Digitaler Vertrieb

Als Michael Dell 17 Jahre alt war, verkaufte er wie viele Jugendliche seiner Generation Zeitungsabonnements. Bald bemerkte er, dass es vor allem frisch verheiratete Paare waren und Menschen, die gerade ein Haus gekauft hatten, denen er erfolgreich ein Abo verkaufen konnte. Schnell trommelte er einige Freunde zusammen und suchte das Gericht in seiner Heimatstadt Houston auf. Dort verschafften sich Dell und seine Freunde ganz legal Zugang zum Hochzeitsregister und den Listen neuer Immobilienkäufe. Fleißig schrieben die Freunde die Adressen der potenziellen Neukunden auf. Kein Wunder, dass Michael Dell bereits zu dieser Zeit mehr verdiente als seine Lehrer. Einige Jahre später gründete Dell eine kleine Computerfirma, schmiss sein Studium und der Rest ist Geschichte. 2020 erwirtschaftete Dell   etwa 94 Milliarden US-Dollar.

Heute liegen uns die Daten in viel leichter zugänglicher Form vor als zu Michael Dells Schulzeit in den 70er Jahren. Bevor wir uns den Daten widmen, werfen wir einen Blick auf die "Wunder", die uns heute an vielen Stellen das Leben erleichtern:

Beim Autofahren verlassen wir uns auf Google Maps   und bei der Musikauswahl auf die Vorschläge von Spotify   . Doch im Vertrieb der meisten Großhändler bestimmt nach wie vor das gute alte Bauchgefühl das Tagesgeschäft. Regelmäßig werden daher die vielversprechendsten Kunden zu spät kontaktiert und Cross-Selling-Potenziale nicht erkannt. Dabei könnten Vertriebsteams schon längst künstliche Intelligenz einsetzen, um aktuelle Verkaufschancen zu finden und den Umsatz zu steigern. Denn alles, was sie dazu brauchen, haben sie bereits: die Daten.

Große Player wie Amazon sowie kleine Start-ups mit hoher digitaler Kompetenz nutzen bereits KI, Personalisierung und ihr Wissen über den Kunden für ein herausragendes Kundenerlebnis und höhere Umsätze. Der Wettbewerbsdruck für klassische Händler steigt. Hinzu kommt, dass immer mehr Industrie-Hersteller danach streben, den Direktvertrieb ohne Zwischenhändler zu realisieren. Für Großhändler bedeutet das: ihre Welt wird bedroht und sie müssen sich neu aufstellen. Ihr Vorteil liegt dabei in den Daten der eigenen Kunden.

Viele Händler haben das erkannt und launchen unter den geflügelten Worten "Digitaler Vertrieb" neue Initiativen, wie CRMEinführungen. Die Software-Anbieter aus Amerika verfolgen hier jedoch ihre ganz eigene Diversifikationsstrategie und schnell ist ein Mittelständler in einem gigantischen Projekt dabei, seine IT-Infrastruktur mit Marketing-Automation-, Help Desk- und Vertriebs-Tools auf den Kopf zu stellen. Oft vergessen werden dabei die Basics. Die Konzentration liegt auf den neuen Tools und Prozessen, nicht auf den eigenen Daten. Eine Bereinigung, Korrektur und Anreicherung der Daten ist keine Projektverzögerung, sondern notwendige Bedingung. Nur mit den richtigen Daten sind die Tools nützlich.

Mit KI im Vertrieb sind heute schon 25 Prozent Umsatzsteigerung möglich
Egal, ob intelligente Lösungen wie Salesforce. com-Einstein oder Qymatix Predictive Sales, in der Zukunft wird der Vertrieb den Weisungen einer künstlichen Intelligenz folgen. Der Erfolg der Algorithmen im Online- Shop durch Empfehlungen mehr Umsatz zu erzielen, beschleunigt die Ausbreitung von KI-Tools im klassischen Vertrieb. In wenigen Jahren (vielleicht Monaten) wird der Vertrieb den Vorhersage-Modellen der KI-Anbieter folgen, weil sie besser funktionieren als das Bauchgefühl.

Die KI kann Muster erkennen, die der Mensch nicht sieht. Während bei einer Handvoll Kunden Menschen sehr wohl Muster erkennen, wird das bei Tausenden oder Millionen von Transaktionen und Interaktionen unmöglich. Die erkannten Muster führen zu Empfehlungen an die Vertriebsmitarbeiter. Dabei geht es je nach Strategie-Anforderung um verlässliche Antworten auf verschiedene Fragen im Tagesgeschäft:

• Auf welche Accounts sollte sich Ihr Vertriebsteam JETZT konzentrieren, um maximalen Impact zu erzielen?
• Welche Kunden drohen wegzubrechen?
• Bei welchen Kunden haben Preissteigerungen eine hohe Erfolgsaussicht?
• Welche Artikel und Warengruppen sollten einzelnen Kunden verstärkt angeboten werden?



Digitale Vertriebsteams brauchen eine Datenlage, der sie Vertrauen und die KI-Empfehlungen ermöglicht

1. Schaffen Sie eine klare Datensicht für Personalisierung, eCommerce & Analysen

• ERP-, CRM- und Shop- Daten in Golden-Record Datenbank zusammenführen
• Personen (Contacts) von Unternehmen (Accounts) trennen
• Accounts zusammenführen & Duplikate löschen
• Transaktionsdaten aggregieren
• Kundendaten korrigieren für die personalisierte Ansprache (Anreden, Groß-/Kleinschreibung, postalische Korrektur)
• Produktdaten aus dem ERP für den eCommerce aufbereiten
• Kampagnen-Reports, Berichte und Dashboards erstellen



2. Bilden Sie Segmente & nutzen Sie externe Datenquellen

• Segmentierungskriterien definieren (Branche, Region, Produktpalette, etc.)
• Externe Datenquellen nutzen (z.B. Handelsregister, Google Places, Public Data)
• Leads und Ansprechpartner aus externen Datenquellen generieren
• Standard-Selektionen für Marketing & Account- Management erstellen



3. Erhalten Sie KI-gestützte Empfehlungen und folgen Sie Ihnen

• KI-Tools mit sauberen Daten versorgen
• Verkaufsempfehlungen durch KI-Tools für bestehende Kunden erhalten, befolgen & messen
• Vorhersage von Upsellund Preiserhöhungspotenzial nutzen
• Timing-Empfehlungen im Vertriebsteam durchsetzen
• Aktives Change- Management im klassischen Vertrieb voran bringen



4. Nutzen Sie Predictive-Lösungen für das Neukundengeschäft

• Mustererkennung für die Pipeline einführen
• Aktivitätsvorhersagen erhalten
• Website- und Shop- Aktivitäten als Trigger nutzen
Wir müssen heute lernen, den KI-Empfehlungen im Vertrieb zu folgen. Dafür müssen wir der KI aber die richtigen Informationen geben. Das ist unser Job.
(Albert Pusch, COO, Omikron)
_{Bild: Omikron Data Solutions GmbH}

Anders als gängige Business-Intelligence- Modelle antizipieren Predictive-Sales- Verfahren das gesamte Verhaltensmuster einzelner Kunden in einem festgelegten Zeithorizont. Dadurch werden eine hohe Genauigkeit in der Prognose zu zukünftigen Ereignissen und bessere Handlungsempfehlungen gegeben. Bereits heute realisieren Großhändler dadurch Umsatzsteigerungen von bis zu 25 Prozent.

Personalisierung wird erwartet
Intelligente Werkzeuge sollen auch den individuellen Anforderungen der Kunden gerecht werden. Doch eine Vielzahl von Großhändlern kämpft mit den Kommunikationsdaten für die Personalisierung. Und auch das intelligenteste Tool kann die Opening Rate und Conversion Rate von E-Mails nicht verbessern, wenn der Anredetext so aussieht: "Sehr geehrter Frau Sebastian mueller,".

Teilweise sind die Probleme bei der Personalisierung noch viel tiefliegender. Zum Beispiel sind Bestellungen in einem Online- Shop nur einzelnen Personen (Contacts) zuzuordnen. Die dahinter liegenden Unternehmen (Accounts) werden nur mit der EMail- Adresse identifiziert. Das ist bei vielen B2B-Händlern gängige Praxis. Der Gedanke ist grundsätzlich gut, aber in jedem Unternehmen, in dem die Fokussierung auf den Besteller und nicht auf den Account (also das Unternehmen) erfolgt, passieren massive Fehler. Die angegebenen E-Mail-Adressen der Besteller haben häufig nichts mit dem bestellenden Unternehmen zu tun. In einer Datenanalyse haben wir zu einem einzigen Unternehmen 22 unterschiedliche Accounts gefunden. Dabei waren alle Besteller unterschiedliche Personen des gleichen Unternehmens. Diese nutzten fünf unterschiedliche Domain-Endungen für die Bestellungen: die Unternehmens-Domain, die internationale Domainbezeichnung (.com) sowie eine gmx.net- und zwei gmail. com-Adressen. Das Unternehmen hinter all den Bestellungen war für einen signifikanten Umsatz verantwortlich, würde aber in keinem Analyse-Tool oben auftauchen, weil sich alle Bestellungen über die 22 Accounts verteilen. Solche Situationen verhindern einfachste Analysen und versperren den Weg für die Zukunft.

Ein Kunde darf nicht mehrfach als Account im System auftauchen, nur weil es unterschiedliche Besteller oder Fehlschreibweisen bei den Unternehmensbezeichnungen gibt. Die Datenbasis ist entscheidend für Personalisierung und die richtigen KIModelle.

Das Kundenerlebnis bestimmt die Zufriedenheit
Die Kunden vergleichen ihren Shop mit dem Einkaufserlebnis, das sie von Amazon   gewohnt sind. Hier ein Negativ-Beispiel bei dem das Kundenerlebnis leidet: Ein bestehender Kunde möchte sich im Online-Shop registrieren, aber es dauert drei Tage bis ein Abgleich mit dem ERP erfolgt ist und alle Ampeln für Gewerbeanmeldung und das richtige Preisbuch auf grün sind.

Ungewöhnlich häufig sind ERP, CRM und Online-Shop bei Großhändlern und Industrie- Herstellern nicht miteinander verbunden. Das frustriert Kunden und schafft manuelle Arbeit. Mit den richtigen Tools zwischen Shop und ERP erfolgt die Neuregistrierung in Sekunden und kann zusätzlich mit Blacklisten und Sanktionslisten abgeglichen werden. Die Kunden und Ihr Compliance-Team werden es Ihnen danken.

Das Abgleichen gegen Listen und Register bietet auch noch weitere Vorteile, denn mit einer umfänglich gepflegten Branchen- Liste (NACE, Google Places) sind gezielte Branchen-Kampagnen möglich. Das Marketing kann so Segmente auf Basis definierter Branchenkriterien erstellen und für Kampagnen nutzen.

Sind Sie bereit für den Digitalen Vertrieb?
Ob Sie gut für die Zukunft aufgestellt sind, lässt sich leicht prüfen:


• Wenn die umsatzstärksten oder margenstärksten Kunden nicht per Knopfdruck zu ermitteln sind, dann lässt sich blind sagen, der Vertrieb ist nicht bereit.


• Wenn das Marketing-Team die Daten vor Mailing-Aktionen in Excel-Listen exportiert, um die Anreden auf Fehler zu prüfen, ist es nicht bereit.
• Wenn es drei Tage dauert, bis ein neu registrierter Shop-Besucher die Freischaltung aus dem ERP erhält, weil die Verknüpfung zum bestehenden Kundendatensatz manuell hergestellt werden muss, ist das System nicht bereit.

Michael Dell hat bereits in jungen Jahren erkannt, welches Potenzial darin steckt, wenn die richtige Idee auf die richtigen Daten trifft. Der Erfolg im eCommerce, die gelungene Personalisierung oder die richtigen Empfehlungen durch Künstliche Intelligenz sowie alle Wachstumshebel im digitalen Vertrieb beruhen auf einem Fundament korrekter und vertrauenswürdiger Daten.

Für einen kostenlosen Check Ihrer Daten kontaktieren Sie uns hier:
www.omikron.net/qca  

Omikron   hilft Großhändlern und Industrie- Herstellern ihre Wachstumsziele durch eine intelligente Datenstrategie zu erreichen. Künstliche Intelligenz, Personalisierung in eCommerce & Marketing und Segmentierung brauchen die richtigen Daten. Unternehmen wie die Berner Group, Kaiser & Kraft, 1&1 und TeamViewer setzen auf die Datenlösungen von Omikron.

Bild: Omikron Data Solutions GmbH

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