KI findet die passenden Unternehmenskunden und Partner

KI in Marketing und Vertrieb – dabei stehen meist die Erstellung von Inhalten, die Verteilung von Mediabudgets und die zielgruppenspezifische Ausspielung im Mittelpunkt. Ein riesiges Potenzial für B2B bleibt indes fast immer ungenannt: Der Einsatz intelligenter Algorithmen zur Identifikation und Bewertung attraktiver Unternehmen – ob Geschäftskunden, Lieferanten oder Übernahmekandidaten.

Die richtigen Unternehmen zu finden und zu bewerten ist entscheidend – und enorm aufwändig

Passende Firmen zu finden ist eine Herausforderung, die noch nie so aktuell war: Kriege und Handelskonflikte wirbeln die Lieferketten durcheinander, tiefgreifender Strukturwandel in Branchen wie Automotive und Energie treiben viele Industriebetriebe in neue Märkte und in Märkten, in denen es auf Skaleneffekte ankommt, verfolgen wirtschaftlich gesunde Unternehmen zunehmend eine Buy & Build Strategie, um durch passende Zukäufe zu wachsen.

Doch unter Millionen Firmen diejenigen zu identifizieren, die zum eigenen Unternehmen passen, war bisher eine sehr arbeitsintensive und teure Aufgabe: Nicht nur gilt es überhaupt Unternehmen zu identifizieren, die aufgrund ihrer Branche, Geschäftstätigkeit und Region in Frage kommen – wofür diverse Register zeitraubend durchforstet werden müssen. Sondern die eigentliche Arbeit ist es, diese zig-, oder gar hunderttausenden Unternehmen (z.B. „Hersteller von Lastwagenanhängern“) zu untersuchen um festzustellen, wer davon wirklich ins Profil passt: Haben die Firmen die richtigen Produkte im Angebot? Erfüllen sie relevante Normen? Halten sie überhaupt die passenden Qualifikationen im Team vor? Sind sie wirtschaftlich vernünftig aufgestellt? Und sind ihre Kunden zufrieden?

Eben diese Schritte der Lead-Recherche und -Qualifizierung sind es, die zahllose Mitarbeitertage binden, in denen man eigentlich Umsatz hätte machen wollen – und die sich auch nicht schmerzlos outsourcen lassen: Zwar kann man Unternehmenslisten aus Branchendatenbanken kaufen, doch verrät dieser teure Schritt nichts darüber, wer von ihnen tatsächlich passt. Hierfür müssen Daten aus sehr vielen verschiedenen Quellen zusammengetragen werden – zum Beispiel Unternehmensregister, Bundesanzeiger, Unternehmenswebseiten, Stellenangebote, Bewertungen im Netz etc. Die wenigen Softwarelösungen hierfür erheben lediglich Daten, ohne sie zu bewerten. Doch nur aus einer Bewertung kann man die Frage „passt es“ entscheiden.

Die zentralen Stärken von KI passen perfekt auf diese Aufgabe

Genau hier kann KI ihre drei Kern-Stärken ausspielen:

• Komplexe Datenintegration: Wer schon einmal versucht hat, Daten aus sehr unterschiedlichen Systemen zu erheben und zusammenzuführen, weiß wie schnell man daran verzweifeln kann. Vermeintlich einfache Dinge wie Orte, Zeiten oder Unternehmensnamen sind in jeder Quelle wieder anders aufgeschlüsselt und beim Zusammenführen können sich tausend Flüchtigkeits- und Datenfehler einschleichen. Analytische KI hingegen ist genau darauf spezialisiert, solche Nüsse in Rekordtempo zu knacken und dabei akkurat zu bleiben.
• Inhalts- und Kontextverständnis: Language Models heißen so nicht aus Zufall – die KI-Algorithmen verstehen unsere Sprache nicht nur Wort für Wort, sondern auch im Kontext. So kommen Algorithmen wie jene von NEUTRUM automatisch an das heran, worum es wirklich geht: Die inhaltlichen Aspekte, die man von einer Webseite oder einer Stellenanzeige wirklich wissen will. Etwa: Erfüllt dieses Unternehmen ISO-Norm XYZ? Werden Mitarbeitern Diensträder geboten? Hat der Händler schlechte Kritiken wegen Fälschungen? Die einzige Alternative hier: Alle Webseiten und Angebote selber lesen – eine Mission aus der Hölle.
• Automatische Modellierung: Daten sind Silber, doch der Thron ist aus Gold – nur Erkenntnis bringt voran. Erkenntnis bedeutet, in Daten die Zusammenhänge und Erfolgstreiber zu identifizieren. Zum Beispiel: Was von den zahllosen Merkmalen, die ich erheben kann, macht ein Unternehmen mit höherer Wahrscheinlichkeit zu einem A-Kunden? Wie erkenne ich mit größerer Sicherheit, welcher Lieferant nicht seriös ist? Spätestens hier kapituliert jede Datenbanklösung ebenso wie die typische Unternehmensberatung. Entweder teure Forensiker gehen an ihre langsame Arbeit – oder die KI übernimmt sie in Blitzesschnelle. Denn in Abermillionen möglichen Kombinationen die besten Modelle zu finden – das ist das Heimatland der Algorithmen. Macht man Analytic AI explainable, so wie wir unsere NEUTRUM.AI, kann sie dabei jederzeit Rechenschaft ablegen, weshalb und auf welcher Datengrundlage sie zu einer Einschätzung gelangt,

Ein reales Fallbeispiel aus der Industrie

Ein großer Mittelständler liefert industrielle Vorprodukte an Fertigungsunternehmen in verschiedensten Ländern und Branchen. Seit etwa einem Jahr stellt er fest, dass bei etlichen Kunden die Bestellmengen abnehmen. Er muss das wegfallende Geschäft kompensieren – doch aus den Daten ist nicht ohne weiteres ablesbar, welchen Mustern der Rückgang folgt und welche Art von Kunden man gewinnen muss, um ihn nachhaltig auszugleichen und weiter zu wachsen… geschweige denn, wo man diese Kunden findet.

Mit dem NEUTRUM B2B Kundenfinder – der „Besten Lösung für Lead Generation“ (German Stevie Awards 2023) – beantwortet das Unternehmen diese drei Fragen automatisch mit 95% weniger Arbeitsintensität und 99% geringeren Kosten als bei bisherigen Fällen dieser Art:

Zunächst reichern die NEUTRUM-Algorithmen die Kundendaten aus dem CRM-System automatisch an: Auf Basis der Unternehmens-Websites ermittelt das Language Model, welchen Branchen und Unterbrauchen die Kunden zuzuordnen sind und welche Produkte sie für welche Use Cases anbieten. Zu den Unternehmen werden aus offiziellen Datenbanken Umsatz- und Mitarbeiterdaten erhoben, aus ihren Online-Profilen die Kundenbewertungen sowie über die relevanten Plattformen, welche Stellen das Unternehmen aufbaut, wie viele Website-Besucher es woher bekommt und was es mit welchem Budget wo an (Online-) Werbung treibt. Für die Länder, in denen das Unternehmen primär aktiv ist, wird zudem erhoben, wie sich die Nachfrage nach den Produkten entwickelt hat. Automatisch findet NEUTRUM das beste KI-Modell, das aus diesen Faktoren ermittelt, was wirklich einen treuen und umsatzstarken Kunden ausmacht.

Mit diesem Profil geht NEUTRUM nun auf die Pirsch: In den Zielländern, in denen das Unternehmen wachsen möchte, werden aus verschiedenen Unternehmensdatenbanken und dem Netz diejenigen Firmen ermittelt, die aufgrund von Branche oder Produktangebot auf das Profil passen könnten. Für sie werden automatisch jene Daten erhoben, die im Modell Kundenwert vorhersagen – zum Beispiel welche industriellen Verfahren sie einsetzen, wer ihre Kunden sind oder auf was für Qualifikationen sie bei ihren Produktmanagern Wert legen. Mit diesen Informationen werden die gefundenen Unternehmen automatisch bewertet und einer Umsatzkategorie zugeordnet (von „uninteressant“ bis „wird wahrscheinlich A-Kunde“).

Vollautomatisch erhält das Unternehmen so eine priorisierte Liste der Firmen, die sie als Kunde gewinnen sollten, mitsamt den vertriebsrelevanten Informationen, vom besten Use Case über den Produkt-Fit bis zu den auf der Webseite genannten Ansprechpartnern und Kontaktinformationen. Mit der gewonnen Zeit und Präzision kann der Vertrieb seine Akquiseleistung im deutlich zweistelligen Prozentbereich steigern.

KI da einsetzen, wo sie am schnellsten Wertschöpfung bringt

Bei allem Hype um KI fehlt oft der Blick dafür, dass sich die Investition – wie jede Investition – lohnen muss. Im Lead-Scouting und Lead-Scoring für die Akquise von Unternehmen führt die enorme Zeit- und Kostenersparnis dazu, dass sich Investitionen in KI-Lösungen wie den NEUTRUM B2B Kundenfinder sehr schnell amortisieren, weil man mit derselben Mitarbeiterschaft in kürzerer Zeit mehr Kunden mit höherer Trefferquote akquirieren kann.

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