Markt-Kommunikation und Lead Prediction Neue Daten und KI im B2B – Schwung für Vertrieb und Marketing

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Caramba, da ist Schwung drin: B2B Branchen digitalisieren ihren Vertrieb. Im Marketing setzen sie auf Kanal-Vielfalt, indem sie analoge mit digitaler Ansprache verzahnen. COVID-19 hat das beschleunigt, aber die zentralen Game Changer sind neue Daten, neue Technologien und ein fundamentales Umdenken.

Deutschland digitalisiert sich: Seit Ausbruch von COVID-19 nutzen noch mehr Konsumenten digitale Dienste, Medien und Kanäle. Gaben vor der Krise 61 Prozent an, mindestens einen Dienst wie Online-Banking zu nutzen, liegt der Wert nun bei 89 Prozent. Zudem erfasst die Digitalisierung alle Altersgruppen. Zwar ist das Wachstum in der Gruppe der 18- bis 24-Jährigen am höchsten (156 Prozent), aber selbst bei den über 65-jährigen hat sich der Zuspruch mehr als verdoppelt (107 Prozent). Die Zahlen entstammen dem aktuellen McKinsey „Digital Sentiment Survey“, an der Anfang Mai 2020 über 1.200 Konsumenten (18-85 Jahre) aus Deutschland teilgenommen haben.

Das Neue bleibt, denn es hat sich längst bewährt

Der Befund wirft ein grelles Licht auf die Situation der Marketing- und Vertriebsprofis im B2B. Homeoffice statt Austausch mit Kollegen, abgesagte Messen – wo finden Einkäufer, Projekt-Leiter und andere B2B-Entscheider passende Informationen zu neuen Produkt- oder Service-Angeboten? Und auch auf der Angebotsseite müssen sich Hersteller neue Wege bahnen, um ihre Kunden zu erreichen und Leads zu generieren. Der Umbruch ist unübersehbar. Die zentralen Game Changer in dieser Entwicklung sind neue Daten und neue Technologien, denn sie modernisieren via Lead Prediction die Marketing-Kommunikation. Was ist passiert?

Marketingaktionen vorhersagen

Wie B2B-Unternehmen Daten nutzen können

Touchpoints und neue Daten

Vertrieb und Marketing im B2B haben viele neue Möglichkeiten gewonnen. So verteilt sich etwa die Kundeninteraktion auf deutlich mehr Kanäle als früher – man denke nur an Bots, Corporate Blogs oder soziale berufliche Netzwerke. Das erhöht die Zahl der Kunden-Schnittstellen. Und auch wenn traditionelle Kundenbesuche oder Vertriebsanrufe als Touchpoints bleiben: Vorreiter-Unternehmen nutzen sie inzwischen deutlich zielgerichteter. Das funktioniert mit neuen Daten zu Unternehmen und Kunden, die weit über klassische Firmographics (Adresse, Gesellschaftsform, Mitarbeiter, Umsatz) hinausgehen. Die Internet-Präsenz von Zielunternehmen, soziale Interaktionen, verwendete Technologien, Content-Analysen, soziale Graphen von Mitarbeitern und Peers –all diese öffentlichen Daten helfen bei der Lead Prediction und sind (jedenfalls meistens) hochaktuell.

Lead Prediction mit KI

Allerdings macht die schiere Datenfülle es immer wichtiger, die Spreu vom Weizen zu trennen. Eine manuelle Aufbereitung ist aufgrund des Umfangs und der Dimensionen unmöglich. Daher widmen sich spezielle Business-Suchmaschinen genau dieser Identifikation und Aufbereitung der Daten zu nutzwertigen Informationen. Solche Suchmaschinen prognostizieren mittels intelligenter und lernfähiger Algorithmen zielgenau potenzielle Kunden, passende Sales- und Kontaktanlässe, Trendthemen und den richtigen Zeitpunkt zur Kontaktaufnahme. Dazu können etwa Crawler eingesetzt werden, die öffentlich verfügbare Daten sammeln und strukturieren.

KI-basierte Lead-Engine

Mehr Künstliche Intelligenz im Vertrieb heißt mehr Zeit für den Kunden

Jeder Kunde ist anders

Nun unterscheiden sich freilich die potenziellen Kunden eines Windrad-Herstellers, eines Werkzeugbauers oder eines Automobil-Zulieferers. Daher hat sich ein Verfahren bewährt, bei dem die KI anhand der bisherigen Bestandskunden eines Auftraggebers „Musterkunden“ erstellt, erst dann startet die automatisierte Klassifizierung anhand von bisweilen mehr als 10.000 Datenpunkten. Automatisch entsteht ein individuelles Suchprofil – die Customer-DNA. Über die Erstellung von statistischen Zwillingen können Auftraggeber dann potenzielle Neukunden zielsicher identifizieren. Im Laufe der Suche optimiert der Analyse-Algorithmus die Muster der vielversprechendsten Neukunden und entdeckt auch Kunden, die bisher noch nicht im Radius der Markt-Kommunikation lagen. Zudem lässt sich mit KI die Abschlusswahrscheinlichkeit der Leads vorhersagen. So kann sich der Vertrieb auf die Kontakte konzentrieren, die wirklich relevant sind. Und auch bei Bestandskunden oder der Kunden-Reaktivierung steigern KI-gestützte Vorhersagen den Umsatz nachweislich.

B2B-Tinder für Social Selling?

Bei vielversprechenden B2B-Kunden nach rechts wischen? Nun, das geht dann doch ein bisschen zu weit – auch wenn vorqualifizierte Leads für Verkaufsprofis ziemlich sexy sind. Aber am Ende ist B2B-Business ein Geschäft von Menschen zu Menschen. Und auch hier bieten die neuen technischen Möglichkeiten Chancen: Statt Cold Calling, Spray&Pray oder Marketing-Leads werden junge Verkaufstalente gerade im B2B Sektor mit Social Selling selbst aktiv.

Dieser neue Verkaufsansatz ist die logische Weiterentwicklung vom Produkt-Verkauf über das Solution-Selling hin zur Positionierung als Themenbotschafter des Unternehmens. Soziale berufliche Netzwerke, aber auch Fachbeiträge, Video-Statements oder Speaker-Opportunities nutzen die Social Seller gezielt, um einen Expertenstatus für ihre Vertriebsthemen aufzubauen. Fundierte und nutzwertige Inhalte sind im B2B entscheidend, denn hier geht es weniger um Image oder Gefühl. Die Präzisonsstanze, der Laserschneider oder die feuerfeste LKW-Plane überzeugen, wenn der Anschaffungszweck 100-prozentig erfüllt ist. Fachwissen und Lösungskompetenz werden bei Verkaufsprofis für Investitionsgüter immer gefragter! Diese Kompetenz zur richtigen Zeit und bei den richtigen Adressaten zu entfalten, hierbei hilft Lead Prediction durch konsequente Nutzung von Daten und KI. Also doch fast Tinder?

experte Content & Leads

5 Schritte zum erfolgreichen Social Selling im B2B

Fazit

Auch für B2B Unternehmen bringt die Digitalisierung große Neuerungen mit sich, denn es stehen nicht nur Geschäftsmodelle in Frage, auch Zugang und Dialog mit Kunden ändern sich deutlich. Besonders der Vertrieb hat große Chancen, wenn er den fundamentalen Umbruch annimmt, neue Daten und Lead Prediction für sein Social Selling nutzt. Im Marketing sind neue Daten und der Einsatz von KI wichtige Voraussetzung für die gezielte Kundenansprache. Wer neue Kunden will, setzt auf Daten, Technik und Umdenken.

*Martin Brahm ist CSO der Schober Information Group Deutschland GmbH.

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