Use Case – Künstliche Intelligenz in Sales und Marketing
Worum geht's?
Die Case Study zeigt, wie KI in Vertriebs- und Marketingprozessen eingesetzt werden kann, wenn vorhandene Projekt- und CRM-Daten sinnvoll genutzt werden. Beispiele sind die Bewertung von Ausschreibungen, das Finden passender Referenzen und die Erstellung kundenspezifischer Projekt- oder Mitarbeitendenprofile.
Was bringt es?
Vertriebsteams können schneller auf neue Anfragen reagieren und vorhandenes Wissen aus früheren Projekten gezielter nutzen. Gleichzeitig bleibt die fachliche Entscheidung beim Menschen, während die KI wiederkehrende Recherche-, Vergleichs- und Formulierungsarbeit übernimmt.
Was haben wir gelernt?
- Ein KI-Projekt sollte mit einem klaren Problem beginnen, bei dem Beschäftigte heute spürbar Zeit verlieren. Eine allgemeine Forderung nach „irgendetwas mit KI“ reicht nicht aus.
- Geschwindigkeit allein ist kein Nutzen. Ein schlechter Prozess wird nicht besser, nur weil KI ihn schneller ausführt; Qualität und wirtschaftliche Wirkung müssen mitbetrachtet werden.
- Die Qualität der Ergebnisse hängt direkt von der Datenbasis ab. Gut gepflegte CRM- und Projektdaten werden besonders wertvoll, wenn Beschäftigte aus vollständigen Eingaben unmittelbar nützliche Informationen zurückerhalten.
Wo kann man es einsetzen?
Geeignet sind Ausschreibungsbewertung, Go-/No-Go-Vorbereitung, Referenzsuche, Kundenansprache, Projektprofile und Mitarbeitendenprofile. Besonders interessant sind Prozesse, in denen historische Projekte, Angebote und Rollen bereits digital dokumentiert sind.
Der nächste Schritt
Eine wiederkehrende Vertriebsaufgabe mit guter Datenbasis auswählen, den heutigen Zeit- und Qualitätsaufwand messen und einen kleinen Prototyp entwickeln. Anschließend prüfen, ob Reaktionszeit, Relevanz und Ergebnisqualität tatsächlich besser werden.
Take-away
KI entfaltet im Vertrieb dann den größten Nutzen, wenn vorhandene CRM- und Projektdaten gezielt eingesetzt werden.
So lassen sich etwa Ausschreibungen bewerten, passende Referenzen finden und kundenspezifische Profile schneller erstellen.
KI sollte konkrete Zeitfresser und Qualitätsprobleme lösen – nicht einfach nur Prozesse beschleunigen.
Entscheidend sind ein klarer Anwendungsfall, messbarer wirtschaftlicher Nutzen und eine gute Datenbasis.
Der Mensch bleibt in der fachlichen Verantwortung.
KI kann Recherche-, Vergleichs- und Formulierungsarbeit übernehmen, während Qualitätssicherung, vertrauliche Informationen und die finale Entscheidung bei den Beschäftigten bleiben.