Künstliche Intelligenz im B2B ist längst keine Science-Fiction mehr und auch kein vergänglicher Hype!
Über die Nutzung entsprechender Möglichkeiten bzw. betreffender Software lassen sich eine deutliche Effizienzsteigerung und erhebliche Wettbewerbsvorteile erzielen.
Dass künstliche Intelligenz Vorteile verschafft, die eine hohe geschäftliche Relevanz haben, ist Verantwortlichen mittlerweile bestens bewusst. So hob eine von adesso in Kooperation mit dem Marktforschungsinstitut „Heute und Morgen GmbH“ vorgenommene Umfrage zur Klärung der Bedeutung von KI für Business und Kunden hervor, dass 77 Prozent der Entscheider künstliche Intelligenz für ein sehr wichtiges Thema halten.
Zudem wurde KI als unverzichtbarer Einflussfaktor für Produktinnovationen und als absolut wettbewerbsentscheidend eingestuft. Die Befragten und die Auswerter der Erhebung waren sich einig, dass diejenigen, die in den kommenden fünf Jahren in künstliche Intelligenz investieren, ihren Mitbewerbern wettbewerbsspezifisch signifikant voraus sind. Allerdings hatten jedoch auch satte 71 Prozent der Teilnehmenden Bedenken hinsichtlich der Fähigkeiten des eigenen Unternehmens in diesem Technologiebereich.
In Anbetracht des enormen Gewichts dieser Zahlen geben wir Ihnen hier als Basis für Ihren KI-Push einen Überblick der aktuellen KI-Situation im B2B Marketing und B2B-Vertrieb.
Wie funktioniert künstliche Intelligenz?
Künstliche Intelligenz imitiert die Erkenntnis- und Entscheidungsfähigkeit des Menschen – oder versucht dies zumindest weitgehend. Heutige KI-Systeme sind tatsächlich noch weit entfernt davon, wirklich entsprechend zu handeln. Schon jetzt sind sie aber sehr gut dafür geeignet, große Datenmengen effizient zu analysieren und weiterzuverarbeiten. Die Basis dafür bilden nach wie vor von Menschen geschriebene Algorithmen.
Jedoch wird die Leistungsfähigkeit von KI fortwährend weiterentwickelt. Neurowissenschaftler und Informatiker orientieren sich dabei an der Vernetzung von Neuronen im menschlichen Gehirn und erschaffen immer komplexere künstliche neuronale Netze (KNN).
Diese können sich bereits mithilfe von Informationen, die sie verarbeiten, selbstständig neu vernetzen oder auch bestehende Verbindungen neu bewerten. Das wiederum führt dazu, dass Algorithmen von KI selbst mehr und mehr in der Lage sind, zu „lernen“ und sich schließlich eigenständig zu entwickeln.
Was kann künstliche Intelligenz heute?
Vornehmlich kommt künstliche Intelligenz im B2B Marketing und B2B-Vertrieb zum Einsatz, wenn es um die Abgabe von wiederkehrenden Aufgaben an spezifische Software geht. Die maschinelle Bearbeitung solcher Tasks wird in aller Regel über die Einspeisung von kontextbezogenen Daten in entsprechende Tools ermöglicht, welche diese dann mithilfe von Algorithmen verarbeiten.
So weit, so gut - aber wie zeigt sich das in der Praxis bzw. welche Fähigkeiten bietet KI dort, aus denen Unternehmen Vorteile ziehen können? Um diese Frage zu beantworten, betrachten wir die Begriffe „Machine-Learning“, „Deep-Learning“ und „Predictive-Analytics“ genauer.
Machine-Learning ergibt sich aus Algorithmen, die grundsätzlich Verhaltensmuster aus Daten herleiten können. Sie befolgen nicht ausschließlich programmierte Regeln, sondern arbeiten selbstständig auf ein vorgegebenes Ziel hin. Das System lernt aus dem Informations-Input und kann schließlich ein eigenes Ergebnis herleiten.
Deep-Learning ist eine Erweiterung des Machine-Learnings. Hier wird mithilfe von Algorithmen das neuronale Netzwerk des menschlichen Gehirns nachempfunden. Entsprechende Systeme können bestimmte Themenbereiche wirklich kennenlernen und darin verschiedene Aufgaben lösen. Solche neuronalen KI-Netze sind weit verzweigt, deshalb „deep“, und gründen auf riesigen Datenmengen.
Predictive-Analytics ermöglichen es auf Basis historischer Daten, sehr effizient Vorhersagen für die Zukunft zu treffen. Auch hier werden für maximalen Nutzen sehr große Datenmengen verwendet und mit vielen weiteren Faktoren kombiniert. Für Marketing- und Vertriebszwecke im B2B hält dieser Bereich schon heute zahlreiche Anwendungen mit viel Potenzial bereit.
Was darf künstliche Intelligenz?
Heute sind selbst die leistungsstärksten KNN weit davon entfernt, intellektuelle Fähigkeiten zu entwickeln oder menschliche und ethisch orientierte Entscheidungen zu treffen. Auf dem Weg dorthin werden zweifelsohne noch sehr aufgeladene Diskurse darüber stattfinden, was KI darf und was nicht.
Schon heute rufen nahezu alle Anwendungsbereiche von KI immer wieder Kontroversen hervor: Sind Entscheidungen, die im Recruiting durch Machine-Learning getroffen werden, ausreichend fair? Werden Kreditanfragen von Finanzdienstleistern, die für ihre Erstberatung auf künstliche Intelligenz setzen, datenbasiert umfassend genug bewertet?
Die hinter diesen und weiteren ethischen Fragen rund um KI stehenden Probleme gilt es natürlich möglichst auszuschließen. Daher wurde ein Expertengremium auf EU-Ebene ins Leben gerufen, das sich mit der Aufstellung von ethischen Leitlinien im Zusammenhang mit künstliche Intelligenz befasst.
Gerade in Anbetracht der zukünftig an Komplexität und Kraft stark gewinnenden KI-Netze werden diese Leitlinien langfristig aber nicht weit genug greifen. Empfehlungen der EU-Kommission für Mindestanforderungen bzw. Sicherheitsauflagen unter den KI-Betreibern gibt es nicht. Daher steht – zumindest gesetzlich – gar nicht genau fest, was KI darf.
Wie kann künstliche Intelligenz den B2B-Vertrieb unterstützen?
Sprachassistenten auf Mobilgeräten oder auch in der Wohnung, wie Siri und Alexa, sind heute keine Besonderheit mehr. Gleiches gilt für Posts in sozialen Netzwerken oder die Annahme von Produkt-Empfehlungen bei Suchdiensten. In diesen und zahlreichen weiteren alltäglichen Situationen ist tatsächlich bereits KI am Werk. Und genau solche Vorgänge können auch B2B-Unternehmen für ihre Zwecke nutzen.
Werden intelligente Technologien im Business bisher vor allem dazu verwendet, um Produktions- und Logistik-Prozesse zu automatisieren, so gelangen derzeit und zukünftig noch weitaus stärker andere Ansätze der KI-Anwendung in den Fokus. Der B2B-Vertrieb wird enorm profitieren.
In aller Regel ist der Sales-Bereich eines Unternehmens ein sehr effektiver zwischenmenschlicher Apparat zur Entscheidungssteuerung. B2B-Vertriebler, die ihre Ansprechpartner und deren Anliegen sehr gut kennen, haben praktisch immer die beste Abschlussquote. Mithilfe von künstlicher Intelligenz und Predictive-Analytics kann das Vertriebsteam seine diesbezügliche Wissensgrundlage massiv ausweiten.
So verschaffen Daten aus vorherigen Gesprächen, die kundenseitige Annahme von Empfehlungen, Social Media-Aktivitäten, Web-Analytics und andere Informationen aus zahlreichen weiteren Quellen ein sehr detailliertes sowie weitgehend automatisiert zu erstellendes Käuferbild. Unter der kleinteiligen Berücksichtigung dessen kann der Vertrieb einen erheblichen Conversion Uplift erzielen. KI gibt sogar konkrete Prognosen aus, was zu einer erheblichen Zeitersparnis führt.
Wird zusätzlich auf Robotic Selling, also eine software-basierte bzw. automatisierte Vorbereitung im Sales gesetzt, steigt die Effizienz noch einmal. Robotic Selling ist heute bereits in der Lage, selbst komplexe Entscheidungsvorgänge zweckdienlich zu beeinflussen.
Für weitere Vorteile von KI im Sales-Bereich empfehlen wir Ihnen unseren Ratgeber.
Was sind die Einsatzmöglichkeiten von KI im Marketing?
Informationen sind heute eine wichtige Währung im digitalen Marketing. Ihr eigentlicher Wert liegt aber nicht in den Daten an sich, sondern in den damit zu erzielenden Erkenntnissen. Genau diese Wertschöpfung ist es, aus denen KI-Anwendungen ihre Effektivität erlangen.
Entsprechende Systeme werten Informationen für das Marketing systematisch aus und zeigen Muster auf. Sie verschaffen damit überaus nützliche Zielgruppen-Insights und machen Zusammenhänge zwischen der Marketing-Annahme, typischen Kundenvoraussetzungen und deren Kaufverhalten transparent.
KI-Systeme leiten aus den gewonnenen Erkenntnissen weiterhin präzise Vorhersagen und Handlungsempfehlungen ab. Solche Predictive-Analytics bilden die Basis für außergewöhnlich effiziente – weil höchst präzise auszurichtende – Marketing-Maßnahmen.
Künstliche Intelligenz ermöglicht außerdem durch Echtzeit-Performance-Analysen eine unmittelbare Optimierung von Marketing-Aktivitäten. Typische manuelle Prozesse können hier weitgehend ersetzt werden.
Schon heute ergeben sich also viele Einsatzmöglichkeiten für KI im Marketing, durch die erhebliche Effizienzvorteile auf verschiedenen Ebenen zu erzielen sind. In der Praxis zeigen sich folgende Ansätze als besonders vielversprechend.
Predictive-Analytics sind im Marketing ebenso nützlich wie im B2B-Vertrieb. Auch das Marketing profitiert von der Sammlung und Auswertung großer Mengen an Kundendaten, durch welche die Zielgruppe/n sehr präzise in ihren Voraussetzungen zu erfassen sind. Die folgenden Marketing-Maßnahmen können auf deren Basis höchst effizient genau auf diese Gegebenheiten abgestimmt werden.
Im Zuge der Lead-Bewertung können per KI bestehende Kunden analysiert und individuelle Scoring-Modelle entwickelt werden. Mithilfe letzterer sind Voraussagen darüber zu treffen, welche Leads aufgrund ihrer Voraussetzungen besonders viel Abschlusspotenzial haben.
Die Ergebnisse des Predictive-Lead-Scorings können erheblich zur Optimierung der Generierung von Leads beitragen und helfen zudem der Erschließung neuer Zielgruppen.
Dynamic-Pricing ist eine auf KI basierende Preisstrategie, bei der die Preisgestaltung dynamisch auf Basis des aktuellen Marktbedarfs erfolgt. Um solche Prozesse zu ermöglichen, greift Dynamic-Pricing auf einen Algorithmus zurück, welcher Preise abhängig von Angebot und Nachfrage, vom Kundenverhalten, von aktuellen Preisentwicklungen und anderen externen Faktoren in Echtzeit sowie automatisch anpasst. Zunächst war Dynamic-Pricing E-Commerce-Riesen, wie Amazon, und anderen Weltkonzernen vorbehalten. Mittlerweile ist es aber auch für kleinere Unternehmen zu realisieren.
KI-Chatbots sind etwa im Messenger-Marketing oder als digitale Shopping-Assistenten bereits bei vielen B2C-E-Commerce-Marketern angekommen. Aber auch B2B bieten sie Unternehmen viele Möglichkeiten, sich im Kundenservice deutlich von den Mitbewerbern abzuheben.
Durch KI, die absolut analytisch und logisch vorgeht, lassen sich die Support-Bedürfnisse der Kunden hier ebenfalls besonders schnell und zielgenau lösen.
Im Content-Marketing ist künstliche Intelligenz insbesondere bei der Analyse von Zielgruppen, Mitbewerbern und Trends sehr hilfreich. KI-Anwendungen informieren automatisiert über das Surfverhalten, das Kaufverhalten und generelle Content-Interessen. Die hier gegebenen Möglichkeiten gehen weit über das übliche Targeting hinaus. Marketer können auf Grundlage solcher Informationen nahezu perfekte Strategien entwickeln und diese durch Datenanreicherung im laufenden Prozess dynamisch optimieren.
Machine-Learning ist zudem fähig, genau die Themen verstehen, mit denen Suchmaschinen Unternehmens-Content in Verbindung bringen. Marketer erhalten somit unablässig Themenvorschläge, die in puncto Relevanz, Wettbewerbsfähigkeit und SEO unschlagbar sind.
KI kann sogar zunehmend Inhalte kreieren und selbstständig ausspielen. Dabei ist sie zwar noch weit von der menschlichen Kreativität entfernt, der Grundstein für ein vollkommen automatisiertes, höchst zielgruppenpräzises Content-Marketing ist somit aber gelegt.
Wie verbessert künstliche Intelligenz die Unternehmenskommunikation?
Bereits heute hat künstliche Intelligenz massiven Einfluss auf die Kommunikation. Digitale, sprachgesteuerte Assistenten helfen Unternehmen, überaus schnell an relevante Informationen zu gelangen oder unterstützen die Kundengewinnung, indem sie zum Beispiel Website-Besucher genau passend zu ihren Voraussetzungen ansprechen.
Sie helfen, Waren zu bestellen oder Medien zu bearbeiten. Anwendungen bieten Funktionen, durch die Sprache zu Text oder Text zu Sprache übertragbar ist. Und sogar höchst komplexe Vorgänge, die noch vor einigen Jahren nur schwer denkbar gewesen wären, wie fast perfekte Übersetzungen von Texten bzw. Gesprächen, eine zielgenaue Bild- und Gesichtserkennung oder auch eine automatische Texterstellung, sind längst möglich.
Diese Entwicklungen erweisen sich gerade im Kontext wiederkehrender Kommunikationsprozesse als überaus wettbewerbsrelevant. Solche Vorgänge per KI zu automatisieren, bedeutet eine enorme Zeitersparnis.
Durch die KI-basierte Analyse von Kommunikationsverhalten, zum Beispiel in sozialen Medien, aber ebenso von Anrufen und Gesprächen, sowie der Auswertung von Gesichtsausdrücken oder gar Körpersignalen, wie der Herz- und Atemfrequenz, lässt sich ein unvergleichlich umfassendes Kundenbild erzeugen.
Wird dieses Wissen für eine spezifische Ansprache verwendet, liegen die Erfolgschancen nahezu bei 100 Prozent.
Fazit: Effizienzsteigerung durch künstliche Intelligenz im B2B
Moderne Lösungen von KI verschaffen dem B2B-Marketing und B2B-Vertrieb nicht nur enorm viele Erkenntnisse, die jene für eine maximal zweckdienliche Optimierung ihrer Aktivitäten verwenden können, sie liefern sogar konkrete Handlungsempfehlungen.
Neben präzisen Prognosen und einer stark verbesserten Entscheidungsfindung erweist sich die durch künstliche Intelligenz zu erzielende signifikante Zeitersparnis als wesentlicher Nutzen des Einsatzes entsprechender Lösungen.
Die gewonnene Zeit kann das Marketing und auch der B2B-Vertrieb zum Beispiel in die Pflege der Kundenbeziehungen stecken und so ihre Chancen auf Abschlüsse und eine langfristig erfolgreiche Geschäftstätigkeit massiv steigern.
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