KI-Tools verbessern das Sales-Forecasting, indem sie Daten analysieren, Trends erkennen und prädiktive Analysen nutzen, um die Genauigkeit zu erhöhen. Die Tools helfen kleinen und mittelständischen Unternehmen (KMU), fundierte Entscheidungen bezüglich bestehender Vertriebsprozesse und Umsatzpotenziale zu treffen.
Am Ende dieses Artikels wissen Sie, wie Sie KI für das Sales-Forecasting nutzen können. Sie werden außerdem erfahren, wie Sie KI in Ihren Forecasting-Prozess integrieren und die richtige KI-Software für Ihr KMU auswählen.
Was ist AI-Sales-Forecasting-Software?
KI-Software für Sales-Forecasting verwendet Machine-Learning-Algorithmen und Datenanalyse, um die zukünftige Vertriebsleistung vorherzusagen. Vertriebsleiter können diese Informationen nutzen, um hochwertige Leads zu identifizieren, die Abschlusswahrscheinlichkeit von Deals einzuschätzen und Vertriebsstrategien zu optimieren.
Hier einige Beispiele für verschiedene KI-Tools, die das Sales-Forecasting unterstützen:
Dear Lucy verwendet prädiktive Analysen, um KPIs zu überwachen, das Pipeline-Management zu verbessern und die Vertriebsleistung zu steigern. Diese Einblicke enthüllen Trends, prognostizieren Ergebnisse und identifizieren Chancen oder Risiken.
Decide AI misst die Datenqualität. Es überprüft Kundendaten auf Vollständigkeit, Genauigkeit und Gültigkeit, um die Sales-Forecasts zu verbessern.
MeetRecord AI zeichnet Gespräche mit Leads und Interessenten auf und transkribiert diese. Es überwacht das Engagement und das Verhältnis von Reden zu Zuhören, um die Wahrscheinlichkeit einer Conversion zu bestimmen.
Entdecken Sie weitere KI-Tools in Pipedrives Marketplace.
Wie KMUs AI für Sales-Forecasting nutzen können
KI kann nahtlos in Ihre Forecasting-Methoden integriert werden, um Ihrem Team zu helfen, wichtige Daten zu sammeln und zu maximieren. KI-betriebene prädiktive Modelle analysieren Daten und liefern Echtzeit-Prognosen. Diese Prognosen passen sich an, sobald neue Daten eingehen, sodass schnelle Strategiewechsel möglich sind.
KI-Analysen können auch Marktentwicklungen und Trends integrieren und befreien KMUs von der zeitaufwändigen Aufgabe, externe Faktoren manuell zu verfolgen.
Hier sind einige Möglichkeiten, wie Unternehmen KI-Forecasting nutzen können, um die Vertriebsabläufe zu unterstützen und zu verbessern.
Große Datensätze analysieren, um wichtige Vertriebstrends zu identifizieren
KI-Algorithmen analysieren große Datensätze, für die Vertriebsleiter oft nicht die Zeit oder technische Expertise haben, um diese eingehend zu untersuchen.
KI-Tools können das Kaufverhalten der Kunden, saisonale Trends und regionale Verkaufsvariationen genau unter die Lupe nehmen. Diese Einblicke sind entscheidend für präzise Prognosen, können jedoch schwierig manuell zu recherchieren und zu bewerten sein.
Beispiel: Ein kleines E-Commerce-Unternehmen nutzt KI, um saisonale Kauftrends über mehrere Jahre hinweg zu analysieren. Das KI-Modell identifiziert Nachfragespitzen im November und Dezember, sodass das Unternehmen den Lagerbestand rechtzeitig aufstocken kann, um der Nachfrage gerecht zu werden und die Kundenzufriedenheit zu steigern.
Verkaufsprognosen auf Basis von Live-Daten erstellen, um Echtzeit-Entscheidungen zu treffen
KI analysiert Live-Verkaufsdaten (wie Website-Traffic und Kundenverhalten) in Echtzeit. Das bedeutet, dass Verkaufsprognosen immer auf dem neuesten Stand mit den aktuellsten Informationen sind, sodass Sales Reps schnell informierte, strategische Entscheidungen treffen können.
Zum Beispiel analysiert Pipedrives Vertriebsassistent Ihre Deals, Kontakte und E-Mails. Er findet die wertvollsten Einblicke in Ihren Verkaufsdaten und schlägt dann vor, wie der Umsatz gesteigert werden kann, z. B. durch die Identifizierung von Leads mit hohem Potenzial oder die besten Zeitpunkte für Follow-ups.
.
Beispiel: Ein Softwareunternehmen nutzt KI, um Website-Besucher zu verfolgen. Wenn KI mehr Traffic auf einer Produktseite und mehr Anmeldungen für kostenlose Testversionen erkennt, sagt sie höhere Konversionsraten voraus. Das Vertriebsteam konzentriert sich dann auf diese Leads, was die Chancen, Deals abzuschließen, steigert.
Marktbedingungen untersuchen, um neue Verkaufschancen zu finden
KI führt eine Sentimentanalyse der Kunden durch und berücksichtigt externe Faktoren wie wirtschaftliche Bedingungen und die Aktivitäten der Wettbewerber. Diese Informationen helfen KMUs, Prognosen und Strategien basierend auf Marktentwicklungen und dem Wettbewerb anzupassen.
Beispiel: Ein Bekleidungsgeschäft nutzt KI, um Social-Media-Trends und Online-Suchen zu verfolgen. Wenn KI ein wachsendes Interesse an Nachhaltigkeit feststellt, erhöht das Geschäft seinen Bestand an umweltfreundlicher Kleidung, um der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein.
Verkaufsstrategien optimieren, um mehr Deals abzuschließen
KI untersucht Muster in Verkaufszyklen, Kundeneinwände und erfolgreiche Taktiken, um Anpassungen vorzuschlagen. Diese Empfehlungen helfen dabei, die Verkaufsstrategie zu optimieren, um bessere Ergebnisse zu erzielen.
Beispiel: KI analysiert vergangene Verkaufsdaten und stellt fest, dass Kunden eher kaufen, nachdem sie eine personalisierte Demo erhalten haben. Es schlägt vor, Demos für ähnliche Leads zu priorisieren, wodurch die Konversionsrate um 20 % gesteigert wird.
Hochwertige Leads identifizieren, um Vertriebsaktivitäten zu priorisieren
KI überprüft Kundeninteraktionen und das Kaufverhalten, um Leads zu finden, die am wahrscheinlichsten konvertieren. Dadurch können Vertriebsteams ihre Bemühungen auf die vielversprechendsten Prospects konzentrieren.
Beispiel: KI identifiziert Leads, die mit E-Mails zu Produkt-Demos interagiert und die Preisseite mehrfach besucht haben. Die Software stellt fest, dass diese Leads zu 30 % eher konvertieren. Vertriebsteams können diese Leads priorisieren, wodurch ihre Chancen auf den Abschluss von Deals steigen.
Prognosegenauigkeit verbessern, um fundiertere Entscheidungen zu treffen
KI reduziert menschliche Fehler und erstellt Verkaufsprognosen basierend auf datengestützten Einblicken. Diese Präzision hilft KMUs, genauere Verkaufsprognosen zu erstellen, was die Budgetierung, Personalplanung und Ressourcenzuteilung verbessert.
Beispiel: Ein kleines SaaS-Unternehmen überschätzt regelmäßig den Umsatz mit manuellen Prognosen. Sie erhalten genauere Projektionen, nachdem sie ein KI-Tool verwenden, was hilft, realistische Ziele zu setzen und Ressourcen besser zu verteilen.
5 Schritte zur Integration von AI-Sales-Forecasting in Ihr Unternehmen
Die Integration von KI-Tools für Verkaufsprognosen liefert genauere Vorhersagen. Die Hinzunahme von KI zu Ihren täglichen Verkaufsabläufen gibt ihr Zugang zu den richtigen Daten, um maßgeschneiderte Vorhersagen für Ihr Unternehmen zu erstellen.
Folgen Sie diesen Schritten, um KI-Tools für Verkaufsprognosen nahtlos in den Tech-Stack Ihrer Organisation zu integrieren.
1. Bewerten Sie die Datenbereitschaft
Die Datenbereitschaft umfasst die Überprüfung, ob Ihre Daten von hoher Qualität, genau und für die Analyse zugänglich sind. Sie stellt sicher, dass KI-Tools zuverlässige Daten erhalten, was zu genaueren Vorhersagen und datengestützten Entscheidungen führt.
Hier sind einige Tipps zur Bewertung Ihrer Datenbereitschaft:
Bewerten Sie die Datenqualität | Überprüfen Sie die Vollständigkeit und Konsistenz über verschiedene Datenquellen hinweg, wie z.B. Kundendaten in CRMs und Website-Engagement-Metriken aus Google Analytics. Beheben Sie Fehler, um sicherzustellen, dass die Daten genau und aktuell sind (verwenden Sie Tools wie Decide AI zur Unterstützung). |
Stellen Sie die Datenzugänglichkeit sicher | Stellen Sie sicher, dass Daten leicht zugänglich und korrekt formatiert für KI-Tools sind. Speichern Sie beispielsweise Daten in einer zentralen Datenbank und stellen Sie sicher, dass diese Datenbank mit Ihren KI-Tools integriert ist. |
Etablieren Sie eine Datenverwaltung | Stellen Sie sicher, dass klare Richtlinien für das Datenmanagement bestehen, einschließlich Sicherheits- und Datenschutzprotokollen. Erstellen Sie Richtlinien zur Definition des Datenbesitzes, aktualisieren Sie Zugriffskontrollen und stellen Sie sicher, dass die Datenspeicherung den Datenschutzvorgaben entspricht. |
Das Abschließen dieser Schritte stellt sicher, dass Ihre Verkaufsdaten sauber, organisiert und konsistent sind. KI-Modelle können diese Daten dann nutzen, um genaue und zuverlässige Prognosen zu erstellen.
2. Setzen Sie klare Unternehmensziele
Das Setzen klarer Ziele hilft Ihnen sicherzustellen, dass die neue KI-Technologie mit Ihren Geschäftsziele übereinstimmt. Es hilft Ihnen, sich auf spezifische Ergebnisse zu konzentrieren, um Ressourcen zu optimieren und greifbare Ergebnisse zu erzielen.
Identifizieren Sie die spezifischen Ziele, die Sie mit Ihrem Prognoseprozess erreichen möchten, wie z.B. die Verbesserung der Genauigkeit, die Steigerung des Umsatzes oder die Optimierung des Bestands.
Verwenden Sie das SMART-Zielmodell, um spezifische und messbare Ziele zu definieren.
Hier ein Beispiel für ein SMART-Ziel:
„Steigerung der Prognosegenauigkeit um 10 % innerhalb des nächsten Quartals durch die Integration von KI-Tools, um historische Daten und aktuelle Markttrends zu analysieren.“
3. Schulen Sie Ihr Verkaufsteam
Schulen Sie Ihr Verkaufsteam im Umgang mit KI, damit es die Software effektiv einsetzen kann. Das Verständnis der Tools fördert die Akzeptanz und beseitigt Unsicherheiten, sodass Vertriebsmitarbeiter selbstbewusste, datengestützte Entscheidungen treffen können.
Betrachten Sie Bestandsverwaltungstools als Beispiel. Eine KI-gestützte Verkaufsplattform ermöglicht es Teams, Bestände und Kundennachfrage in Echtzeit zu verfolgen. Mit der richtigen Schulung können Vertreter sicherstellen, dass die Regale mit den richtigen Produkten bestückt sind, um:
Kundenbestellungen zu erfüllen, indem Bestandsengpässe verhindert und sichergestellt wird, dass die Kunden ohne Verzögerungen erhalten, was sie benötigen
Das Kundenerlebnis zu verbessern, indem eine zuverlässige Produktverfügbarkeit aufrechterhalten wird, um verlorene Verkäufe und Frustration zu vermeiden
Die Gewinnspanne zu maximieren, indem überschüssige Lagerkosten reduziert und der Fokus auf Produkte mit hoher Nachfrage gelegt wird
Eine Unfähigkeit, die Tools effektiv zu nutzen, kann zu verpassten Verkäufen, frustrierten Kunden und höheren Kosten führen.
Hier einige Tipps, wie Sie eine hilfreiche Schulung durchführen können:
Bieten Sie praktische Erfahrungen an | Führen Sie Live-Demonstrationen und interaktive Sitzungen durch, um den Vertriebsmitarbeitern zu helfen, das KI-Tool zu navigieren. |
Ermutigen Sie zur Praxis mit realen Daten | Lassen Sie die Vertriebsmitarbeiter das Tool mit echten Daten testen, um Vertrauen aufzubauen. |
Stellen Sie kontinuierliche Ressourcen zur Verfügung | Teilen Sie Anleitungen, Tutorials und häufig gestellte Fragen (FAQs), um das Lernen zu verstärken und häufige Fragen zu beantworten. |
Nutzen Sie bestehende Tools und Ressourcen der KI-Plattform, um Ihre Schulungsbemühungen zu unterstützen. Suchen Sie nach interaktiven Tutorials, Community-Hubs und Live-Support-Optionen. Beispielsweise bietet die Pipedrive KI-Wissensdatenbank Anleitungen und Tutorials zu allen enthaltenen KI-Funktionen.
4. Integration mit bestehenden Systemen
Eine effektive Integration stellt sicher, dass Daten nahtlos über Ihre Verkaufsplattformen hinweg fließen. Dies sorgt für genaue, aktuelle Informationen für die Prognose.
Beispielsweise bedeutet die Integration von KI-Prognosetools mit Ihrem CRM, dass die KI-Software Folgendes analysieren kann:
Kundendemografien, Interaktionen und Engagement-Historie
Deal-Stufen und Pipeline-Fortschritt
Trends in der Sales-Pipeline und historische Leistungen
Lead-Scoring und Konversionswahrscheinlichkeiten
Bestandsniveaus und Nachfrageprognosen
Mit diesen Erkenntnissen kann die KI Prognosen erstellen, die Kunden-Trends und -Verhalten berücksichtigen. Vertriebsmitarbeiter können bessere Entscheidungen über die Priorisierung von Leads und Verkaufsstrategien treffen, um mehr Deals abzuschließen.
Hier einige Tipps zur Integration von KI-Prognosetools in Ihre bestehende Tech-Stack:
Wählen Sie kompatible Tools | Wählen Sie KI-Prognosetools, die mit Ihrem bestehenden CRM, E-Mail-Marketing und anderen Vertriebslösungen integriert werden können. |
Arbeiten Sie mit Ihrem IT-Team zusammen | Arbeiten Sie mit Ihrem IT-Team, um sicherzustellen, dass die KI-Tools Daten aus Ihren aktuellen Systemen abrufen und analysieren können. |
Testen Sie die Integration | Führen Sie Pilottests durch, um einen reibungslosen Datenfluss zwischen den Systemen sicherzustellen. |
Sobald Sie Ihre Systeme integriert haben, schulen Sie alle Nutzer, überwachen Sie die Leistung und nehmen Sie bei Bedarf Anpassungen vor, um eine reibungslose Einführung zu gewährleisten.
5. Überwachen und verfeinern Sie Ihre KI-Tools
Überwachen Sie die Software, um sicherzustellen, dass sie effizient läuft und genaue Prognosen liefert. Wenn Sie Unstimmigkeiten oder Ungenauigkeiten feststellen, nehmen Sie Anpassungen vor.
Beispielsweise:
Wenn KI die Verkaufszahlen in einer bestimmten Region überschätzt, passen Sie das Modell an, um lokale Wirtschaftsdaten oder historische Trends zu berücksichtigen.
Wenn die Konversionsraten niedrig sind, könnten Sie das Modell anpassen, um die Lead-Bewertung zu verbessern und die Chancen zu erhöhen, mehr Deals abzuschließen.
Hier sind einige Möglichkeiten, die Leistung der KI zu verfolgen:
Überwachen Sie die Prognosegenauigkeit | Vergleichen Sie KI-Vorhersagen mit den tatsächlichen Verkaufsergebnissen, um Konsistenz und Zuverlässigkeit sicherzustellen. |
Verfolgen Sie wichtige Leistungskennzahlen | Beobachten Sie Kennzahlen wie Konversionsraten, Verkaufsumsatz und durchschnittliche Deal-Größe, um den Erfolg des KI-Tools zu beurteilen. |
Sammeln Sie Feedback von Mitarbeitern | Sprechen Sie mit Vertriebsmitarbeitern und anderen Teammitgliedern, um die Benutzerfreundlichkeit zu bewerten und Verbesserungspotenziale zu identifizieren. |
Wie man die richtigen AI-Sales-Forecasting-Tools auswählt
Die richtigen KI-Tools bieten die Funktionen und Integrationen, die Sie für genaue Prognosen benötigen. Sie unterstützen die Bedürfnisse Ihres Unternehmens und sind für alle Vertriebsmitarbeiter zugänglich.
Hier sind drei wichtige Schritte, um die richtigen KI-Systeme für Verkaufsprognosen für Ihr Unternehmen auszuwählen.
1. Definieren Sie Ihre geschäftlichen Bedürfnisse
Klären Sie, wie die KI Ihre Verkaufsprognosen unterstützen soll. Zu wissen, was Sie wollen, hilft Ihnen, Tools auszuwählen, die mit Ihren Bedürfnissen und Verkaufsprozessen übereinstimmen.
Wenn beispielsweise die Kundenabwanderungsraten eine wichtige Rolle in Ihrer Prognose spielen, benötigen Sie ein System, das Benutzerinteraktionen, Abonnementmuster und Verlängerungsdaten verfolgt.
Wenn Sie ein KI-System ohne diese Funktionen wählen, werden Ihre Prognosen wichtige geschäftliche Einblicke fehlen.
So definieren Sie Ihre geschäftlichen Bedürfnisse, bevor Sie sich für eine KI-Software zur Verkaufsprognose entscheiden:
Ziele identifizieren. Bestimmen Sie Ihre wichtigsten Verkaufsziele, wie z. B. die Steigerung des Umsatzes oder die Verbesserung der Konversionsraten.
Herausforderungen bewerten. Identifizieren Sie Hindernisse, die die Erreichung Ihrer Ziele verhindern, wie z. B. Schwierigkeiten bei der Verfolgung spezifischer Kennzahlen.
Wesentliche Funktionen festlegen. Bestimmen Sie Funktionen, die Ihnen helfen, Ihre Ziele zu erreichen, wie etwa die Analyse von Kundenpräferenzen zur Erhöhung der Konversionen.
Bewerten Sie die KI-Funktionen, indem Sie recherchieren, welche Tools Ihre Bedürfnisse erfüllen. Fordern Sie Demos oder Testversionen an, um ihre Funktionalität zu testen und sicherzustellen, dass sie mit Ihren Geschäftszielen übereinstimmen.
2. Berücksichtigen Sie Benutzerfreundlichkeit und Zugänglichkeit
Wählen Sie ein einfach zu bedienendes System, damit Ihr Team es ohne technische Expertise implementieren kann. Eine einfache Plattform-Oberfläche hilft Ihnen, die Software optimal zu nutzen, um Genauigkeit und Effizienz zu gewährleisten.
Ideal ist ein benutzerfreundliches Dashboard, das historische Verkaufsdaten importiert und mit einem Klick Prognosen erstellt. Diese einfache Funktionalität ermöglicht es Vertriebsmitarbeitern, Trends zu interpretieren, manuelle Dateneingabefehler zu reduzieren und die Entscheidungsfindung ohne Verzögerung zu optimieren.
Hier sind einige Tipps zur Auswahl benutzerfreundlicher Systeme:
Suchen Sie nach No-Code- oder Low-Code-Lösungen. No-Code/Low-Code-Software ermöglicht es Nutzern, Plattformen ohne Programmierkenntnisse anzupassen. Beispielsweise können Sie Drag-and-Drop-Funktionalität verwenden, um ein benutzerdefiniertes Prognose-Dashboard zu erstellen.
Achten Sie auf Automatisierungen und Integrationen. Wählen Sie Tools, die mit Ihrem CRM, ERP und Ihrer Buchhaltungssoftware verbunden sind, um manuelle Dateneingaben zu reduzieren.
Bewerten Sie die Benutzeroberfläche und das Benutzererlebnis. Achten Sie auf einfache Navigation und klare Visualisierungen, die Verkaufsdaten vereinfachen.
Pipedrive bietet ein gutes Beispiel für eine einfache Benutzeroberfläche. Das Sales-CRM ist einfach zu navigieren und bietet benutzerdefinierte Dashboards, mit denen Sie wichtige Informationen auf einen Blick anzeigen können.
Die KI-Tools von Pipedrive stimmen Ihre Prognosebemühungen auch mit wichtigen CRM-Daten ab. Zum Beispiel erkennt der KI-Vertriebsassistent von Pipedrive Muster, empfiehlt vielversprechende Deals und schlägt nächste Schritte vor, die priorisiert werden sollten.
Die Software nutzt außerdem OpenAI, um Zusammenfassungen des Deal-Status zu generieren. Diese Zusammenfassungen bieten einen Überblick über die Interaktionen mit den Deals und verschaffen Ihnen und Ihrem Team die nötigen Einblicke, um schnell zu handeln.
3. Bestätigen Sie Ihr Budget (aber berücksichtigen Sie den ROI)
Klären Sie Ihr Budget bei der Auswahl der AI-Software, um sicherzustellen, dass Sie nicht mehr ausgeben, als Sie geplant haben. Setzen Sie ein klares Ausgabenlimit für die Software, entweder monatlich oder jährlich, und wählen Sie Tools innerhalb dieses Rahmens.
Bei der Erstellung Ihres Budgets sollten Sie auch die langfristige Rentabilität (ROI) der Softwarenutzung berücksichtigen. Zeitersparnis, verbesserte Verkaufsgenauigkeit und fundierte Entscheidungsfindung sind einige Beispiele.
Dieser Ansatz hilft Ihnen, das Potenzial des Tools für bessere Geschäftsergebnisse über die Zeit hinweg zu bewerten.
Ein Beispiel: AI-Prognose-Software sagt den Kundenabwanderung vorher, sodass Sie gefährdete Konten frühzeitig erkennen können. Eine frühzeitige Erkennung ermöglicht es Ihnen, die Kundenbindung zu verbessern, indem Sie personalisierte Rabatte oder proaktive Unterstützung anbieten.
Das Ergebnis ist eine höhere Verlängerungsrate und eine verbesserte Rentabilität.
Abschließende Gedanken
AI-Sales-Forecasting hilft Ihnen, bessere Entscheidungen zu treffen, indem es Daten analysiert, Trends erkennt und die Genauigkeit verbessert. Die Auswahl benutzerfreundlicher KI-Tools und deren effektive Implementierung vereinfacht die Prognose, unterstützt datengestützte Entscheidungen und fördert den langfristigen Erfolg.
Um mehr darüber zu erfahren, wie Pipedrives einfaches CRM Ihre AI-Sales-Forecasting-Bemühungen unterstützen kann, melden Sie sich für eine 14-tägige kostenlose Testversion an. Nutzen Sie echte Kundendaten, um Ihre Prognosen zu untermauern, und treffen Sie in Echtzeit Entscheidungen, um Ihre Geschäftsergebnisse zu verbessern.
