Predictive Sales Analytics: Mit KI den Vertrieb vorantreiben

Predictive Sales Analytics bezeichnet die KI-Software und -Prozesse, mit denen Unternehmen durch die Analyse von Daten zu verschiedenen Faktoren – darunter historische Vertriebsdaten, wirtschaftliche Rahmenbedingungen, Kundentrends und mehr – präzise Vorhersagen über die Zukunft treffen.

Diese KI-basierten Prognosen helfen Vertriebsleitern und -managern, verlässliche Vertriebsprognosen zu erstellen. Dadurch können Vertriebsteams ihre Planung und Budgetierung effektiv gestalten sowie Risiken und Chancen in der Pipeline vorhersehen.

Projekte im Bereich Predictive Sales Analytics sind anspruchsvoll und umfassen mehrere Schritte. Daher setzen Unternehmen häufig Vertriebsanalyse-Software ein, um den Prozess zu vereinfachen. Diese KI-gestützten Plattformen lassen sich in der Regel in Ihr CRM und andere Datenquellen integrieren und analysieren die Daten entsprechend den gewünschten Erkenntnissen. Einige CRM-Systeme verfügen ebenfalls über Predictive-Analytics-Funktionen.

Sehen wir uns die zahlreichen Facetten der KI-gestützten Vertriebsanalyse an – darunter ihre Funktionsweise, Vorteile, Herausforderungen, wichtigsten Tools und die Zukunft dieses aufkommenden KI-Einsatzes im Vertrieb.

6 Vorteile der KI-basierten Predictive Sales Analytics

Predictive Sales Analytics mit künstlicher Intelligenz bietet Unternehmen jeder Art zahlreiche Vorteile – von präziseren Vertriebsprognosen bis hin zur Möglichkeit, potenzielle Risiken wie Liquiditätsengpässe oder wirtschaftliche Abschwünge zu erkennen und entsprechende Maßnahmen zu planen.

Im Folgenden finden Sie fünf der größten Vorteile:

Erhöhen Sie die Präzision Ihrer Vertriebsprognose

Tools für Predictive Sales Analytics verbessern die Genauigkeit Ihrer Vertriebsprognosen auf verschiedene Weise:

• Relevante historische und aktuelle Vertriebs-, Marketing- und Finanzdaten werden automatisch aus Ihren Datenquellen und Ihrem AI CRM.
• gesammelt. Die Daten werden bereinigt, Datensätze angereichert, Redundanzen entfernt und fehlende Felder ergänzt.
• Wenden Sie maschinelles Lernen und statistische Verfahren an, um die Daten effektiv in Erkenntnisse und Vertriebsprognosen umzuwandeln.
• Prognostizieren Sie Branchen- und Wettbewerbertrends, die Ihnen helfen, bessere Prognosen zu erstellen.

Der Einsatz von Predictive-Analysis-Software stellt außerdem sicher, dass Ihre Prognosen nicht durch menschliche Fehler verfälscht werden.

Wenn Sie Vertrauen in Ihre Prognosen haben, werden Sie sie eher als Grundlage für Ihre Geschäfts- und Vertriebspläne heranziehen. Zweifel sind der Feind einer effektiven Umsetzung.

Verstehen Sie Ihre Kunden besser

Durch die Analyse von Kundendaten wie früheren Käufen, Umfragefeedback und Aktivitäten in sozialen Medien hilft Ihnen KI-basierte Vertriebsanalyse, ein klareres Bild Ihrer Kundensegmente und ihrer künftigen Entwicklung zu gewinnen.

Wenn Sie ihre künftigen Bedürfnisse und ihr Verhalten besser einschätzen können, lassen sich Vertriebsprozesse und Angebote entwickeln, die bei diesen Käufern Anklang finden.

So könnten Sie beispielsweise prognostizieren, dass Ihre Zielkunden im Jahr 2025 verstärkt nach Self-Service-Optionen suchen werden, um Ihre Lösungen zu erkunden.

In diesem Fall könnten Sie einen besseren AI chatbot in Ihre Website integrieren, der ihnen automatisch Inhalte und aufgezeichnete Demos zu ihren Interessen sendet. So gewinnen Sie Kunden von Wettbewerbern, die diesen Aspekt nicht berücksichtigen.

Dieses Predictive-Sales-Analytics-Tool von Clari fasst Themen zusammen und bietet Vertriebsmitarbeitern zusätzliche Unterstützung. Quelle: Clari. 

Verbessern Sie Ihre Marketingkampagnen

Erkenntnisse über die künftigen Wünsche und Situationen Ihrer Zielgruppe helfen Ihnen, datengestützte Marketingkampagnen zu entwickeln, die Ihre Käufer erreichen und ansprechen.

Durch die Auswertung vergangener Kampagnen und anderer Daten kann Predictive Analytics Ihnen helfen, den Marketingkanal mit dem besten ROI zu finden, die Merkmale Ihrer hochwertigsten Leads zu identifizieren und Texte zu verfassen, die Käufer zum Handeln bewegen.

Wenn Sie mehr über KI im Customer-Relationship-Management erfahren möchten, lesen Sie unseren Leitfaden: Top 8 AI CRM Software 

Setzen Sie Ihre Ressourcen effektiv ein

KI-basierte Analysen können Ihnen helfen, künftige Ereignisse wie Absatzrückgänge in einem bestimmten Gebiet vorherzusagen. So können Sie Ihre Bestandsverwaltung und Personaleinsatzplanung verbessern.

Mit solchen Prognosen können Sie außerdem Ihre Arbeitskraft und Ihr Budget in Aktivitäten und Marktsegmente mit hohem ROI investieren und unattraktive Bereiche meiden.

Verbessern Sie Ihre Vertriebsleistung

Tools für Predictive Analytics lassen sich mit Ihrem CRM und den anderen von Ihren Vertriebsteams verwendeten Plattformen verknüpfen.

So können Sie wichtige Vertriebskennzahlen verfolgen und herausfinden, welche Prozesse und Taktiken künftig funktionieren und welche angepasst werden müssen.

Diese Tools können außerdem dabei helfen, Veränderungen am Markt vorherzusagen. Davon hängt ab, auf welche Vertriebsfähigkeiten Sie sich bei der Weiterbildung konzentrieren.

Wenn beispielsweise zu erwarten ist, dass Ihre Leads zunehmend aus sozialen Medien kommen, ist es wichtig, Ihr Vertriebsteam im Social Selling zu schulen.

Proaktiveres Risikomanagement

Stellen Sie sich vor, ein Meteorit würde auf die Erde zurasen.

Mit Predictive Analytics könnten Wissenschaftler den Zeitraum und die Wahrscheinlichkeit des Meteoriteneinschlags bestimmen. Doch damit nicht genug: Sie könnten auch die Wirksamkeit verschiedener Strategien zur Abwehr des Meteoriten untersuchen.

Das Militär könnte beispielsweise vorschlagen, „das verdammte Ding in die Luft zu jagen“. Mithilfe von Predictive Analytics könnten die Wissenschaftler anschließend die Wirksamkeit bewerten, indem sie die Wetterverhältnisse zu diesem Zeitpunkt, den Ort des Trümmerregens und die Wahrscheinlichkeit eines Raketentreffers vorhersagen.

Das ist die Stärke von Predictive Analytics für Unternehmen.

Leiter von Vertriebsorganisationen können mögliche Ursachen für künftige Umsatzrückgänge erkennen und prognostizieren, wie gut die jeweilige Vermeidungsstrategie funktionieren würde. Dadurch erhöhen sie die Wahrscheinlichkeit, das Risiko für die Pipeline vollständig zu beseitigen oder zumindest zu mindern.

Wenn Sie ein tieferes Verständnis der heutigen KI-Software für den Vertrieb gewinnen möchten, lesen Sie unseren Leitfaden zu AI Sales Tools and Software

Wie funktioniert Predictive Sales Analytics?

Predictive Sales Analytics nutzt KI, maschinelles Lernen und statistische Modelle, um Muster in Daten zu erkennen und künftige Vertriebstrends zu prognostizieren.

Welche Daten analysiert werden, hängt von Ihren Prognosezielen ab. Häufig gehören dazu:

• Kundeninformationen
• Markttrends
• Wirtschaftliche Rahmenbedingungen
• Bisherige Vertriebsleistung
• Marketingdaten
• Finanzkennzahlen

In der Regel verwenden Unternehmen Predictive-Analytics-Software oder ein Vertriebsprognose-Tool, um relevante Daten automatisch zu erfassen und zu aktualisieren, sie zu bereinigen und zu analysieren sowie auf Grundlage der zu beantwortenden Fragen automatisch Berichte zu erstellen.

Einige Unternehmen arbeiten weiterhin mit Tabellenkalkulationen. Im Vergleich zu einem KI-basierten Analyseansatz ist diese Methode jedoch ineffizienter und anfälliger für menschliche Fehler.

Beispiel für ein Predictive-Sales-Analytics-Projekt

Stellen Sie sich vor, Sie betreiben eine Einzelhandelskette. Um die Nachfrage nach saisonalen Produkten zu prognostizieren, analysieren Sie mithilfe von Predictive Sales Analytics historische Vertriebsdaten, das Kundenverhalten und externe Faktoren, die die Kundenfrequenz beeinflussen – etwa Wetterverhältnisse.

Die Ergebnisse ermöglichen es Ihnen, Bestandsmengen zu optimieren, Werbeaktionen zu planen und Ressourcen intelligent zuzuweisen. Das führt zu höheren Umsätzen und weniger Lieferengpässen. Der entscheidende Vorteil besteht darin, den klassischen Einzelhandelsansatz des „Bauchgefühls“ hinter sich zu lassen und sich auf einen strikt datengestützten, durch KI unterstützten Ansatz zu konzentrieren.

6 effektive Möglichkeiten, Predictive Sales Analytics für Vertriebsprognosen einzusetzen

Predictive Analytics und AI sales tools können Ihnen auf vielfältige Weise dabei helfen, in kürzerer Zeit präzisere Vertriebsprognosen zu erstellen:

• Prognosen fortlaufend verfeinern: Predictive-Analytics-Tools können auf Echtzeitdaten zugreifen und Ihre Prognosen entsprechend anpassen.
• KI-Chatbots nutzen: Nutzen Sie KI-Chatbots, um weitere Kundendaten und Feedback zu erfassen, die in Ihre Predictive Analytics und Vertriebsprognosen einfließen.
• Relevante Wirtschaftstrends aufdecken: Verfolgen Sie Wirtschaftsindikatoren, um bestimmte Schwankungen der Marktnachfrage vorherzusagen, und beziehen Sie diese Erkenntnisse in Ihre Vertriebsprognosen ein.
• Geschäfte detailliert verfolgen: Vertriebsanalyse-Plattformen können die Wahrscheinlichkeit einschätzen, dass ein Geschäft in Ihrer Pipeline abgeschlossen wird, und diese Schätzungen in die Vertriebsprognose einbeziehen.
• Mehr Kundendaten erfassen: Richten Sie Ihr Predictive-Analytics-Tool so ein, dass es Kauf- und Verhaltensdaten Ihrer Kunden automatisch erfasst. So stehen Ihnen mehr Daten für Ihre Prognosen zur Verfügung.
• Besseres Lead-Scoring erstellen: Verbessern Sie Ihr Lead-Scoring-Modell mit KI-basierten Tools zur Lead-Generierung , die eine große Bandbreite an Variablen messen. So können Sie präziser vorhersagen, welche Leads zu Abschlüssen werden, und Ihre Vertriebsprognosen weiter verbessern.

Ob Sie nun die Trends im Kundenverhalten des nächsten Jahres prognostizieren oder die Anzahl der Abschlüsse in einem künftigen Quartal schätzen möchten: Predictive-Analytics-Software kann Ihren Prozess erheblich verbessern, indem sie die Erfassung und Auswertung von Daten aus verschiedenen, voneinander getrennten Quellen erleichtert.

3 Predictive-Analytics-Tools für Ihr Team

Im Folgenden finden Sie drei leistungsstarke Predictive-Analytics-Tools, mit denen Ihr Vertriebsteam effizient präzise Vertriebsprognosen erstellen kann.

Alteryx

Alteryx ist eine KI-Plattform für Unternehmensanalysen. Die automatisierte Datenaufbereitung, KI-gestützte Predictive Analytics und die benutzerfreundliche Oberfläche ermöglichen es Analysten, Prognosemodelle zu erstellen und Daten in Erkenntnisse für den Vertrieb umzuwandeln.

Wenn Sie ein großes Unternehmen sind und eine datengestützte Kultur schaffen möchten, in der abteilungsübergreifend KI-basierte Predictive Analytics eingesetzt wird, ist dies eine hervorragende Option.

Clari

Clari Forecast ist eine Software für Predictive Revenue und Vertriebsprognosen, die KI-basierte Vertriebsanalysen und Deal-Inspektionen nutzt, um präzise Vertriebsprognosen zu erstellen.

Sie berücksichtigt Eingaben der Vertriebsmitarbeiter, die Vertriebsleistung in verschiedenen Segmenten, den Kontext von Geschäften und weitere Prognosen in einem leistungsstarken Prognosemodell. Das Tool empfiehlt außerdem Taktiken, mit denen Sie Ihre Umsatzziele erreichen können.

Zendesk Sell

Zendesk Sell ist ein kostengünstiges Vertriebs-CRM mit verschiedenen Funktionen für Vertriebsprognosen, darunter Prognosen zur Abschlusswahrscheinlichkeit, Vertriebsprognosen, monatliche Prognoseanalysen und vorgefertigte Analyse-Dashboards.

Die Lösung liefert Vertriebsmitarbeitern mithilfe präziser datengestützter Erkenntnisse und Prognosen auf Grundlage verschiedener CRM-Kennzahlen – etwa der Leistung von Vertriebsmitarbeitern und des Pipeline-Werts – Informationen zu ihrer Vertriebsleistung.

3 Herausforderungen von Predictive Analytics bei Vertriebsprognosen

Zu den größten Herausforderungen von Predictive Analytics bei Vertriebsprognosen gehören eine unzureichende Datenqualität, die Komplexität der Projekte und die Unvorhersehbarkeit bedeutender Ereignisse, die den Markt verändern (auch als „schwarze Schwäne“ bezeichnet).

Fehlende genaue oder ausreichende Daten

Eine schlechte Datenqualität und unzureichende Daten sind häufige Hürden für Unternehmen, die Predictive Analytics einsetzen möchten. Schließlich benötigen diese KI-Tools zuverlässige Eingaben, um Vorhersagen zu treffen.

Wenn Sie relevante Kennzahlen bisher nicht erfasst haben – etwa die Öffnungsrate früherer E-Mail-Kampagnen –, kann die Analyse diese Daten nicht für ihre Prognosen nutzen.

Um den Mangel an unternehmensinternen Daten auszugleichen, verwenden Unternehmen mitunter Tools zum Scraping von Daten. Damit können sie beispielsweise Produktpreise oder Lead-Daten aus öffentlichen Quellen extrahieren.

Möglicherweise nutzen sie auch Tools wie B2B-Datenbankplattformen, etwa ZoomInfo, um mehr Informationen über ihre Kunden zu erhalten oder ihre bestehende Datenbank mit weiteren Informationen anzureichern.

Ebenfalls wichtig: Achten Sie darauf, dass Ihr Predictive-Analytics-Tool in Ihre verschiedenen Datenquellen integriert werden kann. Andernfalls stößt Ihr Projekt schnell an Grenzen.

Projekte mit Predictive Analytics sind anspruchsvolle Prozesse mit mehreren Schritten

Aufgrund der Komplexität von Predictive Analytics sind Fachwissen und Sorgfalt erforderlich, um die Technologie ordnungsgemäß in Ihre Methodik für Vertriebsprognosen zu integrieren.

Vertriebsteams benötigen wahrscheinlich Schulungen und Unterstützung, um ein Kompetenzniveau zu erreichen, auf dem sie sich im Umgang mit Predictive Analytics und den erforderlichen Tools sicher fühlen.

Natürlich gibt es benutzerfreundliche Predictive-Analytics-Plattformen und CRM-Funktionen, die es auch technisch weniger versierten Anwendern erleichtern, Vertriebsprognosen zu erstellen.

Globale Ereignisse und wirtschaftliche Rahmenbedingungen sind höchst unvorhersehbar

Unabhängig davon, wie solide Ihre Methodik und wie gut Ihre Daten sind: Vertriebsprognosen, die Sie mit Predictive Analytics erstellen, sind keine Garantien, sondern Schätzungen.

Viele unvorhergesehene Faktoren – von politischen Veränderungen bis hin zu technologischen Fortschritten – können auftreten und Ihre Prognose ungenau machen.

Dennoch werden hochwertige Daten zunehmend verfügbar, ebenso wie KI-Tools, mit denen Sie sie nutzen können, um die Zukunft besser zu verstehen.

Daher können Sie möglicherweise wirtschaftliche und andere Daten in Ihre Vertriebsprognosen integrieren und diese dadurch äußerst belastbar machen.

Zukünftige Trends bei Predictive Sales Analytics

Prädiktive Vertriebsanalysen werden weiter an Verfügbarkeit und Leistungsfähigkeit gewinnen, da KI-Unternehmen ihre prädiktiven Funktionen kontinuierlich weiterentwickeln und ausbauen.

In den nächsten Jahren werden zudem weitere CRM-Systeme mit KI-gestützten Vertriebsprognosen auf den Markt kommen, um der wachsenden Nachfrage von Vertriebsfachleuten und Führungskräften nach künstlicher Intelligenz gerecht zu werden.

Außerdem werden große Sprachmodelle (LLMs) und KI-Chatbots wie Chat-GPT es Nutzern mit unterschiedlichsten technischen Kenntnissen erleichtern, Vertriebsprognosen zu erstellen.

Vorausgesetzt, das generative KI-Tool wurde mit Unternehmensdaten trainiert, kann ein Vertriebsleiter der generativen KI einfach bestimmte Fragen stellen, etwa: „Wie hoch wird unser Umsatz in Chicago im Mai 2026 sein?“

Insgesamt werden prädiktive Vertriebsanalysen zunehmend demokratisiert, da Softwareunternehmen ihre Plattformen für Fachleute leichter nutzbar machen wollen.

Fazit: KI verbessert Vertriebsanalysen

Prädiktive Vertriebsanalysen und KI-Tools für den Vertrieb machen es Unternehmen heute einfacher denn je, Daten aus verschiedenen Quellen zu erfassen und Prognosen über die Zukunft zu erstellen, darunter auch Umsatzprognosen.

Das hilft Unternehmen, sich auf potenzielle Risiken vorzubereiten, entsprechende Budgets zu planen und Vertriebspläne zu erstellen, die besser zu künftigen Markttrends und Kundenerwartungen passen.

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