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Mehr Fokus für Vertriebsmitarbeiter durch KI-gestütztes Sales Activity Management

Sales Activity Management: Mehr Fokus im Vertrieb durch KI-gestütztes Zeitmanagement

  |   CX Technologies ,

Ob Sales eine neue Produktanfrage erhalten hat, eine Preisübersicht für potenzielle Kunden vorbereiten muss, einen Kundentermin organisieren soll oder vom Marketing ein neuer Lead zugewiesen wurde: Einer der wichtigsten Gründe für die Einführung von CRM ist, die manuellen Tätigkeiten für Vertriebsmitarbeitende zu reduzieren und ihnen damit mehr Zeit für wichtige Aufgaben zu verschaffen. Denn der Vertrieb wünscht sich eine spürbare Entlastung bei der Bearbeitung täglicher operativer Aufgaben. Bei der CRM-Einführung ist es wichtig zu beachten, dass Vertriebsmitarbeitende nicht noch mehr Informationen und Daten eingeben müssen, sondern auch einen wesentlichen Mehrwert durch die Nutzung der neuen CRM-Lösung bekommen, wie z.B. durch ein KI-gestütztes Sales Activity Management.

Sales Activity Management im CRM

Im Laufe eines normalen Arbeitstages haben Vertriebsmitarbeitende zahlreiche Aufgaben zu erledigen. Dabei wenden sie alle eine bestimmte Zeitmanagement-Methode an, die sich am besten für sie und ihre Arbeitsweise eignet. Dazu zählen zum Beispiel die Kanban-Tafel, die Pomodoro-Technik, das Pareto-Prinzip, die ALPEN-Methode oder auch die berühmte Not-to-Do-Liste.

 

Wenn man es ganz genau nimmt, lässt sich Zeit eigentlich gar nicht managen, da es sich um eine feste physikalische Größe handelt. Was man aber sehr gut managen kann, sind die anstehenden Aufgaben oder Aktivitäten. Dabei muss man nicht nur sich selbst gut organisieren, sondern auch gewisse Prioritäten setzen und den Mut dazu haben, einige Aufgaben unerledigt zu lassen oder abzugeben. An dieser Stelle kann ein automatisiertes Sales Activity Management im CRM unterstützen.

Status quo des Sales Activity Managements im CRM-Standard

Die gängigen CRM-Lösungen berücksichtigen im Sales Activity Management ausschließlich die zeitliche Perspektive. Diese Herangehensweise ist zwar nicht unbedingt falsch. Aber sie bietet Anwendern keinen echten Vorteil gegenüber einem Microsoft Outlook oder einer ähnlichen Lösung, mit der man seine Aufgaben und Termine verwaltet. Doch von modernem CRM erwartet man schließlich mehr. Und CRM-Lösungen müssen in der Lage sein, diese Erwartungen auch zu erfüllen.

 

Werfen wir an dieser Stelle einen Blick in die Standardfunktionalitäten der marktführenden CRM-Lösungen. Ob Salesforce, SAP, Oracle oder Microsoft, jedem Vertriebsmitarbeitenden werden individuelle Aufgaben zugewiesen, die er zu erledigen hat. Alle diese Aufgaben werden nach folgenden zwei Faktoren bewertet:

Icon_Tasks

Status

  • „Erledigt“
  • „Nicht erledigt“
Icon_Tasks_2

Zeitliche Dimension

  • „Liegen in der Vergangenheit“
  • „Liegen in der Zukunft“

Daraus erhalten Anwender im CRM-Standard folgende Aufgaben-Kategorisierung in einer ähnlichen Darstellung:

Sales Activity Management CRM-Standard

Quelle: Vision11

Diese Aufteilung der Aktivitäten und Aufgaben ist zwar strukturiert und übersichtlich. Sie bietet Vertriebsmitarbeitenden allerdings keinen spürbaren Mehrwert.

Die Eisenhower-Matrix: Aufgaben einfach und effektiv priorisieren

Mein persönlicher Favorit unter den Zeitmanagement-Methoden kommt allerdings erst jetzt: Ich selbst nutze seit Jahren die Eisenhower-Matrix, um mehr Struktur in meinen täglichen Arbeitsalltag zu bekommen. Warum diese Methode mein Favorit ist?

 

Die Matrix ist einfach und übersichtlich umzusetzen und sehr effektiv, wenn man anstehende Aufgaben priorisieren möchte. Die Idee dahinter ist ganz simpel: Je nach Dringlichkeit und Wichtigkeit der Aufgabe lässt sie sich einem der vier unten dargestellten Quadranten zuordnen. Abhängig davon definieren sich ihre Priorität und der weitere Umgang mit dieser Aufgabe: Muss ich sie sofort erledigen oder kann ich sie für später terminieren? Sollte ich sie delegieren oder kann ich sie sogar ignorieren und aussortieren?

 

Wendet man die Eisenhower-Matrix richtig und konsequent an, verschafft man sich mehr Zeit für das Bearbeiten von wichtigen Aufgaben und kann den täglichen Arbeitsalltag mit mehr Fokus bewältigen.

Sales Activity Management mit der Eisenhower Matrix

Quelle: Vision11 nach Dwight D. Eisenhower

CRM-Zukunftsmusik: Sales Activity Management mit der Eisenhower-Matrix

Da ich selbst solch ein großer Fan von dieser einfachen und effektiven Methode bin, habe ich mir gemeinsam mit meinen Vision11-Kollegen kürzlich die Frage gestellt, ob sich eine solche Matrix nicht sogar in eine CRM-Lösung einbauen ließe. Denn ich bin davon überzeugt, dass so das Sales Activity Management entscheidend verbessert werden könnte. Schließlich würde diese Matrix allen Anwendern aus dem Vertrieb auf einen Blick zeigen, welche Aufgabe sie derzeit am höchsten und am niedrigsten priorisieren müssen.

Die Herausforderung: Automatisierung

Wie sich allerdings beim Brainstormen und Testen herausstellte, ist die Umsetzung innerhalb der aktuellen cloudbasierten CRM-Lösungen von Salesforce und SAP alles andere als einfach. Denn mit einer manuellen Einordnung der Aufgaben wäre keinem CRM-Anwender ein Gefallen getan. Stattdessen müsste das CRM-System die entsprechende Wichtigkeit und Dringlichkeit der neu erstellten Aufgabe selbst erkennen und diese automatisch dem jeweiligen Quadranten in der Matrix zuordnen können. Darüber hinaus sollte es auch innerhalb der Quadranten eine gewisse Priorisierung geben. Denn nur so kann garantiert werden, dass man auch bei 18 sofort zu erledigenden Aufgaben mit der richtigen anfängt.

Die Lösung: Künstliche Intelligenz

Für die automatisierte Kategorisierung der Aufgaben könnte man Algorithmen der künstlichen Intelligenz einsetzen. Diese müssten im ersten Schritt die bereits vorhandenen Daten im CRM analysieren. Für die Feinjustierung der Kategorisierung müssten sie anschließend unterschiedliche Informationen wie den Eingangskanal, die Kundenzuordnung, den zuständigen Vertriebsmitarbeitenden und die Art der Aufgabe in Kombination betrachten. Mit einer entsprechenden Wenn-Dann-Logik könnte der KI-Algorithmus schließlich jeder einzelnen Aufgabe einen Punktwerte für gewisse Zu- und Abschläge zuweisen.

KI-gestütztes Sales Activity Management: Wie könnte so etwas funktionieren?

Jede Aufgabe würde mit 50 Punkten starten, den Algorithmus durchlaufen und nach unten bzw. nach oben und nach links bzw. nach rechts wandern. Ausschlaggebend für die Priorisierung wäre der finale Punktwert der Aufgabe, der sich auf einer Skala zwischen 0 und 100 bewegt. Dadurch ließe sich die Aufgabe einem bestimmten Quadranten zuordnen. Da jeder Quadrant nur 25 % aller Aufgaben für sich beanspruchen könnte, müssten die Zuordnungsprozesse nach dem Hinzufügen einer Aufgabe erneut starten. So würde sich die Kategorisierung der Aufgaben nach jedem Algorithmus-Lauf leicht verschieben. Und so könnte diese Matrix in den Sales Clouds von SAP und Salesforce einmal ungefähr aussehen:

Sales Activity Management in der Sales Cloud

Quelle: Vision11

Automatisierung im Sales Activity Management

Um die Logik der Eisenhower-Matrix für das Sales Activity Management im CRM automatisiert anzuwenden, müssten sogenannte Multiclass Algorithmen verwendet werden. Um speziell diese Aufgabenstellung als künstliche Intelligenz umsetzen zu können, bräuchte es den Einsatz des Multinomial Naive Bayes Algorithmus. Der wesentliche Vorteil dabei wäre, dass dieser Algorithmus bei großen Datenmengen sehr effektiv ist und dabei sehr schnell und präzise arbeitet. Dies ermöglicht das „Continious Learning“ und somit die Live-Einordnung von neuen Aufgaben im Hinblick auf bereits bestehende Aktivitäten und Tasks.

Exkurs: Multinomial Naive Bayes Algorithmus

Für alle technisch- und KI-affinen Leser wird es an dieser Stelle etwas mathematischer. Der Satz von Bayes lautet für zwei Zufallsereignisse A und B wie folgt:

Multinomial Naive Bayes Algorithmus

Die bedingten Wahrscheinlichkeiten Pr (A|B) und Pr (B|A) nennen wir die a posteriori Wahrscheinlichkeiten. Hingegen bezeichnen wir die Wahrscheinlichkeiten Pr(A) und Pr(B) als a priori Wahrscheinlichkeiten. Der Bayes Algorithmus ist in der Lage, jede Aufgabe mit einer Wahrscheinlichkeit von 0 bis 1 zu versehen. Somit kann sie mit anderen Aufgaben verglichen und entsprechend einsortiert werden.

KI gestütztes Sales Activity Management

Quelle: Vision11

Vorteile der Verwendung des Multinomial Naive Bayes Algorithmus

Die Verwendung des Multinomial Naive Bayes Algorithmus zur Einordnung von Aufgaben in die Eisenhower-Matrix hätte folgende Vorteile:

 

  • Relativ einfache Umsetzung der Klassifizierung
  • Schnellere Konvergenz im Vergleich zu diskriminierenden Modellen wie die logistische Regression
  • Weniger Trainingsdaten erforderlich
  • Hohe lineare Skalierbarkeit mit der Anzahl der Prädiktoren und Datenpunkte
  • Sehr gute Möglichkeit von probabilistischen Vorhersagen
  • Verarbeitung von kontinuierlichen und diskreten Daten
  • Geeignet sowohl für binäre als auch für Mehrklassen-Klassifizierungs-Probleme

Fazit

Ob man im Vertrieb eine Opportunity gewinnt oder nicht, hängt oft von einer Vielzahl an kleinen Aufgaben und Aktivitäten ab, die während des lang andauernden Sales Cycles zu erledigen sind. Viele Vertriebsmitarbeitende erhoffen sich daher von einem CRM, dass es sie bei der Strukturierung und Priorisierung sowie beim Management solcher Aufgaben unterstützt. Leider bieten CRM-Lösungen im Standard bisher nur begrenzte Vorteile, um das Activity Management im Vertrieb zu optimieren.

 

Deshalb haben wir uns bei Vision11 kreative Gedanken gemacht und nach einer Lösung gesucht, wie man das Sales Activity Management im CRM verbessern könnte. Das Ergebnis: Mit der Umsetzung der Eisenhower-Matrix ließen sich Aufgaben nicht nur übersichtlich darstellen, sondern auch strukturiert und effizient managen. Durch den Einsatz einer geeigneten KI-Methode würden die Aufgaben automatisiert vorqualifiziert. Dadurch könnten CRM-Anwender mehr Fokus auf die wichtigen und dringenden Aufgaben erhalten. Davon bin ich überzeugt: Eine solche Erweiterung des Standard-Umfangs mit einem kleinen Dashboard würde sich definitiv lohnen und gleichzeitig zu einer höheren Anwenderakzeptanz im CRM beitragen.

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Gerne stehe ich Ihnen für ein weiterführendes Gespräch zur Verfügung:

Sergej Plovs

Sergej Plovs

M +49 151 46124767

Ob man im Vertrieb eine Opportunity gewinnt oder nicht, hängt oft von einer Vielzahl an kleinen Aufgaben und Aktivitäten ab. Viele Vertriebsmitarbeitende erhoffen sich daher von einem CRM, dass es sie bei der Strukturierung und Priorisierung sowie beim Management solcher Aufgaben unterstützt. Dafür haben unsere Experten eine Lösung gesucht – und sie in Form einer KI-gestützten Eisenhower-Matrix gefunden.