Projektvorstellung
Vertriebs-Ampel: Auftragsanfragen
für den Vertrieb priorisieren
Besonders für Unternehmen mit beratungsintensiven Produkten
oder Dienstleistungen lohnt sich die Priorisierung der Anfragen für den Vertrieb. Bei unserem Kunden Brack Wintergarten konnten wir dadurch die eingehenden Anfragen anhand eines Ampelsystems direkt priorisieren und die potentiellen Kunden für den Vertrieb vorsortieren.
Durch das frühe Auswählen der vielversprechendsten Kundenanfragen wird der Fokus auf die Beratung von Kunden gelegt, die wahrscheinlich kaufen werden. Dieser Prozess ermöglicht eine Verbesserung des Kundenerlebnisses entlang der gesamten Customer Journey, da qualifizierte Leads intensiver beraten werden.
Status:
Produktivsystem
Branche:
Handwerk
Kategorie:
Vertriebsprognose
Die Ziele:
- Optimierung des Kundenerlebnisses
- Bessere Ressourcenplanung
beim Vertriebsprozess - Steigerung des Umsatzes pro Kunde
- Analyse der Kundenanfragen
- Priorisierung der Anfragen
Die Lösung:
Jede Anfrage wird anhand eines Ampelsystems nach Abschlusswahrscheinlichkeit sortiert und nutzerfreundlich für
den Vertrieb dargestellt. Zur Priorisierung wurde ein KI-Modell
mit historischen Daten trainiert, die Brack Wintergarten
seit vielen Jahren bei jeder Kundenanfrage erfasst. Durch die Einführung der Vertriebs-Ampel konnte unser Kunde Brack die Vertriebskosten deutlich reduzieren und gleichzeitig höher qualifizierte Kunden gewinnen und dadurch seinen Umsatz steigern.
Vertriebs-Ampel: Operativer Ablauf
Die Umsetzung:
Die Umsetzung:
Zunächst wurden die Vertriebsdaten, die von Brack Wintergarten in der Vergangenheit erfasst wurden, einmalig exportiert und analysiert. Diese Daten beantworten unter anderem folgende Fragen: Wie sind die Kunden auf das Unternehmen aufmerksam geworden? Bis wann wollen sie ihr Projekt realisieren? Hat der Kunde noch andere Angebote vorliegen? Kam bei den Anfragen jeweils ein Auftrag zustande oder nicht? Durch diese Erkenntnisse wurde ein erstes KI-Modell trainiert, das aufgrund verschiedener Faktoren eine Auftragsprognose erstellt. Daraufhin wurden die Vorhersagen manuell evaluiert.
Nach der erfolgreichen Auswertung der ersten KI-Prognosen wurde die bestehende Systemlandschaft geprüft, um festzustellen, wie die Vorhersagen in den Arbeitsprozess integriert werden können. Abschließend wurde das Modell mit Hilfe einer leichtgewichtigen Cloud-Architektur in Betrieb genommen und an die Schnittstellen angebunden.
Das Vertriebsteam von Brack Wintergarten benötigt für die Verwendung der Vertriebs-Ampel kein IT-Wissen, da die Analyse automatisiert im Hintergrund läuft. Der Vertrieb kann sich voll und ganz auf die eingehenden Anfragen konzentrieren und diese anhand der Ampelfarben priorisieren und vorhandene Ressourcen für potentielle Kunden bündeln.
Ausblick:
Die Modellvorhersagen werden durchgehend überwacht und mit den tatsächlichen Werten verglichen, um frühzeitig Abweichungen bei der Modell-Performance zu erkennen. Um Veränderungen im Kundenverhalten durch verschiedene Einflüsse zu berücksichtigen, empfiehlt sich ein regelmäßiges Nachtraining des KI-Modells mit aktuellen Daten.
Was zeichnet uns aus?
Was zeichnet uns aus?
INDIVIDUELLE
KI-ENTWICKLUNG
HOCHQUALIFIZIERTE
KI-EXPERTEN
EFFIZIENTE
KI-ENTWICKLUNG
LEIDENSCHAFT UND QUALITÄT
HERVORRAGENDE
REFERENZEN
OPTIMIERTE CODE-ENTWICKLUNG
KI oder NIE - So gelingt Ihnen jetzt der Einstieg in die Künstliche Intelligenz
In der März-Ausgabe des Magazins „impulse – Netzwerk und Know-how für Unternehmer“ wurde mit der Titelstory „KI oder NIE – So gelingt Ihnen jetzt der Einstieg in die Künstliche Intelligenz das Thema KI für Unternehmer behandelt. Von den insgesamt sechs interviewten Unternehmern zählen gleich zwei zu unseren Kunden. Die Erfolgsgeschichten von Matthias Brack von Brack Wintergärten und Daniel Wegmann von Schätz finden Sie auf der verlinkten Seite. Das vollständige Magazin gibt es bei impulse für Mitglieder in voller Länge.
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