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Daten und künstliche Intelligenz – die Säulen des Vertriebs von morgen?

Big Data ist schon lange kein „Buzzword“ mehr. Getrieben durch digitale Vertriebsstrategien bei Unternehmen findet es bereits heute konkret Anwendung im Vertrieb.

In einer aktuellen Umfrage sehen 32 Prozent von mehr als 1.750 befragten Führungskräften Big Data als besonders relevant für den Vertrieb an – in 3 Jahren sind es bereits mehr als 48 Prozent. [i]

Allen voran die Branchen Banken/ Versicherungen, Gastronomie/ Touristik, Medien und Handel sehen Big Data in ihren vertrieblichen Aktivitäten als wichtigen Treiber. Die effektive Nutzung von Big Data kann nämlich zu entscheidenden Wettbewerbsvorteilen führen. Nutzt man das Potenzial nicht aus, setzen Unternehmen ihre (ggf.) marktführende Wettbewerbsposition aufs Spiel.

Was bedeutet Big Data eigentlich genau?

Zielorientierte Analyse von großen Datenmengen

Unter Big Data versteht man riesige und unstrukturierte Datenmengen, die Unternehmen im Allgemeinen und dem Vertrieb im Speziellen – aus unterschiedlichen Bereichen und Quellen – zur Verfügung stehen.

Big Data wird künftig noch wichtiger werden, wie folgende Prognose zeigt: Bis 2020 wird eine jährlich generierte Datenmenge in Höhe von knapp 40.000 Exabyte erwartet – was ungefähr 40 Billionen Gigabyte entspricht. 2015 waren es gerade einmal 8.500 Exabyte (Sopra Steria, 2016). Das entspricht einem Plus von 470 Prozent. [ii]

Mit Hilfe von neuen digitalen Technologien können Unternehmen diese Datenmengen heute bereits speichern und vor allem verarbeiten. Dabei setzten viele unserer Kunden auf CRM-Systeme, die viele Vorteile bringen, jedoch alleine keine Heilsbringer sind.

Interessant wird es erst mit der zielgerichteten Auswertung der Datenmengen, um nützliche Informationen für das Unternehmen zu generieren – sprich Smart Data. Vor allem bei diesem Schritt scheitern viele Unternehmen.

Wie nutzt man die Potenziale von Big Data?

Lernfähige Systeme helfen bei der Analyse von riesigen Datenmengen

Künstliche Intelligenz ist einer der Schlüsseltechnologien im digitalen Wandel und hat einen signifikanten Einfluss auf die Art und Weise, wie Unternehmen in Zukunft mit Daten umgehen werden.

Bereits heute findet künstliche Intelligenz bei prädiktiven und auch schon kognitiven Analysen Anwendung und liefert unter anderem der Markforschung und damit auch dem Vertrieb wichtige Erkenntnisse. Dabei können Anwendungsgebiete für Unternehmen das Prognostizieren und Diagnostizieren von Unternehmenskennzahlen wie Absatz, Abwanderungsrate oder auch der Preisbereitschaft sein.

Auch ist es möglich, Kunden nach ähnlichen Mustern zu kategorisieren oder Erfolgsursachen und Kausalzusammenhänge abzuleiten, um Kauftreiber oder Kundenbindungstreiber darzustellen. Speziell für den Vertrieb sind das wichtige Informationen, die entscheidend für Neukundengewinnung oder die Bindung von Bestandskunden sein können.

Wie kann das konkret aussehen?

Digitale Player und Start-ups zeigen, wie es geht

Ein Beispiel für den Einsatz von künstlicher Intelligenz ist der Supercomputer Watson von IBM. Mit seinen Fähigkeiten kann dieser Daten erfassen, verstehen und eigenständig interpretieren. Konkret kann das bedeuten, dass Watson den altbewährten Kundenservice ersetzt und Kunden zum Beispiel bei alltäglichen Problemen mit dem Produkt hilft. Er ersetzt aber nicht nur den Menschen, sondern erledigt seine Aufgabe besser, schneller und effizienter, was zu zufriedenen Kunden führt.

Ebenso nutzt Mercedes Benz die Möglichkeiten von Big Data und künstlicher Intelligenz. Der Fahrzeughersteller hat in einem Pilotprojekt einen Algorithmus entwickelt, der einem Kunden auf Basis von Vorlieben und Hobbies mögliche Fahrzeugmodelle vorschlägt, um den Kundenwünschen individuell Rechnung zu tragen. Der Algorithmus entwickelt sich mit der Menge der gesammelten Informationen weiter, lernt dazu und wird dadurch immer besser. Er ersetzt den traditionellen Fahrzeug-Konfigurator und unterstützt den Vertrieb im Hinblick auf eine bedarfsgerechtere Beratung.

Einen Algorithmus nutzt auch das junge Lebensmittelunternehmen Natsu. Mithilfe der Anwendung wird auf Basis von einer Vielzahl von Daten ermittelt, wann, wo und wie viel von den jeweiligen Beständen verkauft werden wird. Mit dieser Information kann das Unternehmen genauer planen und Ihre Gewinn mindernden Restbestände minimieren.

Schlussendlich zeigen diese Beispiele, dass es viele Möglichkeiten gibt, Daten, die Schlüsselressource von heute, effektiv zu nutzen – insbesondere mit künstlicher Intelligenz. Laut einer aktuellen Umfrage bestätigen aber nur 28 Prozent von Führungskräften, dass Sie bereits Big Data Anwendungen integriert haben. Das gilt es schnellstmöglich zu ändern, um diesen Trend nicht zu verschlafen. [ii]

Sprechen uns an, um zu erfahren, wie Sie durch Big Data Wettbewerbsvorteile erzielen können!

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von Daniel Meidl & Nikolaus Bremerich

 

Quellen:

[i] Seidenglanz, R.; Nachtwei, J.; & Fischer, A. (2016). Profession Vertriebsmanagment 2016. Berlin. 2. Auflage.

[ii] Sopra Steria. (2016). Spezialisten für Data Science händeringend gesucht. Abgerufen am April 04, 2017, von https://www.digitale-exzellenz.de/spezialisten-fur-data-science-handeringend-gesucht/