Leads, qualifizierte Kontaktinformationen zu potenziellen Kunden, sind im B2B die Grundlage der Vertriebsarbeit und damit des gesamten unternehmerischen Erfolgs. In der strategischen Zusammenarbeit von Marketing und Vertrieb findet die Leadgenerierung ihre zentrale Bedeutung. Mit Engagement und Geschick betrieben, liefert sie einen kontinuierlichen Strom an Firmeninformationen. Die Aufgabe des Lead Scorings besteht darin, den aktuellen Wert eines Leads, in Hinblick auf seine zeitnahe Verwertbarkeit durch den Vertrieb, messbar zu machen.

Reif ist ein Kontakt dann, wenn er nach festgelegten Kriterien die größten Erfolgsaussichten für einen Abschluss signalisiert. Das Lead Scoring ist ein Verfahren, das diesen Reifegrad messbar machen soll, dem Leadmanagement zu jeder Zeit einen schnellen Überblick bietet und eine langfristige Planung der Vertriebsaktivitäten ermöglicht.

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Das Lead Scoring bewertet unterschiedliche Merkmale eines Leads, angefangen bei seiner Vollständigkeit im Hinblick auf die vertriebsrelevanten Firmeninformationen bis hin zu online erfassten Aktivitäten des potenziellen Kunden. Das konkrete Ergebnis einer solchen Analyse ist ein Zahlenwert. Der Zielwert repräsentiert dabei den optimalen Lead, also den Datensatz, der alle erforderlichen Informationen enthält und alle Voraussetzungen erfüllt, die als charakteristisch für einen Potenzialkunden angesehen werden. Je weiter sich der so gemessene Wert dem Zielwert annähert, desto größer wird die Wahrscheinlichkeit für einen möglichen Abschluss. Gleichzeitig kann das Erreichen verschiedener Schwellenwerte genutzt werden, um Maßnahmen von Marketing und Vertrieb gezielt zu steuern.

Künstliche Intelligenz kann genutzt werden, um einerseits den Prozess der Bewertung eines Leads zu automatisieren, andererseits aber auch die Merkmale des Ziel-Leads definieren. Zu diesem Zweck analysiert eine KI-Software Datenbestände und ermittelt aus erfolgreich bearbeiteten Leads Muster. Die so entwickelten Algorithmen werden durch Machine Learning kontinuierlich verbessert und weiterentwickelt.

Chatbots als digitale Service-Mitarbeiter auf Unternehmenswebsites sind im B2C schon seit einigen Jahren ein zunehmend vertrautes Bild. Als kompetente und effiziente Ansprechpartner ohne eingeschränkte Service-Zeiten können sie auch im B2B den hohen Informationsbedarf von Kunden und Interessenten bedienen.

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Aus Sicht des Unternehmens leisten Chatbots mehr als die Optimierung des Kundendialogs und machen sich nicht allein durch die potenzielle Ersparnis im Service-Bereich bezahlt. Der virtuelle Mitarbeiter spricht auf Wunsch konkrete Kaufempfehlungen aus, nimmt Terminanfragen für den Vertrieb entgegen und generiert mit der entsprechenden Programmierung Leads.

Technisch haben sich Chatbots nach eher unbefriedigenden Anfängen in den letzten Jahren rasant weiterentwickelt. Moderne Systeme nutzen Natural Language Processing (NLP), um Anfragen, sowohl gesprochen als auch schriftlich, zu erfassen und inhaltlich auszuwerten. NLP basiert auf künstlicher Intelligenz sowie Machine Learning und lernt Schritt für Schritt Sprache zu verstehen und so einer Anfrage eine adäquate Antwort oder Reaktion zuzuordnen.

Marketing und Vertrieb sind in der Praxis geprägt von wiederkehrenden Aufgaben. Newsletter, Mailings, Social Media – zahlreiche Aufgaben lassen sich sinnvoll automatisieren und können so den Mitarbeiter im Unternehmen bei maximaler Effizienz deutlich entlasten.

Personalisierung ergänzt die Automatisierung. So erfolgt zum Beispiel der Versand einer Welcome-Mail nicht nur automatisch, pünktlich zum festgelegten Zeitpunkt, sondern zusätzlich mit personalisierter Ansprache. Die Möglichkeiten gehen aber weit über eine Serienbrieffunktion hinaus. Mailings oder Newsletter enthalten zum Beispiel durch Personalisierung individualisierte Produktempfehlungen und andere auf den Empfänger zugeschnittene Inhalte.

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Während klassische Marketing-Maßnahmen entweder manuell erstellt und versandt werden müssen oder als digitale Postwurfsendung nach Gießkannenmethode arbeiten und entsprechend hohe Streuverluste zeigen, nutzt die Personalisierung automatisiertes Profiling, um Kundendaten oder Leads zu segmentieren. Künstliche Intelligenz erkennt Muster in vorhandenen Daten und ordnet Datensätze einzelnen Untergruppen zu. Diesen Untergruppen können Maßnahmen, Inhalte und Touchpoints zugeordnet werden, die mit den Werkzeugen der Marketing Automation bespielt werden. So kann zum Beispiel ein Lead oder ein Bestandskunde als Messebesucher vermerkt werden und entsprechend dieses Touchpoints bei passender Gelegenheit auf eine erneute Messeteilnahme hingewiesen oder sogar konkret eingeladen werden.

Der Begriff der Sales Intelligence vereint verschiedene Tools zum Einsatz künstlicher Intelligenz im Leadmanagement und der Bestandskundenpflege.

Firmeninformationen in einer B2B-Datenbank werden mit Sales Intelligence nicht nur ergänzt, korrigiert und bereinigt, künstliche Intelligenz erkennt auch Muster in bereits erfassten Leads und filtert aus öffentlich zugänglichen Quellen Unternehmen, die ebenfalls der Zielkundendefinition entsprechen.

Gleichzeitig sammelt Sales Intelligence Informationen, die deutlich über reine Kontaktdaten hinausgehen und den Vertrieb strategisch unterstützen können. Business-Signale liefern zum Beispiel in jeder Phase des Vertriebsprozesses Handlungsempfehlungen für die nächsten Schritte. Sie erleichtern den Einstieg in einen Kundendialog, signalisieren den richtigen Zeitpunkt für eine Kontaktaufnahme und warnen vor erkennbaren Risiken.

Vertriebserfolg im B2B sollte nicht dem Zufall überlassen werden. Der strategische Einsatz von KI-Software unterstützt dabei, Maßnahmen zu planen, zu organisieren, umzusetzen und kontinuierlich zu optimieren. Vor allen Dingen im Leadmanagement bauen immer mehr Softwarehersteller auf künstliche Intelligenz. KI kommt überall dort zum Einsatz, wo der menschlichen Leistungsfähigkeit im Umgang mit großen Datenmengen Grenzen gesetzt sind. Künstliche Intelligenz automatisiert und optimiert Aufgaben über alle Phasen des Workflows hinweg. Mit der richtigen Auswahl an Programmen und ihrer sorgfältigen Implementierung lässt sich die Effizienz im Vertrieb, in der Leadgenerierung, im Lead-Nurturing und damit letztlich die Conversion Rate maßgeblich steigern.