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Der Fachpartner als wichtiger Teil im indirekten Vertrieb

Indirekter Vertrieb: KI-gestützte Fachpartnersuche für den direkten Kundendialog

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Direkter oder indirekter Vertrieb? Für B2B-Unternehmen gibt es oft nicht nur einen Distributionsweg. Doch beim rein indirekten Vertrieb, d.h. dem Verkauf an einen Fachpartner oder Händler, gibt es einen großen Nachteil: Unternehmen stehen nicht mehr direkt mit ihren Endkunden in Kontakt und eine direkte Kundenkommunikation ist kaum noch möglich.

 

Zahlreiche B2B-Unternehmen haben die Relevanz von Kundenwissen erkannt. Generieren sie Daten über ihre Kunden selbst, entsteht aus dem klassischen B2B-Geschäft ein zukunftssicheres B2B2C-Geschäftsmodell. Dabei werden die Fachpartner oder -händler nicht umgangen, sondern auf dem Weg zu den Endkunden aktiv einbezogen und von den Herstellern unterstützt. Die nachfolgende Darstellung zeigt das klassische B2B2C-Geschäftsmodell eines Sanitärherstellers.

Indirekter Vertrieb: KI-gestützte Fachpartnersuche B2B2C

Quelle: Vision11

Indirekter Vertrieb vs. direkter Vertrieb?

Eine effektive Methode, um mit Endkunden direkt in Kontakt zu treten, ist die Integration einer Fachpartnersuche in die eigene Webseite. Dieser Touchpoint ist ideal, um als Hersteller mit Endkunden in den Dialog zu treten und so Kontaktdaten zu generieren. Ein Anreiz kann beispielsweise eine Garantieverlängerung darstellen. Registrieren Endkunden ihr Produkt nach dem Kauf, bekommen sie eine einmalige herstellerseitige Garantieverlängerung, beispielsweise von zwei auf drei Jahre.

 

Um an die Kundendaten bereits vor dem Kauf und vor der Entscheidung zu kommen, empfiehlt es sich für einen Hersteller, die Online-Fachpartnersuche als Service für die potenziellen Käufer seiner Produkte anzubieten. Hier geht es primär nicht darum, einen Fachpartner vorzuschlagen, sondern das Vertrauen der Neukunden durch eine echte Unterstützung zu belohnen – zum Beispiel indem sie auch den ersten Kontakt herstellen.

B2B2C: Use Case

Während der Fachpartner oder Händler in einem B2B2C-Geschäftsmodell in den meisten Fällen das mittlere „B“ repräsentiert und somit den direkten Kontakt zum Endkunden hat, positioniert sich in diesem Use Case der Hersteller selbst in der Mitte. Aus einer kettenförmigen Kommunikation entsteht eine kreisförmige B2B2C-Beziehung, von der jeder Akteur profitiert.

Indirekter Vertrieb: KI-gestützte Fachpartnersuche B2B2C

Quelle: Vision11

Um vom indirekten Vertrieb auf den dreistufigen Vertriebsprozess zu wechseln, bildet eine CRM-Lösung die Basis. Neben der CRM-Applikation für den Vertriebs-Außendienst sollte sowohl ein Onlineportal für Fachpartner als auch ein Online-Bereich für Endkunden existieren. Beim indirekten Vertriebsmodell werden Endkunden nach ihrer Recherche an einen geeigneten Fachpartner übergeben. Handelt es sich um Interessenten oder Neukunden, dann gilt es, eine initiale Zuordnung zum Fachpartner vorzunehmen. Bei Bestandskunden kann der Hersteller selbst eine Garantieverlängerung anbieten oder Up-Selling-Möglichkeiten nutzen.

Vom indirekten Vertrieb zum dreistufigen Vertriebsprozess

Quelle: Vision11

Indirekter Vertrieb: Der Weg der Endkunden zum richtigen Fachpartner

Aber wie wird der passende Fachpartner bestimmt? Die Antwort lautet: Anhand von vielen relevanten Kriterien und mithilfe von KI-Algorithmen. In erster Linie gilt es, die Fachpartner anhand der geographischen Kriterien und einer intelligenten Umkreissuche einzugrenzen. Entscheidend ist dabei, die Umkreissuche nicht in einem festen Umkreisradius von z.B. 20 km durchzuführen oder die niedrigste Entfernung als entscheidendes Kriterium festzulegen. Stattdessen bildet eine feste Anzahl der Fachpartner aus der Region die Grundlage.

 

Im zweiten Schritt erfolgt die Prüfung anhand verschiedener Kriterien, welcher Fachpartner aus der Liste am besten geeignet ist. Dabei berücksichtigt der Algorithmus alle relevanten Informationen im CRM wie z.B. den Fachpartner-Status, die Erfolgsquote für den Verkauf, geschultes Personal, Zertifizierungen, Antwortzeiten und Kundenbewertungen.

 

Nutzer erhalten das Ergebnis direkt in Kombination mit dem Vorschlag, dass sich der Fachpartner bei ihnen meldet. Gleichzeitig wird der entsprechende Fachpartner im Onlineportal informiert, dass ein neuer Lead oder Interessent vorliegt und auf seine Rückmeldung wartet. Werden neue Leads innerhalb einer bestimmten Zeit nicht bearbeitet, erfolgt die Zuordnung an den zweitbesten Fachpartner aus Sicht der durchgeführten Suche.

Einsatz von KI-Technologie bei der Fachpartnersuche

Bei dieser komplexen Aufgabe bietet sich die Verwendung einer sogenannten „Multi-Label Classification“ an. Durch die Verwendung der vorher im CRM identifizierten Features kann der k-Nearest-Neighbor-Algorithmus (kNN) hier die entsprechenden Fachpartner identifizieren.

 

Die entsprechende Zuordnung ermöglicht es technisch und mathematisch, die Fachpartner in verschiedene Klassen einzuteilen. Je nach Reaktionszeit schlägt der Algorithmus entsprechend den nächsten bzw. den zweitbesten Fachpartner vor. Wird ein neuer Fachpartner registriert, erfolgt die Zuordnung jeweils automatisch aufgrund der vorgegebenen Features. Der Vorteil bei einer Multi-Label Classification ist, dass sämtliche Fachpartner einer Kategorie zugeordnet werden können.

Multi-Label-Classification

Quelle: Vision11

Eine andere KI-Methode wäre die „Binary Classification“. Dabei handelt es sich um einen Prozess der Klassifizierung, bei der gegebene Daten in zwei Klassen eingeteilt werden. Bei dieser Art der Klassifizierung kann es vorkommen, dass eine Zuordnung nicht eindeutig möglich ist. Darüber hinaus lassen sich Fachpartner sogar zwei Klassen zuordnen, wenn sie keine eindeutige Klassifizierung besitzen.

Binary Classification

Quelle: Vision11

Die Anzahl der entsprechenden Features ist nicht limitiert. Eine mehrdimensionale Klassifizierung ist somit kein Problem. Eine Kombination mit einer entsprechenden Kundenklassifizierung kann nochmals das Matching und somit nicht nur die Qualität der Vorschlagliste, sondern auch die entsprechende Kundenzufriedenheit steigern.

Fazit

Fachpartner spielen eine entscheidende Rolle im indirekten Vertrieb. Eine gute Beziehung zu ihnen ist genauso wichtig wie die Relevanz der Marke für die Endkunden. Auf dem Weg von einem klassischen B2B-Unternehmen zu einer erfolgreichen datengetriebenen B2B2C-Company müssen sich Hersteller intensiv um ihre Endkundenbeziehungen kümmern, ohne die Fachpartner zu umgehen.

 

Ziel ist es, als Hersteller die mittlere Position „B“ im B2B2C-Geschäftsmodell einzunehmen. Die Fachpartnersuche ermöglicht einen guten Einstieg, um relevante Kundendaten zu generieren und eine direkte Kommunikation mit Endkunden aufzubauen. Dieser direkte Kontakt öffnet Herstellern viele neue Möglichkeiten und Business Cases im After Sales Umfeld. Ob es sich um die Wartung, den Verkauf von Ersatzteilen oder neue Cross-Selling-Potenziale handelt – aus einer indirekten Kundenbeziehung entstehen direkte Verkaufschancen. An dieser Stelle ist auch das Feedback der Endkunden nicht zu unterschätzen, sowohl zur eigenen Produktpalette als auch zu den autorisierten oder nicht autorisierten Fachpartnern.

 

Mit zunehmender Menge der vorhandenen Daten und Informationen sind klassische CRM-Lösungen nicht mehr in der Lage, diese sinnvoll und zeitnah zu verarbeiten und daraus wertvolle und sofort nutzbare Erkenntnisse zu generieren. Deshalb entwickeln sich KI-Algorithmen zu einem festen Bestandteil von CRM-Lösungen für den indirekten Vertrieb. Durch den gezielten Einsatz der künstlichen Intelligenz im CRM können Hersteller verlässliche Vorhersagen auf Basis der vorliegenden Daten treffen. Somit lässt sich das künftige Geschäft nicht nur vorhersagen, sondern auch aktiv steuern und gestalten.

 

Künstliche Intelligenz ist kein Hexenwerk. Bereits mit einem überschaubaren Aufwand lassen sich die ersten messbaren positiven Ergebnisse erzielen. Holen Sie sich die entsprechenden KI-Expertise ins Haus und nutzen Sie die Vorteile der künstlichen Intelligenz für Ihre indirekte Vertriebsorganisation.

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Sergej Plovs

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