Digitalisierung im B2B-Vertrieb: Fakten & Trends der digitalen Transformation

Wenn Sie einen Business-to-Business-Hersteller oder -Distributor leiten, wissen Sie es bereits: Der Vertrieb erlebt derzeit weltweit einen massiven Wandel.

Die Weiterentwicklung der Technologien der künstlichen Intelligenz in den letzten fünf Jahren eröffnet produzierenden Unternehmen und Distributoren ein neues, spannendes Potenzial.

Laut McKinsey verfügen Unternehmen nun über eine Reihe leistungsstarker technologischer Tools, die bei richtiger Umsetzung in der Lage sind, zukünftiges Wachstum zu gewährleisten:

“Fortschrittliche Analysen und maschinelles Lernen haben Vertriebsmitarbeitern Zugang zu historisch beispiellosen Datenmengen und Rechenleistung verschafft, so dass sie mit hoher Präzision die wertvollsten Verkaufschancen vorhersagen können.”

Predictive Analytics wird immer bekannter im B2B-Vertrieb. Es hilft Vertriebsteams, effizienter zu werden, mehr zu verkaufen und Kunden und Leads zu priorisieren. Das maschinelle Lernen ermöglicht es, Erkenntnisse zu entdecken und einen Blick in die Zukunft zu werfen.

Die neue Kundenreise besteht aus Daten und Analysen.

Dieser technologische Wandel vollzieht sich, wenn B2B-Kunden ihr Kaufverhalten ändern und sich an die B2C-Praktiken anpassen. Sie recherchieren im Internet vor dem Kauf, suchen in Foren nach Alternativen und lesen Blogs. Die Kaufentscheidung ist bereits getroffen, wenn der B2B-Käufer den Verkauf kontaktiert.

Aus diesem Grund stellen viele Unternehmen im Vorhinein den Kunden die Informationen zur Verfügung, die sie für eine Entscheidung benötigen. Außerdem sollten Sie darauf achten, dass Bewertungen von früheren Käufern und Testimonials ein positives Licht auf die Vorteile Ihrer Produkte und Dienstleistungen werfen.

Allerdings reichen sowohl Content-Marketing als auch Kundenempfehlungen in komplexen Vertriebssituationen, in denen mehr als ein Dutzend Stakeholder und Entscheidungsträger beteiligt sind, möglicherweise nicht aus. Erfahrene Vertriebsmitarbeiter können unterstützend mitwirken, aber auch diese Hilfe ist begrenzt, insbesondere bei der Geschäftsentwicklung in neuen Bereichen.

Einfache, unkomplizierte Einkaufsprozesse gehören der Vergangenheit an. Der B2B-Vertrieb ist heutzutage mit einer sehr komplexen Kundenreise konfrontiert. Dies gilt sowohl für das Anbieten von Dienstleistungen als auch für den Produktverkauf. Der Weg des Kunden zum Kauf umfasst mehrere Stufen, die sich schnell verändern können. Weiterhin spielen der jeweilige Sektor und das Produkt ebenfalls eine Rolle bei der Definition der Kaufreise und der beteiligten Kanäle.

Der B2B-Vertrieb war jedoch schon immer ein recht innovativer Bereich. Während der Fokus von Trends in den Bereichen Künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen eher auf dem B2C-Markt lag, beginnen diese Trends auch den B2B-Bereich zu verändern.

Das B2B-Rennen hat bereits begonnen!

Der B2B-Markt befindet sich derzeit in einer technologischen Revolution, in der die erfolgreichsten und am schnellsten wachsenden Unternehmen einen wissenschaftlichen Ansatz verfolgen, um Kundenzufriedenheit und Umsätze zu erzielen. In vielen Unternehmen hat es einen umfassenden Wechsel vom traditionellen Außendienst und Marketing zu Teams gegeben, die sich ausschließlich auf die Vertriebsanalyse konzentrieren.

B2B-Vertriebsmodelle bewegen sich weg von Transaktionen, bei denen Kunden nur einmal kaufen und danach nie wieder mit dem Lieferanten Kontakt aufnehmen. Dieser Prozess befindet sich nun in den Händen des E-Commerce. Hersteller und sogar Händler bieten zunehmend abonnementbasierte Dienstleistungen und Produkte an. Dieses neue Angebot erfordert ein tieferes Verständnis der laufenden Bedürfnisse eines Kunden.

Daten steigern jetzt den Umsatz. Erfolgreiche Unternehmen entdecken Cross-Selling Potenziale, passen ihre Preise dynamisch an und reduzieren Kundenabwanderungen. Das alles schaffen diese Unternehmen allein durch eine Analyse Ihrer eigenen Verkaufsdaten. Daten steigern jetzt den Umsatz.

 Der erste Schritt für die meisten Unternehmen ist überhaupt das Verständnis dafür, dass eine Einheitslösung für alle Kunden nicht ausreicht. Es sollten individuelle Möglichkeiten und Bedürfnisse der einzelnen Kunden entdeckt werden. Dieser Prozess erfordert von Natur aus, eine Technologie, die den Entscheidungsprozess rationalisiert und beschleunigt, was manuell viel länger dauern würde. Im Erfolgsfall können Unternehmen ihren Konkurrenten einen Schritt voraus sein, indem sie den Verkaufsprozess mit Hilfe von Predictive Analytics steuern und unterstützen.

Predictive Analytics und maschinelles Lernen, um Entscheidungen schneller zu treffen.

Welche sind die besten Verkaufschancen? Welche Art von Ressourcen sollten Sie in jeden Kunden investieren? Was ist der beste Weg, um Ihre Ressourcen zu organisieren und die Produktivität im Vertrieb zu steigern?

Das sind immer wiederkehrende Fragen für jedes B2B-Geschäft. In der Vergangenheit haben Unternehmen lokales Wissen und die Erfahrung der Verkäufer kombiniert.

In den nächsten zehn Jahren werden die leistungsfähigsten Unternehmen diesen Ansatz gegen Predictive Analytics und maschinelles Lernen eintauschen – Technologien, die üblicherweise unter dem Dach der künstlichen Intelligenz zusammengefasst sind. Die KI kann die Produktivität von Vertriebs- und Marketingteams deutlich verbessern.

So können beispielsweise Daten, die über einzelne Geschäftsbereiche erhoben werden, mit externen Datenmengen zusammengeführt und mit einer Predictive-Analytics-Software kombiniert werden. Bessere Konversionsraten sind somit – fast auf Knopfdruck – zu erzielen.

Die KI kann Ihnen auch dabei helfen, sicherzustellen, dass Sie die richtigen Leute in den richtigen Positionen haben. KI und erweiterte Analysen können bereits helfen, die Vertriebsmitarbeiter auf Leads abzustimmen, um die Chancen für die Überzeugung eines Kunden zu verbessern. Dabei können Faktoren wie Bildungshintergrund und Persönlichkeitsmerkmale mit Verhaltensweisen verbunden werden, die mit effektiven Verkäufen assoziiert werden, wie z.B. Aufmerksamkeit und Ausdauer.

Eine solche Analyse kann helfen, die Art der Verkäufer zu bestimmen, die ein Unternehmen beschäftigt, und welche Art von Training sie erhalten sollten, um ihre Fähigkeiten zu entwickeln.

Vorausschauende Einblicke können helfen, Verkaufsprozesse zu steuern.

Ein Blick in die Zukunft – das ist heute im B2B-Vertrieb möglich. Eine prädiktive Vertriebssoftware (Predictive Sales Software) greift auf interne Verkaufsdaten zu und reichert diese bei Bedarf mit externen Datenpunkten an. Interne Verkaufsdaten umfassen ERP-Verkaufstransaktionen und CRM-Aktivitäten, bei denen Kunden identifizierbar sind und die Datenqualität auf einem angemessenen Niveau liegt. Externe Daten können aus historischen und aktuellen Kundeninformationen bestehen. Hier ist jedoch Vorsicht geboten, denn die Verwendung externer Daten kann zu Herausforderungen bei der Kundenidentifikation und beim Datenschutz führen.

Prädiktive und analytische Erkenntnisse ermöglichen Prozesse wie die Generierung neuer Leads, die Priorisierung von Leads, die Entwicklung contentbasierter Marketingstrategien und die Segmentierung des Publikums auf eine ganz neue, wissenschaftliche Ebene.

Natürlich gibt es immer noch einen menschlichen Faktor. Unternehmen übergeben nicht alles der künstlichen Intelligenz mit wertvollen, aber unergründlichen Algorithmen. Es muss ein Prozess der Sammlung und Eingabe von Daten stattfinden, die aus einer Vielzahl von Quellen innerhalb des Unternehmens stammen sollten. Schließlich sind die Key Account Manager dafür verantwortlich, auf die Erkenntnisse und Alarme der KI-Software zu reagieren.

Eine aktuelle Studie von Forrester ergab, dass – bis auf wenige Ausnahmen – alle B2B-Unternehmen nur einen Bruchteil ihrer internen Daten verwendeten. Der Einsatz von prädiktiven Verkaufsanalysen sowie ein Prozess, um Informationen zu sammeln und angemessen zu speichern, wird den B2B-Unternehmen somit unweigerlich einen großen Vorteil generieren.

Die Herausforderung besteht darin die eigenen Prozesse so zu organisieren, dass der Vertrieb auf die Hinweise der Softwarelösung reagieren kann und entsprechend leistungsstarken Mitarbeiter verfügbar sind.

Digitale Transformation für den B2B-Vertrieb: Fakten & Trends – Fazit

Hochwertige Technologie und vorausschauende Software sind die Zukunft des B2B-Vertriebs. Diese Revolution ist bereits im Gange, und sie kommt derzeit den Unternehmen zugute, die die neue Technologie übernommen haben. In den nächsten fünf Jahren sollten Sie erwarten, dass immer mehr Unternehmen ihre Arbeitsweise durch den Einsatz neuer Sales Analytics Software ändern werden.

Kein Wunder, dass Unternehmen Millionen von Euro für Marktforschung ausgeben, bevor sie eine neue Dienstleistung oder ein neues Produkt entwickeln. Sie versuchen, einen Blick in die Zukunft zu werfen, genau das, was Predictive Sales Analytics auf eine viel detailliertere und zuverlässigere Weise tut.

Gartner definiert Customer Travel Analytics als den Prozess, der analysiert, wie ein Kunde verschiedene Kanäle zur Interaktion mit einem Unternehmen nutzt. Predictive Analytics und Data Mining sind wichtige Bestandteile der Customer Travel Analytics.

Burka, K.: B2B Predictive Marketing Analytics Platforms: A Marketer’s Guide. Hg: Marketing Land

Colter, T. (2018): What the future science of B2B sales growth looks like. Hg: McKinsey

Morgan, B. (2019): Digital Transformation For B2B Customer Experiences. Hg: Forbes