Wie Machine Learning und künstliche Intelligenz den Vertrieb nach vorne bringen werden

In den kommenden Jahren helfen Machine Learning und künstliche Intelligenz dabei, den Anteil adminstrativer Aufgaben im Vertrieb zu verringern.

Künstliche Intelligenz, Neudeutsch auch Artifcial Intelligence (AI) genannt, ist aktuell eines der heißesten – und zugleich auch umstrittensten Themen der IT-Welt: Schließlich fürchten nicht wenige Beobachter, dass die anhaltende Automatisierung und das Lernen von Maschinen künftig Millionen Jobs in den westlichen Industriegesellschaften überflüssig machen werden.

Auch auf der Burda-Digital-Konferenz DLD vor einer Woche war AI ein zentrales Thema. Accenture-Cheftechnologe und Chief Digital Officer Paul Daugherty bezeichnete künstliche Intelligenz gar als – bezogen auf die Auswirkungen – als schnellstwachsende Technologie in der Geschichte seines Unternehmens.

Zugleich warb er für eine positive Sicht auf die Veränderungen, denn: „AI wird Jobs schaffen, nicht vernichten. Die Hauptaufgabe betrifft nicht Jobs, sondern Kompetenzen – und veränderte Geschäftsprozesse,  so Daugherty.

In welche Richtung die Veränderungen durch Machine Learning (ML) und künstliche Intelligenz beispielsweise die Produktivität im Vertrieb von Einzelhandel, der Fertigung und dem Bildungssektor beeinflussen werden, hat kürzlich der amerikanische Cloud-Speicheranbieter genauer analysiert.

Laut US-Marktforscher Cirrus Insight verbringt etwa der durchschnittliche Vertriebsmitarbeiter lediglich zwei Tage pro Woche mit Verkaufen und Kundenkontakt. Fast zwei Drittel seiner Zeit muss ein Vertriebler dagegen für administrativen Aufgaben, Reisen oder internen Meetings aufbringen (64 Prozent).

Wie viele Geschäfte könnte der Mitarbeiter abschließen, wenn er zwei Mal so viel Zeit für Verkaufsaktivitäten hätte? In den kommenden Jahren werden Machine Learning und künstliche Intelligenz uns helfen, diese Frage zu beantworten. Bald werden wir nämlich in einer Welt leben, in der Maschinen genau voraussagen können, welche Deals am wahrscheinlichsten zum Abschluss kommen und wie lange es dauern wird.

Beispiel Einzelhandel: Indem AI die Zeiten verringert, in denen bestimmte Produkte in den Regalen fehlen, lassen sich die ausgebliebenen Verkaufserlöse um fast zwei Drittel verringern (65 Prozent), wie die Unternehmensberatung McKinsey berechnet hat. Gleichzeitig lassen sich die Online-Erlöse mittels Personalisierung und dynamischer Preisgestaltung im 30 Prozent erhöhen.

Oder in der industriellen Fertigung – hier wirken sich verbesserte Umsatzprognose sowie optimierte Vertriebsbemühungen dank AI sogar direkt unter dem Strich aus: Laut McKinsey durch eine um 13 Prozent verbesserte EBIT-Marge. Weitere Verbesserungsmöglichkeiten ergeben sich aus dem Zusammenspiel von Big Data und AI – beim sogenannten Predictive Maintenance, also der datengetriebenen vorausschauenden Wartung.

Weitere Infos zur Steigerung der Vertriebsproduktivität durch AI in der folgenden Infografik – zum Vergrößern zwei Mal anklicken:

 

Quelle: Dropbox

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