KI für B2B-Personalisierung | KI im Geschäft #60

Wie schreibt man ein gutes B2B-Personalisierungsangebot?

B2B-Angebote richten sich an andere Unternehmen oder Geschäfte und nicht an Einzelkunden. Sie können den Verkauf von Produkten oder Dienstleistungen, Outsourcing oder Beratung betreffen. Um ein effektives und ansprechendes Angebot für einen Geschäftskunden zu erstellen, ist es hilfreich, einige Regeln zu befolgen:

• Verwenden Sie einfache, leicht verständliche Sprache – vermeiden Sie Fachjargon und komplizierte Formulierungen, um den Inhalt für jeden Kunden klar zu machen,
• Setzen Sie auf Spezifisches und Zahlen — liefern Sie harte Daten, um die Vorteile zu untermauern, zum Beispiel, wie viel mit Ihrem Service gespart oder gewonnen werden kann. Dies hilft, nicht messbare Allgemeinplätze zu vermeiden,
• Schreiben Sie aus der Perspektive des Kunden — konzentrieren Sie sich auf die Vorteile, die ein bestimmtes Unternehmen durch Ihre Lösung erhält. Beantworten Sie die Frage: „Warum ist dieses Angebot für mein Unternehmen attraktiv?“
• Stimmen Sie Form und Ton ab — E-Mail, Präsentation oder Telefonanruf – jeder Kommunikationskanal kann einen leicht unterschiedlichen Stil erfordern, um die gewünschte Effektivität zu erzielen, und schließlich,
• Personalisieren Sie — wenn möglich, fügen Sie Elemente hinzu, die auf den spezifischen Kunden zugeschnitten sind, um zu zeigen, dass Sie ihn gut kennen.

Um B2B-Angebote zu personalisieren, müssen wir die richtigen Daten über den Kunden haben. In welcher Branche sind sie tätig, wie viele Jahre sind sie bereits auf dem Markt und in welcher Entwicklungsphase befindet sich ihr Unternehmen? Die Liste der Fragen hängt hier nicht nur von den Besonderheiten der angebotenen Dienstleistungen oder Produkte ab, sondern auch von der Möglichkeit, diese zu erhalten.

Die Rolle der künstlichen Intelligenz in der B2B-Personalisierung

Künstliche Intelligenz ermöglicht es, B2B-Angebote auf verschiedene Weise zu personalisieren. Der Ausgangspunkt sind jedoch immer die Kundendaten. Aber was ist, wenn die einzige Informationsquelle über den Kunden die Rechnung ist? Selbst grundlegende Daten können ein großartiger Ausgangspunkt für Account Based Marketing (ABM) sein. Wenn Sie keine umfangreiche Datenbank haben, sollten Sie in Betracht ziehen, eine aufzubauen. Je mehr Informationen Sie über Ihre Zielgruppe erhalten können, desto besser werden die Ergebnisse der B2B-Personalisierung sein.

Zuerst identifiziert KI die Kundenpräferenzen und Verhaltensmuster, indem sie automatisch die Kundendaten analysiert. Zum Beispiel kann das KI-System die Kaufhistorie eines bestimmten Kunden verfolgen, um die am häufigsten bestellten Produkte zu identifizieren und ein personalisiertes Rabattangebot zu machen.

Dies kann durch die Nutzung von Informationen geschehen, die vom Vertriebsteam gesammelt wurden, das direkt mit Käufern interagiert. Dedizierte Customer Relationship Management (CRM)-Plattformen funktionieren hier gut – einschließlich solcher, die KI verwenden, um Gespräche automatisch zu transkribieren. Diese ermöglichen es Ihnen, Daten darüber zu erfassen, mit wem und worüber Sie während eines bestimmten Gesprächs sprechen, sowie über welchen Kauf diskutiert wird.

Eine weitere wichtige Funktion der KI ist die Generierung maßgeschneiderter Serviceempfehlungen. Basierend auf den gesammelten Daten hilft die künstliche Intelligenz, ein personalisiertes B2B-Angebot vorzubereiten, das genau die am besten geeigneten Optionen für den Kunden angibt.

KI ist auch nützlich für die Erstellung dynamischer, personalisierter Inhalte im Rahmen der an Kunden gesendeten Angebote. Sie passt die Nachricht an die definierten Präferenzen und Interessen des Empfängers an, was die Attraktivität und Relevanz des vorbereiteten Angebots erhöht. Zum Beispiel kann Fabriq, ein von der Boston Consulting Group (BCG) entwickeltes Tool, mit jedem digitalen Personalisierungssystem oder jeder Plattform über eine API arbeiten. Es verfügt über eine umfangreiche Bibliothek von B2B-Angebotvorlagen.

Quelle: BCG ((https://www.bcg.com/beyond-consulting/bcg-gamma/fabriq)

Darüber hinaus ermöglicht KI eine präzise Segmentierung der Kundenbasis und gezielte Verkaufsaktivitäten. KI-Systeme analysieren das Kaufverhalten der Kunden, segmentieren sie in Gruppen und richten dann personalisierte Marketingkommunikationen an sie.

Schließlich kann künstliche Intelligenz das gesamte Einkaufserlebnis für Geschäftskunden revolutionieren. Durch die Integration mit CRM- und E-Commerce-Plattformen schafft sie personalisierte Kundenreisen und liefert maßgeschneiderte Empfehlungen und Lösungen in jedem Schritt.

Vorteile der Nutzung künstlicher Intelligenz zur Personalisierung von B2B-Angeboten

Der Einsatz von KI bringt mehrere Vorteile mit sich. Die greifbarsten davon sind:

• Erhöhte Konversionen – relevantere, maßgeschneiderte Angebote führen zu mehr Verkäufen,
• Erhöhte Loyalität – Kunden schätzen, dass das Unternehmen über ihre Bedürfnisse lernt, sodass sie länger beim Unternehmen bleiben,
• Geringere Kosten – die Automatisierung von Marketing- und Verkaufsaktivitäten, wie die Nutzung von Chatbots, bedeutet geringere Betriebskosten,
• Schnelleres Erreichen von Entscheidungsträgern – die Nutzung von KI zur Personalisierung von B2B-Angeboten bedeutet besseres, präziseres Targeting.

Praktische Anwendungen von KI in der B2B-Personalisierung

Konkrete Beispiele dafür, wie KI zur Personalisierung von B2B-Angeboten eingesetzt werden kann, sind in erster Linie:

• Generierung personalisierter Inhalte in E-Mails – es geht nicht nur darum, Vornamen zu verwenden, sondern auch die tatsächlichen Bedürfnisse und Interessen der Kunden zu berücksichtigen,
• Automatische Auswahl von Produkten und Dienstleistungen, die zum Profil eines bestimmten Kunden passen, wie die, die im Suchfenster Ihres Online-Shops angezeigt werden,
• Vorschlagen zusätzlicher Optionen oder Funktionen basierend auf der Kaufhistorie des Kunden,
• Analyse der Kundenstimmung in Gesprächen zur Verbesserung des Services.

Quelle: DALL·E 3, Eingabeaufforderung: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Herausforderungen bei der Nutzung von KI in der B2B-Personalisierung

Die Implementierung von KI bringt auch viele Herausforderungen mit sich. Die wichtigste davon ist die Notwendigkeit, Kundendaten aus mehreren Quellen zu erfassen und zu integrieren, wie z.B. CRM, Website-Analysen und soziale Medien. Hier kommen Tools wie Salesforce und Hubspot ins Spiel.

Das Sammeln und Organisieren von Daten allein reicht jedoch nicht aus. Das Unternehmen muss auch effektive, wiederholbare Prozesse entwickeln, die künstliche Intelligenz nutzen, um personalisierte B2B-Angebote zu erstellen. Dies erfordert auch:

• Schulung der Mitarbeiter im Umgang mit KI-Technologie,
• Gewährleistung der Einhaltung von Standards zur Sicherheit personenbezogener Daten wie der DSGVO, und
• Überprüfung der Genauigkeit der von KI-Algorithmen automatisch generierten Angebotsinhalte.

Es ist wichtig zu beachten, dass künstliche Intelligenz den Prozess der Erstellung personalisierter B2B-Angebote unterstützen kann. Die Verantwortung für die an Kunden gesendeten Inhalte liegt jedoch bei den Menschen. Daher ist es entscheidend, die implementierten Prozesse gründlich zu testen, ihre Leistung zu überwachen und – zumindest zufällig – die Richtigkeit der generierten Inhalte zu überprüfen, um Fehler und Missverständnisse zu vermeiden.

Es kann auch eine Herausforderung sein, einige der konservativeren Kunden dazu zu bringen, KI-gesteuerte Lösungen zu akzeptieren. Daher muss die Entscheidung zur Implementierung von KI-gestützter B2B-Personalisierung auf einem fundierten Wissen über die Zielgruppe basieren.

Trends und Zukunft der künstlichen Intelligenz in der B2B-Personalisierung

Laut McKinsey-Analysten erwarten bereits 71 % der Kunden personalisierte Interaktionen von Unternehmen, und 76 % sind frustriert, wenn dies nicht geschieht. Bald wird das Fehlen eines personalisierten Angebots unangenehme Überraschungen für jeden Kunden bedeuten. Infolgedessen prognostizieren Experten, dass die Entwicklung der KI in der B2B-Personalisierung in folgende Richtungen gehen wird:

• Die Entwicklung von Sprachassistenten und Chatbots, die direkt mit dem Kunden kommunizieren – dank ihnen erhält der B2B-Kunde einen persönlichen Einkaufsberater, der ein personalisiertes Angebot bereitstellt,
• Die Nutzung von Algorithmen zur Analyse der Kundenemotionen, die in Gesprächen oder E-Mails ausgedrückt werden – die Sentiment-Analyse in Schrift und Sprache ist bereits hoch entwickelt und wird in den kommenden Jahren in Verbraucherlösungen weit verbreitet sein,
• Tiefgehende, multidimensionale Segmentierung der Kundenbasis mithilfe von KI-Modellen – die Hyperpersonalisierung ermöglicht.

Es wird auch möglich sein, nicht nur die Unternehmensdaten des Kunden, sondern auch die Präferenzen seiner Mitarbeiter zu berücksichtigen.

B2B-Personalisierung – Zusammenfassung

KI bietet großes Potenzial zur Personalisierung von Angeboten und zur Kommunikation mit Geschäftskunden. Dank der auf künstlicher Intelligenz basierenden Automatisierung können Unternehmen die Bedürfnisse der Kunden besser verstehen und genauer darauf reagieren. Dies fördert dauerhafte Geschäftsbeziehungen, Loyalität und Kundenzufriedenheit.

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