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Bereit für AI-Guided Selling?

Mit AI-Guided Selling beginnt eine neue Ära: Wer sich an die neuen Vorgehensweisen anpasst, wird wesentlich erfolgreicher sein.
Stefan Janssen | 06.01.2023
Bereit für AI-Guided Selling? © freepik / rawpixel.com
 

Hochgradig optimierte Sales Cycles, unterstützt durch KI, sind keine Zukunftsmusik - sie sind längst da. KI-Systeme „führen“ und begleiten die Sales-Teams von Unternehmen und geben konkrete Empfehlungen, die den Verkaufsprozess beschleunigen. Solche KI-gesteuerten Sales Enablement-Lösungen geben den Vertriebs- und Marketingteams proaktiv detaillierte Ratschläge und wenn diese zustimmen, führen die Systeme die Detailaufgaben zur Umsetzung automatisch aus. KI-gestützter Vertrieb, auch AI-Guided Selling genannt, hat enormes Potenzial.

Unternehmen, die solche Lösungen nutzen, erzielen deutliche Wettbewerbsvorteile. Der Übergang zum KI-gestützten Vertrieb ist nicht ganz einfach und um ihn zu realisieren, müssen zukunftsorientierte Unternehmen jetzt Sales Enablement-Lösungen implementieren und einen Plan zur Nutzung von Content Analytics aufstellen, um die transformatorische Technologie in der Zukunft effektiv einsetzen zu können. Ziel ist die Weiterentwicklung des Unternehmens zu einer Organisationsreife, in der datengesteuerte Denkweisen in allen Umsatz-generierenden Teams vorherrschen und datengesteuerte Go-to-Market-Prozesse implementiert sind.

Warum Content Analytics einen Weg zum KI-gestützten Vertrieb bietet

Im B2B-Vertrieb ist Content wie ein Brennstoff, der die Marketing- und Vertriebsmaschine am Laufen hält. Von internen Inhalten wie Sales Playbooks und Battlecards bis hin zu kundenorientiertem Content wie Whitepaper, Webseiten und Pitch Decks werden Inhalte konsumiert und genutzt, um Leads zu generieren, die Pipeline aufzubauen und Geschäfte abzuschließen. Der Schlüssel, um diesen Umsatz-generierenden Motor zu optimieren, liegt in Content Analytics. Unternehmen müssen die Wirkung von Content messen, Signale aus der Nutzung erfassen und so nicht nur die Inhalte selbst, sondern auch die Nutzung dieser Inhalte durch den Vertrieb optimieren, um den Umsatz zu maximieren.  

Durch die Messung der Content Performance können Unternehmen die Effektivität des Marketings über Sales Best Practice bis hin zum Buyer-Engagement und den Risiken eines Geschäftsabschlusses erfassen. Sales Enablement-Lösungen, die auch Marketing Enablement-Systeme umfassen können, bieten daher folgende Analysen:  

  • Content-Performance (sowohl extern als auch intern)
  • Effektivität von Content über verschiedene Kanäle
  • Effizienz der Content-Erstellung

Mit lückenlosem Content Management und einer Verfolgung der Daten von der Erstellung bis zum Abschluss, vermitteln Sales Enablement-Lösungen ein vollständiges Bild von Performance, Nutzung und Wert des Sales und Marketing Contents und ermöglichen so eine kontinuierliche Umsatzoptimierung. Wenn AI-Guided Selling zum Tragen kommt, ist die Analyse der Content Performance ein Schlüsselfaktor, der in Kombination mit der Analyse von Konversationen, sozialen Signalen und der Webanalyse Daten in die KI-Tools einspeist. Content-Empfehlungen werden einer der Outputs von KI-Systemen sein, da sie die Sales-Teams bei der Anbahnung von Gesprächen, der Beschleunigung von Sales Cycles und der Gewinnung von Deals unterstützen.

Eine dreistufige Roadmap zur Vorbereitung auf AI-Guided Selling

Mit Content Analytics als Sprungbrett sind drei Schritte erforderlich, um zum KI-gestützten Vertrieb zu gelangen. Unternehmen, die die Content-Analytics-Reise antreten, folgen in der Regel diesem Weg:  

1. „Licht ins Dunkel bringen“ durch das Herstellen einer grundlegenden Sichtbarkeit

2. Datenbasierte Entscheidungen treffen, auf Basis von Echtzeit-Insights

3. Ergebnisse optimieren, indem der gesamte Go-to-Market-Prozess mit intelligenten, ganzheitlichen Daten-Insights gemanagt wird

Verschiedene Gruppen und Rollen in den Umsatz-generierenden Teams haben unterschiedliche Anforderungen an Content Analytics. Um eine datengetriebene Denkweise zu fördern, müssen die Teams in den Daten nach Antworten auf ihre Business-Fragen suchen:

Marketing

  • Welcher Content und welche Messages funktionieren und welche nicht?  
  • Wo gibt es Content-Lücken?  
  • Wie trägt Content zum Umsatz bei?

 

Enablement

  • Welcher Content wird von unseren besten Sales verwendet, damit wir diese Best Practices skalieren können?
  • Was ist der Gewinn für unsere Enablement- und Content-Aktivierungsarbeit?
  • Wie gut wird die Plattform angenommen?
  • Können die Sales-Mitarbeiter den benötigten Content schnell und einfach finden?

 

Sales Management

  • Welche Geschäfte sollten wir mit den Vertriebskollegen strategisch angehen?
  • Wie kann ich die Best Practice einzelner auf das Team übertragen?
  • Welche Teammitglieder benötigen ein Coaching?

 

Einzelne Sales

  • Welche meiner Käufer beschäftigen sich am meisten/am wenigsten mit dem Content?
  • Wie kann ich nachfassen, um sie zu aktivieren?
  • Welchen Content sollte ich für welchen Käufer in welcher Phase verwenden?

 

Schritt 1: Licht ins Dunkel bringen

Unternehmen, die wenig Erfahrung mit Content Analytics haben, beginnen in der Regel mit in-App-Berichten und vorgefertigten Dashboards, die Momentaufnahmen liefern, d.h. Basisansichten historischer Daten. Trotz dieser Einschränkungen werden solche Daten oft als äußerst wertvoll empfunden. Historische Informationen darüber, welcher Content von den Sales-Teams verwendet wurde und wie Käufer sich damit beschäftigt haben, können analysiert werden, um die zukünftige Performance zu verbessern.

Metriken und Maßnahmen

Marketing

  • Von den Sales-Teams gespeicherter, geteilter oder personalisierter Content  
  • Aktivierter Content nach Kanal
  • Aufrufe und Downloads nach Content-Typ, Kanal und Kampagne
  • Content, der nicht genutzt wird

 

Enablement

  • Log-ins in die Sales Enablement-Plattform
  • Prozentualer Anteil der Inhalte, die vom Vertrieb angesehen werden
  • Prozentualer Anteil der Vertriebsmitarbeiter, die Content versenden

 

Sales Management

  • Anzahl der vom Vertrieb an Interessenten gesendeten Inhalte (zur Bewertung der Plattformnutzung
  • Top-Content (nach Öffnungsraten und Views)
  • Anzahl der Inhalte, die für einzelne Käufer personalisiert wurden (zur Auswertung der Plattformnutzung)
  • Öffnungsraten für Content, der vom Vertrieb versandt wurde

 

Einzelne Sales-Mitarbeiter

  • Zielgruppengerechter Content für eine Persona in einer spezifischen Phase des Sales Cycles
  • Content, den Käufer geöffnet bzw. nicht geöffnet haben
  • Zeit, die mit dem Content verbracht wurde, sowie der beste Content für die Nachbereitung mit einer Persona in einer spezifischen Phase des Sales Cycles.
  • Organisatorische Veränderungen, die Effizienz und Reifegrad von Content-Analytics erhöhen

 

Kultur

  • Die Unterstützung der obersten Führungsebene für Content Analytics gewinnen  
  • Die Teams regelmäßig datenbasierte Berichte in Meetings präsentieren lassen
  • Die Nutzer ermutigen, ihre Vorschläge mit Daten zu untermauern

 

Prozesse

  • Bei der Planung historische Daten berücksichtigen
  • Datenbasierte KPIs festlegen
  • Die Teams bitten, monatlich über ihre KPIs zu berichten

 

Technologie

  • Reports und Dashboards sichtbar und bei Bedarf für einzelne Mitarbeiter verfügbar machen
  • Die Nutzung der Analysefunktionen der Plattform durch die Teams messen

 

Schritt 2: Datenbasierte Entscheidungen treffen

Sobald Teams regelmäßig mit Daten arbeiten und den Wert erkennen, können anspruchsvollere Insights für Entscheidungen in Echtzeit genutzt werden. Durch Dashboards und Berichte, die sich auf bestimmte Teams, Branchen, Segmente oder Phasen der Customer Journey konzentrieren, sehen Teammitglieder, was mit bestimmten Kundensegmenten passiert. Auf Basis dieser aktuellen Detailinformationen können taktische oder strategische Änderungen vorgenommen werden, die konkrete Ergebnisse liefern.

Metriken und Maßnahmen

Marketing

  • Öffnungen und Downloads von Content nach Persona, Branche, Phase der Buyer Journey, Segment
  • Zeit, die mit dem Betrachten von Content verbracht wird, aufgeschlüsselt nach Persona, Branche, Journey-Phase und Segment
  • Häufige Content-Anpassungen durch den Vertrieb
  • Content-Suchen von Sales-Mitarbeitern, zu denen es keine passenden Ergebnisse gibt
  • Time-to-Market für Content
  • Beitrag von Content zur Pipeline

 

Enablement

  • Empfohlener versus versandter Content
  • Teams und Führungskräfte, die den meisten Content personalisieren und versenden
  • Die häufigsten oder bevorzugten Kanäle, über die der Vertrieb Informationen erhält

 

Sales Management

  • Implementierung von Interaktionswerten, um das Maß an Interaktion durch den Empfänger zu messen (Öffnungen und Lesezeit)
  • Empfehlung der Inhalte, die von den erfolgreichsten Sales-Mitarbeitern verwendet werden  
  • Content-Scoring-Formel, die dem Vertrieb den leistungsfähigsten Content anzeigt

 

Einzelne Sales

  • Content-Engagement nach bestimmten Käuferrollen
  • Analyse des Content-Engagements über alle Interessenten hinweg
  • Organisatorische Veränderungen, die Effizienz und Reifegrad von Content-Analytics erhöhen

 

Kultur

  • Datenbasierte Berichte in teamübergreifenden Meetings wie den Pipeline- oder Business-Reviews verpflichtend machen
  • Den Anwendern zeigen, wie man nach Daten sucht und die Anwender dabei unterstützen, die Daten zu verstehen
  • Die Akzeptanz und Nutzung der Sales Enablement-Plattform in allen Teams fördern  
  • Einen Datenexperten in jedem Team schulen, der Berichte anpassen kann

 

Prozesse

  • Für gemeinsame, teamübergreifende KPIs sorgen
  • Messen, wie der Vertrieb und die Führungskräfte die Sales Enablement-Plattform, den Content und die Content Analytics nutzen
  • Content Analytics in die Leistungsziele einbeziehen
  • Die Pflege der CRM-Daten verpflichtend machen – damit die Sales-Mitarbeiter sie nicht nur dann aktualisieren, wenn sie ein Angebot brauchen

 

Technologie

  • Sales Enablement mit der E-Mail-Software integrieren
  • Das System mit dem CRM auf der Opportunity-Ebene integrieren
  • Erweiterte Funktionen einführen, wie z.B. News und Vertriebsinformationen, Plattformfunktionen auf mobilen Apps und die Automatisierung der Personalisierung von Content

 

Schritt 3: Die Ergebnisse durch verbessertes Go-to-Market optimieren

In diesem Stadium ist man bereit, alle Register zu ziehen. Das bedeutet, dass die volle (künstliche) Intelligenz der Sales Enablement-Plattform genutzt werden kann, um die Umsatz-generierenden Teams zu unterstützen. Silos sollten inzwischen aufgebrochen sein, denn Marketing, Vertrieb, Sales Enablement, Customer Success und andere Teams arbeiten zusammen, in integrierten Systemen, mit gemeinsamen KPIs. Jetzt können die Daten aus allen Quellen genutzt werden, über APIs mit den Daten in der Sales Enablement-Plattform integriert und BI-Tools genutzt werden, um auch sehr spezifische Geschäftsfragen datenbasiert zu beantworten.

Metriken und Maßnahmen

Marketing

  • Kosten und ROI von Content, heruntergebrochen auf einzelne Assets, Kampagnen, Contenttypen
  • Beitrag von Content zum Umsatz/Abschluss
  • Effektivität von Content nach Sales Stage
  • Lücken im Content-Angebot nach Stage, Person

 

Enablement

  • Erwartete Vertriebsergebnisse basierend auf der Beschäftigung mit Inhalten (Öffnungsrate, Menge der konsumierten Inhalte)
  • Nutzung der Funktionen und Plattformen, die mit positiven Geschäftsergebnissen korrelieren, wie z.B. Quotenerfüllung, reduzierte Onboardingdauer neuer Sales, höhere Vertriebsgeschwindigkeit
  • Content-Engagement-Raten korreliert mit Win Rates
  • Einzelne Inhalte, die am stärksten mit Geschäftsabschlüssen korrelieren

 

Sales Management

  • Coaching von Teammitgliedern auf Basis ihres Plattformnutzungsverhaltens, um sie zu besseren Ergebnissen zu führen
  • Effektivität der Inhalte nach Sales Stage, im spezifischen Team

 

Einzelne Sales

  • Implementierung von Prozessen und Werkzeugen (über APIs), um Content-Erstellung zu automatisieren, Daten in bestehenden Systemen auf Datensatzebene proaktiv zu erschließen und Empfehlungen auszusprechen, aus denen Sales-Teams geeignete Aktionen auswählen können

 

Kultur

  • Sich vergewissern, dass der Wert von Datenanalysen voll anerkannt wird
  • Für ausreichende personelle Ressourcen für Content Analytics und Reporting sorgen

 

Prozesse

  • Umsatzbasierte Daten nutzen, um Ziele zu setzen, die nachweislich schrittweise verbessert werden können  

 

Technologie

  • Die Sales Enablement-Plattform vollständig in andere Kernlösungen für den Vertrieb (Outreach, Salesloft, etc.) und CRM-Systeme (Salesforce, CRM Dynamics, etc.) integrieren
  • Die Sales Enablement-Plattform vollständig mit E-Mail- und Kalendersystemen sowie Online-Meeting-Plattformen integrieren, um Konversationsinformationen zu sammeln und auszuwerten
  • Die Daten der Sales Enablement-Plattform mit anderen Datensätzen und BI-Tools über vordefinierte Integrationen, Data Lakes oder APIs verknüpfen

 

Die nächste Sales-Ära ist AI-Guided

Unternehmen, die Stufe Drei dieser Roadmap erreicht haben, sind bestens aufgestellt, um die Vorteile von KI-gestützten Vertriebsplattformen zu nutzen. Sales Enablement-Lösungen mit AI-Guided Selling verarbeiten verschiedenste Arten von Daten, seien es CRM-Datensätze, Konversationsintelligenz, Insights aus Content-Management-Plattformen, digitale Signale usw. Durch die Kombination dieser Daten mit nativen Content Analytics in einer kontinuierlichen Analyse gehen die Sales Enablement-Lösungen über die bloße Identifizierung von Mustern hinaus und werden zu leistungsstarken Empfehlungsmaschinen. Sie schlagen spezifische Aktionen für Einzelpersonen, Teams und Organisationen vor und stoßen im Laufe der Zeit nachgelagerte Workflows und Aktionen über APIs und Integrationen an.

Mit AI-Guided Selling beginnt eine neue Ära: Sales Teams werden sich an die neuen Vorgehensweisen anpassen, die die Zusammenarbeit mit KI-Lösungen erfordert. Wer dies schafft, wird wesentlich erfolgreicher sein und höhere Umsätze erzielen. Gleichzeitig wird die Zufriedenheit der Käufer steigen, weil ihre Anforderungen und Bedürfnisse auf dem Weg zum Kauf antizipiert und erfüllt werden.  

AI-Guided Sellling wird kommen. Unternehmen tun gut daran, diese Entwicklung jetzt zu begleiten und so für eine sanftere Transformation mit weniger Disruption sorgen. Wie effektiv sie diese transformative Technologie implementieren werden, hängt von den Entscheidungen ab, die sie heute treffen, um den Weg zu ebnen.