Wo gibt es Künstliche Intelligenz heute im Vertrieb?
Erfahren Sie sieben praktische Anwendungsfälle, wo künstliche Intelligenz den Vertrieb schon heute unterstützt.
Immer mehr Unternehmen nutzen Künstliche Intelligenz (KI), um Prozesse im Vertrieb zu verschlanken und unliebsame Aufgaben an Algorithmen abzugeben. KI ist also eine Assistenz für den Vertrieb, ohne dabei die MitarbeiterInnen obsolet zu machen.
Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) verändert die Arbeitsweise im Vertrieb radikal. Gemeint sind vor allem Vertriebsprozesse, die unter dem Einfluss von KI-Tools stehen und MitarbeiterInnen im Vertrieb die Arbeit erleichtern, Abläufe optimieren und Aufgaben abnehmen, die vielleicht nicht so gerne erledigt werden.
Digitalisierung im B2B-Vertrieb: Fakten & Trends der digitalen Transformation
Fakten und Trends zur digitalen Transformation im B2B-Bereich.
Wenn Sie einen Business-to-Business-Hersteller oder -Distributor leiten, wissen Sie es bereits: Der Vertrieb erlebt derzeit weltweit einen massiven Wandel.
Die Weiterentwicklung der Technologien der künstlichen Intelligenz in den letzten fünf Jahren eröffnet produzierenden Unternehmen und Distributoren ein neues, spannendes Potenzial.
Laut McKinsey verfügen Unternehmen nun über eine Reihe leistungsstarker technologischer Tools, die bei richtiger Umsetzung in der Lage sind, zukünftiges Wachstum zu gewährleisten:
Fünf Fehler bei der Einführung von neuen Technologien (KI) im Vertrieb
Neue Technologien für den B2B-Vertrieb einzuführen, ist nicht immer einfach. In diesem Beitrag erfahren Sie, welche Fehler Sie dabei vermeiden sollten.
Joachim Meyn hat langjährige Erfahrung im B2B-Vertrieb und dabei viele Projekte im Bereich CRM-Implementierung geleitet. Die folgenden fünf Fehler bei der Einführung neuer Technologien basieren auf seinen Erfahrungen.
Dieser Beitrag ist eng verknüpft mit meinem Artikel über die Akzeptanz neuer Technologien im Vertrieb.
Tatsächlich gilt dieser Artikel nicht nur für die Einführung neuer Technologien im Vertrieb, sondern kann auch auf die Einführung umfangreicher Neuerungen oder Umstrukturierungen in allen Abteilungen übertragen werden. Bei vielen Firmen laufen solche Prozesse recht reibungslos ab, bei anderen hakt es an allen Ecken und Widerstände formieren sich überall.
Ist Dynamische Preissetzung im B2B-Großhandel finanzierbar?
Marktführer im Bereich B2B-Großhandel investieren viele Ressourcen und Fachkräfte in fortschrittliche KI-Technologien, um ihre Preise dynamisch zu setzen. Wie können mittelständische Großhandelsunternehmen ebenfalls von dynamischer Preissetzung profitieren?
Eine Optimierung der Preissetzung im B2B-Großhandel ist ein großes Thema. Kein Wunder, denn die Preissetzung hat einen großen Hebel auf die Marge. Im Privaten haben wir alle schon Erfahrungen mit Dynamic Pricing gemacht. Zum Beispiel verändert Amazon zu Spitzenzeiten manche Produktpreise bis zu 70-mal pro Woche.
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Humanoide Roboter - ein Segen oder ein Fluch?
Sophia, der erste humanoide Roboter, der die Staatsbürgerschaft eines Landes erhält - wer ist der nächste?
In letzter Zeit gab es viele Diskussionen über humanoide Roboter und die Frage, ob sie ein Segen oder ein Fluch für unsere Gesellschaft sind. Humanoide Roboter helfen den Menschen bei komplexen Aufgaben, die für uns sonst nur schwer zu bewältigen wären.
Es gibt jedoch auch Spekulationen über diese Roboter und darüber, ob sie zu weit fortgeschritten sind und den Menschen zum Beispiel am Arbeitsplatz ersetzen könnten. Bekannte Szenarien aus dem Science-Fiction Genre zeigen eine sehr extreme zukünftige Realität, in der die Roboter das ultimative Ende der Menschheit bedeuten können. Die Frage ist, wie viel davon könnte wahr werden?
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Kontinuität versus Wandel – Der „Seil-Effekt“ im B2B-Vertrieb
Viele sprechen von einem Wandel oder gar einer Transformation des Business-zu-Business Vertriebs, doch einiges wird auch in Zukunft gleichbleiben.
Ich möchte in diesem Beitrag beide Seiten betrachten und eine Antwort auf die Frage finden: Was bleibt besser so wie es ist und wo war früher nicht alles besser?
Auch ich habe meine Informationen zu diesem Beitrag aus Artikeln mit Namen wie „Die Turbo Transformation“ oder „Die nächste Stufe: B2B-Vertrieb 4.0“, denn natürlich ist es spannender darüber zu schreiben was sich radikal ändert als darüber, was so bleibt wie es schon vor Jahrzehnten war. Doch gerade in Zeiten eines so starken Wandels, sollten wir uns auch darüber Gedanken machen, was wohl auch in zehn, oder sogar 50 Jahren so bleiben wird, wie es gerade ist.
Der Denkanstoß zu diesem Thema kam tatsächlich von dem erfolgreichen deutschen Podcast „Gemischtes Hack“. In einer der aktuelleren Folgen sprechen die beiden Moderatoren Felix Lobrecht und Tommi Schmitt über den von ihnen betitelten „Seil-Effekt“. Mit dieser Umschreibung sind Gegenstände, Methoden oder Praktiken gemeint, wie eben das Seil, das bereits seit tausenden von Jahren verwendet wird und wohl auch noch in den nächsten Jahrzehnten keinen gefährlichen Substituenten finden wird.
Nun schauen wir uns näher an, welche Bereiche des Vertriebs sich tatsächlich im Umbruch befinden und was eben diese beständigen Seile des Vertriebs sein werden.
Künstliche Intelligenz bei einem Baumaschinenunternehmen
Die Technologie der künstlichen Intelligenz kann in einer Vielzahl von Bereichen eingesetzt werden. In diesem Artikel erfahren Sie, wie KI einem Baumaschinenunternehmen hilft.
In diesem Blog habe ich schon einige Beiträge zum Thema Künstliche Intelligenz (KI) im Vertrieb verfasst. Einfach ein faszinierendes Thema für einen alten Vertriebshasen wie mich, der sowohl mit mehreren verschiedenen CRM-Systemen gearbeitet hat als auch KI-Systeme verkauft hat.
Für jemanden aus dem Vertrieb ist insbesondere der Bereich Predictive Analytics interessant - eine Künstliche Intelligenz ist in der Lage Verkaufschancen vorherzusagen. Deshalb berichte ich im Folgenden von einem konkreten Fallbeispiel.
Vier Situationen, in denen Sie kein Maschinelles Lernen nutzen sollten.
Maschinelles Lernen (ML) ist eine großartige Technologie. Doch muss sie wirklich immer zum Einsatz kommen? In diesem Beitrag geht es um vier Situationen, bei denen Sie kein maschinelles Lernen verwenden sollten.
Es gibt (zu Recht) einen großen Hype um künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (ML). Wie gesagt, daraus entstehen großartige Technologien und Anwendungsfälle. Auch in unseren Blogartikeln finden Sie viele Beispiele, die maschinelles Lernen nutzen. Doch in welchen Situationen ist kein maschinelles Lernen nötig?
Denken Sie dran, es gibt immer Ausnahmen für die kommenden Beispiele. Allerdings wird Ihr KI-Projekt vermutlich fünfmal schwieriger, wenn diese Beispiele zutreffen.
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Customer Lifetime Value vorhersagen: Warum Sie keine externen Daten verwenden sollten
Es gibt zwei Arten von historischen Daten für Analysen und Verkaufsprognosen: interne und externe Daten. Wie finden Sie heraus, welche Sie wählen sollen?
Die Erstellung einer Prognose erfordert immer eine Planung unter unsicheren Bedingungen. Erfolgreiche Vertriebsleiter planen und führen eine genaue Umsatzprognose mit Hilfe von Daten durch. Ein aggregierter, präziser Vertriebsplan sollte die Prognose der individuellen Kundenlebensdauer (EN: Customer Lifetime Value (CLV)) berücksichtigen.
Es gibt verschiedene Datenquellen, die Führungskräfte zur Umsatzprognose verwenden können. Einige schwören eher auf interne, andere auf externe Faktoren.
Reale Anwendungen des Maschinellen Lernens
Erfahren Sie hier von vier realen Anwendungen des maschinellen Lernens.
Wenn Sie in ein neues Land reisen, mussten Sie da schon einmal ein Wort schnell übersetzen? Oder wie sieht es mit automatischen Antworten auf E-Mails, bspw. Gmail-Funktionen passend zum Kontext, aus? Haben Sie schon gemerkt, dass es da Empfehlungen für mögliche Antworten gibt?
Bei den oben genannten Beispielen kommt maschinelles Lernen zum Einsatz. Von computergesteuerten Übersetzern über E-Mail-Empfehlungen und Filmvorschlägen auf Netflix bis hin zu autonomen Autos. All dies ist durch maschinelles Lernen möglich. Aber was ist maschinelles Lernen?
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