Digitalisierung im Vertrieb

Machen Robotic Sales Solutions Verkäufer überflüssig?

Seite: 2/2

Firma zum Thema

Der Kreativität sind keine Grenzen mehr gesetzt

Die typischen K.O.-Kriterien für eine neue, innovative Prozessreise liegen für Unternehmen meist auf technischer Ebene. Eine leistungsfähige Integration der diversen IT-Systeme sorgt allerdings dafür, dass Marketing- und Vertriebsverantwortliche bei der Gestaltung ihrer idealen Prozesse endlich alle Fesseln abstreifen können – der Kreativität sind keine Grenzen mehr gesetzt. Wer will, kann buchstäblich auf einem weißen Blatt Papier damit beginnen, einfach seinen Idealprozess aufzuzeichnen.

Bildergalerie

Im Rahmen der Robotic Sales Solutions lassen sich die Prozesse dann gleichsam zum Tanzen bringen, über alle Phasen der Marketing- und Vertriebsabläufe hinweg: von der Lead-Generierung über das Nurturing bis zum Sales. Welche spezifischen Systeme dabei letztlich ineinandergreifen, ist unerheblich. Ob dies nun Open Source-Lösungen wie SugarCRM und Mautic oder andere cloudbasierte Systeme für die Sales- und Marketing-Automation sind – ein Unternehmen entscheidet ganz nach Bedarf, welche Systeme es einsetzen möchte. Denn die Integration gestattet es, die benötigten Funktionen einfach als Micro Services bereitzustellen. Auch wenn der neue, automatisierte Prozess völlig neu gestaltet sein sollte – am Ende arbeitet der Vertriebler falls gewünscht dann beispielsweise einfach weiter in seiner gewohnten Salesforce-Umgebung.

Mit Daten und Algorithmen Kaufwahrscheinlichkeiten bestimmen

Ein ebenso ehrgeiziges wie realistisches Ziel von Robotic Selling besteht darin, dass der jeweils nächste Kontakt des Vertriebsmitarbeiters mit dem aktuell aussichtsreichsten Kunden stattfindet. Alle relevanten Daten zusammenzuführen und zu integrieren, ist ein essentieller Baustein dafür. Prozesse frei modellieren zu können und dafür die jeweils geeigneten Systeme und Micro Services zu nutzen, ist das zweite zentrale Element. Einen dritten wesentlichen Aspekt stellt der Bereich Data Science dar. Die Wissenschaft hat in den vergangenen Jahren riesige Fortschritte gemacht, wenn es darum geht, Daten in Erkenntnisse zu verwandeln.

Moderne Methoden der Datenanalyse und des Scorings – von der Mustererkennung bis zum Machine Learning – erlauben es inzwischen, Kaufwahrscheinlichkeiten mit hoher Zuverlässigkeit zu bestimmen. Neben all den Daten, die im Unternehmen bereits vorhanden sind, können und sollten dabei auch externe Daten einfließen. Oft sind beispielsweise Mikrogeographie-Daten, die Marktforscher wie die GfK anbieten, relevant – dazu gehören Wohnumfeld-Informationen wie beispielsweise die Sozial-, Alters- und Gewerbestruktur oder die Kaufkraft.

Beim Aufbau automatisierter Prozesse kommt man häufig an den Punkt, an dem im Prozess Entscheidungen getroffen werden müssen. Vielleicht möchte ein Unternehmen, nachdem es einen Neukunden gewonnen hat, nach zwei Monaten automatisch einen Cross-Selling-Prozess anstoßen. In solch einem Fall wird die quantitative Datenanalyse dabei helfen, ein Entscheidungsmodell zu schaffen. Die komplexen mathematischen Formeln, die die das Ergebnis der quantitativen Analyse sind, geben letztlich die Antwort auf die Frage, mit welchem anderen Produkt der Neukunde in diesem Cross-Selling-Prozess adressiert werden sollte. Die wissenschaftliche Analyse sämtlicher Daten – einschließlich der externen –, die zu den Kunden und ihrem Verhalten vorliegen, gestattet es, zu jedem Neukunden automatisch die Produkte mit der höchsten Abschlusswahrscheinlichkeit zu ermitteln.

Von Abschlusswahrscheinlichkeit bis Kündigungsscore

Das Ergebnis guter Data Analytics und wissenschaftlicher Entscheidungsmodelle kann auch darin bestehen, dass dem regionalen Vertriebsmitarbeiter in seinem System zu jedem Lead oder Kunden aus seiner Region die Kaufwahrscheinlichkeit für jedes der zehn Produkte aus dem Portfolio des Unternehmens angezeigt wird. Anders gesagt:

Den nächsten Call kann er so immer mit dem Kunden führen, bei dem die höchste Abschlusswahrscheinlichkeit für ein bestimmtes Produkt besteht. Oder das System zeigt dem Sales-Mitarbeiter nur noch die Opportunities, deren Score einen definierten Schwellenwert überschritten hat. In jedem Fall sorgt Data Analytics für die Intelligenz im Robotic Selling – und macht es zum idealen Steuerungsinstrument für den Vertrieb. Zudem erbringt die wissenschaftlich fundierte Datenanalyse falls nötig auch wichtige Erkenntnisse in Bereichen wie Kundenwertanalyse, Kundesegmentierung und Churn-Prevention bzw. Kündigungsscore.

Robotic Selling macht den Vertriebler erfolgreicher

In vielen Fällen wird es nach der Einführung von Robotic Sales Solutions und nach der Optimierung der Marketing- und Vertriebsprozesse aus Sicht der Sales-Mitarbeiter gar keine so großen Veränderungen geben. Mitunter ist danach nur die Auswahl der Kontakte optimiert, mit denen der Vertriebsmitarbeiter arbeitet. Dutzende Beispiele aus der Praxis zeigen bereits, wie positiv sich modernes Robotic Selling auf Marketing und Vertrieb auswirkt.

Diese Unternehmen haben alte Silo-Strukturen überwunden, sie nutzen sämtliche relevanten Daten über ihre Kunden, werten sie durch wissenschaftliche Data Analytics aus und schaffen zugleich idealtypische Prozesse in Lead-Marketing und Sales, frei von technologischen Beschränkungen. Robotic Selling hebt bislang ungenutzte Potenziale. Dabei macht es den menschlichen Vertriebler nicht überflüssig – es macht ihn erfolgreicher.

Digitale Plattformen: Monolithische Systeme sind die Vergangenheit

Digitale Plattformen und eng miteinander verzahnte Business-Applikationen sind natürlich viel mehr als ein Hype. Aus unserer Sicht sind sie nicht nur die Zukunft – sie sind bereits Gegenwart. Das Lösungsportfolio von Marini Systems basiert genau darauf: Wir vernetzen die Lösungen eines Unternehmens miteinander und machen so alle relevanten Daten im Unternehmen nutzbar, vom ERP-System über das CRM bis zur Marketing Automation-Lösung. Der Zweck ist es, ein durch Datenanalysen gestütztes Robotic Selling zu ermöglichen und die Sales-Mitarbeiter durch Robotic Sales Solutions optimal zu unterstützen. Es ist tatsächlich ein ganz zentraler Anspruch der Digitalisierung, dass ein Unternehmen dafür seine alten Silo-Strukturen überwindet. Denn nur so werden all die Daten, über die ein Unternehmen verfügt, wirklich produktiv.

Aktuell ist die Situation noch oft die, dass das Marketing Automation-System nicht mit der CRM-Lösung spricht, die der Vertrieb nutzt. Und die Daten aus dem ERP-System, in dem die Bestellhistorie der Bestandskunden hinterlegt ist, fließen ebenso wenig ins CRM. Und wie man das alles mit GoToWebinar oder Lead-Management-Apps verbinden soll – das ist für viele Mitarbeiter in Marketing und Vertrieb ohnehin ein Rätsel. Aus unserer Sicht ist es ein grundlegender Schritt, die kundenrelevanten Daten aus all diesen Systemen miteinander zu verknüpfen: in Form einer API-Middleware, die alle Systeme bidirektional miteinander synchronisiert, im Idealfall in Echtzeit. Das haucht nicht nur den Legacy-Systemen ein neues Leben ein, es erlaubt es auch, ganz neue Micro Services zu verwenden. 2011 gab es ungefähr 150 verschiedene Marketing Services, die man nutzen konnte – 2017 standen Unternehmen dann schon rund 5000 Marketing Services zur Verfügung. Monolithische Systeme sind ganz klar die Vergangenheit.

Durch eine umfassende Integration und durch Micro Services können Unternehmen sich die Funktionen zusammenstellen, die sie individuell wirklich brauchen. Indem sie Micro Services kombinieren, gewinnen sie auch eine ganz neue Freiheit im Design ihrer Prozesse. Zudem bildet die Integration aller Systeme und Datenquellen die Grundlage für sehr leistungsfähige Data Analytics. Die Robotic Sales Solutions von Marini Systems sagen den Vertriebsmitarbeitern dann genau, welche Opportunity zu welchem Produkt aktuell die aussichtsreichste ist. Die Digitalisierung kann all das – auf Basis einer umfassenden Integration und Vernetzung der Systeme.

Manuel Marini ist Gründer und Geschäftsführer der Marini Systems GmbH. Er war über Jahre in internationalen Technologie-Unternehmen tätig und wechselte 2008 an die Goethe Universität Frankfurt. Dort konzipierte er Performance-Marketing- und Software-Projekte in leitender Funktion. 2010 gründete er mit Prof. Dr. Skiera die Marini Systems.
Manuel Marini ist Gründer und Geschäftsführer der Marini Systems GmbH. Er war über Jahre in internationalen Technologie-Unternehmen tätig und wechselte 2008 an die Goethe Universität Frankfurt. Dort konzipierte er Performance-Marketing- und Software-Projekte in leitender Funktion. 2010 gründete er mit Prof. Dr. Skiera die Marini Systems.
(Bild: Marini)

(ID:45540232)