AI Sales Agent – How to start: Einstieg mit Quick Wins & Business Value

Bis zu 40 Prozent mehr Conversions, stärkere Geschäftsbeziehungen und Kundenerlebnisse, die zum Umsatzhebel werden: Der AI Sales Agent bringt nicht nur mehr Geschwindigkeit und Qualität in Sales-Prozesse, sondern hebt weitreichende Business-Potenziale. Wie sich dieser Mehrwert in Zahlen ausdrückt und der Einstieg in die Welt der KI-Agenten mit Quick Wins gelingt, erfahren Sie im dritten Teil dieser Blog-Reihe. CX- und AI-Strategin Sarina Hermann erzählt, wie das KI-gestützte Lead-Management zum Wettbewerbsvorteil wird.

Effizientes Lead-Management – ein unterschätzter Umsatzhebel

Woran scheitern viele Unternehmen, wenn es darum geht, Leads in Opportunities zu verwandeln und als Kunden zu gewinnen?

Was vom ersten Kontaktpunkt bedacht werden muss: Bei der Lead-Bearbeitung und Geschäftsentwicklung geht es immer um Menschen und menschliche Reaktionen. Viele Unternehmen unterschätzen den Impact, den die Lead-Bearbeitung auf die künftige Geschäftsbeziehung und CX hat. Eine unbeantwortete Anfrage, ein verzögerter Rückruf oder eine unpersonalisierte Ansprache können Bad Vibes vermitteln, die für immer bleiben und der Beziehung nachhaltig schaden – wenn es überhaupt zu einer Conversion kommt. Ein Interessent kann sich allein wegen einer zu späten Rückmeldung für einen Konkurrenten entscheiden, der schneller, treffsicherer und persönlicher geantwortet hat.

Wer zu spät kommt: Verpasste Chancen für die Conversion

Warum ist die effiziente Lead-Qualifizierung nicht nur Ausgangspunkt für eine wertstiftende CX, sondern ein unterschätzter Umsatzhebel?

Statistisch gehen bis zu 30 Prozent aller Leads verloren, weil sie nicht rechtzeitig nachverfolgt werden. Das passiert besonders häufig nach Events und Messen, bei denen innerhalb kurzer Zeit viele Leads eingehen. Mit jedem Tag ohne Rückmeldung sinken die Chancen, aussichtsreiche Leads in Opportunities zu verwandeln und somit als Kunden zu gewinnen.

Heißt am Ende: Wer vielversprechenden Leads zu spät oder gar nicht nachgeht, verliert Umsatzpotenziale und gibt seinen Wettbewerbern den Vortritt.

Wie sich die datenbasierte Lead-Bearbeitung mit KI auszahlt

Wie kann KI dabei helfen, die CX vom ersten Kontaktpunkt an zu verbessern und Chancen zu nutzen?

Unser KI-Agent schafft eine datenbasierte, objektive Entscheidungsgrundlage für die Priorisierung, schnellere Nachverfolgung und gezieltere Ansprache. Genau diese Geschwindigkeit und Qualität in der Lead-Bearbeitung können den entscheidenden Unterschied machen, um Interessenten in Kunden zu verwandeln, sprich mehr Conversions und Closings zu erzielen. Auch wenn der AI Sales Agent vordergründig Prozesse in Marketing und Sales effizienter gestaltet, ist der nachgelagerte Business-Impact und Mehrwert für die Entwicklung von Kundenbeziehungen enorm – und sogar messbar.

Vom Benefit zum Business Value: Messbarer Vorsprung mit dem AI Sales Agent

Wie drückt sich der geschäftliche Mehrwert mit dem AI Sales Agent in Zahlen aus? 

Bei unserem ersten Use Case – dem KI-gestützten Lead-Scoring – ist nach unserer Hypothese möglich, die Conversion Rate um 40 Prozent zu steigern, also 40 Prozent bessere Chancen auf eine Umwandlung der Leads in Opportunities. Auf das Jahr hochgerechnet bedeutet das ein Plus der Konvertierungsrate um 1,6 Prozent.

Für welche Branchen, Organisationen oder Teams lohnt sich der Einsatz des AI Sales Agent besonders? 

Die Einsatzmöglichkeiten und Vorteile des KI-Agenten beschränken sich auf keine Industrie, Unternehmensgröße oder Geschäftsmodelle. Grundsätzlich ist das KI-System eine Bereicherung für alle Organisationen, die Vertriebsprozesse effizienter gestalten und digitale Potenziale im Lead-Handling erschließen möchten, um sich einen Wettbewerbsvorsprung zu verschaffen.

Besonders sinnvoll ist der KI-Agent im B2B-Kontext natürlich für Sales-Teams, die häufig mit einer großen Anzahl an Leads jonglieren und immer wieder vor der Herausforderung stehen, diese gezielt und schnell genug zu bearbeiten.

How to start: KI-Einstieg mit Quick Wins 

Wie können Unternehmen den AI Sales Agent in ihrer Organisation nutzen?  

Das Framework unseres KI-Agenten stellen wir seit kurzem unseren Kunden zur Verfügung – individuell angepasst und abgestimmt auf ihre Anforderungen. Der AI Sales Agent stellt dabei eine schnell einsatzfähige Einstiegslösung dar, mit dem Unternehmen ohne Hürden einen Fuß in die Welt der KI-Agenten setzen können. Für den reibungslosen Start führen wir gemeinsam mit den Stakeholdern einen strukturierten Entwicklungs- und Implementierungsprozess durch, bei dem wir in mehreren Phasen sicherstellen, dass das Framework den individuellen Anforderungen der Organisation entspricht.

Schritt für Schritt zum eigenen AI Sales Agent

Wie sieht dieser Implementierungsprozess konkret aus und wird der AI Sales Agent letztendlich implementiert?

Wir starten mit einem Scoping und der Spezifikation, wobei wir uns intensiv mit der Zieldefinition auseinandersetzen und klären, welchen Mehrwert die KI generieren soll. Daraus leiten wir Hypothesen ab, definieren KPIs zur Validierung und konkretisieren die Anforderungen an das KI-System. Am Ende dieser Phase können wir den Umfang des Minimum Viable Products (MVP) festlegen und eine Lösungsarchitektur ableiten, die schnell erste Ergebnisse hervorbringt.

In der zweiten Phase geht es an die Entwicklung und Implementierung des AI Sales Agents: Das Framework wird so konfiguriert, dass es den definierten Anforderungen entspricht, und an relevante Systeme angebunden, beispielsweise an das CRM, an Datenbanken oder andere Plattformen, über die die KI Informationen beziehen und ihre Ergebnisse ausspielen kann.

Zur Validierung der Hypothesen testen wir das System unter realistischen Bedingungen mit echten Leads und prüfen bei Performance-Analysen, ob es den gewünschten Nutzen bringt. Die Ergebnisse stellen wir abschließend in einer Ergebnispräsentation vor, diskutieren Optimierungspotenziale und stimmen gemeinsam ab, welche nächsten Schritte sinnvoll sind, um die Lösung weiter zu verbessern und maximalen Mehrwert zu erzielen.

Vom Kickstart zum erstem Use Case

Wie lange dauert es, bis ich mit dem AI Sales Agent erste KI-Anwendungen nutzen kann?  

Vom Kickoff-Workshop bis zur Ergebnispräsentation setzen wir circa vier Wochen an. Am Ende des Prozesses haben wir mindestens eine KI-Anwendung realisiert: die Automatisierung des Lead-Scorings. Damit können Unternehmen mit dem ersten erprobten Use Case loslegen, sich ausprobieren und daran anknüpfend benötigte Anwendungen erweitern. Das Ergebnis ist keine in Stein gemeißelte Lösung, sondern ein dynamisches Basis-Setup, das wir gemeinsam individuell weiterentwickeln und ausbauen können.

Mehr als KI-gestütztes Lead-Management: Agil starten, flexibel erweitern 

Wie könnte diese Weiterentwicklung des AI Sales Agents aussehen? 

Einmal implementiert, kann das Framework in nahezu alle Richtungen weitergedacht und angepasst werden: neue Funktionen, weitere Systemanbindungen oder zusätzliche KI-Agenten, die weitere Aufgaben übernehmen. Es ließen sich zum Beispiel personalisierte Briefings erstellen, die bei der Vorbereitung auf Beratungs- und Verkaufsgespräche unterstützen, oder automatisierte E-Mail-Kampagnen aufsetzen. Der iterative Ansatz eröffnet ein Potpourri an Möglichkeiten und Use Cases, die über den reinen Lead-Qualifizierungs- und Bearbeitungsprozess hinausgehen.

Mindset schlägt digitale Reife auf dem Weg zum KI-gestützten Vertrieb

Was sind die Minimalanforderungen oder technischen Voraussetzungen für den Start mit dem AI Sales Agent?  

Der Reifegrad der Systemlandschaft ist zu Beginn komplett nebensächlich. Heißt, es muss nicht schon alles zu 100 Prozent durchdigitalisiert sein. Im Grunde braucht es nur zwei Dinge: eine zentrale Datenquelle für eingehende Leads und eine Ausgabeplattform, auf der die Informationen der KI zusammenfließen. Beides kann zu Beginn auch eine einfache Excel-Tabelle sein, wenn noch kein kompatibles CRM-System vorhanden ist.

Wer bereits weiter ist, kann natürlich direkt an bestehende Systeme andocken und den AI Sales Agent tiefer integrieren. Letztendlich ist das Credo aber: Erstmal starten, ausprobieren und dann Schritt für Schritt optimieren. Viel wichtiger als technische Bedingungen sind deshalb das Mindset und eine offene Herangehensweise: Es geht darum, iterativ Erfahrungen zu sammeln und den Prozess kontinuierlich zu verbessern. Alle weiteren Voraussetzungen erarbeiten wir gemeinsam im Entwicklungs- und Implementierungsprozess.   

KI in der CX ist kein Selbstzweck, sondern Werkzeug und Puzzlestück eines großen Ganzen. Was es darüber hinaus braucht, um ganzheitliche wertstiftende Kundenerlebnisse zu schaffen, bringen wir Ihnen in Kürze mit unserem CX-Portfolio näher.

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