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Künstliche Intelligenz (KI) im Vertrieb - Anwendungsfälle für 2023

Aktualisiert: 6. Feb.



Inhalt



Vertriebscontrolling ist eine wichtige Aufgabe für jedes Unternehmen, das seine Verkaufsziele erreichen und seinen Marktanteil erhöhen will. Es geht darum, die Vertriebsaktivitäten zu planen, zu steuern und zu überwachen, um die Effektivität und Effizienz des Vertriebs zu verbessern. Doch wie kann man das Vertriebscontrolling optimieren? Wie kann man die Datenmengen nutzen, die durch die Digitalisierung entstehen? Wie kann man die Kundenbedürfnisse besser verstehen und gezielter ansprechen? Die Antwort lautet: künstliche Intelligenz (KI). KI ist eine Technologie, die es Maschinen ermöglicht, intelligente Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliches Denken erfordern. KI kann das Vertriebscontrolling auf vielfältige Weise unterstützen und verbessern. In diesem Blog-Post werden wir einige Beispiele dafür zeigen, wie KI das Vertriebscontrolling verändert. Die Anwendungsfälle von künstlicher Intelligenz im Vertrieb sind vielfältig. Einige dieser Anwendungsfälle betreffen die:

  • Preisgestaltung: KI kann helfen, den optimalen Preis für ein Produkt oder eine Dienstleistung zu bestimmen, indem sie verschiedene Faktoren wie Nachfrage, Angebot, Wettbewerb oder Kundenwert berücksichtigt

  • Leadgenerierung: KI kann helfen, die besten Leads zu identifizieren und zu priorisieren, indem sie Daten aus verschiedenen Quellen wie Webseitenbesuchen, E-Mail-Kampagnen oder Social Media analysiert und bewertet.

  • Kaufbereitschaft: KI kann helfen, die Kaufbereitschaft der Kunden vorherzusagen, indem sie ihr Verhalten, ihre Präferenzen oder ihre Emotionen erkennt und interpretiert.

  • Verkaufsstrategie: KI kann helfen, die effektivsten Verkaufsstrategien zu empfehlen, indem sie historische Daten, Markttrends oder Kundenfeedback nutzt und simuliert.

  • Kundenzufriedenheit: KI kann helfen, die Kundenzufriedenheit und -loyalität zu erhöhen, indem sie personalisierte Angebote, Kommunikation oder Serviceleistungen bereitstellt und anpasst.

  • Vertriebskosten: KI kann helfen, die Vertriebskosten zu senken und den Umsatz zu steigern, indem sie Prozesse automatisiert, Ressourcen optimiert oder Fehler reduziert.

Wie Sie sehen können, hat künstliche Intelligenz das Potenzial, das Vertriebscontrolling grundlegend zu verändern. KI bietet viele Vorteile für Unternehmen aller Branchen und Größen. Im folgenden gehen wir genauer auf den ersten Punkt ein und schauen uns die Verwendung von künstlicher Intelligenz in der Preisgestaltung genauer an.


Wie künstliche Intelligenz die Preisgestaltung im Vertriebscontrolling verändert


Die Preisgestaltung ist einer der wichtigsten Faktoren für den Erfolg eines Unternehmens. Die richtige Preisstrategie kann den Umsatz steigern, die Gewinnmarge erhöhen und die Kundenzufriedenheit verbessern. Doch wie findet man den optimalen Preis für jedes Produkt oder jede Dienstleistung? Und wie passt man ihn an die sich ständig ändernden Marktbedingungen an?


Hier kommt künstliche Intelligenz ins Spiel. Mit Hilfe von Algorithmen können sie große Mengen an Daten analysieren und Muster erkennen, um Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu treffen. Hierbei agieren Sie schneller als manuell durchgeführte menschliche Analysen und sind in der Lage Muster zu erkennen, die zuvor vom menschlichen Auge nicht erkannt werden.


Im Bereich der Preisgestaltung kann künstliche Intelligenz dazu beitragen, dynamische Preise anzubieten, die sich an verschiedene Faktoren wie Angebot und Nachfrage, Wettbewerbssituation oder Kundenverhalten anpassen können. Basierend auf historischen Daten erlernt sie die Preiselastizität und kann dadurch den statistisch besten Preis basierend auf multiplen externen Faktoren berechnen. Durch die Verwendung eines KI-Pricing-Modells können Unternehmen so ihre Preise automatisiert und dynamisch gestalten und ihre Rentabilität maximieren.


Dynamic Pricing durch Machine-Based-Learning


KI hat viele Vorteile für die Preisgestaltung. Durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz zur cleveren Anwendung eines Pricing-Modells können:

  • Preise dynamisch anpassen und auf sich verändernde Einflussfaktoren wie Wettbewerb, Nachfrage, Lagerbestand, Wirtschaftslage oder Saison reagieren

  • Empfehlungen, personalisierte Werbung oder eine dynamische Preisgestaltung für Ihre Kunden anbieten

  • Kosten für menschliche Arbeitskraft senken, indem Sie den Kundenservice oder andere Prozesse automatisieren

In der Vergangenheit wurden hierfür meist ein regelbasiertes Pricing-Modell angewendet. Doch durch den Einsatz von Machine Learning (der Herangehensweise zur Entwicklung einer künstlichen Intelligez) können genauere Pricing-Strategien entwickelt werden.


Der Unterschied zwischen regelbasiertem und Machine Learning-basiertem Pricing liegt darin, wie die Preise angepasst werden. Bei regelbasiertem Pricing werden statische Preisregeln oder “Wenn dann”-Formeln verwendet, um Preise dynamisch anzupassen und auf sich verändernde Einflussfaktoren zu reagieren. Zum Beispiel: "Der eigene Preis ist immer um 10 % niedriger als beim direkten Konkurrenten".


Dynamic Pricing: Machinelles Lernen.

Bei Machine Learning-basiertem Pricing werden Algorithmen verwendet, die aus historischen Daten lernen und die Preiselastizität der Nachfrage messen. Sie können auch die Wirkung verschiedener Marketingaktivitäten oder externer Faktoren wie Wetter oder Veranstaltungen auf die Nachfrage ermitteln und optimieren.


Machine Learning-basiertes Pricing ist flexibler, genauer und effektiver als regelbasiertes Pricing, weil es die Preiselastizität der Kunden und die Wirkung verschiedener Einflussfaktoren auf die Nachfrage berücksichtigt. Hierbei werden historische und aktuelle Daten genutzt, um Prognosen zu erstellen und die optimalen Preise für jedes Produkt zu berechnen. Durch die Analyse von sehr großen Datensets und der Berücksichtigung einer Vielzahl an Variablen, ist ein KI-basiertes Pricing-Model deutlich genauer als das konventionelle, regelbasierte Pricing-Model.


Wie baue ich ein Machine-Based-Learning- /KI-Modell für Pricing auf?

Um ein Pricing-Modell basierend auf Machine Learning aufzubauen, benötigen Sie zunächst Daten über Ihre Produkte, Ihre Kunden und Ihren Markt. Sie müssen auch Ihre Unternehmensziele definieren, wie z.B. Umsatzsteigerung, Gewinnmaximierung oder Marktanteilserhöhung. Anschließend können Sie eine Softwarelösung verwenden oder entwickeln lassen (z.B. von VISUS Advisory), die Machine Learning Algorithmen nutzt, um die Preiselastizität zu messen, die Nachfrage zu prognostizieren und die optimalen Preise für jedes Produkt zu bestimmen. Sie können auch individuelle Preisregeln erstellen, um Ihre Optimierung anzupassen, z.B. maximale Rabatte festlegen oder die Preise an den Wettbewerb koppeln.


Um den Aufbau eines Pricing-Modells basierend auf Machine Learning zu erläutern, hilft ein Beispiel aus dem E-Commerce geben. Angenommen, Sie verkaufen verschiedene Produkte online und möchten die optimalen Preise für jedes Produkt finden. Sie haben Daten über Ihre historischen Verkäufe, die Preise Ihrer Wettbewerber, das Kundenverhalten und das Wetter. Durch die Verwendung oder Entwicklung eines künstlichen neuronalen Netzes können interne und externe Daten analysiert und somit die Preiselastizität für jedes Produkt bestimmt werden. Es wird als gemessen wie sich die Nachfrage nach einem Produkt ändert, wenn sich der Preis ändert. Durch dieses Verfahren können auch Prognosen über die zukünftige Nachfrage und den Umsatz für jedes Produkt erstellt werden. Basierend auf diesen Informationen und Ihren Unternehmenszielen kann ein solches KI-Modell dann die optimalen Preise für jedes Produkt berechnen und anpassen. Dies wird als Dynamic Pricing bezeichnet.


Aber wie genau funktionieren diese Prognosealgorithmen, die dem KI-Modell zugrunde liegen?

Prognosealgorithmen für Pricing-Modelle basierend auf Machine Learning sind Methoden, die Daten und statistische Modelle verwenden, um die zukünftige Nachfrage und den Umsatz für jedes Produkt zu schätzen. Diese Algorithmen können verschiedene Faktoren wie Wettbewerbspreise, Saisonalität, Kundenpräferenzen oder externe Ereignisse berücksichtigen. Sie können auch Unsicherheiten und Risiken in die Prognosen einbeziehen. Die Prognosealgorithmen helfen dabei, die optimalen Preise für jedes Produkt zu bestimmen, die zu den gesetzten Unternehmenszielen passen. Sie ermöglichen auch eine dynamische Anpassung der Preise an sich ändernde Marktbedingungen.


Ein Prognosealgorithmus für Dynamic Pricing kann verschiedene Formen und Beispiele des Dynamic Pricing verwenden, je nach Vertriebskonzept und Kundenanalyse. Die Unterschiede sind:


  • Individuelle Preise: Hier werden basierend auf einer Kundenanalyse individuelle Preise für verschiedene Personen angeboten. Menschen mit einer größeren Zahlungsbereitschaft bekommen höhere Preise für die Produkte angezeigt als andere. Dies erfordert eine hohe Datenqualität und eine personalisierte Preisgestaltung.

  • Zeitbasierte Preise: Hier werden die Preise je nach Tageszeit, Wochentag oder Saison angepasst. Dies ist vor allem bei Produkten oder Dienstleistungen sinnvoll, die eine hohe Nachfrageschwankung aufweisen, wie z.B. Flugtickets, Hotelzimmer oder Strom. Dies erfordert eine gute Prognose der Nachfrage und eine flexible Preisbestimmung.

  • Segmentierte Preise: Hier werden die Preise je nach Kundensegment oder Marktsegment angepasst. Dies ist vor allem bei Produkten oder Dienstleistungen sinnvoll, die sich an verschiedene Zielgruppen richten, wie z.B. Zeitschriften, Software oder Versicherungen1. Dies erfordert eine gute Segmentierung der Kunden und eine optimierte Tarifgestaltung.

Herausforderungen bei der Implementierung von KI im Vertriebscontrolling


Es ist kein leichtes Unterfangen, künstliche Intelligenz im Vertriebscontrolling einzuführen. Zu den Herausforderungen zählen der Zugriff auf qualitativ hochwertige und umfangreiche Daten, der Aufbau der nötigen technischen Infrastruktur sowie die Schulung der Mitarbeiter. Außerdem müssen Unternehmen Fragen der Datensicherheit, des Datenschutzes und der Compliance klären, um sicherzustellen, dass die Nutzung von KI im Einklang mit den geltenden Gesetzen und Vorschriften erfolgt.


Technische Infrastruktur und potenzielle Lösungen

Cloud-Computing als wichtige technische Herausforderung für KI-Entwicklung.

Eine zentrale Hürde bei der Implementierung von KI im Vertriebscontrolling ist der Aufbau einer leistungsfähigen und skalierbaren technischen Infrastruktur. Unternehmen müssen genügend Hardware-Ressourcen und Cloud-Computing-Kapazitäten bereitstellen, um anspruchsvolle KI-Algorithmen effizient auszuführen.


Dabei ist es wichtig, KI-Lösungen reibungslos in bestehende Vertriebs- und CRM-Systeme zu integrieren, um optimale Arbeitsabläufe im gesamten Unternehmen zu gewährleisten. Hierfür sollten Unternehmen auf KI-Plattformen und Tools zurückgreifen, die speziell auf die Anforderungen des Vertriebscontrollings zugeschnitten sind.


Eine solche Lösung ist beispielsweise Obviously.AI, ein Tool zur strukturierten Analyse von Vertriebsdaten und der Entwicklung von Verkaufsprognosen. Um den Implementierungsprozess zu erleichtern und technische Herausforderungen zu bewältigen, kann es hilfreich sein, mit spezialisierten KI-Anbietern und Beratern zusammenzuarbeiten.


Schulung der Mitarbeiter

  • Sensibilisierung für die Bedeutung und Vorteile von KI im Vertriebscontrolling

  • Vermittlung grundlegender Kenntnisse über KI-Technologien und deren Funktionsweise

  • Schulung in der Anwendung von KI-gestützten Tools und Plattformen, um das Potenzial der Technologie voll auszuschöpfen

  • Förderung von interdisziplinären Teams, in denen Vertriebs- und Technologieexperten zusammenarbeiten, um die KI-Implementierung erfolgreich voranzutreiben

  • Fortlaufende Weiterbildung und Entwicklung, um mit den schnelllebigen Entwicklungen im Bereich der künstlichen Intelligenz Schritt zu halten


Datenschutz und DSGVO-Konformität für KI-Entwicklung


Damit Unternehmen keine rechtlichen Probleme, insbesondere bezüglich DSGVO-Verstoße haben, sollten außerdem weitere Schritte beachtet werden:

  • Sicherstellen, dass die Verwendung von KI-gestützten Systemen den Anforderungen der EU-Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) entspricht

  • Implementierung von Datenschutz- und Datensicherheitsmaßnahmen, um die Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit von personenbezogenen Daten zu gewährleisten

  • Beachtung von Datenschutzgrundsätzen wie Datenminimierung, Zweckbindung und Transparenz bei der Verarbeitung personenbezogener Daten

  • Einbeziehung von Datenschutzbeauftragten und -experten

  • Implementierung von KI-Lösungen, um Compliance-Risiken zu minimieren

  • Regelmäßige Überprüfung und Anpassung von Datenschutz- und Sicherheitsmaßnahmen, um aktuellen Standards und Vorschriften gerecht zu werden

Zusammenfassend ist die Implementierung von KI im Vertriebscontrolling und die Bewältigung der damit verbundenen Herausforderungen ein wichtiger Schritt hin zu einer erfolgreichen und zukunftsfähigen Vertriebsstrategie. Durch die Integration von Tools wie Obviously.AI können Unternehmen effizientere Prognosen und Analysen erstellen, um datenbasierte Entscheidungen zu treffen und ihre Vertriebsziele zu erreichen. Gleichzeitig müssen sie jedoch Datenschutz- und Compliance-Anforderungen wie die DSGVO berücksichtigen und ihre Mitarbeiter entsprechend schulen, um das Potenzial von KI-Technologien voll auszuschöpfen und sicherzustellen, dass die Implementierung reibungslos verläuft. Letztendlich kann der erfolgreiche Einsatz von KI im Vertriebscontrolling dazu beitragen, Verkaufsprozesse zu optimieren, neue Geschäftsmöglichkeiten zu erschließen und den Umsatz zu steigern.


Fazit: Die Zukunft des Vertriebscontrollings und der Preisgestaltung mit künstlicher Intelligenz


Ein Prognosealgorithmus für Dynamic Pricing ist ein automatischer Algorithmus, der Faktoren wie die Preisgestaltung der Konkurrenten, Angebot und Nachfrage und andere externe Faktoren mit einbezieht, um die optimalen Preise für verschiedene Produkte oder Dienstleistungen zu berechnen.


Die Revolution im Vertriebscontrolling und der Preisgestaltung durch künstliche Intelligenz ist unaufhaltsam. In einer Welt, in der Innovationen und Disruptionen zur Norm geworden sind, stehen Unternehmen, die KI und Machine Learning in ihren Vertriebsprozessen einsetzen, an vorderster Front der nächsten Welle des Fortschritts.


Als visionäre Denker, Vertriebsleiter und Unternehmer sollte es unser Ziel, die Grenzen des Möglichen immer weiter zu verschieben. Im Bereich des Vertriebscontrollings und der Preisgestaltung bietet künstliche Intelligenz die Möglichkeit, unseren Horizont zu erweitern und neue Höhen zu erreichen. Mit präzisen, flexiblen und datengetriebenen Strategien können wir auf die sich ständig ändernden Marktbedingungen reagieren und ein kundenorientiertes Erlebnis schaffen, das ihresgleichen sucht.


Die Zukunft gehört den Unternehmen, die den Mut haben, in KI-Technologien zu investieren und ihre Mitarbeiter darin auszubilden. Es ist unsere Pflicht als Führungspersönlichkeiten, diese Veränderungen voranzutreiben und die nächste Generation von Innovatoren zu inspirieren.


Letztendlich wird die Integration von künstlicher Intelligenz in Vertriebscontrolling und Preisgestaltung die Art und Weise, wie wir Geschäfte führen, verändern – und genau wie die Einführung iPhone damals die Welt verändert hat, werden auch diese Technologien eine neue Ära der Wirtschaft einläuten.

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