraus ergebenden stetig zunehmenden bzw. selbstständigeren Sales Marketing Automation sind langfristig in den meisten Business-Bereichen unausweichlich. Auch das insbesondere im B2B-Vertrieb so erfolgsentscheidende Lead Management profitiert auf vielschichtige Weise. Gerade hier können unter einer Generierung und Weiterverarbeitung von Leads via künstlicher Intelligenz und einer dadurch optimalerweise erheblichen Steigerung qualifizierter Leads signifikante Wettbewerbsvorteile im B2B-Vertrieb resultieren.

Zentrale Vorteile von Machine Learning, Predictive Analytics und Deep Learning im Lead Management

Die heutige stetig zunehmende Webzentrierung privater und geschäftlicher Vorgänge ermöglicht es Betrieben, immer mehr über die eigenen (etwaigen) Kunden zu erfahren. Alleine das Tracking von Usern auf der Unternehmens-Website verrät eine Menge über spezifische Ziele, Vorlieben und Kaufpotenziale. Die Leadgenerierung, im Zuge derer die eigene Zielgruppe im Gegensatz zum Tracking zur aktiven Abgabe zentraler Kontaktdaten der potentiellen Kunden motiviert wird, nimmt in puncto Datenerhebung gerade für B2B-Unternehmen eine ganz besonders wichtige geschäftliche Rolle ein.

B2B-Kaufprozessen liegen weniger emotionale und mehr rationale Überlegungen zugrunde. Oft geht es um Investitionen mit großer Tragweite und zudem um Produkte, die einen erhöhten Erklärungsbedarf mitbringen, welcher kaum vollumfänglich durch Content abgedeckt werden kann. Der zielgenaue persönliche Kontakt zum Kunden ist der Schlüssel zum Erfolg im Vertrieb.

Für eine diesbezüglich möglichst effiziente Vorgehensweise gilt es an der Basis die eigenen (potenziellen) Kunden genau zu kennen. Hier dient insbesondere eine qualitative Datengrundlage zur Aufstellung entsprechender Personae. Schon an dieser Stelle können Systeme zur Mustererkennung bei der Inanspruchnahme von Online-Angeboten und Predictive Analytics, also die Verwendung historischer Informationen zur Handlungsvoraussage, automatisiert dazu beitragen, den Käuferkreis genauestens zu definieren. Deep Learning, sprich die Fähigkeit von Systemen, ähnlich dem menschliche Gehirn Überlegungen anzustellen, liefert besonders genaue Anhaltspunkte. Demzufolge ist es möglich, sehr präzise abgestimmte Vertiebsmaßnahmen der Lead-Generierung zu vollziehen, bei denen die Chance auf den Erhalt qualifizierter Leads von Beginn an überdurchschnittlich hoch ist.

Mit der Abfrage spezifischer Daten ist die Arbeit aber natürlich längst nicht getan. Diese müssen im Lead Nurturing korrekt gedeutet und für die weitere Bearbeitung der Leads hin zum Kauf maximal effektiv verwendet werden. Das geschieht im ersten Schritt durch die Ausspielung von Informationen, die wiederum genau auf den Status und die wahrscheinlichen Anliegen der Leads abzustimmen sind. Ziel ist es, letztere durch die Vermittlung von Kompetenz, Nähe zum Kunden und nicht zuletzt das Suggerieren von persönlichem Engagement von der eigenen Marke zu überzeugen. Dieser Prozess verläuft in der Regel sehr kleinteilig und ist bei rein manuellem Vollzug mit enormem Aufwand verbunden.

Machine Learning bzw. Deep Learning und eine entsprechende Sales Marketing Automation tragen hier bestenfalls zur Schaffung einer flexiblen adaptiven Lösung bei, welche nicht nur zu einer signifikanten Mitarbeiterentlastung führt, sondern ebenso eine Steigerung qualifizierter Leads und letztendlich immense Wettbewerbsvorteile im B2B- Vertrieb bringt. Schlussendlich wird die Customer Experience durch ein rundum ökonomisch (automatisiert) verfahrendes System deutlich angehoben. Denn (potenzielle) Kunden bekommen stets genau die Aufmerksamkeit, die sie benötigen oder erwarten, wodurch wiederum die Wahrscheinlichkeit des Erzielens einer langfristigen starken Beziehung zum Kunden wächst.

Bei all dem sind Systeme zur Erhebung und Auswertung großer Datenmengen, sprich zur Mustererkennung, Inferenz und Klassifizierung, selbstverständlich besonders wichtig. Aber auch Chatbots bzw. der Kundendialog mit SalesBots können einen wichtigen Beitrag dazu leisten, die idealen Kundenvorteile zu vermitteln.

Welche Voraussetzungen sind für die Generierung von Leads per künstlicher Intelligenz generell zu erfüllen?

Leads per künstlicher Intelligenz zu generieren, zu qualifizieren und in zahlende Kunden umzuwandeln bzw. dies betreffende Systeme zu etablieren, die auf Basis von Predictive Analytics, Machine Learning und Deep Learning eine optimale Sales Marketing Automation schaffen, ist alles andere als einfach. Bevor intelligente Programme an die Arbeit gehen können, müssen echte Köpfe analysieren und entscheiden, welche Komponenten zum Erreichen der jeweiligen Ziele erforderlich sind. An der Basis gilt es eine KI-Strategie und -Roadmap zu entwickeln, KI-Fertigkeiten und -Kenntnisse zu etablieren sowie klein anzufangen und dann möglichst effizient zu skalieren.

Zunächst müssen sich die Verantwortlichen mit den Grundlagen und Chancen künstlicher Intelligenz und automatisierter Prozesse vertraut machen. Bestreben ist es, ein ganzheitliches Bild zu schaffen, welches Nutzen, Ziele aber auch eventuelle Schwierigkeiten einbindet. Nur mit dem richtigen Überblick kann letztendlich maximal zweckdienlich verfahren werden. Daraufhin wird auch die grundsätzliche Fragestellung geklärt, sprich eruiert, wie Machine Learning und Co. am besten in den geschäftlichen Kontext passen. Wird bereits Lead-Generierung betrieben, ist unter anderem abzuklären, ob bestehende Prozesse erweitert werden können oder eine komplette Neugestaltung notwendig ist. Zumeist resultieren hier verschiedene Optionen, die dann in einer Roadmap abzubilden und zu priorisieren sind. Als wichtigste Grundlage für eine effektive Implementierung von künstlicher Intelligenz im Lead Management müssen die richtigen Daten vorhanden sein. Demzufolge sollten sowohl bestehende Informationen als auch sämtliche Datenerhebungspotenziale festgehalten bzw. analysiert werden, wie Künstliche Intelligenz (KI) schlussendlich dabei behilflich sein kann, effizienter Informationen zu gewinnen. Ebenfalls sind KPIs festzulegen, anhand denen das Erreichen der Ziele schlussendlich wirklich festgemacht werden kann.

Künstliche Intelligenz setzt unter anderem die Schaffung vollständig neuer Fertigkeiten und Kenntnisse voraus. Dafür müssen die notwendigen Ressourcen geschaffen werden. Für das Erlangen des benötigten KI-Wissens ist die Zusammenarbeit mit einem externen Partner oft unumgänglich, trotzdem sollte auch unternehmensintern ein Kompetenzteam geplant werden. Neben dem Fachwissen kommt es aber ebenfalls auf die richtige Einstellung und Arbeitsweise an. Klassische Denkmuster müssen mitunter komplett verworfen werden. Es gilt unter anderem Vertrauen in die Technik zu schaffen und den Umgang mit dieser zu festigen.

Ist all das erledigt, beginnt die Leadgenerierung mit der kleinsten tragfähigen Lösung. Verantwortlichen sollte bewusst sein, dass nicht gleich alle Ziele auf einmal erreicht werden können. In den ersten Monaten werden sich über die KPIs (key performance indicators) schnell Erfolge und gegebenenfalls Misserfolge abzeichnen, welche zur Weiterentwicklung der vollzogenen Maßnahmen im Vertrieb herangezogen werden. Hier zeigt sich, wann und in welche Richtung weitere Schritte zur Ermittlung relevanter Kunden-Daten durch künstliche Intelligenz sinnvoll sind. So werden sich nach und nach sämtliche Potenziale ergeben, welche schrittweise in das Gesamtkonzept zu integrieren sind. Rückschläge und Neuausrichtungen gehören hier durchaus zum normalen Ablauf.

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