Sales Cycle: Warum der Vertrieb zukünftig KI-Lösungen benötigt

Künstliche Intelligenz ist heute keine Zukunftsmusik mehr. Autonome Fahrzeuge im Straßenverkehr, intelligente Roboter in der Fertigung oder Sprachassistenten auf unseren Smartphones zeigen uns jeden Tag, wie weit die Entwicklung von KI-Technologien bereits vorangeschritten ist. Doch auch da, wo man es im Alltag eher weniger vermuten würde, wirkt KI immer stärker als einer der entscheidenden Treiber. So beispielsweise auch im Sales Cycle deutscher Unternehmen.

Anbieter von Revenue-Intelligence-Lösungen unterstützen Unternehmen und vor allem Vertriebsmitarbeiter dabei, nicht nur ihre Vertriebsstrukturen mit Hilfe intelligenter Technologien zu optimieren, sondern auch dabei für ihre Mitarbeiter die optimalen Bedingungen zu schaffen, um bestens gerüstet für die neuen Herausforderungen in der sich immer weiter wandelnden E-Commerce und Retail-Umgebung zu – und ihre Vertriebsziele nicht nur zu erreichen, sondern noch zu übertreffen.

Sales Cycle: Effiziente Prozesse im Vertrieb einführen

In der Regel beinhaltet ein vollständiger Sales Cycle dutzende von Applikationen und Systemen, die alle auf dasselbe Ziel hinauslaufen: Mitarbeiter und Kunden zufriedenstellen. Trotzdem werden viele dieser Lösungen in deutschen Unternehmen noch unabhängig voneinander angewandt. Fehlende Koordination und Kommunikation zwischen Anwendungen und Datensätzen kann so schnell zum Flaschenhals werden. Prozesse verlängern sich, Fehler werden zu spät oder gar nicht erkannt und die einzelnen Lösungen lernen nicht voneinander. Dadurch werden Mitarbeiter, die in der Regel ohnehin hohe Zielsetzungen haben, weiter unter Druck gesetzt. 

Solche teilweise ineffizienten Prozesse können über eine lange Zeit trotzdem funktionieren, wenn ein Unternehmen groß und liquide genug ist und dadurch generierte Verluste nicht auffallen. Allerdings hat sich der Wettbewerb im Vertrieb in den letzten Jahren so stark verändert, dass dieser Puffer langfristig nicht mehr ausreicht: Digitalisierung, immer neue Wettbewerber durch niedrigere Markteintrittsschwellen und auch der durch die Pandemie gestiegene Druck auf den Handel und die Sales-Mitarbeiter haben neue Bedingungen geschaffen.

Daten aus internen Prozessen zusammenzuführen

Bei der Geschwindigkeit, die E-Commerce und Handel deshalb heute an den Tag legen, können Unternehmen es sich nicht mehr leisten, interne Sales-Prozesse weitgehend unkoordiniert nebeneinander herlaufen zu lassen. Kunden fordern immer schnellere Ergebnisse und flexible Angebote, Mitarbeiter eine leistungsgerechte und stets auf den Punkt genau berechnete Vergütung. Und das alles in einem veränderten Umfeld, das sich durch die wachsende Einbindung von Sales-Software und IT-Lösungen auch zukünftig immer schneller und stärker wandeln wird.

Deshalb ist es gerade jetzt wichtig, lose Enden zusammenzufügen und Daten aus internen Prozessen mithilfe intelligenter Software zusammenzuführen. Nur so lässt sich die Kostenstruktur einzelner Umsätze so weit analysieren, dass sich diese als „gut“ oder „schlecht´“ klassifizieren lassen. Darüber hinaus können so auch leistungsfähige Sales Cycle identifiziert werden, so dass Mitarbeiter auch Einblicke erhalten, ob mit einer Fokussierung auf diese Umsätze eine weitere Steigerung des Erfolgs möglich ist.

Sales Cycle: Gute und schlechte Umsätze unterscheiden

Es klingt erstmal wie ein Widerspruch in sich, doch nicht jeder Umsatz ist einer, der dem Unternehmen langfristig nützt. Sind die Aufwände zur Generierung unverhältnismäßig hoch oder laufen sie eventuell sogar konträr zu den Zielen einer anderen Unit, und beeinträchtigen damit deren Umsätze, ist es sinnvoll, die Prozesse dahinter in Frage zu stellen.

Sollte der Verkauf in einem Gebiet eingeschränkt werden, weil man mit den eingesparten Ressourcen ein anderes Gebiet langfristig stärker und gewinnbringender ausbauen kann? Wo können Sales-Teams ansetzen, um mit dem geringstmöglichen Aufwand den größtmöglichen Nutzen zu erreichen? Welche Umsätze sind mit den besten Incentives verbunden, um Mitarbeiter so gut wie möglich zu motivieren? Bei der Größe und Komplexität heutiger Vertriebszyklen ist es quasi unmöglich, solche Erkenntnisse aus Erfahrung oder dem Bauchgefühl heraus abzuleiten.

Mehr Transparenz durch Intelligent-Revenue-Lösungen

KI-gestützte Anwendungen wie Intelligent Revenue analysieren bestehende Systeme auf Basis aller verfügbaren Daten. Sie ermöglichen so einen detaillierten Einblick in die Kostenstruktur der verschiedenen Umsätze. Dadurch entsteht ein umfassendes Bild davon, wie ein Unternehmen seine Umsätze generiert und wo Ressourcen verschwendet oder benötigt werden. Im Hinblick auf die Motivation von Mitarbeitern hilft es darüber hinaus zu erkennen, inwiefern die Incentive-Vergütung das richtige Vertriebsverhalten der Mitarbeiter fördert. So können Unternehmen Vertriebs- und Vergütungsstruktur langfristig besser aufeinander abstimmen.

Doch die Analyse wirkt nicht nur rückwirkend. Basierend auf den enormen Datenmengen, die heute in den meisten Unternehmen zur Verfügung stehen, kann das System Umsätze vorhersehbar machen. Ein datenbasierter Blick in die Glaskugel, der Vertriebsverantwortlichen zukünftige Entscheidungen durch faktenbasierte Empfehlungen erleichtert. Gleichzeitig vergleicht die KI vorausgesagte Entwicklungen innerhalb des Unternehmens mit aktuellen und kommenden Branchentrends. So lassen sich diese direkt in mögliche Handlungsempfehlungen umwandeln.

LinkedIn nutzt Intelligent-Revenue-Plattform von Xactly

Eines der Unternehmen, die ihren Sales Cycle bereits mit der Lösung von Xactly optimiert hat, ist die Social-Media-Plattform LinkedIn. LinkedIn hat Xactly vor allem als Support während seines enormen Wachstums in den letzten Jahren genutzt. „LinkedIn ist mit Xactly von 125 auf 5.000 Mitarbeiter gewachsen“, berichtet Matt Sheppard, Global Sales Leader bei LinkedIn. „Es ist eine natürliche Transformation, immer wieder zu überprüfen und anzupassen, was aus welchen Gründen funktioniert. Dazu braucht es auch das passende Mindset, um herauszufinden, was wir mit 30 Milliarden Dollar und mehr erreichen können. Xactly hat uns geholfen, genau das zu tun.“

Grundsätzlich gilt, dass in einer Zeit, in der die Bedeutung und Menge von Datensätzen in Unternehmen kontinuierlich auf unermessliche Mengen ansteigt, Erfahrung und händische Auswertungen nicht mehr ausreichen, um optimale Analyseergebnisse zu erzielen. Ohne KI-Tools und intelligente Plattformen werden Unternehmen es zukünftig schwer haben, ihren Sales Cycle optimal und vor allem konkurrenzfähig auszubauen. 

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Über den Autor: Jamie Anderson ist Chief Revenue Officer bei Xactly. In dieser Position leitet er die Zielsetzungen von Xactly, den Umsatz zu steigern und die Rentabilität zu erhöhen. Außerdem die betriebliche Effizienz für die weltweit führenden Vertriebsorganisationen zu verbessern. Er ist eine Führungspersönlichkeit im Tech-Bereich und bekannt für den Aufbau und die Skalierung von Vertriebs- und Go-to-Market-Organisationen. Bevor er zu Xactly kam, hatte Jamie Anderson leitende Positionen bei Adobe, Marketo und SAP inne.