KI im Vertrieb: Praktische Anwendungen, Beispiele und Potenziale im B2B

Wie lässt sich Künstliche Intelligenz im Vertrieb konkret einsetzen? Und wo entsteht tatsächlich ein Mehrwert – jenseits von Chatbots und automatisch erzeugten E-Mails?

In dieser Folge von „All about Digital“ spreche ich mit Stefan Herbst über praktische Anwendungen von KI im Vertrieb. Dabei geht es insbesondere darum, wie Unternehmen große Datenmengen nutzen können, um Muster zu erkennen, Entwicklungen vorherzusagen und bessere Entscheidungen in Vertrieb und Absatzplanung zu treffen.

Was bedeutet KI im Vertrieb?

KI im Vertrieb bezeichnet den Einsatz von Künstlicher Intelligenz, Machine Learning und datenbasierten Modellen zur Unterstützung von Vertriebsprozessen und Vertriebsentscheidungen.

Dabei geht es nicht darum, den Vertriebsmitarbeiter zu ersetzen. KI kann vielmehr große Datenmengen analysieren, Zusammenhänge erkennen und daraus Prognosen oder Handlungsempfehlungen ableiten, die Menschen aufgrund der Menge und Komplexität der Daten kaum selbst erkennen könnten.

Typische Einsatzbereiche reichen von Absatz- und Nachfrageprognosen über Lead- und Opportunity-Bewertung bis zur Unterstützung bei Vertriebsplanung und Kundenbearbeitung.

KI und Big Data in der Absatzplanung

Ein Schwerpunkt unseres Gesprächs ist die Frage, wie sich mithilfe von KI zukünftige Nachfrage und Absatz besser prognostizieren lassen.

Dazu können unterschiedliche Daten und Einflussfaktoren miteinander kombiniert werden. KI-Systeme erkennen darin Muster und Zusammenhänge und können daraus Prognosen für zukünftige Entwicklungen erstellen.

An einfachen Beispielen wie dem Verkauf von Eis oder Brötchen wird deutlich, wie externe Einflussfaktoren Nachfrage und Absatz beeinflussen können – und warum datenbasierte Mustererkennung klassischen Planungsmethoden überlegen sein kann.

Bauchgefühl oder Mustererkennung?

Erfahrene Vertriebsmitarbeiter entwickeln über Jahre ein ausgeprägtes Bauchgefühl. Dieses Erfahrungswissen bleibt wertvoll.

KI ergänzt dieses Wissen jedoch um eine andere Perspektive: Sie kann wesentlich größere Datenmengen gleichzeitig betrachten und Zusammenhänge identifizieren, die für einen Menschen nicht unmittelbar erkennbar sind.

Die entscheidende Frage lautet deshalb nicht „Mensch oder KI?“, sondern:

Wie lassen sich menschliche Erfahrung und datenbasierte Mustererkennung sinnvoll miteinander verbinden?

Welche Faktoren kann KI im Vertrieb berücksichtigen?

Die Qualität einer KI-gestützten Prognose hängt wesentlich von den verfügbaren Daten und den berücksichtigten Einflussfaktoren ab.

Dazu können beispielsweise historische Verkaufsdaten, saisonale Entwicklungen, Kundenverhalten, Marktveränderungen oder externe Faktoren gehören.

Je besser die relevanten Einflussgrößen identifiziert und miteinander verknüpft werden, desto größer kann der Nutzen von KI für Vertriebsplanung und Entscheidungsunterstützung sein.

Müssen Vertriebsmitarbeiter KI-Experten werden?

Nein. Anwender müssen nicht verstehen, wie jedes KI-Modell technisch funktioniert.

Entscheidend ist vielmehr, dass sie verstehen,

• welche Fragestellungen sich mit KI sinnvoll bearbeiten lassen,
• welche Daten dafür benötigt werden,
• wie Ergebnisse und Prognosen interpretiert werden müssen und
• wo die Grenzen einer KI-gestützten Entscheidung liegen.

Damit wird KI-Kompetenz zunehmend zu einer Anwendungskompetenz im Vertrieb.

Was hat OP-Planung mit KI im Vertrieb zu tun?

Im Gespräch betrachten wir auch ein Beispiel außerhalb des klassischen Vertriebs: die Planung von Operationen.

Das Prinzip dahinter ist vergleichbar. Unterschiedliche Ressourcen, Rahmenbedingungen und Einflussfaktoren müssen berücksichtigt und möglichst optimal miteinander kombiniert werden.

Genau diese Fähigkeit, komplexe Zusammenhänge aus vielen Variablen zu analysieren, macht KI auch für Vertriebs-, Absatz- und Ressourcenplanung interessant.

Wo kann KI den Vertrieb unterstützen?

Künstliche Intelligenz kann unterschiedliche Ebenen des Vertriebs beeinflussen: von operativen Aufgaben über Prognosen bis zu strategischen Entscheidungen.

Besonders interessant sind Anwendungen, bei denen große Datenmengen ausgewertet, Muster erkannt, Prioritäten gesetzt oder zukünftige Entwicklungen prognostiziert werden müssen.

KI wird damit weniger zum Ersatz des Vertriebsmitarbeiters als vielmehr zu einem Werkzeug, das Entscheidungen vorbereitet und vorhandenes Erfahrungswissen um eine datenbasierte Perspektive ergänzt.

Themen dieser Podcast-Folge

In dieser Folge sprechen wir unter anderem über:

• Vorhersagen mit Big Data in der Absatzplanung
• praktische Beispiele für KI im Vertrieb
• Einflussfaktoren in KI-Modellen
• Bauchgefühl versus datenbasierte Mustererkennung
• die notwendige KI-Kompetenz von Anwendern
• Parallelen zwischen OP-Planung und Vertriebsplanung
• Auswirkungen von KI auf unterschiedliche Bereiche und Ebenen im Vertrieb

Fazit: KI im Vertrieb verbindet Daten mit Erfahrung

Der praktische Nutzen von KI im Vertrieb entsteht nicht dadurch, möglichst viele KI-Tools einzusetzen. Entscheidend ist, die richtigen Fragestellungen zu identifizieren und relevante Daten sinnvoll miteinander zu verbinden.

KI kann Muster erkennen, Prognosen erstellen und Entscheidungen vorbereiten. Die Einordnung dieser Ergebnisse, das Verständnis des Kunden und die eigentliche Vertriebsentscheidung bleiben jedoch Aufgaben des Menschen.

Damit liegt ein wesentlicher Hebel für KI im B2B-Vertrieb in der Kombination aus Daten, Mustererkennung, menschlicher Erfahrung und fundierter Entscheidungsfindung.

Weiterführend: KI im B2B – Marketing und Vertrieb neu denken

Wie lassen sich die im Podcast beschriebenen Ansätze zur systematischen Kundenentwicklung mit Daten, Automatisierung und Künstlicher Intelligenz verbinden?

In meinem Buch „KI im B2B – Marketing und Vertrieb neu denken“ zeige ich, wie KI nicht als isoliertes Tool, sondern als Bestandteil einer integrierten Revenue Engine eingesetzt werden kann. Dabei geht es unter anderem darum, Kaufbereitschaft und Vertriebssignale früher zu erkennen, Kunden relevanter anzusprechen und Marketing, Vertrieb und Kundenentwicklung stärker miteinander zu verzahnen.

Gerade im Bestandskundenmanagement entstehen daraus interessante Möglichkeiten: vorhandene Kundendaten besser nutzen, Potenziale und Signale erkennen und daraus gezielt Maßnahmen für die weitere Kundenentwicklung ableiten.

→ Mehr zum Buch „KI im B2B – Marketing und Vertrieb neu denken“

Über meinen Gesprächspartner

Stefan Herbst beschäftigt sich mit der praktischen Anwendung von Künstlicher Intelligenz und datenbasierten Modellen.

Im Podcast sprechen wir darüber, wie aus Daten konkrete Entscheidungsunterstützung entsteht und welche Rolle KI dabei künftig in Vertrieb und Unternehmensplanung spielen kann.

Über Norbert Schuster

Norbert Schuster ist Gründer und Geschäftsführer der strike2 GmbH und Berater für die Digitalisierung in Marketing und Vertrieb. Er beschäftigt sich insbesondere mit dem Einsatz von KI im B2B-Marketing und B2B-Vertrieb, Marketing- und Sales-Automation, Lead Management sowie der systematischen Verzahnung von Marketing und Vertrieb.

Seine Schwerpunkte liegen unter anderem in den Bereichen Digitalisierung im B2B-Vertrieb, Marketing- und Sales-Automation, Lead Management, Customer Journey und der systematischen Verzahnung von Marketing und Vertrieb.

Wie wird KI im Vertrieb eingesetzt?
KI wird im Vertrieb unter anderem für Datenanalyse, Absatzprognosen, Lead- und Opportunity-Bewertung, Forecasting, Kundenanalyse und Entscheidungsunterstützung eingesetzt.

Kann KI Vertriebsmitarbeiter ersetzen?
KI kann insbesondere datenintensive Analyse-, Recherche- und Prognoseaufgaben unterstützen. Kundenverständnis, Beziehungsaufbau, Verhandlung und die Bewertung komplexer Situationen bleiben dagegen wesentliche menschliche Aufgaben.

Welche Daten benötigt KI im Vertrieb?
Das hängt vom Anwendungsfall ab. Möglich sind beispielsweise CRM-Daten, historische Verkaufsdaten, Kundeninteraktionen, Transaktionen, Marktinformationen und externe Einflussfaktoren.