KI-Agenten im Sales: So optimierst du mit künstlicher Intelligenz deinen Vertrieb

1. Was ist ein KI-Agent?
2. Anwendung von KI-Agenten im Sales
3. Herausforderungen bei der Implementierung von KI-Agenten im Sales
4. Die Sales KI-Agenten von Salesforce
5. Fazit: So helfen dir Sales KI-Agenten

Der Vertrieb ist das Herzstück deines Unternehmens, denn ohne Verkäufe bleibt jedes Produkt nur eine gute Idee. So viel Potenzial, doch gleichzeitig auch viele Herausforderungen: Wie findest du die richtigen Leads und überzeugst sie? Wie sorgst du dafür, dass deine Kund*innen zufrieden bleiben und erneut kaufen? Und wie schaffst du es, all das effizient zu managen, ohne dein Team zu überfordern?

Genau hier kommen KI-Agenten ins Spiel. Diese intelligenten Helfer können dich und dein Vertriebsteam in vielerlei Hinsicht unterstützen: von der automatisierten Lead-Qualifizierung über personalisierte Angebote bis hin zur 24/7-Kundenkommunikation. Aber wo genau setzen KI-Agenten im Sales an und wie funktionieren sie? Das und mehr erfährst du in diesem Artikel.

Was ist ein KI-Agent?

Ein KI-Agent ist ein Tool, das entwickelt wurde, um selbstständig Aufgaben auszuführen. Dabei handelt es sich um Programme, die mit ihrer Umgebung interagieren, Daten sammeln und auf Basis dieser Daten autonome Entscheidungen treffen können. Die Aufgabe dieser Programme ist es, vordefinierte Ziele zu erreichen, ohne dass ständig menschliches Eingreifen notwendig ist. Im Unterschied zu traditionellen Softwareprogrammen, die strikt nach festgelegten Regeln arbeiten, treffen KI-Agenten rationale Entscheidungen basierend auf kontinuierlicher Datenanalyse und -verarbeitung.

Chatbot vs. Agenten – worin liegt der Unterschied?

Ein häufiges Missverständnis in der Welt der KI besteht darin, Chatbots mit KI-Agenten gleichzusetzen oder sie als bloße Weiterentwicklung zu betrachten. Dabei unterscheiden sich beide grundlegend in ihrer Funktionsweise und ihren Einsatzmöglichkeiten:

Chatbots sind in der Regel einfacher aufgebaut und nutzen vordefinierte Entscheidungsbäume, die von Entwicklern manuell programmiert werden. Diese Entscheidungsbäume bestehen aus festgelegten Fragen und Antworten, die den Verlauf eines Gesprächs formen. Folglich sind Chatbots darauf beschränkt, auf bestimmte Schlüsselwörter oder Phrasen zu reagieren und Benutzer*innen durch vordefinierte Optionen zu führen. Freie Texteingaben können Chatbots oft nur begrenzt verarbeiten, was ihre Flexibilität und Anpassungsfähigkeit stark einschränkt. Sie sind hervorragend für simple und repetitive Aufgaben wie die Beantwortung von häufig gestellten Fragen oder die Durchführung von Basistransaktionen geeignet.

Im Gegensatz dazu nutzen KI-Agenten maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung (NLP), um Anfragen in einem tieferen Kontext zu verstehen und darauf zu reagieren. Dies ermöglicht ihnen, über den Spielraum festgelegter Skripte hinauszugehen und dynamisch auf eine Vielzahl von Benutzeräußerungen zu reagieren. KI-Agenten können aus vergangenen Interaktionen lernen und ihre Fähigkeiten kontinuierlich weiterentwickeln. Aufgrund dieser Lernfähigkeit sind sie in der Lage, nicht vorhergesehene Anfragen zu bearbeiten, kontextbewusst zu agieren und personalisierte Erfahrungen zu bieten. Sie sind nicht nur für einfache Aufgaben, sondern auch für komplexere Szenarien wie die personalisierte Kundenberatung, die Vorhersage von Verkaufszahlen oder das adaptive Coaching von Vertriebsteams geeignet.

Durch diese wesentlichen Unterschiede bieten Chatbots und KI-Agenten unterschiedliche Mehrwerte und Einsatzmöglichkeiten. Während Chatbots als Einstieg in die automatisierte Kundenkommunikation dienen können, ermöglichen KI-Agenten eine tiefere und flexiblere Interaktion, die sowohl die Effizienz als auch die Kundenzufriedenheit erheblich steigern kann. So ergibt sich ein klarer Mehrwert, insbesondere im Sales-Bereich, wo die Fähigkeiten von KI-Agenten weit über die simplen Antwortmuster von Chatbots hinausgehen.

Funktionen und Möglichkeiten

Der zentrale Vorteil von KI-Agenten liegt in ihrer Fähigkeit, komplexe Aufgaben autonom zu bewältigen. Dies umfasst:

• Datensammlung und -analyse: KI-Agenten können riesige Mengen an Daten verarbeiten und analysieren, um fundierte Entscheidungen zu treffen.

• Selbstoptimierung: Durch Machine Learning (ML) verbessern sich KI-Agenten kontinuierlich und passen ihre Strategien an neue Informationen an.

• Interaktion: Sie können mit menschlichen Nutzer*innen interagieren, sei es durch Chatbots im Kundenservice oder durch virtuelle Assistenten.

Arten von KI-Agenten

KI-Agenten lassen sich in verschiedene Kategorien einteilen, die sich nach ihrer Funktion und Komplexität unterscheiden:

• Reflexagenten arbeiten nach einfachen, vordefinierten Regeln und reagieren direkt auf Umgebungsveränderungen. Ein Reflexagent kann beispielsweise in einem Chatbot eingesetzt werden, der basierend auf Schlüsselwörtern schnell grundlegende Fragen beantwortet.

• Modellgestützte Agenten verwenden ein internes Modell ihrer Umgebung, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Diese Agenten sind im Grunde ein „intelligentere“ Version eines Reflexagenten.

• Zielgestützte Agenten wählen basierend auf aktuellsten Daten die besten Wege zur Zielerreichung aus. Die Aufgabe solcher Agenten ist es, die Gesamtleistung in einem System zu maximieren. Ein zielgestützter Agent könnte beispielsweise als Anlageberater für den Aktienhandel fungieren.

• Lernende Agenten verbessern ihre Leistung kontinuierlich durch Erfahrungen und das Lernen aus Rückmeldungen. Ein lernender Agent könnte in einer Vertriebsprognose-Software verwendet werden, um Vertriebszahlen auf Basis von kontinuierlich gesammelten und analysierten Daten immer präziser vorherzusagen.

• Bei Hierarchischen Agenten handelt es sich um eine ganze Gruppe von intelligenten Agenten, die komplexe Aufgaben in kleinere, einfachere Teilaufgaben splitten. Die übergeordneten Agenten koordinieren die Aktivitäten der untergeordneten Agenten. Diese Art von Agent könnte in einem großen Projektmanagement-System eingesetzt werden, wo Aufgaben von einem Hauptagenten an mehrere Unteragenten verteilt werden, die dann jeweils kleinere Teilaufgaben bearbeiten und ihren Fortschritt melden.

Anwendung von KI-Agenten im Sales

Vergleichsweise neu, aber vielversprechend, ist der Einsatz von KI-Agenten im Sales. Hier bietet dir die KI zahlreiche Einsatzmöglichkeiten, die nicht nur die Effizienz deines Vertriebsteams erhöhen, sondern auch die Kundenzufriedenheit steigern und deine Verkaufszahlen maximieren können:

Lead-Scoring und -Qualifikation

Eines der bedeutendsten Anwendungsgebiete im Vertrieb ist das Lead-Scoring und die Qualifikation von potenziellen Kund*innen. Die Sales KI-Agenten analysieren dabei Daten aus verschiedenen Quellen wie dem Verhalten auf deiner Website, dem Firmen CRM-System, der Interaktion mit Marketingkampagnen und dem bisherigen Kaufverhalten, um die Leads mit der höchsten Abschlusswahrscheinlichkeit zu identifizieren. Diese automatisierte Bewertung hilft dir und deinem Team, eure Ressourcen effizienter zu nutzen, indem ihr euch auf die vielversprechendsten Kontakte konzentriert.

Personalisierte Kundenerfahrung

Ein weiteres wichtiges Anwendungsfeld ist die Personalisierung der Kundenansprache. KI-Agenten analysieren historische Daten und aktuelle Interaktionen, um für jede*n Kund*in maßgeschneiderte Angebote und Empfehlungen zu erstellen. Dies führt zu einer individuellen Ansprache, bei der sich deine Kund*innen besser verstanden und wertgeschätzt fühlen. Personalisierte E-Mails, spezifische Produktvorschläge und -informationen sowie gezielte Rabattaktionen sind nur einige Beispiele dafür, wie KI-Agenten die Kundenerfahrung verbessern können.

Automatisierte Kundenkommunikation

KI-Agenten sind auch sehr effektiv in der automatisierten Kundenkommunikation. Durch den Einsatz von Chatbots und virtuellen Assistenten kannst du sicherstellen, dass dein Unternehmen rund um die Uhr für deine Kund*innen erreichbar ist. Diese KI-Agenten beantworten grundlegende Fragen, nehmen Bestellungen entgegen und bearbeiten Beschwerden ohne menschliches Eingreifen. Bei komplexeren Anfragen können sie den Fall nahtlos an menschliche Vertriebsmitarbeiter*innen weiterleiten, wodurch die Reaktionszeit verkürzt und die Kundenzufriedenheit erhöht wird.

Verkaufsvorhersagen und Analyse

Ein weiteres Anwendungsgebiet ist die Vorhersagen von Verkaufszahlen und die Analyse von Vertriebstrends. KI-Agenten nutzen hier komplexe Algorithmen, um Muster und Trends in großen Datenmengen zu erkennen. Diese Informationen helfen dir und deinem Team, eure Strategien präzise anzupassen und besser informierte Entscheidungen zu treffen. Beispielsweise kann ein KI-Agent vorhersagen, welche Produkte in der kommenden Saison besonders gefragt sein werden, sodass du deine Lagerbestände entsprechend anpassen kannst.

KI-Agenten sind im Sales-Bereich also vielseitig einsetzbar und ermöglichen es dir, deine Vertriebsprozesse zu optimieren, die Effizienz zu steigern und die Kundenerfahrung zu verbessern. Durch die Automatisierung routinemäßiger Aufgaben und die Bereitstellung wertvoller Einblicke tragen sie dazu bei, das volle Potenzial deines Vertriebsteams zu entfalten und die Verkaufszahlen nachhaltig zu erhöhen.

Herausforderungen bei der Implementierung von KI-Agenten im Sales

Auch wenn KI-Agenten den Vertrieb revolutionieren können, stehen Unternehmen bei ihrer Implementierung vor einigen bedeutenden Herausforderungen. Diese zu erkennen und anzugehen, ist entscheidend für den Erfolg.

Datenschutz und Datensicherheit

Beim Einsatz von KI-Agenten im Vertrieb werden große Mengen an Kundendaten gesammelt und verarbeitet. Dies wirft Fragen zur Datensicherheit und zum Datenschutz auf. Du musst sicherstellen, dass sämtliche Daten gemäß den Datenschutzgesetzen, wie der DSGVO, behandelt werden – beispielsweise, indem du die Daten auf Servern in der EU oder besser noch exklusiv in Deutschland verarbeitest.

Ethische Überlegungen und Fairness

Ein weiteres wichtiges Thema sind die ethischen Auswirkungen von KI im Vertrieb. KI-Agenten, die mit verzerrten Daten trainiert werden, können unfaire oder sogar diskriminierende Entscheidungen treffen. Dies könnte nicht nur das Kundenerlebnis negativ beeinflussen, sondern auch rechtliche Konsequenzen haben. Transparente Algorithmen und regelmäßige Überprüfungen durch menschliche Mitarbeiter*innen sind notwendig, um sicherzustellen, dass deine KI-Agenten stets fair und ausgewogen entscheiden.

Technologische Komplexität

Die Implementierung von KI-Agenten ist technisch anspruchsvoll. Sie erfordert spezialisierte Kenntnisse in Machine Learning und Datenanalyse. Es kann sein, dass dein Team zusätzliche Schulungen benötigt oder dass du externe Expert*innen hinzuziehen musst, um die Integration erfolgreich umzusetzen. Ohne das richtige Knowhow kann die Implementierung schnell zu einem kostspieligen und zeitaufwendigen Unterfangen werden.

Ressourcenintensität

Das Training und der Betrieb von KI-Agenten, insbesondere solchen, die auf Deep-Learning-Algorithmen basieren, benötigen erhebliche Rechenressourcen – vor allem, wenn du diese auf eigenen Servern hosten möchtest. Cloud-Lösungen können hier Abhilfe schaffen, sind jedoch in der Regel mit wiederkehrenden Kosten verbunden. Die Wahl der richtigen Infrastruktur und die Verwaltung der Ressourcen sind entscheidende Faktoren für den Erfolg deines KI-Projekts.

Mitarbeiterakzeptanz

Nicht zuletzt ist die Akzeptanz deiner Mitarbeitenden ein entscheidender Faktor. Veränderungen in der Arbeitsweise, die durch den Einsatz von KI-Agenten entstehen, können auf Widerstand stoßen. Es ist wichtig, dein Team von den Vorteilen dieser Technologie zu überzeugen und es entsprechend zu schulen. Ein transparentes Change-Management hilft dir, eventuelle Ängste abzubauen und die Mitarbeitermotivation zu stärken.

Die Sales KI-Agenten von Salesforce

Du siehst also: Bei der Wahl des passenden KI-Agenten im Sales gibt es eine Menge Faktoren zu beachten. Zwei besonders vielversprechende und intuitive Lösungen für den Vertrieb bietet Salesforce an: den Agentforce Sales Development Representative (SDR) Agent und den Agentforce Sales Coach Agent. Diese beiden Sales-Tools decken unterschiedliche Anwendungsgebiete ab und bieten zahlreiche Funktionen und Vorteile, die dir helfen können, deine Verkaufszahlen zu maximieren und deine Kundeninteraktionen zu verbessern. Was die KI-Agenten alles können, stellen wir dir im Folgenden vor.

Salesforce Sales Cloud auf OMR Reviews

Agentforce Sales Development Representative (SDR) Agent

Der Sales Development Representative (SDR) Agent ist ein KI-Agent, der sich selbstständig mit Inbound-Leads auseinandersetzt und deine Sales-Pipeline rund um die Uhr pflegt. Er ist darauf ausgelegt, deinem Vertriebsteam die aufwendigsten Aktivitäten am oberen Ende des Verkaufstrichters abzunehmen. Zu den wichtigsten Features gehören:

• Automatisierte Entscheidungen: Anders als herkömmliche Chatbots, die nur vordefinierte Fragen beantworten können, trifft der Sales Development Representative (SDR) Agent autonome Entscheidungen und priorisiert Aktionen basierend auf den gewünschten Ergebnissen. Er analysiert die Frage von Interessent*innen und bestimmt selbstständig, was als Nächstes zu tun ist.

• Personalisierte Antworten: Durch die Nutzung des CRM-Systems deines Unternehmens und harmonisierter externer Daten, liefert der Agent vertrauenswürdige, präzise und personalisierte Antworten. Hierbei kommt der Retrieval Augmented Generation (RAG)-Service von Agentforce zum Einsatz.

• Multikanalfähigkeit und Mehrsprachigkeit: Der Agent kann mehrere Leads gleichzeitig über verschiedene Kommunikationskanäle wie SMS oder WhatsApp und in verschiedenen Sprachen bearbeiten.

• Nahtlose Lead-Weiterleitung: Qualifizierte Leads werden effizient an menschliche Verkäufer*innen übergeben, wobei jede Aktion und Interaktion im CRM-System dokumentiert wird.

Agentforce Sales Coach Agent

Der Sales Coach Agent setzt auf der anderen Seite des Vertriebs an: nämlich bei deinem Sales-Team. Dieser Agent ist darauf ausgelegt, deine Verkäufer*innen durch personalisierte Rollenspiele zu coachen und ihnen objektives Feedback zu geben. Ziel ist es hierbei, die Verkaufsfähigkeiten deines Teams kontinuierlich zu verbessern. Beispielsweise durch:

• Simulierte Verkaufsgespräche: Der Agent führt selbstständig Rollenspiele durch, die auf jede Verkaufschance zugeschnitten sind. Dabei simuliert er realistische Verkaufsszenarien und verwendet generative KI, um Text in Sprache umzuwandeln.

• Reaktionssimulation: Der Sales Coach Agent verwendet ebenfalls RAG, um realistische Käuferreaktionen zu erzeugen – basierend auf relevanten Informationen, die in Salesforce gespeichert sind. Dies beinhaltet Daten zu Angeboten, Accounts und früherer Korrespondenz.

• Personalisierte Szenarien: Jede Rollenspiel-Simulation ist auf die individuellen Bedingungen und Kontakthistorie der aktuellen Verkaufschance abgestimmt, was eine realitätsnahe Übung ermöglicht.

• Umfangreiches Feedback: Nach jeder Simulation gibt der Agent personalisiertes, objektives Feedback, um die Technik des Teams zu verfeinern und zu verbessern.

Fazit: So helfen dir Sales KI-Agenten

Der Einsatz von KI-Agenten im Vertrieb bietet enorme Chancen, um Effizienz und Produktivität zu steigern. Durch die Automatisierung zeitraubender Aufgaben und die stetige Verbesserung der Verkaufsfähigkeiten deines Teams eröffnen sich neue Möglichkeiten für nachhaltigen Geschäftserfolg. Moderne KI-Technologien sorgen für präzisere, personalisierte und relevantere Interaktionen, wodurch sich Vertriebsteams auf ihre Kernaufgaben konzentrieren können.

Mit den innovativen Lösungen von Salesforce, dem Sales Development Representative (SDR) Agent und dem Sales Coach Agent, erhält dein Vertrieb zwei leistungsstarke Werkzeuge, die dabei helfen, Vertriebsprozesse zu optimieren. Wenn du mehr dazu wissen willst, schau doch mal auf dem Profil von Salesforce auf OMR Reviews vorbei!