Hintergrund und Ausgangslage

Ein mittelständisches B2B-Unternehmen, das Industriemaschinen herstellt, sah sich mit Herausforderungen im Vertriebsprozess konfrontiert. Die Vertriebsmitarbeiter benötigten häufig schnellen Zugriff auf Produktinformationen, Preislisten sowie Kundendaten, um auf Anfragen reagieren zu können und Angebote zu erstellen. Diese Informationen manuell abzurufen, führte jedoch oft zu Verzögerungen und beeinträchtigte die Effizienz des Vertriebsteams.

Ziele des Projekts

Das Hauptziel des Projekts war es, die Vertriebsprozesse zu optimieren, indem Vertriebsmitarbeiter in die Lage versetzt werden, schnell und effizient auf relevante Informationen zuzugreifen. Spezifische Ziele umfassten:

• Reduzierung der Zeit, die für die Suche nach Produkt- und Kundendaten aufgewendet wird.
• Erhöhung der Reaktionsfähigkeit des Vertriebsteams auf Kundenanfragen.
• Verbesserung der Genauigkeit und Aktualität von Vertriebsinformationen.
• Entlastung der Vertriebsmitarbeiter von administrativen Aufgaben.

Lösungsimplementierung

Um diese Ziele zu erreichen, wurde die KI in die bestehenden Vertriebssysteme des Unternehmens integriert. Der Implementierungsprozess folgte einem klar strukturierten Plan:

a) Bedarfsanalyse und Planung

• Identifizierung der häufigsten Anfragen: Durch Analyse von historischen Daten wurden die häufigsten Informationsanfragen, wie Produktdetails, Preislisten und Kundendaten, identifiziert.
• Festlegung der Integrationspunkte: Die IT-Abteilung identifizierte die relevanten Systeme, darunter das Customer Relationship Management (CRM) System (z. B. Salesforce) und das Enterprise Resource Planning (ERP) System (z. B. SAP).

b) Entwicklung und Integration

• Erstellung der Gesprächs-Workflows: Entwicklung spezifischer Workflows zur Beantwortung häufig gestellter Fragen, wie das Abrufen von Produktinformationen und Kundendaten.
• Technische Integration: Die KI wurde nahtlos in das CRM-System und das ERP-System integriert.

c) Trainings- und Wissensdatenbank

• Datenimport und -strukturierung: Historische Vertriebsdaten und häufig gestellte Fragen wurden genutzt, um die Wissensbasis der KI zu erweitern.
• Regelmäßige Updates: Regelmäßige Aktualisierungen der Wissensdatenbank wurden eingeplant, um die Relevanz und Genauigkeit der bereitgestellten Informationen sicherzustellen.

Anwendungsbeispiel und Ablaufszenario

Szenario: Vertriebsmitarbeiter benötigt Produktinformationen

• Schritt 1: Ein Vertriebsmitarbeiter fragt nach Produktdetails über das interne Chat-System.
  Vertriebsmitarbeiter: „KI, kannst du mir die Spezifikationen der neuen Industriemaschine Modell X123 liefern?“
• Schritt 2: Die KI verarbeitet die Anfrage und ruft relevante Produktinformationen aus dem ERP-System ab.
  KI: „Einen Moment bitte, ich rufe die Produktdetails aus dem ERP-System ab.“
• Schritt 3: Die KI liefert die angeforderten Produktdetails.
  KI: „Hier sind die Spezifikationen der Industriemaschine Modell X123:
  – Leistung: 500 kW
  – Gewicht: 10.000 kg
  – Abmessungen: 5m x 2m x 3m
  – Preis: 150.000€
  – Möchten Sie weitere Informationen zu diesem Modell?“
• Schritt 4: Der Vertriebsmitarbeiter benötigt weitere Informationen.
  Vertriebsmitarbeiter: „Ja, bitte sende mir die aktuellen Preislisten und den Lagerbestand.“
• Schritt 5: Die KI ruft die aktuellen Preislisten und den Lagerbestand ab und liefert die Informationen.
  KI: „Hier sind die aktuellen Preislisten und der Lagerbestand für das Modell X123:
  – Preis: 150.000€
  – Lagerbestand: 15 Einheiten auf Lager
  Möchten Sie weitere Unterstützung?“

Ergebnisse und Nutzen

Nach der Implementierung der KI zeigten sich deutliche Verbesserungen in der Vertriebsunterstützung:

• Reduzierte Antwortzeiten: Die durchschnittliche Bearbeitungszeit für Vertriebsanfragen verringerte sich um 70%.
• Erhöhte Reaktionsfähigkeit: Vertriebsmitarbeiter konnten schneller und präziser auf Kundenanfragen reagieren.
• Verbesserung der Informationsgenauigkeit: Vertriebsmitarbeiter hatten jederzeit Zugriff auf aktuelle und genaue Informationen.
• Entlastung des Vertriebsteams: Vertriebsmitarbeiter konnten sich auf Verkaufsaktivitäten konzentrieren, da administrative Aufgaben effizient automatisiert wurden.

Schlussfolgerung

Die Integration der KI in die Vertriebsprozesse des Unternehmens führte zu einer signifikanten Steigerung der Effizienz und Zufriedenheit der Vertriebsmitarbeiter. Durch die Automatisierung repetitiver Aufgaben und die Bereitstellung aktueller Informationen konnte wertvolle Zeit freigesetzt und die Qualität der Vertriebsarbeit erheblich verbessert werden. Zukünftige Erweiterungen könnten die Implementierung zusätzlicher Sprachunterstützungen und die Nutzung fortschrittlicher Analysetools zur weiteren Optimierung der Vertriebsstrategien umfassen.