Was bedeutet KI im Vertrieb?
Unter KI im Vertrieb fassen wir den Einsatz von Machine-Learning- und LLM-Technologien zusammen, die Vertriebsprozesse datengetrieben unterstützen. Dazu gehören Data Retrieval, Segmentierung, Next-Best-Action-Empfehlungen, Forecasting und unterstützende Kommunikationswerkzeuge. KI ersetzt keine Vertriebsmitarbeitenden, sondern liefert Kontext und Vorschläge, die überprüft und verantwortet werden.
Ein operatives Zielbild umfasst mindestens drei Ebenen: Datenbasis (Firmographics, Intent, Aktivitäten), Automatisierung (Workflows, Trigger, Orchestrierung) und Enablement (Guidelines, Training, Feedbackschleifen). Ohne belastbare Daten und überprüfbare Prozesse bleibt der Nutzen begrenzt.
Nutzen und Business Value
- Priorisierung: KI-Modelle erkennen Muster in Kaufverhalten, Events und Reaktionen. Dadurch sinkt der Aufwand für Opportunity-Scoring, während Trefferquoten steigen.
- Deep Research: Automatisierte Dossiers verdichten Stakeholder, Projekte und Signale. Vertriebsteams starten Gespräche schneller mit belastbaren Hypothesen.
- Produktivität: Automatisierte Notizen, Follow-up-Entwürfe und Datenpflege reduzieren Administration. Mitarbeitende konzentrieren sich auf hochwertige Interaktion.
- Forecast-Transparenz: Modelle ergänzen historische Daten mit aktuellen Interaktionen. Frühwarnindikatoren werden sichtbar und können verlässlich eskaliert werden.
Ein häufiger Irrtum: KI allein löst keine strukturellen Probleme. Erst wenn Prozesse klar definiert sind, Deliverables versioniert und Feedbackschleifen kurz gehalten werden, entfaltet der Einsatz Wirkung.
Kern-Use-Cases entlang des Vertriebsfunnels
- Account Intelligence: Zusammenführen öffentlicher, lizenzierter und proprietärer Daten in Deep-Research-Dossiers. Grundlage für ABM-Kampagnen.
- Lead-Scoring & Routing: Kombination aus Intent Signals, Fit-Daten und Engagement. Übergabe an SDR-Teams erfolgt nach definierten Kriterien.
- Opportunity Coaching: Conversation Intelligence und Einwanddatenbank helfen, nächste Schritte zu priorisieren und Playbooks zu schließen.
- Renewal / Expansion: Nutzung von Product-Usage, Support-Signalen und Zahlungsdaten für proaktive Betreuung.
- Revenue Operations: Automatisierte Aktualisierung von CRM-Feldern, Forecast-Checks und Reporting.
Einführungsschritte und Verantwortlichkeiten
- Discovery & Zielbild: Workshop-Reihe mit Vertrieb, Ops, Datenschutz. Ergebnis: Use-Case-Priorisierung, Erfolgsmetriken, Risiken.
- Dateninventur: Analyse vorhandener Systeme (CRM, Data Lake, Support, Intent-Daten). Lücken werden dokumentiert, Anreicherungsquellen bewertet.
- Pilotierung: Fokus auf einen klaren Playbook-Schritt (z. B. Deep-Research-Dossier oder Lead-Scoring). Erfolgskriterien: Akzeptanz, Qualität, Zeitgewinn.
- Scale & Enablement: Aufbau eines Center of Excellence, Dokumentation von Prompts, Governance-Regeln, Trainingssequenzen.
- Iteration & Audit: Monatliche Reviews, KPI-Tracking, Compliance-Prüfungen und Feedback aus Vertriebsgesprächen.
Governance, Sicherheit und Ethik
KI-Projekte müssen Datenschutz (DSGVO), Informationssicherheit und ethische Leitlinien berücksichtigen. IntroGroup empfiehlt ein RACI-Modell mit klaren Rollen: Product/AI (Modellverantwortung), Legal (Datennutzung), RevOps (Prozessverankerung), Sales Leadership (Adoption). Prompt-Guidelines, Logging, Zugriffskontrollen und regelmäßige Bias-Checks sichern Qualität.
Wichtig ist, dass sensible Daten nicht in unkontrollierte Systeme gelangen. On-Premises- oder EU-Hosting, Pseudonymisierung und Audit-Trails sind Voraussetzung für Vertrauen.
KPIs und Messgrößen
- Time-to-Insight: Zeit vom Signal bis zum freigegebenen Dossier.
- Conversion-Rate nach Scoring: Vergleich zwischen manuellem und KI-basiertem Lead-Scoring.
- Pipeline Velocity: Fortschritt durch Funnel-Stufen vor und nach Einführung.
- Forecast-Genauigkeit: Abweichung zwischen Prognose und tatsächlichem Umsatz.
- NPS/Feedback befragter Teams: Zufriedenheit der Nutzerinnen und Nutzer mit den neuen Prozessen.