KI für die Kundenakquise

Angesichts der stark individualisierten Natur des Verkaufsprozesses und der großen Datenmengen, die Verkaufsteams über Plattformen hinweg erhalten, sind KI-gestützte Tools im gesamten Verkaufsprozess immer wichtiger geworden.Bei der Kundenakquise nutzen Unternehmen in der Regel KI, um Verkaufsdaten zu analysieren, um potenzielle Interessenten zu identifizieren, zeitaufwändige manuelle Aufgaben zu reduzieren und ausgewählte Kundeninteraktionen zu automatisieren. Mit der zunehmenden Leistungsfähigkeit und Nützlichkeit von generativer KI verlassen sich Vertriebsexperten auch auf virtuelle Assistenten, um Kundenrecherchen durchzuführen oder Mitteilungen wie Folge-E-Mails zu generieren.

Wenn sie erfolgreich eingesetzt wird, geht der Nutzen von KI im Prozess der Kundenakquise über den einzelnen Vertriebsmitarbeiter hinaus und bietet einen Mehrwert für das gesamte Unternehmen. So steigert KI beispielsweise die Produktivität von Entwicklern, indem sie wiederkehrende Aufgaben übernimmt und so schnellere und effizientere Technologiepakete für Vertriebsteams ermöglicht. Auf der Führungsebene ermöglicht KI detaillierte Einblicke in ein Unternehmen, sodass die Führungskräfte fundiertere Entscheidungen über die Ausrichtung des Vertriebsprozesses auf die übergeordneten Unternehmensziele treffen können. Durch den Einsatz von KI-basierten Data-Governance-Plattformen stellen Sicherheitsteams sicher, dass die Kundendaten angemessen verwaltet werden und sicher bleiben.

Die Fähigkeit der KI zur Steigerung der finanziellen Leistung, zur Erhöhung der Konversionsraten, zur Verbesserung des Vertriebsengagements und zur Rationalisierung der Lead-Generierung sowohl im B2B- als auch im B2C-Vertrieb ist in den letzten Jahren immer deutlicher geworden. So hat eine Studie der Unternehmensberatung McKinsey¹ aus dem letzten Jahr ergeben, dass datengetriebene B2B-Vertriebsteams, die personalisierte Customer Experiences mit generativer KI kombinieren, mit 1,7-mal höherer Wahrscheinlichkeit ihren Marktanteil steigern können als solche, die dies nicht tun. 

Im Laufe der Jahrzehnte hat sich der technologische Fortschritt immer weiter beschleunigt und Vertriebsteams immer detailliertere Datensätze über potenzielle Kunden und deren Verhalten sowie nahezu unbegrenzte Möglichkeiten zur kanalübergreifenden Kundenansprache zur Verfügung gestellt. In den Anfängen der Kundenakquise verließen sich Unternehmen auf relativ ineffiziente Outbound-Methoden wie Kaltakquise und das Durchsuchen von Firmenverzeichnissen.

Mit der Einführung einfacher CRM-Systeme (Customer Relationship Management) in den 1990er Jahren nutzten Vertriebsmitarbeiter digitale Tools zur effizienteren Speicherung und Verwaltung von Kundendaten. Diese datengesteuerte Akquise ermöglichte eine differenziertere und effektivere Lead-Recherche.

Im Laufe der Jahre haben führende Unternehmen auf diesen Verfahren aufgebaut und Technologien wie Automatisierung, maschinelles Lernen und Datenanalyse integriert. Diese Techniken reduzieren den Zeitaufwand für manuelle Aufgaben wie die Dateneingabe und prognostizieren die Wahrscheinlichkeit einer Konversion effizienter. So haben viele Unternehmen beispielsweise einfache Automatisierungen wie E-Mail-Vorlagen eingeführt, um schnell mit potenziellen Kunden zu kommunizieren, oder einfache Chatbots zur Beantwortung gängiger Produktfragen eingesetzt.

Die weit verbreitete Einführung generativer KI zur weiteren Optimierung dieser Aufgaben, insbesondere seit der Veröffentlichung fortschrittlicher Tools wie chatGPT, erfolgte in hohem Tempo. Zwischen 2023 und 2024 wird der Einsatz von generativer KI in Marketing- und Vertriebsabteilungen deutlich stärker zunehmen als in anderen Bereichen, so eine aktuelle Studie.²

Heute helfen auf generativer KI basierende Vertriebstools den Abteilungen bei der Analyse von Problembereichen, um Angebote auf die Kunden zuzuschneiden, bei der Kundenrecherche, um sicherzustellen, dass Präsentationen tatsächlich ihren Bedürfnissen entsprechen, bei der Zusammenfassung von Vertriebsmeetings und bei der schnellen Erstellung von Folgekommunikation mit potenziellen Kunden.

KI-Tools lesen Daten von Websites, sozialen Medien und CRM-Systemen aus, um umfassende Lead-Profile zu erstellen und den Zeitaufwand für manuelle Recherchen zu reduzieren. Einige Tools können Kundendaten automatisch anreichern, indem sie Echtzeitdaten zu Unternehmen, Preisen oder Kontakten zusammenstellen.

KI-gestützte Tools analysieren historische Vertriebsdaten, Interessentendaten und das Kundenverhalten, um Interessenten auf der Grundlage ihrer Konvertierungswahrscheinlichkeit einzustufen und so den Vertriebsteams zu helfen, sich auf die vielversprechendsten Leads zu konzentrieren. KI kann zum Beispiel vorausschauende Analysen verwenden, um Leads zu bewerten und hochwertige potenzielle Kunden auf der Grundlage von Absichtssignalen wie Website-Besuchen zu identifizieren.

KI sagt Kaufmuster und -verhalten voraus und ermöglicht es den Vertriebsteams, Kundenbedürfnisse zu antizipieren und ihren Verkaufsansatz entsprechend anzupassen. Häufig nutzen Führungskräfte im Vertrieb diese Tools, um die Marktnachfrage zu prognostizieren oder vorherzusagen, welche Interessenten am ehesten konvertieren werden. Dank dieser tiefergehenden datengestützten Erkenntnisse können Unternehmen ihre Vertriebs- und Marketinginformationen zusammenführen und große Mengen an plattformübergreifenden Daten in umsetzbare Erkenntnisse umwandeln.

Die Fähigkeit der KI, wiederkehrende Aufgaben zu automatisieren (wie z. B. die Kaltakquise per E-Mail, Nachfassaktionen, Dateneingabe und Terminplanung), steigert die Produktivität eines Vertriebsteams dramatisch. KI kann bei der Recherche und Überprüfung von Quellen helfen, Besprechungen in Echtzeit automatisch transkribieren und kommentieren und auf der Grundlage minimaler menschlicher Eingaben personalisierte Kundeninhalte erstellen. Das bedeutet, dass die Vertriebsmitarbeiter exponentiell mehr potenzielle Kunden erreichen können und den Großteil ihrer Aufmerksamkeit auf die Pflege von Beziehungen und den Abschluss von Geschäften richten können. Dies schlägt sich oft direkt in Verkaufsabschlüssen nieder, was zu mehr Umsatz führt und dem Unternehmen letztendlich eine effektivere Skalierung ermöglicht.

KI verbessert die Vertriebspipeline, indem sie personalisierte Nachrichten oder Angebote erstellt und so die Antwortquote und die potenzielle Kundenaktivierung erhöht. KI kann relevante Preisdetails für einen bestimmten Kunden ermitteln, Dienstleistungen vorschlagen, die bei einem Nutzer am ehesten Anklang finden, oder E-Mail-Sequenzen auf der Grundlage des Kundenverhaltens personalisieren. Um die persönliche Note zu erhalten, die zur Förderung von echtem Kundenvertrauen notwendig ist, kombinieren Vertriebsprofis die KI-gestützte Kommunikation oft mit menschlichem Kontakt.

KI-gestützte Agenten und Assistenten übernehmen verschiedene Aufgaben für Vertriebsteams, sowohl für den internen als auch für den externen Gebrauch. Agenten mit Kundenkontakt können zum Beispiel die Bedürfnisse eines Kunden auf der Grundlage seines Surfverhaltens oder anderer Eingaben interpretieren. In der Zwischenzeit setzen sich Assistenten mit potenziellen Kunden in Echtzeit auseinander, beantworten Fragen und qualifizieren Leads, bevor sie diese an einen Vertriebsmitarbeiter weiterleiten.

Oft filtern diese Tools die qualifiziertesten Leads heraus und erkennen auf intelligente Weise den Zeitpunkt, zu dem es am sinnvollsten ist, einen menschlichen Agenten hinzuzuziehen. Intern helfen speziell entwickelte, kollaborative Agenten und Assistenten den Verkaufsteams bei der Recherche komplexer Kundenanfragen und versorgen die Vertriebsmitarbeiter vor einem Meeting oder Verkaufsgespräch mit Informationen.

Ein KI-Vertriebsassistent kann die Angebote eines Unternehmens schnell auf einen bestimmten Kunden abstimmen, detaillierte Informationen über potenzielle Kunden bereitstellen oder maßgeschneiderte Angebote in natürlicher Sprache vorschlagen. Die von KI-Assistenten und -Agenten bereitgestellte umfassende Intelligenz kann menschlichen Vertriebsmitarbeitern bei der schnellen und effektiven Vorbereitung auf Verkaufsgespräche helfen.

KI personalisiert und optimiert den Output von Vertriebsmitarbeitern, typischerweise Vertriebs-E-Mails, Kommunikation in sozialen Medien oder Textnachrichten. Vertriebsentwickler (Sales Development Representatives, SDRs) könnten KI für die Analyse früherer Interaktionen per E-Mail nutzen und die besten Botschaften und das beste Timing vorschlagen. Sie könnten auch die Akquisebemühungen verstärken, indem sie die Interaktionen in den sozialen Medien analysieren, um potenzielle Leads auf der Grundlage ihrer Beschäftigung mit branchenbezogenen Inhalten zu identifizieren. Ähnliche Tools könnten Leads durch die Analyse von Website-Besuchern, Wachstumstrends im Unternehmen und Kaufsignalen identifizieren und so den Vertriebsteams bei der Erstellung genauerer Lead-Listen helfen.

Die Stimmungs- und Sprachanalyse kann Unternehmen bei der Steigerung der Vertriebsleistung helfen, indem sie die Stimmung potenzieller Kunden identifiziert und Empfehlungen zur Verbesserung der Effektivität von Verkaufsgesprächen gibt. Mit diesen Tools lassen sich die Vertriebsaktivitäten durch die Überwachung und Zusammenfassung sowie die Analyse von Verkaufsgesprächen in Echtzeit verbessern. Dabei werden Muster identifiziert, die erfolgreiche Verkaufstaktiken oder potenzielle Geschäftsrisiken aufzeigen.

KI prognostiziert zukünftige Verkaufstrends durch die Analyse historischer Daten, Marktbedingungen und Kundenverhalten und hilft Teams dabei, datengestützte Entscheidungen zu treffen und in sich verändernden Märkten effektiver zu planen. Mithilfe von Vorhersagemodellen helfen solche KI-Tools für die Kundenakquise den Verkaufsteams sicherzustellen, dass Ressourcen effizient bereitgestellt werden, um die größtmögliche Wirkung zu erzielen.

In den einfachsten Fällen ergänzt und verbessert KI den grundlegenden Vertriebsprozess, indem sie Vertriebsmitarbeitern bei der Definition hochwertiger Kunden und der Automatisierung von ausgewählten Kommunikationsvorgängen hilft.

Eine KI-Transformation im Unternehmen könnte jedoch auch bedeuten, dass die Technologie abteilungs- und rollenübergreifend eingesetzt wird, um die täglichen Abläufe und den Verkaufsprozess zu verbessern. Dies könnte die Steigerung der Produktivität von Entwicklern mit Hilfe von KI beinhalten, um die Effizienz bei der Akquise zu erhöhen, den Führungskräften detailliertere Prognosedaten zur Verfügung zu stellen oder die Sicherheits- und Data Governance-Praktiken durch den Einsatz von KI zu verbessern.

Obwohl der Implementierungsgrad von Unternehmen zu Unternehmen variiert, gehören zu den grundlegenden Schritten zur Implementierung von KI zur Verbesserung der Verkaufschancen:

Vor der Umsetzung ist es für ein Unternehmen von entscheidender Bedeutung, klare Ziele, Vorgaben und Metriken für den Erfolg zu definieren. Dies könnte bedeuten, dass Sie detailliertere Erkenntnisse über das ideale Kundenprofil (ICP) gewinnen, die Lead-Generierung steigern oder die Kundenbindung verbessern.

Ein KI-Tool ist nur so gut wie die Daten, die es aufnimmt. In dieser Phase sichert ein Unternehmen die Informationen, von denen es möchte, dass die KI sie „lernt“, und stellt sicher, dass sie für die anstehende Aufgabe geeignet und fehlerfrei sind.

In dieser Phase wählt ein Unternehmen das am besten geeignete KI-Modell aus, um seine vordefinierten Ziele zu erreichen.

In der Regel werden KI-Tools in Systeme für das Kundenbeziehungsmanagement (CRM) oder in Plattformen für die Marketingautomatisierung integriert, um eine möglichst nahtlose Synthese zwischen KI-Tools und bestehenden Workflows zu gewährleisten.

Während der Test- und Validierungsphase prüfen Entwickler die Transparenz und Leistung integrierter KI-Tools.

Nach der Bereitstellung, insbesondere in der Anfangsphase, sollten die KI-Tools genau überwacht werden, um sicherzustellen, dass sie die angestrebten Ziele erreichen.

Sobald KI in den Vertriebsprozess und die damit verbundenen Workflows integriert ist, sollte sie kontinuierlich optimiert werden, um sich mit den veränderten Geschäftszielen zu entwickeln. In dieser Phase werden die KI-gestützten Tools regelmäßig aktualisiert, während die Vertriebsteams kontinuierlich geschult werden, um sie möglichst effektiv zu nutzen.

Wie bei vielen Technologien, die in die Vertriebspipeline integriert werden, lässt sich KI am besten im Rahmen einer klaren Strategie mit spezifischen Zielen einsetzen. Dabei hängt der Erfolg maßgeblich von der Qualität der Daten ab, die KI-Tools verarbeiten. Wenn Unternehmen genau darauf achten, wie effektiv ihre Mitarbeiter diese Tools in ihre Arbeitsabläufe integrieren, erhöhen sie ihre Erfolgschancen. Im Folgenden werden einige Best Practices für die Integration von KI in den Akquisitionsprozess vorgestellt:

Die Festlegung spezifischer Ziele und wichtiger KPIs, die ein Unternehmen mit KI-gestützter Akquise erreichen möchte, kann von entscheidender Bedeutung sein. Das könnte bedeuten, dass ein Unternehmen der KI-Analyse zur Verbesserung der Konversionsraten von Leads, der Stimmungsanalyse zur Verbesserung der Leistung des Verkaufsteams oder den Agenten zur Reduzierung des manuellen Aufwands und zur Steigerung der Skalierung Priorität einräumt. Obwohl diese Strategien und Anwendungsfälle für KI oft am effizientesten im Zusammenspiel funktionieren, kann die Festlegung messbarer Benchmarks vor der Umsetzung eines Projekts ein reibungsloseres Change Management ermöglichen. Es könnte auch Führungskräften ermöglichen, Ergebnisse zu bewerten.

Ein KI-Tool ist nur so gut wie die Daten, auf die es sich stützt. Das bedeutet, dass CRM- und Akquise-Datenbanken so genau und relevant wie möglich sein sollten. Ein Unternehmen könnte sich dafür entscheiden, in vertrauenswürdige Daten eines Drittanbieters zu investieren, um seine eigenen Akquise-Daten zu ergänzen und zu verbessern. Um das Vertrauen der Kunden sicherzustellen, entwickeln viele Unternehmen, die KI einsetzen, spezielle Data-Governance-Praktiken und verfolgen einen transparenten, systembasierten Ansatz für die Nutzung und Speicherung von Daten.

In den letzten Jahren sind zahlreiche KI-Tools für die Kundenakquise auf den Markt gekommen, darunter KI-gestützte Vertriebstools von Salesforce und LinkedIn. Die besten KI-Technologien, die ein Unternehmen einsetzen kann, sind oft diejenigen, die sich möglichst nahtlos in den bestehenden Tech-Stack integrieren lassen.

Wenn KI-Tools für die Kundenakquise auf die bereits verwendeten Vertriebsstrategien und Arbeitsabläufe eines Unternehmens abgestimmt sind, ist es für die Teams oft einfacher, ohne große Einarbeitungszeit einen Mehrwert zu erzielen. Auf diese Weise kann ein Unternehmen auch auf seine vorhandenen Stärken aufbauen, ohne mit völlig neuen Tools bei Null anfangen zu müssen.

Die Nutzung von KI-Tools erfordert zusätzliche Schulungen. Oft können diese Technologien grundlegende Aspekte der Arbeit von Teammitgliedern verändern. Für den Erfolg eines Projekts ist es entscheidend, die Erwartungen an die effektivste Nutzung dieser Tools zu steuern und ihren Wert im gesamten Unternehmen zu vermitteln. Bei der Schulung geht es oft auch darum, den Mitarbeitern zu vermitteln, wie sie angemessene Prompts an die KI richten, ihre Antworten überprüfen und erkennen, wann menschlicher Input wertvoller als der einer Maschine ist. Führungskräfte im Vertrieb könnten sich überlegen, wie sie ihr Team am besten schulen können, um sich potenzielle Produktivitätssteigerungen zu erschließen, oder wie sie ihnen zusätzliche Anleitung zu neuen Aspekten ihrer Arbeit geben können. Dazu gehört z. B. die Gewinnung der bestmöglichen Erkenntnisse aus KI-gestützten Akquise-Daten oder das Hinzufügen einer persönlichen Note zu KI-generierten Mitteilungen, um das Vertrauen der Kunden zu erhalten.