Derzeit wird die KI für Vertriebsteams auf eine bestimmte Art von Verkäufern zugeschnitten – nämlich auf solche mit einem überschaubaren Produktkatalog, „Digital-First“-Käufern und ausreichend Zeit zwischen den Interaktionen mit den Käufern. In diesem Umfeld sind Konversationsintelligenz, Lead-Scoring und prädiktive Analysen tatsächlich von großem Nutzen.
Aber das ist nicht die Welt, in der viele Verkäufer leben.
Ich habe meine Karriere als Kundenbetreuer im Vertrieb für die Fertigungsindustrie begonnen, wo ich Produkte wie Grafikchips und einige der ersten PCs verkauft habe. Seitdem habe ich mit vielen anderen Unternehmen zusammengearbeitet, die ebenfalls greifbare Produkte verkaufen: Hersteller medizinischer Geräte, Konsumgüterriesen, Getränkehändler und Industriezulieferer. Ihre Realität hat nichts mit einem typischen SaaS-Vertriebsprozess zu tun. Und die Kluft zwischen dem, was KI ihnen verspricht, und dem, was sie tatsächlich leistet, wird immer größer.
Der Verkauf komplexer physischer Produkte ist nicht einfach
Diese Unternehmen verkaufen nicht vier Artikel mit einer übersichtlichen Vergleichstabelle der Funktionen. Sie verwalten Tausende von Artikeln mit feinen Unterschieden zwischen den einzelnen Modellen. Ihre Kataloge ändern sich ständig – neue technische Daten, neue Konfigurationen, neue wettbewerbsfähige Preise. Und die Verkaufszyklen variieren stark.
Das eine Unternehmen schließt vielleicht schnell einen Vertrag über den Verkauf von Zutaten an eine lokale Bäckerei ab. Ein anderes verwaltet einen mehrjährigen Vertrag über Investitionsgüter, der mit Dienstleistungen verbunden ist. Die Bandbreite ist enorm, und die Fehlertoleranz ist dabei hauchdünn. Eine falsche Produktspezifikation, die Nichteinhaltung einer Compliance-Anforderung oder die falsche Angabe einer Zertifizierung führen nicht nur dazu, dass ein Geschäft ins Stocken gerät. In regulierten Branchen entstehen dadurch Haftungsrisiken.
Der Außendienst ist ein gnadenloses Umfeld
Diese Verkäufer sitzen nicht vor einem Laptop mit einem Terminkalender voller zweiter Chancen. Sie sind vor Ort im Einsatz: Sie besuchen Krankenhäuser, Fabriken und Baustellen. Sie müssen mit der begrenzten Aufmerksamkeit der Käufer umgehen, Preis und Mehrwert in nur wenigen Minuten vermitteln – und das oft ohne zuverlässige Internetverbindung, um Informationen abzurufen oder die Zentrale um Unterstützung zu bitten.
Sie sind durch Reisen und aufeinanderfolgende Besprechungen völlig überlastet. Sie müssen Serviceoptionen, Garantiebedingungen, Lieferfristen und die lokalen Gegebenheiten bei den Partnern unter einen Hut bringen. Und wenn die Besprechung endet, gibt es oft keine Möglichkeit, nachzufassen. Entweder man schließt den Deal sofort ab – oder eben nicht.
Ich habe mich kürzlich mit einem Vertriebsleiter eines Konsumgüterunternehmens unterhalten. Dessen Vertriebsmitarbeiter betreten Einzelhandelsgeschäfte und haben nur wenige Minuten Zeit, um einen Einkäufer davon zu überzeugen, dass ihre Mayonnaise eine bessere Regalplatzierung verdient als die eines Mitbewerbers. In dieser kurzen Zeitspanne müssen sie ihre Margen, ihren Aktionskalender und ihre Absatzdaten im Vergleich zu jeder anderen Marke kennen, die um denselben Platz konkurriert. Außerdem müssen sie einschätzen können, ob sie es mit einem Premium-Lebensmittelhändler zu tun haben, dem die Markengeschichte wichtig ist, oder mit einer Discounterkette, die ausschließlich über Absatzmengen und Preise sprechen will. Denn das sind völlig unterschiedliche Gespräche mit völlig unterschiedlichen Prioritäten.
Die Vielfalt der Käufer und Kaufverhalten bringt Herausforderungen mit sich
Doch dieser Vertreter aus der Konsumgüterbranche ist nur ein Beispiel. In allen Branchen, mit denen wir zusammenarbeiten, ist die Käuferszene ebenso vielfältig wie das Verkaufsumfeld. Manche Geschäfte durchlaufen regulierte Ausschreibungsverfahren, die Monate dauern. Andere sind schnelle Verträge, die sofort vor Ort unterzeichnet werden. Zu den Buying Center gehören technische Gutachter, Beschaffungsteams und Endnutzer – jeder benötigt zu unterschiedlichen Zeitpunkten unterschiedliche Informationen. Und in vielen Branchen bedeuten lokalisierte Käufernetzwerke, dass eine einzige schlechte Erfahrung nicht nur den Verlust eines einzelnen Kunden bedeutet, sondern sich auf den gesamten regionalen Markt auswirkt.
Wenn man vier Artikelnummern hat, ist KI so etwas wie ein Vitamin, das man gerne hat. Wenn man jedoch in dieser Welt tätig ist – mit Tausenden von Artikelnummern, risikoreichen Einsatzumgebungen und Einkäufern, die Präzision verlangen –, ist KI ein unverzichtbares Mittel gegen den Schmerz.
Wo die KI-Branche den falschen Weg einschlägt
Die meisten KI-Lösungen, die heute auf den Markt kommen, wurden nicht für diesen Anwendungsbereich entwickelt. Nicht, weil die Technologie nicht leistungsfähig genug wäre, sondern weil sie nicht auf Ihrem spezifischen Produktwissen, den Compliance-Vorschriften oder den tatsächlichen Gegebenheiten vor Ort basiert. Eine unrealistische Produktspezifikation oder eine nicht konforme Angabe hat Konsequenzen, die weit über bloße Unannehmlichkeiten hinausgehen – beschädigtes Vertrauen, regulatorische Risiken und der Verlust der Glaubwürdigkeit gegenüber einem gesamten Kunden.
Wenn das passiert, tun Verkäufer das, was ich zu Beginn meiner Karriere auch getan hätte: Sie verlieren das Vertrauen in die Tools. Sie überprüfen jedes Ergebnis manuell. Oder sie verzichten ganz auf deren Nutzung. Und die Effizienz, die die KI eigentlich bringen sollte, geht verloren.
Unterschiedliche Vertriebsrealitäten erfordern unterschiedliche KI-Lösungen
Stattdessen benötigen Außendienstmitarbeiter eine KI, die sich in Echtzeit in einem umfangreichen SKU-Katalog zurechtfindet – und genau die richtigen technischen Daten, Wettbewerbsvergleiche und Preise für das jeweilige Gespräch bereitstellt. Keine pauschale Empfehlung, sondern eine verifizierte, die alle aktuellen Produktänderungen berücksichtigt, sodass ein Verkäufer nie daran zweifeln muss, ob die von ihm weitergegebenen Informationen noch korrekt sind.
Außendienstmitarbeiter benötigen eine KI, die das Umfeld versteht, in dem sie tätig sind. Das bedeutet, dass sie dabei unterstützt werden müssen, sich auf einen Vormittag mit einem technischen Gutachter und einen Nachmittag mit einem Einkaufsleiter vorzubereiten und sich an den Kontext des jeweiligen Entscheidungsträgers anzupassen. Außendienstmitarbeiter haben nicht die Möglichkeit, sich nach jedem Besuch in Ruhe hinzusetzen, um Notizen zu machen. Die KI muss die nächsten Schritte im Hintergrund erfassen.
Außendienstmitarbeiter benötigen eine KI, die erkennt, dass eine regulierte Ausschreibung mit sechsmonatiger Laufzeit etwas völlig anderes ist als ein am selben Tag per Handschlag abgeschlossener Vertrag. Eine effektive, kontextbezogene KI darf keine pauschalen Antworten liefern, sondern muss den Inhalt, die Botschaften und die Compliance-Vorgaben entsprechend anpassen.
Und schließlich benötigen diese Außendienstmitarbeiter eine KI, die den gesamten Umfang dessen berücksichtigt, was tatsächlich verkauft wird – nicht nur das Produkt, sondern auch den Servicevertrag, die Garantie, den Lieferzeitplan und die Koordination mit Partnern. Das habe ich in jeder Vertriebsorganisation, die ich geleitet habe, aus erster Hand erlebt. Das Geschäft endet nicht mit der Unterschrift. Was danach geschieht, entscheidet darüber, ob man einen Kunden auf Lebenszeit gewinnt oder nur ein einmaliges Geschäft abschließt.
Warum Zuverlässigkeit die Grundlage für nützliche KI ist
Eine KI, die in dieser Welt – geprägt von hohem Druck, strengen Vorschriften und hohen Anforderungen – zum Einsatz kommt, kann nicht auf generischen Modellen basieren, bei denen die Umsatzverantwortlichen und ihre Außendienstmitarbeiter einfach auf das Beste hoffen. Sie muss:
- Verfügen Sie über fundierte, strukturierte, präzise und aktuelle Produktkenntnisse
- Das Verhalten der Verkäufer vor Ort widerspiegeln
- Compliance-Vorschriften, lokale Vorschriften und grenzüberschreitende Kontrollen sind bereits in die Grundstruktur integriert
Vertrauen ist kein „Zusatz“. Es ist die Grundlage, auf der alles andere aufbauen muss. Ohne Vertrauen bleibt die KI am Rande stehen – sie beobachtet, macht Vorschläge und fasst zusammen –, genießt jedoch nie genug Vertrauen, um in den entscheidenden Momenten eines Geschäftsabschlusses zu helfen.
Das ist kein Problem, das ein einzelnes Unternehmen von heute auf morgen lösen kann. Aber ich bin der Meinung, dass Umsatzverantwortliche von den Innovatoren der Branche einen Wandel einfordern müssen. Sie sollten nicht nur fragen: „Wie schnell können wir KI für Verkäufer bereitstellen?“, sondern: „Haben wir eine KI entwickelt, die zuverlässig genug für die Verkäufer ist, die sie am dringendsten benötigen?“
Wenn Sie mehr über die KI-Vision meines Teams erfahren möchten, lesen Sie einen aktuellen Artikel unseres VP of Global Revenue Enablement darüber, wie KI für Außendienstorganisationen zuverlässig und skalierbar gestaltet werden kann.
Häufig gestellte Fragen
Die meisten derzeit auf dem Markt erhältlichen KI-Lösungen für den Vertrieb wurden für ein ganz bestimmtes Szenario entwickelt – einen Verkäufer mit einem kleinen Produktkatalog, digital orientierten Käufern und viel Zeit zwischen den einzelnen Interaktionen. Außendienstmitarbeiter bewegen sich in einer völlig anderen Realität. Sie betreten Krankenhäuser, Fabriken und Einzelhandelsgeschäfte und haben nur wenige Minuten Zeit, um ihr Angebot zu präsentieren – oft ohne zuverlässige Internetverbindung. Sie müssen Tausende von Artikelnummern, komplexe Compliance-Anforderungen und Käufer bewältigen, die sofortige Präzision verlangen. Generische KI ist für diese Art von Druck einfach nicht ausgelegt.
Die Folgen gehen weit über eine geringfügige Unannehmlichkeit hinaus. Eine fehlerhafte Produktspezifikation, ein veralteter Preis oder eine nicht konforme Angabe können zu einer echten Haftungsgefahr führen – insbesondere in regulierten Branchen wie der Medizintechnik oder der Fertigungsindustrie. Dies untergräbt das Vertrauen des Käufers, birgt regulatorische Risiken und kann die Glaubwürdigkeit eines gesamten Kundenkontos oder einer ganzen Region zunichte machen. Und sobald Verkäufer einmal schlechte Erfahrungen mit den Ergebnissen der KI gemacht haben, verlieren sie jegliches Vertrauen in das Tool. Entweder überprüfen sie jede Antwort manuell oder verzichten ganz darauf – und die gesamte Effizienz, die die KI versprochen hat, geht verloren.
Außendienstmitarbeiter benötigen eine KI, die auf ihrem spezifischen, aktuellen Produktwissen basiert – und keine allgemeinen Empfehlungen. Das bedeutet, dass die KI in der Lage sein muss:
- In großen Katalogen in Echtzeit navigieren: Die passenden technischen Daten, Wettbewerbsvergleiche und Preise für genau das jeweilige Gespräch anzeigen.
- Anpassung an unterschiedliche Ansprechpartner und Gesprächssituationen: Man muss sich bewusst sein, dass ein morgendliches Treffen mit einem technischen Gutachter ganz andere Inhalte erfordert als ein Treffen am Nachmittag mit einem Beschaffungsleiter.
- Abwicklung des gesamten Geschäftsumfangs: Über das Produkt selbst hinaus werden auch Servicevereinbarungen, Garantien, Lieferfristen und die Koordination mit Partnern berücksichtigt.
Die Unterschiede sind enorm. SaaS-Anbieter arbeiten in der Regel mit einer überschaubaren Anzahl von Produkten, übersichtlichen Funktionsvergleichen und „Digital-First“-Kaufzyklen. Unternehmen, die physische Produkte verkaufen – beispielsweise Medizinprodukte, Industrieausrüstung oder Konsumgüter –, verwalten Tausende von Artikelnummern (SKUs) mit feinen Abweichungen zwischen den einzelnen Modellen. Ihre Kataloge ändern sich ständig aufgrund neuer Spezifikationen, Konfigurationen und wettbewerbsfähiger Preise. Die Verkaufszyklen reichen von schnellen Vertragsabschlüssen am selben Tag bis hin zu mehrjährigen, regulierten Ausschreibungen. Und die Fehlertoleranz ist hauchdünn, denn eine falsche Angabe zu einer Produktspezifikation verzögert nicht nur einen Geschäftsabschluss – in regulierten Branchen führt sie zu einer rechtlichen Haftung.
Hören Sie auf, mit der Frage „Wie schnell können wir KI für Verkäufer bereitstellen?“ zu beginnen, und fragen Sie stattdessen: „Haben wir eine KI entwickelt, die zuverlässig genug für die Verkäufer ist, die sie am dringendsten benötigen?“ Das bedeutet, eine KI zu fordern, die auf kontrollierten, präzisen und aktuellen Produktkenntnissen basiert, das tatsächliche Verhalten der Verkäufer in der Praxis widerspiegelt und in deren Fundament Compliance-Regeln, lokale Vorschriften und grenzüberschreitende Kontrollen integriert sind. Vertrauen ist kein nettes Zusatzfeature. Es ist die Grundlage, auf der alles andere aufbaut – und ohne sie bleibt die KI in den entscheidenden Momenten des Geschäftsgeschehens außen vor.
