Herausforderungen bei der Steuerung von Verkaufschancen im B2B-Vertrieb

Im B2B-Vertrieb von beratungsintensiven Produkten & Lösungen geht die Vorhersage der Erfolgschancen mit zahlreichen kognitiven Verzerrungen einher. Das Bauchgefühl verfälscht das Bild der Verkaufssituation und führt oftmals zu Vertriebsaktivitäten, die nicht zielführend sind. Um den Verkaufsprozess proaktiv zu steuern, muss das Vertriebsteam ein möglichst objektives Bild von der aktuellen Verkaufssituation haben:

  • Wie ist meine Beziehung zu den Entscheider*innen und wie sieht der Entscheidungsprozess aus?
  • Wie gut können wir die Anforderungen und Vorstellungen des Interessenten erfüllen?
  • Wer ist der stärkste Wettbewerber und wie können wir gegen diesen gewinnen?

Für die Vorhersage der Erfolgswahrscheinlichkeit von Verkaufschancen müssen darüber hinaus die inhaltlich relevanten Erfolgsfaktoren bekannt sein.

Die Studie "Sales Forecast 4.0"

Mit der Studie „Sales Forecast 4.0“ konnten erstmals die Erfolgsfaktoren im beratungsintensiven B2B-Vertrieb empirisch ermittelt und auf Basis eines psychometrischen Kurzfragebogens valide und zuverlässig erfasst werden.

Bei einem psychometrischen Fragebogen handelt es sich um ein Befragungsverfahren aus der empirischen Psychologie bei dem gewährleistet wird, dass die Erfolgsfaktoren nach objektiven Gütekriterien gemessen werden.

Mehr Details zur Studie finden Sie hier.

Die drei Erfolgsfaktoren des Kurzfragebogens

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  1. Der Erfolgsfaktor Beziehung & Commitment spiegelt verschiedene Aspekte der Beziehung wider (7 Fragen).
  2. Die Wettbewerbsfähigkeit berücksichtigt die relative Stärke der Wettbewerber (5 Fragen).
  3. Der Erfolgsfaktor Anforderungen & Vorstellung zeigt, inwieweit die angebotene Lösung mit den Anforderungen übereinstimmt (4 Fragen).

Das KI-basierte Prognosemodell

Durch die zuverlässige Erfassung der Erfolgsfaktoren mit Hilfe des Fragebogens steht dem Prognosemodell eine einzigartige Datengrundlage mit einer großen Anzahl von Prognosen zur Verfügung.

Das KI-basierte Prognosemodell berücksichtigt zur Vorhersage der Erfolgswahrscheinlichkeit nur Informationen, die im Zusammenhang mit der Projekterfolg (Kaufentscheidung) stehen.

Unerwünschte Einflüsse, wie z. B. Erfolgsdruck, situative Effekte oder Stimmungen werden statistisch geglättet.

Objektiver Nachweis der Trefferquote

Um die Genauigkeit (Prognosegüte) der Vorhersagen beurteilen zu können, werden ROC (Receiver Operating Characteristics ) Kurven verwendet.

Der Vergleich des Prognosemodell mit dem Bauchgefühl ermöglicht einen objektiven Nachweis der verbesserten Prognosegüte und damit der Trefferquote.

Durch die einzigartige Kombination des psychometrischen Fragebogens mit dem KI-basierten Prognosemodell wird eine Trefferquote von 82% über alle Prognosen erreicht.

Wird der Zufall als Referenzwert genommen, bedeutet dies eine Steigerung von 77% gegenüber dem Bauchgefühl.

Effiziente Steuerung der Verkaufschancen mit wissenschaftlichen Methoden

Mit jeder durchgeführten Prognose erhalten die Verkäufer*innen ein realistisches Bild von der aktuellen Verkaufssituation. Anhand der bewerteten Erfolgsfaktoren werden die Problemfelder einer Verkaufschance auf einen Blick erkannt.

Die Prognosehistorie zeigt, an welcher Stelle die Erfolgsaussichten steigen, der Verkaufsprozess stagniert oder zu scheitern droht.

Erreicht die Erfolgswahrscheinlichkeit des KI-basierten Prognosemodells (AI-PROG) einen Wert von über 62%optimaler Trennwert laut ROC-Berechnungen gilt der erfolgreiche Abschluss der Verkaufschance als sichermit einer Wahrscheinlichkeit von 82%. Mehr zum Thema effiziente Steuerung von Verkaufschancen.

Opportunity Scoring: Priorisierung von Verkaufschancen mit CRM-Daten und KI

CRM-Systeme wie Microsoft Dynamics 365 Sales oder Salesforce unterstützen das Vertriebsteam dabei Verkaufschancen effizient zu verwalten. Für die Vorhersage einer potenziellen Kaufentscheidung spielen Informationen wie die dokumentierten Vertriebsaktivitäten, der zu erwartende Umsatz oder der Fortschritt im Verkaufsprozess jedoch nur eine unbedeutende Rolle.

Werden diese Daten mit einem geeignetem KI-Algorithmus wie z. B. Random Forest bearbeitet, können Verkaufschancen mit Hilfe einer Punktebewertung klassifiziert werden. In den meisten Fällen basiert diese Priorisierung auf zufälligen bzw. schwachen Korrelationen, da die KI keine bedeutungsvollen Muster finden kann. Lesen Sie hierzu unseren Block-Artikel: Kann eine KI das Verhalten bei komplexen Kaufentscheidungen vorhersagen?

Die Vorteile im Überblick

  • Durch die genauere Vorhersage der voraussichtlichen Umsätze erhält die Geschäftsführung mehr Planungssicherheit.
  • Die Vertriebsleitung kann die begrenzten Ressourcen optimal nutzen und bekommt mehr Kontrolle über den zu erwartenden Auftragseingang.
  • Das Vertriebsteam steuert seine Vertriebsaktivitäten anhand objektiver Erfolgsfaktoren.
  • Durch die Messung der Erfolgsfaktoren wird das Bauchgefühl transparent und nachvollziehbar.
  • Zur Steigerung der Erfolgswahrscheinlichkeit werden inhaltlich qualifizierte Handlungsoptionen vorgeschlagen.
  • Der gesamte Vertriebsprozess wird optimiert und die Erfolgsquote Ihrer Pipeline gesteigert.