Was ist Machine Learning (und wie wird es den Vertrieb revolutionieren)?

Bei Machine Learning handelt es sich um eine Form der Künstlichen Intelligenz (KI), mit der Sie dank besserer Automatisierungen, Prognosen und Einblicken beinahe jeden Unternehmensprozess optimieren können.

Sie können Machine Learning einsetzen, um Ihre Kunden besser zu verstehen, effektivere Marketingkampagnen umzusetzen und die Vertriebsprozesse zu verbessern – aber um KI optimal zu nutzen, müssen Sie verstehen, wie sie funktioniert.

Was also ist Machine Learning?

In diesem Artikel entmystifizieren wir maschinelles Lernen und erklären, wie Sie es zur Optimierung Ihrer Vertriebsprozesse nutzen können.

Was ist Machine Learning?

Machine Learning (ML) ermöglicht es einem Computer-System, eigenständig zu lernen und sich zu verbessern, ohne dass Sie es für eine bestimmte Aufgabe programmieren müssen. Es wird oft verwendet, um Programme zu entwickeln, die basierend auf Schlüsselinformationen wichtige Entscheidungen oder Prognosen treffen können.

Stellen Sie sich vor, Sie haben eine große CRM-Datenbank und wollen wissen, welche Kunden am ehesten ein neues Produkt kaufen werden. Ein Machine-Learning-Algorithmus kann Ihre Kundendaten analysieren (wie etwa vergangene Käufe, Suchverlauf etc.), um Kaufmuster zu erkennen.

Basierend auf diesen Mustern sagt es dann voraus, welche Kunden am ehesten kaufen werden. Im Laufe der Zeit, wenn Kunden kaufen oder nicht kaufen, lernt das System und verbessert die Prognosen noch weiter.

Definition: Künstliche Intelligenz vs. Deep Learning vs. Machine Learning

KI, Machine Learning und Deep Learning sind drei eng verbundene Data-Science-Konzepte, die Leute oft durcheinanderbringen.

KI ist der Oberbegriff, unter den sowohl Machine Learning als auch Deep Learning fallen. Es ist ein breites Konzept, dem viele Softwarearten zugerechnet werden, deren Funktionsweise menschlicher Entscheidungsfindung ähnelt.

Ein Beispiel für KI: Hierunter fallen z. B. KI-getriebene Chatbots, die Fragen verstehen und passende Antworten geben können.

Machine Learning ist eine Form von KI, die Algorithmen nutzt, um durch stetige Erfahrung bei bestimmten Aufgaben dazu zu lernen und sich zu verbessern.

Beispiel für Machine Learning: Software Developer können Machine Learning nutzen, um einen Chatbot so zu trainieren, dass er die menschliche Sprache besser versteht.

Deep Learning ist eine bestimmte Art des Machine Learning, die komplexe, vielschichtige Algorithmen (sogenannte Neural Networks) nutzt, um den Lernprozess des menschlichen Gehirns zu imitieren. Der Hauptunterschied zwischen Machine Learning und Deep Learning ist, dass Deep Machine-Learning-Algorithmen viel größere Datenmengen und viel weniger menschlichen Input benötigen.

Beispiel für Deep Learning: Einige Deep Learning Modelle können verschiedene Arten von Kunden und Kontext verstehen. Diese können dem Chatbot dabei helfen, die Bedeutung jedes Satzes zu verstehen und seine Antworten so anzupassen, dass Sie für zufriedene Kunden sorgen.

Eine weitere Verwendung von Deep Learning durch Data Scientists ist die Analyse der Kundenstimmung anhand von Bewertungen und Social Media. So erhalten Sie Kenntnisse über den Stand Ihrer Marke bei Kunden. Diese Methode wird auch oft bei der Ermittlung von Betrugsfällen eingesetzt.

Auch Computer Vision ist eine Anwendungsform des Deep Learning, die KI dabei hilft, Bilder und Videos zu verstehen. Selbstfahrende Fahrzeuge nutzen Computer Vision, um Objekte und Passanten zu erkennen.

Die drei Konzepte im Überblick:

Wie funktioniert Machine Learning?

Beim traditionellen Programmieren folgt ein Computer-System Anweisungen (einem Algorithmus) und übt eine bestimmte Aufgabe aus. Bei Machine Learning geben Sie dem System einen Satz Trainingsdaten sowie ein gewünschtes Ergebnis oder eine Aufgabe, die es zu erledigen gilt. Es findet dann selbst heraus, was zu tun ist und verbessert sich im Laufe der Zeit bei der Erledigung dieser Aufgabe.

Stellen Sie sich zum Beispiel vor, Sie wollen ein Bilderkennungsprogramm erstellen, das Hunde auf Bildern erkennen kann. Beim traditionellen Programmieren würden Sie der Software sagen, worauf sie achten soll: Vier Beine, zwei Ohren usw. Beim Machine Learning lernt sie allein, die Hunde zu identifizieren.

Wenn der Algorithmus gut darin geworden ist, die Hunde im ersten Datensatz zu identifizieren, können Sie ihm willkürliche Datensätze neuer Bilder zeigen. Wenn das Training erfolgreich war, sollte er nun auch Hunde auf Bildern identifizieren können, die er zuvor nicht gesehen hat.

Um dies zu erreichen, sind vier Hauptschritte nötig.

Schritt 1: Daten sammeln

Der erste Schritt besteht darin, Daten zu sammeln und vorzubereiten, mit denen Sie das Machine-Learning-Modell trainieren können. Diese Daten können eine beliebige Form haben, wie etwa Bilder, Statistiken, Posts (ehemals Tweets) und so weiter, abhängig davon, was Sie erreichen wollen.

Die Daten müssen für die Aufgabe relevant und so vorbereitet sein, dass das Machine-Learning-Programm sie verstehen kann (sogenanntes Preprocessing oder auch Datenvorverarbeitung). Wenn Sie ein Tool zur Identifizierung von Hunden entwickeln, müssen Sie das Modell mit vielen Bildern versorgen, einige davon mit Hunden und einige ohne Hunde.

Sie müssen die Daten außerdem für das Modell, das Sie nutzen, in der korrekten Tabelle oder Datenbank formatieren. Sie sollten Ihre Daten aufräumen – alle Duplikate entfernen, Fehler korrigieren und die Daten an die Anforderungen des Modells anpassen.

Mit diesem Schritt stellen Sie sicher, dass Ihr Machine-Learning-Modell die Aufgabe verstehen und die Daten korrekt interpretieren kann. Ohne Vorbereitung der Daten produziert das Modell möglicherweise falsche Ergebnisse.

Wenn Sie ihm zum Beispiel falsch gelabelte Bilder von Katzen geben, sodass Ihr Modell nun denkt, es wären Hunde, wird es sich selbst darauf trainieren, die falschen Bilder zu identifizieren.

Falsche Prognosen können ernsthafte Konsequenzen haben, besonders wenn Sie den Algorithmus nutzen, um vertrauliche Gesundheitsinformationen oder sensible Vertriebsdaten zu analysieren. Darüber hinaus muss ein schlecht trainierter Algorithmus neu trainiert und getestet werden, was die Gesamtkosten erhöht.

Schritt 2: Wahl des Modells

Nach der Vorbereitung müssen Sie das richtige Machine-Learning-Modell für die anstehende Aufgabe auswählen.

Nehmen Sie sich Zeit für die Recherche zu jedem Modell. Alle verwenden verschiedene Algorithmen, um verschiedene Probleme auf verschiedene Arten zu lösen. Es ist außerdem wichtig, in Betracht zu ziehen, wie komplex jedes Modell ist und wie viel Rechenleistung für seine Bearbeitung notwendig ist. Komplexe Modelle benötigen oft mehr Trainingszeit, Rechenleistung und Datenspeicher, was die Entwicklungskosten erhöht.

Wenn Sie möchten, dass das Modell Ihre Daten klassifiziert und labelt, ist ein Linear Regression Modell vielleicht die passende Wahl. Wenn Sie hingegen verschiedene Datentypen gruppieren wollen, dann können Sie auf ein k-Means-Modell zurückgreifen.

Weiter unten gehen wir bei den Unterschieden der Machine-Learning-Algorithmen genauer ins Detail.

Schritt 3: Training

Nachdem Sie ein passendes Modell ausgewählt haben, müssen Sie es mit den vorbereiteten Daten trainieren. In diesem Schritt lernt das Modell, wie es Ihre Input-Daten für das gewünschte Ergebnis nutzen muss.

Zunächst wird das Modell die Parameter willkürlich anpassen. Basierend auf diesen zufälligen Parametern trifft es eine Vorhersage und vergleicht diese dann mit dem tatsächlichen Ergebnis. Sollte es einen großen Unterschied zwischen Vorhersage und Ergebnis geben, dann ist dieses ungenau.

Im Fall unseres Beispiels zur Bilderkennung würde das Modell jedes Bild analysieren und zufällige Parameter basierend auf Pixel-Werten definieren.

So könnte es zum Beispiel entscheiden, dass der Prozentsatz an braunen Pixeln ein nützlicher Parameter ist und diesen dann zusammen mit Dutzenden oder Hunderten anderer Parameter anwenden, um vorherzusagen, welche Bilder Hunde sind.

Diese Vorhersagen werden dann mit dem echten Label („Hund“ oder „kein Hund“) verglichen. Danach werden die Parameter leicht angepasst, sodass sie genauer sind. Vielleicht wird der Prozentsatz einbezogener brauner Pixel diesmal kleiner sein.

Das Modell wird diesen Prozess hunderte Male wiederholen, bis seine Vorhersagen jedes Mal nahe am Ergebnis dran sind.

Schritt 4: Evaluation

Nach dem Training müssen Sie herausfinden, wie effektiv das Modell in einem Szenario in der echten Welt ist. Um dies zu tun, müssen Sie das Modell mit neuen Daten testen, die in der Trainingsphase nicht verwendet wurden. Sobald die Vorhersagen generiert wurden, können Sie Schlüsselmetriken nutzen, um zu messen, wie genau das Modell ist.

Hier ein Beispiel für Datenvalidierung. Nehmen Sie an, Sie haben ein Modell darauf trainiert, Bilder als „Hund“ und „kein Hund“ zu klassifizieren, dann können Sie die Leistung anhand folgender Metriken messen:

• Richtig positiv (Hundebilder, die korrekt als Bilder von Hunden gelabelt wurden)

• Falsch positiv (Bilder ohne Hund, die fälschlich als Bilder von Hunden gelabelt wurden)

• Richtig negativ (Bilder ohne Hund, die korrekt als Bilder ohne Hunde gelabelt wurden

• Falsch negativ (Hundebilder, die fälschlich als Bilder ohne Hunden gelabelt wurden)

Unterschiedliche Probleme erfordern unterschiedliche Metriken, es ist also entscheidend, solche zu wählen, die Ihre Aufgabe reflektieren.

Wenn das Modell gut arbeitet und Ihren Anforderungen entspricht, können Sie anfangen, es zu nutzen. Es ist allerdings wichtig, die Performance zu überwachen und auf Voreingenommenheit (Bias) und falsche Vorhersagen zu prüfen. Im Verlaufe der Zeit wird es möglicherweise aufgrund sich entwickelnder Datentrends weniger.

Was sind die drei Hauptarten des Machine Learning?

Es gibt dutzende Machine-Learning-Algorithmen und jede Art hat einzigartige Stärken und Schwächen. Dies sind die drei Hauptmethoden des Machine Learning:

1. Überwachtes Lernen (Supervised Machine Learning)

Bei einem Modell für überwachtes Lernen füttern Sie den Algorithmus sowohl mit einem gelabelten Datensatz als auch mit den korrekten Antworten. Es versucht dann immer wieder, die korrekte Antwort möglichst genau vorherzusagen und ändert seine Herangehensweise dabei jedes Mal.

Zunächst labeln Sie die Daten für das Modell. Wenn Sie einen Spam-Filter erstellen, bestehen Ihre gelabelten Daten aus Spam-Mails und normalen E-Mails. Das Modell übt dann den Spam im Datensatz zu identifizieren, bis es sehr gut darin ist.

Beispiele für Algorithmen aus der Kategorie überwachtes Lernen:

• Lineare Regression. Eine Lernmethode für Beziehungen in direkter Abhängigkeit (z. B. prognostizierte Immobilienpreise, die sich erhöhen, wenn die Zahl der Schlafzimmer steigt).

• Logistische Regression. Ein Modell für binäre Beziehungen (z. B. Antworten wie ja/nein oder wahr/falsch)

• Entscheidungsbaum. Eine Lernmethode, die anhand einfacher Entscheidungsregeln aus Dateifunktionen ähnlich einer Flowchart lernt, Vorhersagen zu treffen. So nutzen Random Forest Modelle zum Beispiel verschiedene Entscheidungsbäume für genauere Vorhersagen.

• Support Vector Machine (SVM). Ein Machine Learning Modell, das Daten in Klassen teilt.

2. Unüberwachtes Machine Learning

Beim unüberwachten Lernen erhält das Machine-Learning-System nur die Input-Daten. Es erhält keine korrekten Prognosen, mit denen es die Antworten abgleichen kann. Stattdessen ist es das Ziel dieser Art von Machine Learning Mustererkennung zu nutzen, um versteckte Trends in den Daten zu erkennen.

So entdeckt es zum Beispiel möglicherweise versteckte Muster oder Cluster von Daten, die ähnliche Eigenschaften haben. Sie könnten ihm einen Datensatz geben und eine Aufforderung wie „Was haben diese Profile gemeinsam?“ Das Programm findet dann Muster, für deren Entdeckung Menschen Stunden oder Tage gebraucht hätten.

So können Sie wertvolle Einblick erhalten, zum Beispiel in Bereiche wie Kundensegmentierung und Personalisierung.

Beispiele für unüberwachte Lernalgorithmen:

• k-Means-Algorithmus. Ein Cluster-Algorithmus, der verwandte Datenpunkte basierend auf ihrer Ähnlichkeit gruppiert.

• Hierarchische Cluster. Ein Modell, das verwandte Datenpunkte gruppiert, indem es die ähnlichsten Cluster kombiniert.

• Selbstorganisierende Karten (auch Kohonenkarten oder Kohonennetze). Ein Modell, das mit der sogenannten „Dimensionality Reduction“ eine visuelle Darstellung komplexer Daten liefert.

Hinweis: Darüber hinaus gibt es Modelle für „halb überwachtes Lernen“, die diese beiden Herangehensweisen kombinieren.

3. Bestärkendes Lernen (Reinforcement Learning)

Beim bestärkenden Lernen interagiert das Modell mit ungelabelten Daten, trifft Entscheidungen und lernt aus den Ergebnissen. Es erhält die korrekten Antworten nicht vorher. Stattdessen findet es die korrekten Antworten per Trial and Error.

Diese Modelle lernen durch Feedback. Alle guten Vorhersagen erhalten ein positives Signal und umgekehrt. Im Verlauf der Zeit findet es heraus, welche die beste Strategie zur Lösung der Aufgaben ist.

Unternehmen nutzen diese Algorithmen oft für Dynamic Pricing und Produktempfehlungen.

Beispiele für bestärkendes Lernen:

• Q-Lernen. Ein Modell, das basierend auf zukünftigen Belohnungen, die es möglicherweise erhalten wird, die besten Handlungsmöglichkeiten wählt.

• Policy gradients. Ein Modell, das lernt, „Entscheidungsregeln“ zu erstellen, die zu besseren Belohnungen führen.

• Deep-Q-Network. Ein Algorithmus, der Q-Learning mit Neural Networks verbindet, sodass das Modell optimale Strategien für komplexe Bedingungen erlernt.

Hinweis: Für jede Lernart gibt es dutzende unterschiedliche Algorithmen und es werden wöchentlich neue entwickelt, angepasst und veröffentlicht.

Wie wird Machine Learning im Vertrieb eingesetzt?

Dank Verbesserung in Informatik und KI steigt die Zahl der Machine Learning Anwendungen exponentiell an.

Hier finden Sie fünf Anwendungsfälle, die Ihnen zeigen, wie Machine Learning Ihre Vertriebsprozesse verbessern kann.

1. Genauere Vertriebsprognosen erstellen

Vertriebsprognosen sagen zukünftige Verkäufe basierend auf Vertriebsdaten der Vergangenheit vorher. Mit genauen Prognosen können Unternehmen die Nachfrage antizipieren, das Inventar managen und strategische Entscheidungen treffen.

Ohne Machine Learning müssen Unternehmen Vertriebsdaten manuell analysieren, dies braucht viel Zeit und Mühe.

Machine-Learning-Algorithmen können Vertriebsprognosen auf folgende Arten verbessern:

• Analyse historischer Daten. Machine-Learning-Algorithmen können enorme Mengen von Vertriebsdaten analysieren. So können sie Trends erkennen, die dem menschlichen Auge vielleicht entgangen wären.

• Externe Variablen. Machine-Learning-Modelle sind nicht auf historische Vertriebsdaten beschränkt. Sie können auch Wettervorhersagen, Marktindikatoren und mehr nutzen, um die Vorhersagen zu verbessern.

• Prognosen in Echtzeit. Machine-Learning-Algorithmen können Daten in Echtzeit adaptieren und helfen Ihnen so dabei, schnell auf Änderungen zu reagieren.

Stellen Sie sich ein fiktionales Unternehmen vor, das Sonnenbrillen verkauft. Vor der Einführung von Machine Learning nutzte es historische Datenpunkte und Trends, um Vertriebsprognosen zu erstellen. So verkauft es zum Beispiel gewöhnlich im Sommer mehr Sonnenbrillen.

Aber nun hat es in einen Machine-Learning-Algorithmus investiert und ihn mit vielfältigen Daten gefüttert. Zu diesen Informationen gehören Vertriebsdaten, Website Traffic, Social Media Trends, Wetterprognosen und ökonomische Indikatoren.

Dem Modell fällt vielleicht auf, dass die Zahl der Website-Besucher gestiegen ist und eine Hitzewelle ansteht. Es sieht voraus, dass die Nachfrage steigen wird und das Unternehmen erhöht das Inventar, um dieser Nachfrage gerecht zu werden.

Ebenso könnte das Modell einen Abfall der Verkäufe vorhersehen und das Unternehmen könnte eine Werbe-Kampagne per Mail starten, um dem entgegenzuwirken.

Hinweis: Pipedrive bietet einen KI-Vertriebsassistent, der Ihnen dabei hilft, mehr aus Ihren Daten zu machen. Er kann Sie dabei unterstützen, Ihre Vertriebsdaten zu analysieren, Machine-Learning-Algorithmen anzuwenden, um hilfreiche Einblicke zu gewinnen und bessere Entscheidungen zu treffen.

2. Lead Scoring automatisieren und verbessern

Lead-Qualifizierung ermöglicht Unternehmen, Leads gemäß Ihrer Kaufbereitschaft zu ranken. Es unterstützt Vertriebsmitarbeiter dabei, sich auf die Leads zu konzentrieren, die am ehesten konvertieren, sodass es leichter wird, Verkäufe abzuschließen.

Machine Learning kann auch durch die Erstellung von prognostizierenden Lead-Scoring-Algorithmen helfen. Durch die Analyse von erfolgreichen Conversions können sie ein Modell erstellen, das vorhersagt, wie wahrscheinlich es ist, dass ein Lead zu einem Kunden wird.

Solche Modelle können eine viel größere Bandbreite an Faktoren pro Sales-Lead analysieren. Dazu können u. a. demografische Faktoren, Verhaltensweisen und Marktdaten gehören, was zu genaueren Vorhersagen führt.

Manuelles Lead Scoring und Machine Learning im Vergleich:

• Manuelles Lead Scoring. Hier nutzen Sie traditionelle Scoring Methoden basierend auf Demografie und Handlungen der Leads. Sie wägen die Faktoren eigenhändig ab und vergeben einen Score an jeden Lead. Dieser Prozess beansprucht Zeit und ist nicht immer genau.

• Machine Learning Lead Scoring. Sie füttern Ihr Machine Learning Modell mit Sales Engagement Daten. Das Modell trainiert sich selbst darauf, Muster zu finden, die zeigen, ob die Lead-Conversion wahrscheinlich ist. Es entdeckt Einblicke und bewerte zukünftige Leads genauer.

Ein Machine-Learning-Algorithmus kann Einblicke aufdecken, die für einen Menschen fast unmöglich zu finden sind. So kann er zum Beispiel erkennen, dass die Wahrscheinlichkeit, dass ein kleines Tech-Unternehmen, das fünf Minuten auf Ihrer Preisseite verbringt, konvertiert fünf Mal höher ist als bei jemandem, der nur eine Minute darauf verbracht hat.

Das Modell kann sich fortlaufend anpassen und verbessert seine Lead-Scoring-Fähigkeiten, während mehr Daten eingehen. Machine Learning kann also dabei helfen, das Lead Scoring zu automatisieren, es genauer zu machen, den Vertriebsmitarbeitern Zeit zu sparen und die Conversions zu erhöhen.

3. Kundenpflege mit Conversational Chatbots

Ohne KI funktionieren Marketing-Chatbots regelbasiert, was bedeutet, dass Sie ihnen Antworten auf bestimmte Fragen im Voraus geben müssen. Sie haben Probleme mit komplexen Anfragen und können nicht aus Erfahrungen lernen.

So kann Machine Learning die Möglichkeiten von Chatbots verbessern:

• Natural Language Processing (NLP). Machine Learning Algorithmen helfen Chatbots dabei, die menschliche Sprache zu verstehen. Modelle mit besonders leistungsstarker Spracherkennung verstehen sogar Slang und mangelhafte Rechtschreibung, sodass der Chatbot auf mehr Fragen antworten kann.

• Kontextsensitivität. Machine Learning kann Chatbots dabei helfen, den Kontext eines Gesprächs zu verstehen. Wenn jemand fragt „Was kostet das?” nachdem ein bestimmtes Produkt besprochen wurde, weiß der Chatbot, dass sich die Frage auf den Preis des Produkts bezieht.

• Personalisierte Interaktionen. Chatbots erinnern sich an vorherige Interaktionen und geben personalisierte Antworten. Falls jemand zuvor ein anderes Problem hatte, könnte der Chatbot darauf zurückkommen, um sicherzustellen, dass es gelöst wurde.

• Sentimentanalyse. Manche Machine Learning Algorithmen können Emotionen in einem Text interpretieren (zum Beispiel, ob ein Kunde zufrieden oder frustriert ist). Mit dieser Information kann der Chatbot seine Antworten anpassen, um die Customer Experience zu verbessern.

Aber vor allem stellt Machine Learning sicher, dass Chatbots und virtuelle Assistenten (wie Siri und Alexa) aus jeder Interaktion lernen können. Wenn er jemandem nicht helfen kann, können immerhin zukünftige Gespräche verbessert werden.

4. Personalisierte Empfehlungen für Ihre Kunden

Recommendation Engines können Ihre Vorlieben vorhersagen und Inhalte empfehlen, die Ihnen wahrscheinlich gefallen. Unternehmen wie Netflix und Amazon nutzen diese Algorithmen, um basierend auf Gewohnheiten und dem Verlauf neue Sendungen und Produkte zu empfehlen.

Machine Learning kann hauptsächlich auf zwei Arten dabei helfen bessere, personalisierte Empfehlungen bereitzustellen:

• Content-basiertes Filtern. Der Algorithmus analysiert content-basierte Faktoren, um herauszufinden, was Sie mögen. So wird er zum Beispiel jemandem, der Science-Fiction und Fantasy Filme guckt, weitere Filme aus diesen Genres empfehlen.

• Collaborative-Filtering. Der Algorithmus prognostiziert die Interessen eines Nutzers, basierend auf den Interessen und Verhaltensweisen anderer Menschen. Wenn eine Gruppe von Personen, die ähnliche Dinge wie Sie geguckt haben, eine andere Sendung gesehen haben, dann wird diese Ihnen vielleicht empfohlen.

Viele System kombinieren diese beiden Herangehensweisen und ergänzen sie vielleicht sogar um weitere Einblicke, wie Demografie und Nutzer-Feedback.

Recommendation Engines werden immer genauer. Viele Unternehmen nutzen sie, um ihren Kunden relevante Inhalte, Produkte oder Dienstleistungen anzubieten.

Ein Bericht von Grand View Research geht sogar davon aus, dass der Markt für Recommendation Engines bis 2028 mehr als 17 Milliarden Dollar wert sein wird.

5. Effektivere Dynamic-Pricing-Strategien

Dynamic Pricing, auch bekannt als Surge Pricing, bedeutet, dass Unternehmen flexible Preise nutzen, die auf der Nachfrage des Markts in Echtzeit sowie anderen Faktoren beruhen.

Fahrdienst- bzw. Ride-Sharing-Anbieter wie Uber und Bolt nutzen Machine Learning für Dynamic Pricing in Zeiten, in denen die Nachfrage hoch ist. Fluggesellschaften, Hotels und E-Commerce-Plattformen verwenden Dynamic Pricing ebenfalls, um Preise in Echtzeit anzupassen, was oft zu höheren Profiten führt.

Machine Learning kann besonders auf zwei Arten beim Dynamic Pricing helfen:

• Modelle zur Preisoptimierung. Machine-Learning-Modelle können komplexe Muster und Ursache-Wirkung-Beziehungen verstehen. Diese Modelle können vorhersagen, wie Preisänderungen die Nachfrage in unterschiedlichen Punkten beeinflussen werden und helfen Unternehmen so, die Preise den herrschenden Trends entsprechend zu optimieren.

• Echtzeit-Pricing. Modelle ändern ihre Preise basierend auf Echtzeit-Faktoren wie Fluktuationen bei der Nachfrage. So kann es zum Beispiel sein, dass mehr Menschen nach Fahrten auf Apps von Fahrdienstanbietern suchen. Sie können auch die Preise von Mitbewerbern und das Inventar abgleichen und die Preise dementsprechend anpassen.

Ohne Machine Learning ist Dynamic Pricing schwer umsetzbar. Es würde einen Menschen zu viel Zeit kosten, die Daten zu analysieren und die erforderlichen Änderungen an den Preisen vorzunehmen.

Darüber hinaus ermöglichen es die Marketingfähigkeiten des Machine Learnings, die Preise in Echtzeit zu ändern, was bei traditionellen statischen Preisstrategien nicht möglich ist.

Andere Anwendungsfälle für Machine Learning im Vertrieb

Wir haben gerade einmal ein wenig an der Oberfläche gekratzt, wenn es darum geht, wie Machine-Learning-Projekte Ihre Vertriebsprozesse beschleunigen können.

Es geht über die Möglichkeiten dieses Artikels hinaus, weiter ins Detail zu gehen, aber dies sind einige weitere Möglichkeiten, die entwickelt wurden oder sich in Entwicklung befinden.

• Kunden in Schlüsselgruppen segmentieren

• Abwanderungsraten prognostizieren und die Gründe dafür finden

• Trends erkennen und die Analyse von Vertriebsdaten verbessern

• Möglichkeiten zum Verkauf zusätzlicher Produkte an Bestandskunden erkennen

• Die Höhe des Gesamtumsatzes durch einen Kunden berechnen

• Verbindungen zwischen verschiedenen Produkten erkennen und Produktpakete vorschlagen

• Vertriebsberichte und Dashboards automatisieren

• Betrugsfälle bei Vertriebstransaktionen aufspüren

• Durch Machine Learning die Vertriebsprognosen verbessern

Egal welchen Teil des Vertriebsprozesses Sie optimieren oder automatisieren wollen, es besteht eine hohe Wahrscheinlichkeit, dass jemand bereits ein Tool dafür entwickelt hat oder dass es bald verfügbar sein wird.

Abschließende Gedanken

Während sich die Möglichkeiten von Big Data und Künstlicher Intelligenz beständig erhöhen, wächst auch die Zahl der Anwendungsmöglichkeiten. Machine Learning hilft Ihnen bei der Vertriebsprognose, beim Gewinnen von wertvollen Erkenntnissen aus Kundendaten, bei der Implementierung von Echtzeit-Preisstrategien und mehr – die Möglichkeiten sind beinahe endlos.

Die Integration von Machine Learning Tools in die Workflows von Vertrieb und Marketing bietet eine effektive Möglichkeit, die Verkäufe zu erhöhen, die Kundenbeziehungen zu verbessern und Ihren ROI massiv zu steigern.