Mit sogenannten Robotic Sales Solutions sollen Vertriebler nicht mehr vor einer Liste mit eintausend Kontakten sitzen müssen und sich das Hirn zermartern, wen sie denn als nächstes ansprechen. Die Programme helfen, den Blick der Verkäufer stets auf die vielversprechensten Kontakte zu richten und sorgen so für effiziente Arbeit und mehr Umsatz. Mitarbeiter braucht es jedoch weiterhin, denn zum Kundenbesuch rücken die Programme nicht aus.
Über alle Branchen hinweg fallen in Unternehmen schon wegen der Online-Kontaktkanäle immer größere Datenmengen in unterschiedlichen Systemen an. Die konsequente Nutzung dieser Daten böte die Chance, Prozesse in Marketing und Sales weitreichend zu optimieren und zu automatisieren. Etliche Firmen nutzen ihre Daten jedoch noch nicht auf diese Weise, weil sie den Sinn dahinter nicht verstehen. Ander wiederum haben das Potenzial in ihren Daten zwar erkannt, schrecken aber vor der Komplexität der neuen Prozesse zurück. Möchte ein Unternehmen die Abläufe in Marketing und Vertrieb digitalisieren und durch eine Robotic Sales Solutions unterstützen, gilt es drei Handlungsfelder zu adressieren:
Die Integration bestehender und neuer Systeme
Automatisierte Prozess-Steuerung
Quantitative Datenanalyse
Zuerst die Integration
Digitalisierung verlangt von Unternehmen, ihre Silo-Landschaften abzuschaffen. Für eine konsequente Digitalisierung und effektives Robotic Selling müssen die relevanten Daten zwischen den Systemen im Unternehmen synchronisiert werden, in der Regel bidirektional und in Echtzeit. Sofern diese Systeme über eine API oder eine alternative Anbindung verfügen, lassen sich die relevanten Daten zwischen den Systemen sogar beliebig synchronisieren. Auf diese Weise lassen sich beliebige Bestandssysteme miteinander integrieren: vom E-Mail-Marketing, ob mit Evalanche oder Mautic, bis hin zum CRM-System, ob dies SAP, Salesforce oder Microsoft Dynamics ist. Erst wenn ein Unternehmen einen Überblick gewinnt – über wirklich alle Daten aus allen Quellen, die ihm zur Verfügung stehen, schafft es die Basis für eine wirkungsvolle Digitalisierung und Automatisierung.
Gestalten und automatisieren
Mit der Integration etwa über APIs kann man sogar Legacy-Systemen neues Leben einhauchen – indem sie ihre Beschränkungen einfach überwindet. Während ein Unternehmen sich bei der Gestaltung seiner Prozesse in Marketing und Vertrieb bislang üblicherweise in den Grenzen der bestehenden Systeme bewegen musste, bietet eine Integration die Möglichkeit, diese vollständig neu zu denken. Dies und die Nutzung von Micro Services ermöglichen es, prinzipiell jeden gewünschten Prozess, den man etwa in einer Spezifikationssprache wie BPMN (Business Process Model and Notation) formuliert, auch umzusetzen. Diese automatisierten Prozesse können den Vorgang der Neukundenakquise in einem onlinebasierten Leadmanagement-Ablauf betreffen: von der Lead-Generierung über das Lead-Nurturing bis hin zur Übergabe des aussichtsreichen Sales-qualified Leads an den Vertrieb. Ebenso wertvoll kann es für ein Unternehmen sein, seine Bestandskunden oder Bestandskontakte zu veredeln, Verkaufswahrscheinlichkeiten zu berechnen und automatisch relevante Opportunities für den Vertrieb anzulegen. Auch die automatische Aktivierung von Nurture-Kampagnen für Bestandskunden mit hohem Cross- und Upselling-Potenzial ist denkbar. Dabei ist es in vielen Fällen sinnvoll, die neuen Robotic Sales Solutions eng mit den klassischen Vertriebsprozessen zu verzahnen.
Darstellung eines Lead-Qualifizierungs-Prozesses in der BPMN-Sprache ‚Business Process Modell and Notation‘. (Bild: Marini Systems GmbH)
Kreativität auf einem weißen Blatt
Die typischen K.O.-Kriterien für eine neue, innovative Prozessreise liegen für Unternehmen meist auf technischer Ebene. Eine Integration der IT-Systeme sorgt allerdings dafür, dass Marketing- und Vertriebsverantwortliche bei der Gestaltung ihrer Prozesse die Fesseln abstreifen können. Wer will, kann buchstäblich auf einem weißen Blatt Papier damit beginnen, einfach seinen Idealprozess aufzuzeichnen. 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 Systeme dabei letztlich ineinandergreifen, ist unerheblich. Ob dies nun Open Source-Lösungen oder 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 Prozess völlig neu gestaltet sein sollte, arbeitet der Vertriebler am Ende – falls gewünscht – weiter in seiner gewohnten Umgebung.
Wissenschaftliche Modelle
Ein Ziel von Robotic Selling besteht darin, den jeweils nächsten Kontakt des Vertriebsmitarbeiters auf den aussichtreichsten Kunden zu lenken. 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, Daten in Erkenntnisse verwandeln zu können. 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.
Die Intelligenz im Robotic Selling
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 Anruf 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. Zudem kann die Datenanalyse auch Erkenntnisse in Bereichen wie Kundenwertanalyse, Kundesegmentierung und Churn-Prevention bzw. Kündigungsscore offenlegen.
Die Vertriebler befähigen
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 verändert, mit denen der Vertriebsmitarbeiter arbeitet. Insgesamt machen die Programme den menschlichen Vertriebler nicht überflüssig – sie machen ihn erfolgreicher.
Manuel Marini ist Gründer und Geschäftsführer der Marini Systems GmbH.
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