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Neue Kunden mit künstlicher Intelligenz aufspüren
Für Unternehmen ist eine starke Kundenbasis und deren professionelle Betreuung essenziell. Dies allein ist aber zu wenig. Wie sich neue Kunden mit KI aufspüren lassen.
Während die Produktentwicklung etablierten und optimierten Abläufen folgt, gestaltet sich die Neukundenakquise in Zeiten der digitalen Reizüberflutung (Information Overload) immer schwieriger.
Oft ist unklar, wer die Kunden von morgen sind und wie deren Adressierung erfolgen soll, denn die Touch Points haben sich durch die wachsende Zahl an Kanäle in den letzten Jahren vervielfältig. Die analoge Kundenansprache etwa bei Messen oder Veranstaltungen weicht dabei zunehmend der digitalen. Daher ist es heute unumgänglich, gezielt und personalisiert Angebote anzubieten, die genau den Bedürfnissen der Zielgruppe entsprechen. So lassen sich Streuverluste vermeiden und eine höhere Response schaffen.
Mit Insight Engines – also auf künstlicher Intelligenz (KI) basierende, selbstlernende Wissensmanagementsysteme – ist dies ohne großen Aufwand möglich. Das Analystenhaus Gartner definiert Insight Engines wie folgt: „Insight Engines kombinieren Suchfunktionen mit künstlicher Intelligenz, um verwertbare Erkenntnisse aus dem gesamten Spektrum an Inhalten und Daten zu liefern, die innerhalb und außerhalb eines Unternehmens gewonnen werden.“
Die Beschreibung zeigt, dass Insight Engines durch die effiziente Analyse und Verknüpfung großer Datenmengen sowie die übersichtliche Darstellung von Informationen in 360-Grad-Sichten (Actionable Insights) Wissensmanagement auf eine neue KI-basierte Ebene heben.
Neukundenakquise und Bestandskundenpflege
Neben der Neukundenakquise spielt die langfristige Kundenbindung eine bedeutende Rolle für den Unternehmenserfolg. Eine Recherche, Bestellung oder Bewertung zu einem Produkt oder Dienstleistung erfolgt unabhängig vom Endgerät, dem Ort oder der Zeit. Hinzu kommt oft eine hohe Wechselbereitschaft, denn es ist zunehmend einfacher, den Dienstleister dank der zahlreichen Vergleichsportale und deren Wechselservice zu ändern – eine Tatsache, die auch im B2B-Umfeld nicht außer Acht gelassen werden sollte.
Um dem entgegenzuwirken, ist es wesentlich, frühzeitig Trends zu erkennen, um Cross- und Upselling-Potenziale auszumachen und vor allem harte Fakten zum Thema Return on Investment (ROI) und echte Business Cases zu schaffen. Gerade im B2B-Bereich ist dies für nachhaltige Kundenbindung essenziell.
Statt die Mitarbeiter mit ausgefüllten unübersichtlichen Excel-Tabellen zu beschäftigen, zeigen KI- Lösungen Zusammenhänge zwischen Neukunden, Produkten und Bestandkunden auf. Diese Einsichten unterstützen den Vertrieb sowohl bei der Neukundenakquise als auch bei der Bestandskundenpflege.
Einführung ins Unternehmen
Die Voraussetzung für den Einsatz von Insight Engines ist gegenwärtig in jedem Unternehmen vorhanden: unterschiedliche Datenquellen wie Fachanwendungen, Cloud-Speicher, File Shares und mehr. Die Integration in das Unternehmen erfolgt ohne aufwendiges IT-Projekt durch Anbindung dieser über vorhandene Standard-Konnektoren an die Insight Engine.
Je nach Anbieter stehen diese dabei in unterschiedlichsten Bereitstellungsmodellen zur Verfügung, etwa als On-Premises- oder Cloud-Lösung oder im Rahmen eines hybriden Modelles. Nach der Implementierung analysieren und verknüpfen Insight Engines die Dokumenteninhalte aus den unterschiedlichsten internen oder auch externen Datenquellen und stellen diese bei Abfragen im richtigen Kontext bereit.
„Statt die Mitarbeiter mit ausgefüllten unübersichtlichen Excel-Tabellen zu beschäftigen, zeigen KI- Lösungen Zusammenhänge zwischen Neukunden, Produkten und Bestandkunden auf.“
Gerald Martinetz, Mindbreeze
Dafür kombinieren sie Methoden aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz (Deep Learning, Machine Learning) mit leistungsstarken Enterprise-Search-Funktionen und nutzen Technologien zur Verarbeitung natürlicher Sprache wie Natural Language Processing (NLP) oder Natural Language Understanding (NLU).
Ein wichtiger Punkt bei jeder Abfrage ist die Prüfung der Zugriffsrechte, und zwar direkt an der Datenquelle. Dadurch wird sichergestellt, dass auch kurzfristige Änderungen sofort berücksichtigt werden und Anwender nur Zugriff auf Inhalte erhalten, für die sie Rechte haben.
Durch die Aufbereitung der Informationen in übersichtlichen Dashboards ist es für den Vertriebsmitarbeiter einfacher, komplexe Zusammenhänge oder Potenziale zu erkennen und die Vertriebsstrategie entsprechend anzupassen. Mit nur einer Abfrage ist beispielsweise ersichtlich, welche Kunden welche Produkte kauften. So lassen sich auch Fragen beantworten wie: „Interessierten sie sich für andere/weitere Produkte oder gab es vermehrt Reklamationen bei einem Produkt oder einer Dienstleistung?“ Aus den gewonnenen Erkenntnissen lassen sich Strategien für die Ansprache von Neukunden oder für Cross- und Upselling entwickeln.
Insight Engines sind in Unternehmen heute vielseitig einsetzbar. Sie entlasten nicht nur die Mitarbeiter im Vertrieb, sondern lassen sich auch ganz einfach in weitere Unternehmensbereiche wie dem Customer Service ausrollen oder zur Optimierung von Geschäftsprozessen (Business Process Transformation) einsetzen.
Über den Autor:
Gerald Martinetz ist Head of Presales bei Mindbreeze und verantwortlich für die Bereiche angewandte Künstliche Intelligenz und Klassifizierung.
Die Autoren sind für den Inhalt und die Richtigkeit ihrer Beiträge selbst verantwortlich. Die dargelegten Meinungen geben die Ansichten der Autoren wieder.
