Die Verwaltung einer Pipeline wird einfacher, wenn Vertriebsmitarbeiter nicht mehr jeden eingehenden Lead gleich behandeln. Nehmen wir folgendes Szenario an: Ein B2B-SaaS-Team verkürzt die Reaktionszeit auf Leads („Speed-to-Lead“) von zwei Stunden auf 15 Minuten und priorisiert die Nachverfolgung anhand von Eignung und Kaufabsicht. Das messbare Endergebnis ist ein höherer Umsatz durch erfolgreich abgeschlossene Deals, doch die zugrundeliegende Methode ist simpel: Sie haben ein gemeinsames System geschaffen. Dieses umfasst ein Scoring-Modell zur Erstellung einer Prioritätenliste, Regeln für die Phasensteuerung, die verhindern, dass unqualifizierte Leads weitergeleitet werden, sowie Dashboards, die aufzeigen, an welchen Stellen Deals ins Stocken geraten.
Nutzen Sie die untenstehende Ablaufdarstellung, um sich ein Bild von dem System zu machen, das Sie im Laufe dieses Kurses entwickeln werden, und um zu verstehen, an welcher Stelle die KI dabei zum Einsatz kommt.
Das Ergebnis ist nicht einfach nur ein KI-Modell. Es handelt sich um ein Pipeline-Betriebssystem, das Sie in Ihrem CRM überprüfen und optimieren können. Es besteht aus drei Komponenten:
Falle Teams führen zwar Scoring ein, vernachlässigen aber die Phasenregeln. Dadurch verkommt der Score zu bloßem Rauschen, da jede Phase weiterhin Deals unterschiedlicher Qualität enthält.
KI ist hilfreich, wenn sie die Entscheidungszeit verkürzt, ohne das Vertrauen in die Daten zu untergraben. Sie ist kontraproduktiv, wenn sie Ergebnisse liefert, die zwar überzeugend wirken, vom CRM aber weder erklärt noch geprüft oder direkt verarbeitet werden können. In diesem Kurs nutzen Sie KI für Prognosen, Priorisierung und gezielte Unterstützung bei der Kommunikation – unter Einhaltung klarer Governance-Richtlinien.
Klassifizieren Sie die KI-Anwendungsfälle in diesem Vergleich, um zu erkennen, welche in Ihre Pipeline gehören und welche strengere Kontrollen erfordern.