Künstliche Intelligenz im B2B Unternehmenserfolg durch KI-Powerplay

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In der neuartigen Welt künstlicher Intelligenz, setzen Datenanalyse und prädiktive Analytik neue Maßstäbe. B2B Marketeer erfahren in diesem Beitrag, wie KI-gestützte Tools den Prozess von der Lead-Generierung bis zur Kundenbindung revolutionieren können.

Schon lange bevor Begriffe wie „Digitalisierung“, „Big Data“, „Personalisierung“ oder seit neuestem die Integration von „künstlicher Intelligenz“ Einzug in unsere Meetings gehalten haben, sahen sich Entscheider im B2B Marketing mit besonderen Herausforderungen konfrontiert. Auch wenn die vergangenen zehn Jahre wie nie zuvor unsere Branche geprägt haben, wird sich einiges so schnell nicht ändern. Noch immer sind wir konfrontiert mit einer diversen Zielgruppe bestehend aus Einkäufern, Fachleuten, Geschäftsführern und anderen Stakeholdern. Deren Entscheidung über eines unserer komplexen Lösungen bestimmt, ob sich ein langer Verkaufsprozess am Ende für uns auszahlen wird.

Ein tiefes Verständnis für Kundenbedürfnisse sowie ein nachhaltiges Vertrauen in eben diese Lösungen, schaffen einen guten Ruf und binden Kunden über viele Jahrzehnte an das Unternehmen. Diese Werte sind es, die immer noch den vielversprechendsten Weg für erfolgreiches Marketing ebnen. Um dies bestmöglich und möglichst effizient umzusetzen, bedienen sich B2B Marketeers einem facettenreichen Werkzeugkasten. Darin zu finden, sind beispielsweise die Datenanalyse und Interpretation, personalisierte Inhalte und Angebote, automatisierte Prozesse sowie die Lead-Generierung und Qualifizierung. Ebenfalls gerne genutzt, ist die prädiktive Analytik und Umsatzprognosen sowie optimierte Kundeninteraktionen. Jedes dieser Tools birgt eigene Herausforderungen und Chancen.

Von Daten-Rohöl zu Daten-Gold

Unternehmen besitzen eine Masse unterschiedlicher Daten aus verschiedenen Quellen. So liefert ein CRM-System beispielsweise Informationen über Interaktionen, Kaufhistorie sowie Supportanfragen eines Kunden. Aus einem ERP-System kommen hingegen Daten über betriebliche Abläufe wie Bestellungen, Lieferungen, Lagerbestände und Rechnungen.

Richtig verknüpft ermöglichen uns diese Daten ein umfassendes Bild über Kunden, Märkte und betriebliche Abläufe. Des Weiteren ermöglichen genau solche Informationen es, buchstäblich in die Zukunft zu blicken. Je mehr Daten vorhanden, desto präziser die Segmentierung, Personalisierung und Ansprache von Kunden. Auch Kampagnen lassen sich messen und optimieren, um Marketingstrategien noch effektiver zu machen. Durch schrittweise Optimierung der betrieblichen Effizienz lassen sich Kosten senken und die Produktivität signifikant steigern.

Künstliche Persona?

Wie KI-Personas die Markenliebe der Zielgruppe stärken

Markttrends und -muster frühzeitig zu erkennen und darauf entsprechend zu reagieren, verhindert, sich rein auf Vermutungen und Intuition verlassen zu müssen. Doch Datensätze werden zunehmend komplexer und solche Datenmengen zu verarbeiten und zu integrieren, stellt uns vor technische Herausforderungen. Inkonsistente, unvollständige oder veraltete Daten verschärfen dieses Problem und führen wiederum zu Mutmaßungen über die Datenqualität. Hinzu kommt, dass es an Fachkräften mangelt und für die technische Implementierung und Wartung hohe Kosten anfallen. Viel zu oft halten uns diese Faktoren davon ab, aus unseren Daten, dem Rohöl der modernen Geschäftsentwicklung, Gold zu machen.

Datenmeister KI

Über KI-gestützte Integrationsplattformen lassen sich mittels Mustererkennung Daten verschiedener Quellen nun automatisiert zusammenführen und bereinigen. So lassen sich Duplikate identifizieren und entfernen, fehlende oder fehlerhafte Daten ergänzen und abschließend verschiedene Daten in ein einheitliches Format überführen. KI-Modelle identifizieren zudem Anomalien und Ausreißer und können Datensätze in ihrer Konsistenz überprüfen. Algorithmen werden dann verwendet, um prädiktive Modelle zu erstellen, die zukünftige Ereignisse vorhersagen. Das Ergebnis sind genaue Umsatzprognosen, basierend auf historischen Daten. Auch Absatzmuster oder Kundenverhalten lassen sich auf dieser Basis antizipieren. Dies hilft im täglichen Geschäft Upselling oder Cross-Selling-Chancen zu identifizieren und zum richtigen Zeitpunkt auszunutzen.

Ein globales Unternehmen der metallverarbeitenden Industrie, konnte so gezielt Kunden identifizieren, deren Produkt-Lebenszyklus sich dem Ende neigt, ein passendes Angebot unterbreiten und zusätzliche Aufträge für Refurbishment und Verkauf von Neu-Produkten generieren. Ist ein solcher Prozess erst implementiert, werden automatisiert Ergebnisse geliefert und das Vertriebsteam mit zusätzlichen Leads versorgt.

Maßgeschneidertes Marketing

Hochwertige Daten ermöglichen es erst, das richtige Angebot zum richtigen Zeitpunkt zu versenden. Personalisierte Inhalte und Angebote sprechen nicht nur die individuellen Bedürfnisse von Kunden an, sondern tragen auch zu einer stärkeren Bindung bei. Relevante und ansprechende Botschaften sorgen erwiesenermaßen zu einem signifikanten Anstieg von Konvertierungsraten und tragen zu einem verbesserten Gesamterlebnis des Kunden mit einer Marke bei. Ein maßgeschneidertes Erlebnis hinterlässt nachhaltig Eindruck und wird zum echten Wettbewerbsvorteil.

Dennoch birgt die Personalisierung einige Herausforderungen. So haben wir es doch vor allem im B2B Bereich mit komplexen Zielgruppen zu tun, die unterschiedliche Rollen besitzen und teilweise abweichende Bedürfnisse haben. Auch müssen personalisierte Inhalte und Angebote konsistent und skalierbar sein, um einen positiven Einfluss auf die Kundenbindung sowie den Umsatz sicherzustellen.

Digital Masterclass „KI im B2B“

B2B meets KI – Entwicklungen, Limits & Chancen

Gerade der Einsatz von künstlicher Intelligenz kann helfen, eine Personalisierung ressourcenschonend und gewinnbringend zu realisieren. So lassen sich über sogenannte „Natural Language Generation“-Algorithmen personalisierte E-Mail-Nachrichten für Kunden automatisiert generieren. Zusätzlich helfen Machine-Learning-Algorithmen dabei, basierend auf historischen Daten, Vorhersagen über die Wahrscheinlichkeit zu treffen, ob ein Kunde an einer Lösung Interesse zeigt und wann der beste Zeitpunkt ist, ihn zu informieren.

KI transformiert die Lead-Generierung und Qualifizierung

Egal wie gut vorhandene Daten aufbereitet sind, nur über kontinuierlich generierte Leads können Unternehmen ihren Kundenstamm erweitern und wachsen. Dabei kommt nicht nur der Gewinnung neuer Leads eine erhebliche Bedeutung zu: Auch in der Leadqualifizierung liegt ein erhebliches Potenzial für langfristige Kundenbeziehungen. Vor allem in B2B ist es aber notwendig, Leads über einen längeren Zeitraum zu pflegen und Kunden zu entwickeln. Diese Verkaufszyklen erfordern Geduld und das richtige Händchen, um die richtige Balance zwischen zu wenig und zu viel Interaktion mit Interessenten finden. Im B2B haben wir es in der Regel mit mehreren Entscheidungsträgern während eines Kaufprozesses zu tun, all diese Entscheider in die Kommunikation einzubeziehen ist schwierig. Daher wurde die Automatisierung solcher Lead-Generierungs und -Qualifizierungs-Prozesse in den vergangenen zehn Jahren besonders fokussiert.

Künstliche Intelligenz verschafft hier erhebliche Erleichterung, wenn es darum geht Leads über einen längeren Zeitraum zu pflegen und unterstützt während langer Verkaufszyklen. KI-gestützte Marketing Automatisierungstools helfen zudem bei personalisierten E-Mail-Kampagnen, basierend auf dem Verhalten und den Interessen der Leads. Moderne B2B Unternehmen können dadurch aus digitalen Touchpoints ihre Leads veredeln und sich mit der Vertriebsmannschaft auf die Bearbeitung der hochqualifizierten Hot-Leads fokussieren.

Ein KI-Dirigent fürs B2B Orchester

Die KI hilft aber auch, Inhalte für verschiedene Stakeholder auf Kundenseite zu orchestrieren. Maßgeschneiderte Präsentationen sind zum Beispiel auf die spezifischen Bedürfnisse einzelner Entscheidungsträger abgestimmt. Darüber hinaus nimmt künstliche Intelligenz Routineaufgaben während der Lead-Entwicklung ab und verschafft dadurch mehr Zeit für strategische Aufgaben. Gerade als KMU lassen sich Dateneingabe und Verarbeitung spielend automatisieren, was den manuellen Aufwand minimiert. Basierend auf Faktoren wie Interaktionsverlauf, Demografie und Verhalten helfen KI-Modelle zudem, Leads zu bewerten und zu priorisieren, was das Lead Scoring von Vertriebsteams signifikant erhöht.

Moderne Chatbots sind schließlich ein hervorragendes Werkzeug, um mit Personen in Echtzeit über digitale Kanäle zu interagieren und einzelne Leads mit zusätzlichen Informationen anzureichern. Ein guter Chatbot kann personalisierte Whitepapers und Fallstudien für Interessenten erstellen und sorgt dadurch für einen individualisierten Erstkontakt mit der Marke. Die künstliche Intelligenz trägt somit mit einem erheblichen Teil dazu bei, lange Verkaufszyklen im B2B effizienter zu gestalten, komplexe Entscheidungsprozesse zu unterstützen, Ressourcenengpässe zu überwinden und Marketing- und Vertriebsprozesse zu optimieren.

Umsatzprognosen und prädiktive Analytik

Präzise Umsatzprognosen sind aus mehreren Gründen unerlässlich, denn sie geben tiefgreifende Einblicke in die Geschäftsentwicklung und ermöglichen es, fundierte Entscheidungen betreffend finanzielle Planungen und Budgetierungen zu treffen. Dies umfasst insbesondere Investitionen in neue Technologien, Personalbeschaffung oder die optimierte Steuerung der Produktion und Lagerbestände. Umsatzprognosen helfen also dabei Risiken zu minimieren und Wachstumschancen auszunutzen.

Unser Kernproblem besteht darin, dass die prädiktive Analytik und die Erstellung von Umsatzprognosemodellen fortgeschrittene mathematische und statistische Kenntnisse erfordert. Auch ändern sich Markt und Kundenverhalten ständig, was bedeutet, dass Modelle regelmäßig aktualisiert und neu kalibriert werden müssen. Durch selbstlernende Algorithmen lassen sich Vorhersagemodelle kontinuierlich an neue Daten und Trends anpassen, ohne dass manuelle Eingriffe nötig werden. Das Ergebnis sind voll-automatisierte, präzise Prognosen zu Umsatzentwicklung, Absatzverhalten und möglichen Zahlungsausfällen in Echtzeit. Dadurch erhalten wir eine ausgezeichnete Grundlage für Finanzplanung, Ressourcenallokation, Lieferkettenmanagement sowie Risikomanagement.

Ein Unternehmen aus dem E-Commerce konnte über ein KI-gestütztes Vorhersagemodell, Kundenlebenswerte auf Jahre hinaus berechnen. Diese Informationen lassen sich zur automatisierten Austeuerung von digitalen Marketing-Kampagnen nutzen, was die Budgetplanung erleichtert und mit einer sehr hohen Wahrscheinlichkeit Leads für attraktive Lebenszeitwerte generiert.

Der Schlüssel zu nachhaltigem Wachstum

Nicht nur in der Neukundenakquise lassen sich Verbesserungspotenziale erschließen, gerade optimierte Kundeninteraktion und -beziehungen sind bedeutend für ein nachhaltiges Unternehmenswachstum. Wir machen immer wieder die Erfahrung, dass langfristige Kunden viel weniger preissensibel sind und als Botschafter dabei helfen, neue Geschäftsmöglichkeiten zu schaffen. Eine starke Kundenbindung und ein guter Ruf für exzellenten Kundenservice sind schwer nachzuahmen und bieten einen enormen Wettbewerbsvorteil.

Eine konsistente und langfristige Strategie zur Pflege von Kundenbeziehungen zu entwickeln ist herausfordernd. Dies mag daran liegen, dass Kunden auch im B2B Bereich eine nahtlose Kommunikation über verschiedene Kanäle hinweg erwarten. Aber gerade die Synchronisation und Integration über verschiedene Kommunikationskanäle wie E-Mail, Telefon, Social Media und persönlichen Treffen ist komplex und gelingt nicht immer. Weiter fehlt es uns oft an klaren Metriken, um die Qualität der Kundenbeziehungen zu messen und zu verbessern.

B2B Case Study

KI verhilft Großhändler zu besseren Produktdaten

KI kann dabei helfen, Muster und Trends in der Kundeninteraktion zu erkennen und proaktive Maßnahmen zur Kundenbindung vorschlagen. So lassen sich beispielsweise Kunden mit hoher Abwanderungswahrscheinlichkeit identifizieren, um rechtzeitig gezielte Maßnahmen zu veranlassen. Mithilfe von KI-gestützten Kommunikationsplattformen lassen sich zudem verschiedene Kanäle einfach synchronisieren und eine konsistente Botschaft sicherstellen. KI-gestützte Analysen unterstützten uns außerdem dabei, bestimmte Muster aus Kundenfeedback und Interaktionsdaten zu erkennen und einen Rückschluss auf die Zufriedenheit einzelner Kunden zu ziehen. So lassen sich über Sentiment-Analysen Maßnahmen zur Verbesserung der Kundenzufriedenheit entwickeln, basierend auf dem Kundenfeedback verschiedener Touchpoints wie Umfragen, Social Media oder Kundenservice-Interaktion.

Fazit

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz bietet im B2B Marketing ein enormes Potenzial für maximalen Unternehmenserfolg. Trotz der spezifischen Herausforderungen im B2B, wie langen Verkaufszyklen und einer komplexen Zielgruppe, können Unternehmen durch den Einsatz von KI erhebliche Vorteile erzielen. KI ermöglicht eine präzise Datenanalyse und Interpretation, was eine genauere Kundenansprache und Marktsegmentierung erst ermöglicht. In der Lead-Generierung und Qualifizierung erleichtert die KI die Pflege und Entwicklung von Leads über längere Zeiträume hinweg, während prädiktive Analytik und Umsatzprognosen Unternehmen ermöglichen, fundierte Entscheidungen zu treffen und Risiken zu minimieren. Schließlich trägt die KI zur Optimierung der Kundeninteraktion und -beziehung bei, indem sie Muster und Trends erkennt und proaktive Maßnahmen zur Kundenbindung vorschlägt. Insgesamt kann KI als strategisches Werkzeug helfen, wettbewerbsfähig zu bleiben und langfristigen Erfolg zu sichern.

*Jens Weinmann-Eichinger ist Inhaber einer Growth-Marketing-Beratungsfirma und publizierter Autor zum Thema.

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