Predictive Analytics B2B

Künstliche Intelligenz als Entscheidungssicherheit?

| Redakteur: Georgina Bott

Ein Blick in die Zukunft – vorausschauenden Datenanalysen können im B2B vor allem im Neukundengeschäft eine große Unterstützung sein. Wie das aussieht, verraten Martin Groß-Albertshausen und Parsis Dastani.
Ein Blick in die Zukunft – vorausschauenden Datenanalysen können im B2B vor allem im Neukundengeschäft eine große Unterstützung sein. Wie das aussieht, verraten Martin Groß-Albertshausen und Parsis Dastani. (Bild: gemeinfrei / CC0)

Künstliche Intelligenz (KI) im E-Commerce: Wie ist der Status quo im B2B-Bereich? In welcher Form kann KI die Neukundengewinnung konkret unterstützen? Das verraten uns Martin Groß-Albenhausen und Dr. Parsis Dastani im Interview.

Wie sehen vorausschauenden Datenanalysen – Predictive Analytics – im Neukundengeschäft und in der Kundenansprache speziell von B2B-Unternehmen eigentlich in der Praxis aus? Und wie weit ist der B2B-Handel in Sachen künstliche Intelligenz schon? Wir haben mit Martin Groß-Albenhausen, stellvertretender Hauptgeschäftsführer des bevh, und Dr. Parsis Dastani, Experte für Predictive Analytics in Marketing und Vertrieb, gesprochen.

Martin Groß-Albenhausen ist stellvertretender Hauptgeschäftsführer beim E-Commerce-Verband bevh für Marketing, Innovation und B2B-Anbieter.
Martin Groß-Albenhausen ist stellvertretender Hauptgeschäftsführer beim E-Commerce-Verband bevh für Marketing, Innovation und B2B-Anbieter. (Bild: bevh / ALEXANDER KLEBE)

Herr Groß-Albenhausen, was unterscheidet den B2B-E-Commerce vom Endkundengeschäft?

Martin Groß-Albenhausen: Es gibt grundlegende Unterschiede. Im B2B-Handel haben wir es mit anderen Produkten zu tun und treffen auf völlig andere Einkäufer sowie Prozesse: Vieles wird ausgeschrieben, Preise sind variabel, werden mitunter auftragsbezogen ausgehandelt und abhängig von der individuellen Kundenbeziehung gesteuert. Auch die Kundenansprache folgt anderen „Gesetzen“. Im öffentlichen Bereich lohnt es sich zum Beispiel, gegen Jahresende nachzuhorchen, ob Investitionen wegen noch vorhandener Gelder vorgezogen werden können. Außerdem sind Daten wie Nutzungsparameter von Maschinen wichtige Indikatoren für die Bedarfe eines Kunden. Neben den E-Procurement-Lösungen, die größere Unternehmen zumeist einsetzen, spielen Onlineshops eine wichtige Rolle als Absatzkanäle. Viele Unternehmen sind über standardisierte Schnittstellen an Beschaffungsplattformen wie Mercateo angeschlossen. Wichtig bleiben der Außendienst und auch der klassische Katalogversand.

Wo drückt zurzeit aus Ihrer Sicht der Schuh am meisten?

Martin Groß-Albenhausen: Die Vielzahl der verschiedenen Vertriebskanäle ist nicht einfach zu orchestrieren. Welcher Kunde wird mit welchem Portfolio zu welcher Zeit am besten bedient? Wie lässt sich der Deckungsbeitrag erhöhen – und auf welchem Kanal findet letztlich die Conversion statt?

Dr. Parsis Dastani: Als Predictive-Analytics-Beratung werden wir immer wieder von Vertriebsorganisationen gefragt, wie sich die Kundenansprache optimieren und rentabler gestalten lässt. Für Data Scientists stellt die Neukundengewinnung im Unternehmensbereich ein besonders dankbares Feld dar, da nahezu alle Firmen im Web präsent sind und sich folglich scoren lassen.

Wie kann künstliche Intelligenz dazu beitragen, die Leistungsfähigkeit von B2B-Unternehmen in dieser Hinsicht zu verbessern?

Martin Groß-Albenhausen: Viele der im Verband vertretenen B2B-Unternehmen möchten gerne Unternehmensdaten von Websites, aus Branchenverzeichnissen sowie von Marktplätzen und Foren sammeln und auswerten. Allerdings fehlt ihnen mitunter die zündende Idee, wie sie das angehen können und wie sie die Informationen am besten auswerten.

Dr. Parsis Dastani: Ja, es ist gar nicht so einfach, das Ziel eines Analytics-Projekts zu definieren. Indem der Handel das Thema – beispielsweise im B2B-Arbeitskreis des bevh – auf die Agenda setzt, entsteht langsam ein Bewusstsein für das Potenzial von Datenanalysen. Mit Datenintelligenz lässt sich zum Beispiel gut herausfinden, welches Unternehmen eine hohe Akquisitionswahrscheinlichkeit und ein hohes Umsatzpotenzial hat.

Martin Groß-Albenhausen: Oft stellt sich heraus, dass es viel interessantere Indikatoren als den Umsatz und die Mitarbeiterzahl gibt. Wie eine Black Box deckt künstliche Intelligenz Zusammenhänge auf, die der menschliche Verstand nicht erkennen kann.

Dr. Parsis Dastani: Der Mensch würde allein schon an der Datenmenge scheitern. Bei einem typischen Projekt zur Neukundengewinnung untersuchen wir rund eine Milliarde Wörter auf Websites – von den URLs über die Keywords und Meta Words bis zu den Bodytexten. In gewisser Weise haben die Algorithmen mittlerweile gelernt, wie Menschen zu denken. Künstliche Intelligenz kombiniert so Rechenperformance mit klassisch dem Menschen zugeschriebener Denkfähigkeit.

Dr. Parsis Dastani ist Inhaber von Dastani Consulting.
Dr. Parsis Dastani ist Inhaber von Dastani Consulting. (Bild: Dastani Consulting)

Herr Dastani, Sie arbeiten bereits seit über 20 Jahren mit Algorithmen und haben sich früh mit Predictive Analytics beschäftigt. Gewähren Sie uns einen Einblick in die Data-Analytics-Praxis! Wie genau geht künstliche Intelligenz mit den zu analysierenden Daten um?

Dr. Parsis Dastani: Die KI-Anwendung lernt, zwischen wichtigen branchentypischen und unwichtigen Wörtern zu unterscheiden. Dazu bewertet ein neuronales Netz die Wörter und bestimmt die Wahrscheinlichkeit, dass ein Unternehmen tatsächlich Kunde ist. Über die wichtigsten Wörter für ein bestimmtes Zielprodukt wie beispielsweise Elektro-Gabelstapler lassen sich dann die besten Adressen für die Neukundengewinnung ermitteln. Letztlich kann ein Handelsunternehmen auf diese Weise nicht nur vorhersagen, mit welcher Umsatzwahrscheinlichkeit in Prozent ein Unternehmen kauft, sondern auch, welches Produkt im Warenkorb landet. Wenn bekannt ist, für welchen Produktbereich sich der Neukunde interessiert, kann er gezielt mit den Themen angesprochen werden, die für ihn relevant sind.

Martin Groß-Albenhausen: Damit gewinnt der Vertrieb Entscheidungssicherheit. KI unterstützt auch bei der Festlegung von Preisen und Bezahlkonditionen oder bei der Vorhersage des Kundenverhaltens. Je mehr Parameter einfließen, desto besser werden die Entscheidungen.

Dr. Parsis Dastani: Über beispielsweise die mobile Außendienststeuerung im Businessbereich lässt sich das Personal gezielt einsetzen. Dazu haben wir für einen Kunden aus dem Werkzeug- und Baubedarfshandel die Attraktivität von etwa 1,2 Millionen Unternehmen untersucht. Wir konnten aufzeigen, welches Unternehmen mit welcher Wahrscheinlichkeit welches Produkt beziehen wird. Zudem bestimmten wir das Umsatzpotenzial der bisher weitgehend unbekannten Unternehmen. Über eine locationbased App sehen die Außendienstmitarbeiter die interessantesten potenziellen Neukunden in ihrem Vertriebsgebiet.

Auch der potenzielle Umsatz lässt sich prognostizieren – ein gutes Instrument, um Bestandskunden zu bewerten. Wenn das Management weiß, mit welchen Kunden welcher Umsatz erzielt werden könnte, ist es in der Lage, über eine effektive Vertriebssteuerung diese Unternehmen gezielt anzusprechen.

Martin Groß-Albenhausen: Außerdem wird das Kundenwissen systematisch ausgebaut und Zusammenhänge erkannt, die ohne künstliche Intelligenz eher zufällig entdeckt werden: Eines Tages stieß sie auf eine völlig andere Zielgruppe, die gleichwohl eine Affinität zu einem Teilsortiment hatte: Goldschmiede. Damit konnte sie ein neues Geschäftsfeld erschließen. Größeren Unternehmen könnte eine solche Chance leicht entgehen – und hier springt intelligente Software ein.

Welchen Stellenwert hat künstliche Intelligenz in der Praxis der bevh-Mitgliedsunternehmen?

Martin Groß-Albenhausen: Unsere Mitglieder verfolgen die Entwicklung aufmerksam. Wegen der degressiven Kostenentwicklung können sich heute auch mittelständische Handelsunternehmen die Technologie leisten. Wir treten langsam in die Realisierungsphase ein. Allerdings ist kaum ein Unternehmen dazu in der Lage, aus eigener Kraft sinnvolle und realistische Zielszenarien zu entwickeln. Momentan habe ich den Eindruck, dass es gar nicht so leicht ist, mit den Start-ups Schritt zu halten. Es mangelt an internen Ressourcen und an Zeit. Wir brauchen Datenspezialisten, die sich in die Branche hineinversetzen und den Wandel zu datengetriebenen Organisationen unterstützen.

Daten haben wir im E-Commerce genug. Insofern bietet sich der Sektor als Experimentierfeld für Startups mit neuen Ansätzen und Technologien geradezu an. Ich halte es für sinnvoll, dass Händler mit verschiedenen Technologiepartnern zusammenarbeiten und sich nicht zu lang an einzelne Unternehmen binden. KI in der Handelspraxis nutzbar zu machen, geht nicht von heute auf morgen. Ich denke eher in einem Zeithorizont von fünf bis zehn Jahren.

Über Martin Groß-Albenhausen

Martin Groß-Albenhausen gilt als einer der führenden Experten für E-Commerce und Onlinehandel in Deutschland. Er ist als stellvertretender Hauptgeschäftsführer beim E-Commerce-Verband bevh für Marketing, Innovation und Business-to-Business-Anbieter verantwortlich.

Über Dr. Parsis Dastani
Dr. Parsis Dastani ist Inhaber des Predictive-Analytics-Unternehmen Dastani Consulting. Er entwickelt seit 20 Jahren Prognosemodelle für den Vertrieb führender Unternehmen aus unterschiedlichen Branchen.

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