KI-Vertriebsprognosen: Vorteile und Anleitung

Vertriebsprognosen mithilfe künstlicher Intelligenz sind ein fortschrittlicher Ansatz für Vertriebsprognosen und Datenanalysen. Dabei kommen Algorithmen des maschinellen Lernens, kanalübergreifende Datensätze und weitere leistungsstarke Rechenressourcen zum Einsatz, um umfassendere Einblicke in Vertriebsprognosen zu liefern.

fVertriebsmanager nutzen KI-gestützte Vertriebsprognosen häufig, um ihre bestehenden Verfahren durch umfassendere Echtzeitdaten, Risikomanagementprofile und Empfehlungen für bessere Ergebnisse zu ergänzen.

In Kombination mit Vertriebsexperten und dem strategischen Einsatz von CRM- oder anderen Vertriebstools eröffnet die KI-gestützte Vertriebsprognose Unternehmen neue Möglichkeiten, ihre Vertriebsdaten für zukünftige Szenarien zu nutzen. In dieser Anleitung erfahren Sie mehr über KI-gestützte Vertriebsprognosen, ihre Funktionsweise, die ersten Schritte mit dieser Strategie und mögliche führende Tools.

KI in Vertriebsprognosen verstehen

KI-Modelle, die mit fortschrittlichen Algorithmen des maschinellen Lernens und großen vertriebsspezifischen Datensätzen trainiert wurden, können Marketing- und Vertriebsprognosen sowie -analysen um äußerst intelligente Ergänzungen erweitern.

Abhängig von den verfügbaren Datenquellen und Kanälen kann künstliche Intelligenz nützliche Finanz-, Chatbot-, Social-Media- und Kundensupport-Gesprächsdaten erkennen und in ihre Analysen einbeziehen, um fundierte Prognosen zu zukünftigen Umsätzen, Märkten und mehr zu erstellen.

KI-Prognosetools sind normalerweise so eingerichtet, dass sie ständig im Hintergrund laufen, neue Echtzeitdaten erfassen und vorhandene Daten bei veränderten Bedingungen aktualisieren. Mit diesen Informationen können Vertriebsteams an jedem Punkt ihres Vertriebszyklus und für verschiedenste Datenpunkte fundierte Entscheidungen treffen.

Wenn Sie ein tieferes Verständnis der heutigen KI-Software für den Vertrieb gewinnen möchten, lesen Sie unseren Leitfaden zu KI-Vertriebstools und -Software

KI-gestützte Vertriebsprognosen im Vergleich zu herkömmlichen Vertriebsprognosen

Bei herkömmlichen Vertriebsprognosen nutzen Vertriebsprofis Daten und Kennzahlen zur bisherigen Leistung, verschiedene statistische Modelle und weitere Best Practices der Business Intelligence (BI), um vorherzusagen, wie diese Kennzahlen in Zukunft aussehen werden.

Beispielsweise kann eine herkömmliche Prognose für die Umsätze im 2. Quartal einen Rückgang vorhersagen, weil es in den vergangenen drei Jahren einen ähnlichen Einbruch gab. KI-Prognosen greifen dagegen auf diese bestehenden Verfahren zurück und gehen mit umfangreichen KI-/ML-Algorithmen und -Modellen sowie riesigen Large Language Models.

über die Möglichkeiten herkömmlicher Prognosen hinaus. Durch das algorithmische Training von KI-Prognosen können KI-Prognosetools und -lösungen alle Vertriebsdaten eines Unternehmens ganzheitlicher betrachten – einschließlich Daten, die normalerweise nicht als Leistungsdaten gelten – und genaue Vorhersagen und Empfehlungen für zukünftige Ergebnisse erstellen.

So kann ein fortschrittliches KI-Prognosetool möglicherweise negative Stimmungen in Chatbot-Nachrichten und Social-Media-Kommentaren erkennen, die sich auf die Passform einer bestimmten Bekleidungslinie beziehen. Anschließend kann der Chatbot einen Umsatzrückgang oder mehr Rücksendungen für diese Bekleidungslinie vorhersagen, sofern keine geeigneten Anpassungen vorgenommen werden.

Weitere Informationen dazu, wie diese beiden Arten von Vertriebsprognosen im Vergleich abschneiden, finden Sie in unserem Vergleich der Vor- und Nachteile:

Wenn Sie mehr über KI im Kundenbeziehungsmanagement erfahren möchten, lesen Sie unseren Leitfaden: Die 8 besten KI-CRM-Softwares 

Anwendungsfälle für KI-gestützte Vertriebsprognosen

Vertriebsprognosen können zwar in sehr spezifischen Szenarien eingesetzt werden, die auf die Vertriebsziele Ihres Unternehmens zugeschnitten sind, doch die meisten Projekte für KI-gestützte Vertriebsprognosen fallen in die folgenden Kategorien von Anwendungsfällen:

• Verarbeitung und Analyse von Finanzdaten: Prüfung von Finanzdaten wie Umsätzen, Budgets für frühere Marketingkampagnen, Kosten abgeschlossener und verlorener Geschäfte und mehr, um zukünftige Umsatztrends vorherzusagen.
• Chatbot-Kundenservice: Echtzeit-Kundenfeedback und Stimmungsanalysen zur Erkennung von Schwankungen bei Produktnachfrage, Kundenakquise und Kundenzufriedenheit.
• Lead-Generierung und Leistungsbewertung: Hochspezifische Analyse und Bewertung von Kunden allgemein und als Einzelpersonen. Dabei werden verschiedene Details ihrer Buyer Persona, demografische Merkmale, der Browser- und Kaufverlauf sowie Interaktionen in sozialen Medien betrachtet, um festzustellen, ob es sich um einen lohnenden Lead handelt.
• Kundenstimmungsanalyse: Untersuchung der Emotionen, Interaktionen und des allgemeinen Verhaltens von Kunden und potenziellen Käufern über verschiedene Kanäle hinweg, darunter soziale Medien, Chatbots, Callcenter-Transkripte und Kundenbewertungen, um festzustellen, ob Produktänderungen oder Neugestaltungen erforderlich sind.
• Prädiktive und präskriptive Analysen: Über die bloße Vorhersage von Leistungsergebnissen auf Grundlage vergangener und eingehender Daten hinaus können KI-gestützte Vertriebsprognosetools häufig Empfehlungen für die nächsten Schritte auf Basis dieser prädiktiven Analysen geben – etwa für eine mögliche Änderung der Marketingstrategie oder die Aktualisierung einer bestimmten Webseite.
• Management der Opportunity-Pipeline und des Lebenszyklus: Anstatt nur einzelne Geschäfte und Kunden zu betrachten, können KI-Prognosetools die Vertriebspipeline als Ganzes analysieren, um Muster beim Fortschritt und bei Verzögerungen von Geschäften zu erkennen. Das kann dem Team helfen, Anpassungen für die Zukunft vorzunehmen.
• Risikomanagement: Viele KI-Prognosetools können vergangene Ereignisse und externe Datenquellen – einschließlich der Webpräsenzen von Wettbewerbern – untersuchen, um potenzielle Geschäftsrisiken und Notfallpläne zur Minderung dieser Risiken zu erkennen.
• Leistungsmanagement und Zielsetzung für einzelne Vertriebsmitarbeiter: KI kann die Leistung einzelner Teammitglieder anhand verschiedener Kennzahlen, Zeiträume und Kanäle detailliert analysieren. KI-Prognosetools betrachten dabei nicht nur einfache Zahlen, sondern können möglicherweise auch Stimmungsanalysen, die Gesundheit der Vertriebspipeline und andere weniger eindeutige oder subjektive Datensätze nutzen, um Top-Performer sowie Vertriebsmitarbeiter zu erkennen, die mehr Schulung oder Unterstützung benötigen.

Das Einstein-Tool von Salesforce kann Nutzer bei verschiedenen Vertriebsprognosen unterstützen, darunter Informationen zur Leistung des gesamten Teams und einzelner Vertriebsmitarbeiter. Quelle: Salesforce.

Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie KI in geschäftlichen Kontexten eingesetzt wird, lesen Sie unseren Leitfaden: 15 Anwendungsfälle für generative KI in Unternehmen

5 Möglichkeiten, wie KI Vertriebsprognosen verbessert

Als unterstützende Ressource bei Vertriebsprognosen ermöglicht KI Unternehmen, in großem Maßstab neue, tiefere und nützlichere Erkenntnisse zu gewinnen. Dies sind einige der Vorteile, die Unternehmen fast unmittelbar nach der Einbindung von KI in ihre Verfahren zur Vertriebsprognose erzielen:

• Tiefere und differenziertere Erkenntnisse aus vorhandenen Datenquellen.
• Echtzeitnahe, präzise Aktualisierungen prädiktiver Analysen und Dashboards.
• Kanalübergreifende und externe Datenanalyse, einschließlich sozialer Medien.
• Stärkerer Fokus auf die Kundenerfahrung durch detaillierte Analysen von Kundeninteraktionen und demografischen Merkmalen.
• Intelligente Empfehlungen zur Leistungsverbesserung, insbesondere durch die Umstellung von prädiktiven Analysen auf präskriptive Analysen und KI-gestützte Verbesserungsempfehlungen.

10 Schritte zur Implementierung von Lösungen für KI-gestützte Vertriebsprognosen

Unabhängig davon, ob Sie in ein Drittanbietertool investieren oder Ihr eigenes Modell für generative KI zur Unterstützung von Vertriebsprognosen entwickeln, müssen Sie diese oder ähnliche Schritte befolgen, um ein funktionsfähiges und nützliches Tool zu entwickeln:

1. Daten organisieren und vorbereiten

Wie bei jeder KI- oder algorithmischen Lösung sind die Ergebnisse nur so gut wie die Trainings- und Eingabedaten, die ihr zugrunde liegen.

Wenn die Vertriebsdaten Ihres Unternehmens fehlerhaft, verzerrt, schlecht formatiert oder unvollständig sind, können diese Probleme die Genauigkeit und den Nutzen Ihrer KI-gestützten Vertriebsprognosen erheblich einschränken. Deshalb ist es wichtig, die Einführung von KI-gestützten Vertriebsprognosen mit der Vorbereitung Ihrer Daten auf einen hohen Qualitätsstandard zu beginnen.

Dazu kann gehören, vorhandene Daten zu bereinigen, neue Daten zu beschaffen, neue Datenquellen zu finden oder mehrere Teammitglieder die Daten auf bislang unentdeckte Verzerrungen prüfen zu lassen. In diesem Schritt sollte die Datenqualität aus allen Blickwinkeln gründlich untersucht werden, um bestmögliche Ergebnisse zu erzielen.

2. Ziele und Budget festlegen

Der Erfolg Ihrer KI-gestützten Vertriebsprognosen lässt sich am einfachsten messen, wenn Sie genau wissen, was Sie messen möchten, wie Sie es messen möchten und wie häufig Sie es messen möchten. Konkrete Kennzahlen stellen sicher, dass sich die KI-gestützten Vertriebsprognosen auf die richtigen Ziele konzentrieren, und helfen Ihrem Team zugleich, die Genauigkeit der Tool-Ergebnisse genauer zu beurteilen.

Sobald messbare übergeordnete Ziele festgelegt sind, sollten Sie überlegen, welches Budget für Tools zur KI-gestützten Vertriebsprognose verfügbar ist. So können Sie entscheiden, ob es an der Zeit ist, in eine völlig neue Vertriebsplattform zu investieren, mit Ihrem bestehenden Anbieter zusammenzuarbeiten, um KI-Funktionen einzubetten oder zu integrieren, oder eigene Modelle für bestimmte Anwendungsfälle zu entwickeln oder zu optimieren.

3. KI- und Vertriebstools recherchieren

Heute sind verschiedenste Vertriebsplattformen, KI-Tools und integrierte KI-Lösungen für den Vertrieb auf dem Markt verfügbar.

Auf Grundlage der von Ihnen festgelegten Ziele und des Budgets sowie Ihres bestehenden Tool-Stacks und weiterer Präferenzen können Sie eine fundierte Entscheidung über das beste KI-Prognosetool für Ihr Unternehmen treffen. Die meisten Unternehmen profitieren am stärksten von einer Investition in eine All-in-one-Vertriebsplattform mit integrierten KI-Funktionen oder sogar in einen KI-Assistenten oder Copiloten.

4. Demos oder kostenlose Testversionen durchführen

Die vorherige Recherche sollte durch praktische Tests Ihrer bevorzugten Tools ergänzt werden. Ob über eine individuelle Demo oder eine kostenlose Testversion – mehrere Mitglieder Ihres Teams sollten das Tool und seine verschiedenen Funktionen testen.

In dieser Phase ist es sinnvoll, sich nicht nur mit der eigentlichen Plattform vertraut zu machen, sondern auch mit Community-Foren, Wissensdatenbanken, Schulungen und Kundensupport-Ressourcen, die später hilfreich sein können.

Obwohl KI-gestützte Vertriebsprognosen und andere KI-Funktionen nur in den Enterprise- und Ultimate-Tarifen von Zoho CRM verfügbar sind, bieten beide Tarife Nutzern eine kostenlose 15-Tage-Testversion. Das kann sich lohnen, insbesondere wenn Sie Zoho bereits für andere Anwendungsfälle in Vertrieb und Marketing in Betracht ziehen. Quelle: Zoho.

5. Eine anpassbare Lösung übernehmen oder entwickeln

Die Vorbereitungsarbeit ist abgeschlossen, nun ist es Zeit, eine KI-Prognoselösung offiziell zu implementieren und an Ihre spezifischen Anforderungen anzupassen. Unabhängig davon, ob Sie ein vorgefertigtes Tool ausgewählt haben oder Ihr eigenes KI-Modell für Vertriebsprognosen entwickeln, sollten Sie eine Lösung priorisieren, die sich problemlos anpassen oder skalieren lässt, wenn sich die Erwartungen Ihrer Teams im Laufe der Zeit ändern.

6. Mit einem Pilotprojekt beginnen

Theoretisch könnte Ihr neues KI-Prognosetool für den Vertrieb alle bisherigen Arbeiten an Prognosen und prädiktiven Analysen ersetzen. Das Problem dabei ist jedoch, dass Sie den Ansatz bei auftretenden Fehlern nicht ohne Weiteres zurücknehmen können. Beginnen Sie stattdessen damit, KI-Prognosen in kleinerem Umfang für ein bestimmtes Projekt oder einen bestimmten Anwendungsfall einzusetzen.

Wenn Sie beispielsweise im E-Commerce tätig sind, können Sie das Tool zunächst für den prognostizierten Umsatz eines bestimmten Produkts oder die erwarteten Geschäftsabschlüsse eines bestimmten Vertriebsmitarbeiters in den nächsten beiden Quartalen testen. Durch die Fokussierung eines Pilotprojekts auf eine detailliertere Ebene lässt sich genau feststellen, wann und wo etwas schiefläuft. Anschließend kann Ihr Team gezielter Anpassungen vornehmen, damit die umfassende Einführung von KI-Prognosen reibungsloser verläuft.

7. Unterstützung der Mitarbeiter gewinnen und sie schulen

Wichtige Stakeholder aus den verschiedenen Teams sollten zwar bereits in den Entscheidungsprozess einbezogen worden sein, doch viele Mitglieder des Vertriebsteams lernen wahrscheinlich erst jetzt dieses neue Tool in ihrem Stack kennen. Nehmen Sie sich die Zeit, klar zu erklären, was eine KI-Lösung für Vertriebsprognosen leisten kann, wie sie die bestehende Arbeit ergänzt und wie sie Zeit für die strategischeren und interessanteren Aufgaben im Vertrieb und im Management der Kundenerfahrung freisetzen kann.

Nehmen Sie sich anschließend die Zeit, jedes Teammitglied zu schulen: Besprechen Sie zunächst die allgemeinen Funktionen und bieten Sie danach rollenbasierte Schulungen für Einzelpersonen oder Teams an. Wenn Sie ausreichend Zeit in die umfassende Kommunikation und Vorbereitung Ihrer Teams auf die effektive Nutzung dieser Tools investieren, entwickeln Sie nicht nur konsistentere Prognosen, sondern arbeiten auch mit einem Team, das mehr Vertrauen darin hat, wie diese Tools es unterstützen, statt es zu ersetzen.

8. Prozesse für Überwachung und Überprüfung entwickeln

KI-Prognosetools können fehleranfällig sein, insbesondere in der Anfangsphase. Außerdem besteht die Möglichkeit menschlicher Eingabefehler, Daten- oder Sicherheitsprobleme sowie von Defiziten bei der Kundenerfahrung. In all diesen Fällen ermöglicht ein umfassender Prozess zur Leistungsüberwachung und -überprüfung, diese Probleme schneller zu erkennen und zu beheben.

Für das Leistungsmanagement von Modellen oder KI-spezifischen Funktionen sind Prüfabläufe mit Human-in-the-Loop eine hervorragende Möglichkeit, sicherzustellen, dass jede Modelliteration von einem menschlichen Experten gründlich geprüft und freigegeben wird.

9. In bestehende Vertriebstools einbetten oder integrieren

Wenn das von Ihnen ausgewählte KI-Prognosetool kein integrierter Bestandteil Ihrer Vertriebsplattform oder Ihres CRM ist, sollten Sie es für reibungslosere Abläufe und mehr Effizienz wahrscheinlich enger mit dieser Plattform verbinden. Idealerweise hat Ihnen die vorherige Recherche bereits gezeigt, ob sich Ihre Vertriebstools nativ in Ihr KI-Prognosetool integrieren lassen.

Dies sind einige der Vertriebstools, die sich direkt in Pipedrive und dessen KI-Vertriebsassistenten integrieren lassen. Wenn Sie mit einem KI-Prognosetool arbeiten, das sich nicht direkt in Ihre anderen Vertriebstools integrieren lässt, kann eine API oder eine individuelle Integration eine Lösung sein. Quelle: Pipedrive.

10. Systeme und Datensätze nach Bedarf aktualisieren

Wenn Ihr Unternehmen wächst und sich Ihre Vertriebsziele ändern, sollten Sie die Parameter, Daten und anderen Variablen des KI-Prognosemodells aktualisieren, damit es mit diesen Veränderungen Schritt halten kann.

Sie sollten Ihr Tool außerdem anpassen oder sogar einen Wechsel zu einem neuen Tool in Betracht ziehen, wenn Ihre Ergebnisse der Echtzeitüberwachung auf zu behebende Probleme hinweisen. Durch regelmäßige und wiederkehrende Aktualisierungen stellen Sie sicher, dass Sie dauerhaft verlässliche Analyseergebnisse erhalten.

Eine Liste der führenden Apps für generative KI finden Sie in unserem Leitfaden: Die 20 besten Tools und Apps für generative KI

3 Vertriebsprognosetools, die Sie in Betracht ziehen sollten

KI-gestützte Vertriebsprognosetools können eigenständige Lösungen oder in bestehende Vertriebsplattformen integrierte Funktionen sein. Dies sind einige der führenden KI- und Vertriebsprognoselösungen, die Sie heute in Betracht ziehen sollten:

Salesforce

Salesforce ist eine führende Cloud-Softwaresuite mit CRM-Funktionen für Vertrieb und Marketing sowie Lösungen zur Verwaltung von Kundendiensterfahrungen und Geschäftsanalysen. Mit der Sales-KI von Salesforce Einstein profitieren Nutzer von KI-gestützten prädiktiven Prognosen und weiteren besonderen Funktionen wie Einblicken in Geschäfte, Anrufanalysen, einem Käuferassistenten sowie Beziehungsdiagrammen und -analysen.

Erfahren Sie in unserem ausführlichen Leitfaden mehr darüber, wie Salesforce KI nutzt, um den Vertrieb anzukurbeln: Salesforce und KI: Wie Salesforce Einstein den Vertrieb verändert

Pipedrive

Pipedrive ist ein führender Anbieter von CRM-Software, der seine Plattform kürzlich um KI-Funktionen und -Features erweitert hat. Für Umsatzprognosen besonders relevant ist der KI-Vertriebsassistent, der mit hilfreichen Erinnerungen, Vorschlägen, Benachrichtigungen und Aktualisierungen die Umsatzprognose unterstützt und dafür sorgt, dass Ihr Team den Überblick behält und subtilere Chancen erkennt.

Zoho CRM

Zoho CRM ist bei Geschäftsanwendern mit den unterschiedlichsten Hintergründen beliebt, weil der Anbieter großen Wert auf die Benutzerfreundlichkeit legt. Zia, ein KI-Begleiter, ist eine neuere Ergänzung des Tools und unterstützt Anwender dabei, die Daten in ihrem CRM zu verwalten und zu optimieren. Zu den Fähigkeiten von Zia gehören unter anderem Konversionsprognosen, Anomalieerkennung, intelligente Automatisierung, Wettbewerberwarnungen und intelligente Empfehlungen

Entdecken Sie weitere Top-Optionen unter den führenden KI-Vertriebstools von heute: Die 15 besten KI-Vertriebstools und -Softwarelösungen

7 Best Practices für KI-Umsatzprognosen

Ähnlich wie bei herkömmlichen Umsatzprognoseprozessen ist es wichtig, Ihre KI-Vertriebsstrategie mit soliden Datenmanagementstrategien und klaren Zielen anzugehen. Hier sind einige der wichtigsten Best Practices für den Einstieg und den Erfolg mit KI-gestützten Umsatzprognosen:

• Datenaufbereitung nicht vernachlässigen: Bereiten Sie hochwertige, ausgewogene und unverzerrte Daten auf und halten Sie sie aktuell – sowohl für das Training als auch für Eingaben.
• KI mit bestehenden Strategien und Stärken verbinden: Verbinden Sie KI strategisch mit herkömmlichen Umsatzprognosen, wenn die Situation es erfordert. Geben Sie dabei nicht die Stärken und einzigartigen Perspektiven auf, die Ihre Vertriebsexperten aus jahrelanger Erfahrung einbringen können.
• Best Practices für Daten- und KI-Ethik befolgen: Erheben und verwenden Sie Daten auf ethische Weise, insbesondere in Branchen oder Regionen mit strengen Compliance-Anforderungen.
• Mitarbeitererfahrung ebenso in den Mittelpunkt stellen wie Kundenerfahrung und Vertriebsergebnisse: Schulen Sie Teammitglieder darin, neue Erkenntnisse zu nutzen, um ihre Arbeit zu erleichtern.
• Die Leistung der KI-Prognosen kontinuierlich überwachen: Eine Echtzeit-Überwachungsstrategie hilft Ihrem Team, Anomalien, Leistungsausreißer und aufkommende Trends zu erkennen.
• Auf Ergebnisse und nächste Schritte konzentrieren: Lassen Sie sich vom Glanz und der Begeisterung über eine neue Technologie nicht von den Zielen ablenken, die diese im Vertriebszyklus unterstützen soll.
• KI-Prognosemodelle und -methoden im Laufe der Zeit verbessern und weiterentwickeln: Beginnen Sie im Kleinen, damit sich in kurzen Analysesitzungen leichter erkennen lässt, was funktioniert und was nicht.

Fazit: KI verbessert Umsatzprognosen – mit menschlicher Unterstützung

Dank ihrer Geschwindigkeit, Skalierbarkeit, Genauigkeit und ihrer Fähigkeit, Vertriebsdaten eingehend und aus neuen Blickwinkeln zu analysieren, sind KI-gestützte Umsatzprognosen aus gutem Grund zu einem wichtigen Trend im Bereich der Vertriebstechnologie geworden. Aber sind sie tatsächlich „die Zukunft“ der Umsatzprognosen – oder handelt es sich lediglich um einen vorübergehenden Trend?

Derzeit blendet der Hype um KI-gestützte Umsatzprognosen häufig den manuellen Aufwand aus oder spielt ihn herunter, der diese Tools überhaupt erst zum Laufen bringt. Ohne Vertriebs- und Datenexperten, die die richtigen Daten vorbereiten, relevante Ziele und Parameter festlegen und die Leistung regelmäßig überprüfen, würden KI-Umsatzprognosetools modernen Unternehmen nur wenig Nutzen bringen. Kurz gesagt: Vertriebsmitarbeiter müssen nicht befürchten, durch KI ersetzt zu werden. Stattdessen sollten sie sich darauf vorbereiten, ihre Kompetenzen zu erweitern, wenn sich ihre Rollen verändern – KI wird sicherlich einen Teil der eher lästigen Aufgaben übernehmen, die früher ihren Arbeitsalltag ausfüllten.

Einen umfassenden Überblick über die KI-Anbieter, die eine breite Palette geschäftlicher Anforderungen abdecken, finden Sie in unserem ausführlichen Leitfaden: 150+ führende KI-Unternehmen