8 Wege, wie KI Vertriebsteams 2024 unterstützt

Künstliche Intelligenz (KI) hilft Vertriebsteams dabei, Umsatz zu steigern und Kosten zu sparen – branchen- und unternehmensübergreifend. Bereits 2021 fand der globale State of AI Report von McKinsey & Co. heraus, dass Vertrieb und Marketing zu den beliebtesten KI-Anwendungsfällen zählen.

Auch wenn wir das wissen, ist der Begriff KI in der Praxis oft schwer greifbar. Die Technologie ist häufig tief in Produkte eingebettet, sodass wir sie gar nicht bewusst wahrnehmen. Da KI sich 2024 nun weiterentwickelt hat – wie können Vertriebsleiter:innen sicherstellen, dass sie das volle Potenzial der Technologie ausschöpfen? Und wie lassen sich die Ergebnisse messen?

KI ist ein fundamentaler Bestandteil von Jiminny, aber wie genau sie Vertriebsteams (und auch anderen Funktionen wie Marketing und Support) hilft, ist nicht immer offensichtlich.

Künstliche Intelligenz und Conversation Intelligence

Bevor wir uns damit beschäftigen, wie KI Vertriebsteams konkret hilft, müssen wir klarstellen, dass es im Vertrieb zwei verschiedene Arten von „Intelligenz" gibt: künstliche Intelligenz und Conversation Intelligence.

Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet im weiteren Sinne Computer oder Algorithmen, die entwickelt wurden, um menschenähnliche Aufgaben auszuführen. Dazu gehört auch das Verständnis von Semantik und Kontext – ein Beleg dafür, wie weit KI mittlerweile fortgeschritten ist.

Conversation Intelligence (CI) beschreibt eine eigene Intelligenz-Kategorie. CI-Software korreliert und analysiert Daten, um ein Bild der Gespräche zu zeichnen, die Vertriebs-, Support-, Marketing- und andere Teams mit Kund:innen und Interessent:innen führen. So lassen sich strategische Coaching-Möglichkeiten erkennen und wahrscheinliche Ergebnisse effektiv vorhersagen – etwa Deal-Abschlüsse oder Risiken für den Verlust eines Deals. Unser fundamentaler Leitfaden zu Conversation Intelligence bietet eine detailliertere Aufschlüsselung der Technologie, ihrer Vorteile und Anwendungsfälle.

In diesem Beitrag erkläre ich dir, wie und wo KI den Workflow von Vertriebsteams verbessert, damit du die Vorteile besser verstehst und mehr Wert aus KI in deinem Vertriebsprozess ziehen kannst.

KI transkribiert Call-Aufzeichnungen; Deep Learning fasst sie zusammen

Im Vertriebskontext kann KI Sprach- und Video-Aufzeichnungen von Vertriebsgesprächen transkribieren. Das ist ein entscheidender Ausgangspunkt für CI-Tools, denn dadurch werden große Mengen unstrukturierter Daten (das Zwiegespräch in deinem Vertriebsanruf) in ein Textformat für die Analyse umgewandelt. KI analysiert den Text auf Muster, Trends und umsetzbare Insights, damit Reps und Manager mehr aus ihren geführten Calls herausholen können.

Diese Insights sind nützlich, aber manchmal möchten Vertriebsleiter:innen ein besseres Gefühl dafür bekommen, was in einem Call gesagt wurde. Das Problem: Sie haben keine Zeit, ein komplettes Transkript eines 45-minütigen Vertriebsgesprächs zu lesen. Genau hier leisten Call-Zusammenfassungen großartige Arbeit, indem sie die Kurzfassung liefern.

Die Call-Zusammenfassung nutzt eine spezielle KI-Kategorie namens „Deep Learning", um das Transkript zu durchleuchten. Sie analysiert den Text und bestimmt die zentralen Punkte. Im Grunde nimmt sie das 45-minütige Call-Transkript und liefert dir nur eine Handvoll Stichpunkte, die du brauchst, um den Call zu verstehen, die Action Points zusammenzustellen und dir ein Gesamtbild zu verschaffen.

KI erkennt außerdem verschiedene Stimmen in Vertriebsgesprächen, denn ein reiner Block-Transkript ohne Zuordnung, wer was gesagt hat, ist wenig nützlich. KI erkennt die Stimmen aller Teilnehmenden im Call und organisiert den Text in einem Gesprächsformat. Das ist entscheidend – sowohl für die KI-Analyse als auch für die menschliche Erfahrung beim Durchsehen des Transkripts im Tool.

KI identifiziert Keywords, Themen und Momente in Vertriebsgesprächen

KI versteht und analysiert außerdem Semantik und Kontext in aufgezeichneten Vertriebsgesprächen, einschließlich Keywords und Themen. So lassen sich Konzepte, die in einem Call besprochen wurden, identifizieren und grafisch darstellen – etwa ob ein Rep einer bestimmten Methodik gefolgt ist, wie er Einwände behandelt hat und wie er auf Diskussionen über Wettbewerber reagiert hat. Je häufiger ein Begriff verwendet wird, desto größer erscheint in der Regel seine grafische Darstellung. Einige Beispiele für Konzepte und Themen, die die Software erkennen kann:

• BANT-Vertriebsmethodik;
• Preisdiskussion;
• Deal-Risiken;
• Nächste Schritte;
• Emotion und Sentiment;
• Entscheidungsprozess.

Mit diesen Informationen kann die KI – und damit auch Vertriebsleiter:innen – entscheidende Momente in einem Call identifizieren. Sie kann sogar die Phase eines potenziellen Deals bestimmen. Das ist ein wichtiger Punkt, denn er gibt Führungskräften die Möglichkeit, die Gespräche im gesamten Unternehmen nachzuvollziehen und einen besseren Überblick über die Vertriebspipeline zu erhalten.

Führt ein Unternehmen beispielsweise vergünstigte Preise ein, wird im Dashboard sichtbar, wie Reps in den darauffolgenden Gesprächen das neue Preismodell mit Interessent:innen kommunizieren und handhaben. Bleibt das aus, kann das ein Hinweis darauf sein, dass etwas nicht stimmt. Vielleicht braucht ein Team mehr Schulung, um sich mit dem neuen vergünstigten Angebot vertraut zu machen.

KI zeigt individuelle Engagement-Kennzahlen von Kund:innen und Interessent:innen

KI kann eine Reihe individueller Vertriebsleistungskennzahlen identifizieren, wie zum Beispiel:

• Fragequote – wie viele Fragen ein Rep stellt (zum Beispiel, um einen Interessenten während der Discovery zu qualifizieren);
• Talk-Time-Ratio – wie viel ein Vertriebsmitarbeiter im Call zuhört im Vergleich zum eigenen Redeanteil;
• Geduld – die Zeitspanne zwischen dem Ende und dem erneuten Beginn des Sprechens eines Reps;
• Längster Monolog – der Punkt, an dem ein Rep am längsten ununterbrochen spricht; und
• Sprechgeschwindigkeit – ein numerischer Wert für Wörter pro Minute, der zeigt, wie leicht ein Interessent verstehen und sich auf das Gesagte einlassen kann

Diese Kennzahlen können sowohl für einzelne Vertriebsmitarbeitende als auch fürs Coaching aufschlussreich sein. Eine Vertriebsmitarbeiterin, die wir kennen, war zum Beispiel überrascht, dass sie in einem durchschnittlichen Call 55 % der Zeit gesprochen hatte – daraufhin arbeitete sie gezielt daran und verbesserte ihre Gesamtleistung.

KI aggregiert Vertriebs-Engagement-Kennzahlen

KI aggregiert zahlreiche Engagement-Kennzahlen für Einzelpersonen, Interessent:innen und Teams und stellt sie grafisch für Analyse, Benchmarking und Coaching dar. Eine Vertriebsleitung kann beispielsweise die durchschnittliche Talk-Time-Ratio über alle direkt unterstellten Reps hinweg einsehen. Das liefert nützliche Vergleichswerte, zeigt dem Team, wie ein guter Call aussieht, und hilft dabei, Ziele für Reps im Sales Coaching zu setzen.

KI liefert Team-Performance-Insights

Team-Insights sind quantitative Kennzahlen, die über einen bestimmten Zeitraum erfasst werden. Dazu gehören unter anderem:

• Die Anzahl der Calls oder Meetings mit Kund:innen;
• Die Anzahl der Outbound-Anrufe, die das Team getätigt hat;
• Die Anzahl der Inbound-Anrufe, die ein Team entgegengenommen hat;
• Die Anzahl der Nachrichten, die von einem Team gesendet oder empfangen wurden; und
• Die Anzahl der durchgeführten Coaching-Sessions, aufgeschlüsselt nach den drei Coaching-Arten.

Solche Insights spiegeln klassische Kennzahlen wider, die Vertriebsleiter:innen ohnehin messen – der Clou ist hier, dass die Software intelligent genug ist, das automatisch zu erfassen.

KI generiert Sales-Status und Deal-Insights

Deal-Insights liefern eine Visualisierung aller Aktivitäten – zwischen einem Vertriebsmitarbeiter und einem Interessenten – rund um einen aktuellen Deal. So können Vertriebsleiter:innen den Zustand dieses Deals einschätzen und die Wahrscheinlichkeit eines Abschlusses bestimmen.

Wie bei Keywords und Themen oben lässt sich das sowohl aggregiert über ein Team als auch für einen konkreten laufenden Deal darstellen. Konkret identifiziert die KI „Wow-Momente" aus einem Call oder die „am häufigsten diskutierten Konzepte" wie Preisgestaltung, Funktionen oder andere Themen.

Vertriebsleiter:innen können in den Deal-Insights außerdem sogenannte „Nudges" konfigurieren. Diese Nudges funktionieren wie Alerts, die ausgelöst werden, wenn bestimmte Wörter fallen oder ein Schwellenwert erreicht wird. Wird beispielsweise die Erwähnung eines bestimmten Wettbewerbers als Risikoindikator gewertet, kann eine Vertriebsleitung einen Alert konfigurieren, der jedes Mal ausgelöst wird, wenn dieser Wettbewerber erwähnt wird – als Erinnerung, diese Opportunity zu prüfen.

KI misst die Team-Performance im Vertrieb

Der Sinn von KI und Conversation Intelligence im Vertrieb liegt darin, das Potenzial deines Teams zu entfesseln, indem alle Kundengespräche im gesamten Unternehmen analysiert werden. Diese Analyse verschafft eine Transparenz über Vertriebsleistung und Deal-Vorhersagbarkeit, wie es sie zuvor nie gegeben hat. Ein Großteil dieser Analyse wird durch KI ermöglicht, die oft still im Hintergrund arbeitet und dem Vertrieb hilft.

KI coacht dein Team

Gutes, konsistentes Coaching ist entscheidend, um ein leistungsstarkes Vertriebsteam aufzubauen und zu erhalten. Aber als Führungskraft kannst du nicht jeden einzelnen Call deines Teams coachen.

Die neueste Vertriebs-KI kann dein Team coachen, auch wenn du nicht dabei bist – sie hilft Reps, Deal-Risiken zu erkennen und damit umzugehen. Sie kann außerdem konstruktives Feedback geben, warum ein Rep einen Deal gewonnen oder verloren hat, damit er sich für den nächsten Call weiter verbessern kann.

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Bereit, etwas Intelligenz in deinen Tech-Stack einzuweben? Schau dir CI, RI und Call Recording – was ist der Unterschied? an.

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Tom Lavery ist CEO und Co-Founder von Jiminny, der führenden Conversation-Intelligence- und Sales-Coaching-Plattform, die Unternehmen dabei hilft, ihren Umsatz zu maximieren. Mit über 15 Jahren Erfahrung in wachstumsstarken, VC-/PE-finanzierten SaaS-Unternehmen war Tom zuvor SVP bei Reward Gateway und teilt heute als Speaker sein umfangreiches Wissen im Bereich Conversation Intelligence.