Künstliche Intelligenz für den B2B-Vertrieb - die neue Version der Qymatix Predictive Sales Software
Maximierung des Customer Lifetime Value durch automatisierte Cross-Selling-, Churn- und Pricing-Empfehlungen mit der Qymatix Predictive Sales Software.
Karlsruhe, 24.11.2022. Die Qymatix Solutions GmbH hilft Herstellern und Großhändlern seit 2013, den Customer Lifetime Value mit Hilfe von künstlicher Intelligenz und Predictive Sales Analytics zu steigern.
Die Qymatix Solutions GmbH bringt eine neue Version ihrer Predictive Sales Software (Software-as-a-Service) auf den Markt. Sie basiert auf den neuesten Erkenntnissen zu den Themen: Predictive Analytics für CRM-Systeme, Advanced ERP Data Mining und Machine Learning für präzise Vorhersagen. Zusammengefasst, ist in der neusten Version der Software die Benutzerfreundlichkeit deutlich optimiert und die Genauigkeit der Prognosemodelle für den B2B-Vertriebpräzisiert. Durch welche Features diese Optimierungen vorgenommen wurden, beschreibt das Qymatix-Entwicklungsteam folgendermaßen:
Die Kunst der Künstlichen Intelligenz im B2B Vertrieb
Das Mysterium der künstlichen Intelligenz: Wie genau können B2B-Firmen künstliche Intelligenz nutzen, um ihren Vertrieb zu unterstützen?
Die Einsatzmöglichkeiten von künstlicher Intelligenz (KI) sind sehr vielfältig. Nicht ohne Grund investieren Big Player wie Apple, Facebook, Google oder Samsung Milliarden für die Entwicklung neuer KI-Technologien.
Die Unternehmensberatung KPMG schätzt bis 2025 einen Anstieg der weltweiten KI Investitionen von zwölf Milliarden US-Doller (2018) auf 232 Milliarden.
Level up! Effizienz im Vertrieb – Wie KI die Abläufe im B2B-Vertrieb upgraded.
Vielleicht kennen Sie den Unterschied zwischen Effektivität und Effizienz. Aber berücksichtigen Sie ihn auch in Ihrem Arbeitsalltag im Vertrieb? In diesem Artikel zeige ich Ihnen, wie Sie Ihre Vertriebsprozesse von effektiv auf effizient upgraden, und damit vermeiden, in den nächsten Geschäftsjahren „Game Over“ zu gehen.
Vertriebsmitarbeiter*innen erreichen auch ohne technische Unterstützung oft ihr Ziel – den Verkauf eines, oder eines weiteren Produktes. Doch meist entstehen auf dem Weg dahin auch hohe Kosten. Zum Beispiel durch überflüssige Kontaktversuche, abwandernde Kunden, oder nicht ausgeschöpftes Preispotenzial.
Diese Tatsache liefert ein grandioses Beispiel für die Unterscheidung von Effektivität und Effizienz im Vertrieb.
Vertriebssteuerung mit KI: Warum Hyperautomation im Vertrieb unumgänglich wird.
Bis 2025 werden laut Gartner 75 % der B2B-Organisationen KI-gestützte Verkaufslösungen verwenden. Sind Sie auch dabei?
Es besteht reges Interesse an künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen speziell für die Vertriebssteuerung im B2B-Markt. Die Gartner „2021 CSO Priorities Pulse Umfrage“ zeigt, dass die Investitionen in KI-Analysen und -Technologien zunehmen.
Es ist bekannt, dass der steigende Wettbewerbsdruck, geringere Margen und die Mengen an Daten, die nicht richtig genutzt werden, wesentliche Treiber für eine Vertriebssteuerung mit KI sind. Doch es gibt noch weitere Faktoren, die dazu führen, dass Hyperautomation im Vertrieb unumgänglich wird.
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5 Wege wie KI und maschinelles Lernen den Vertrieb revolutionieren
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen revolutionieren den B2B-Vertrieb
Maschinelles Lernen (EN: Machine Learning) und künstliche Intelligenz (KI) im Vertrieb sind keine Zukunftsmusik. Laut Gartner werden bereits nächstes Jahr 30% aller B2B Unternehmen KI einsetzen, um mindestens einen ihrer Vertriebsprozesse zu erweitern.
Was ist überhaupt maschinelles Lernen?
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.
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.
Wie erreicht man die Akzeptanz neuer Technologien im Vertrieb?
Joachim Meyn arbeitete jahrelang im Vertrieb und berichtet hier von seinen Erfahrungen und Learnings über die Einführung und Akzeptanz von neuen Technologien in diesem Bereich.
Aus dem Titel könnte man jetzt ableiten, dass der Vertrieb ein Problem mit der Akzeptanz neuer Technologien hat. Aber, neue Technologien und Innovationen werden auch im Vertrieb nicht anders akzeptiert als in anderen Bereichen des Unternehmens.
Generell ist hierbei aber zu berücksichtigen, dass Deutschland – wie Österreich – im Allgemeinen zu den sogenannten „Late Adopters“ gehört, anders gesagt, neue Ideen und/oder Technologien/Innovation werden in der Regel langsamer und später übernommen als bspw. in den angelsächsischen Ländern; man kann auch nett sagen, „wenn das Ganze ausgereift ist“.
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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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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