Vom praktischen Vertriebsproblem zur Commercial Intelligence

Diese Serie begann mit einer einfachen Beobachtung: Der B2B-Vertrieb verfügt heute über mehr Daten, mehr Software und mehr Möglichkeiten zur Kontaktaufnahme als jemals zuvor. Trotzdem fällt es vielen Unternehmen weiterhin schwer, zuverlässig zu beantworten, mit welchen Unternehmen ihr Vertrieb gerade sprechen sollte und warum.

Genau aus diesem Widerspruch ist bloo.research entstanden.

Der Ausgangspunkt war nicht die Idee, noch eine weitere Unternehmensdatenbank zu entwickeln. Auch ging es nicht darum, Vertrieb durch künstliche Intelligenz zu ersetzen oder mit noch größeren Lead-Listen zu versorgen. Das Problem war viel grundlegender: Unternehmen besitzen häufig ein erstaunlich genaues Wissen darüber, warum bestimmte Kunden ihre Produkte benötigen, können dieses Wissen aber kaum systematisch auf einen gesamten Markt übertragen.

Ein erfahrener Vertriebsmitarbeiter erkennt oft innerhalb weniger Minuten, ob ein Unternehmen interessant sein könnte. Er betrachtet die Produkte, versteht die eingesetzten Technologien, erkennt typische Produktionsverfahren und kann einschätzen, welche technischen oder wirtschaftlichen Situationen zum eigenen Angebot passen. Dieses Wissen ist wertvoll, bleibt aber häufig an einzelne Personen gebunden und lässt sich nur schwer auf tausende Unternehmen anwenden.

Genau an dieser Stelle entstand die entscheidende Frage: Was wäre, wenn wir dieses Vertriebswissen nicht nur dokumentieren, sondern in eine systematische Suchlogik übersetzen könnten?

Aus dieser Frage entwickelte sich zunächst bloo.research und schließlich das umfassendere Denkmodell der Commercial Intelligence.

Das eigentliche Problem war nie der Mangel an Unternehmensdaten

Wer neue Kunden sucht, findet heute zahlreiche Werkzeuge. Unternehmensdatenbanken liefern Firmografien und Ansprechpartner, LinkedIn erschließt berufliche Netzwerke und Google ermöglicht den Zugriff auf nahezu jede öffentlich verfügbare Unternehmensinformation. Dazu kommen Branchenportale, Fachmedien, Handelsregister, Stellenbörsen und spezialisierte Datenanbieter.

Der Vertrieb leidet deshalb immer seltener unter einem grundsätzlichen Mangel an Informationen. Das Gegenteil ist häufiger der Fall. Es gibt so viele Daten, dass die eigentliche Herausforderung darin besteht, herauszufinden, welche davon für das eigene Geschäft überhaupt eine Bedeutung besitzen.

Ein Unternehmen kann zur richtigen Branche gehören, die richtige Größe besitzen und dennoch keinerlei sinnvollen Bedarf für das eigene Angebot haben. Ein anderes fällt vielleicht aus der traditionellen Zielgruppendefinition heraus, verfügt aber über genau die Produkte, Prozesse oder technischen Anforderungen, für die eine Lösung entwickelt wurde.

Die klassischen Filter beantworten diese Unterschiede nur begrenzt.

Das wurde besonders deutlich bei spezialisierten B2B-Angeboten im industriellen Umfeld. Dort reicht die Aussage „Maschinenbau, 200 bis 500 Mitarbeiter, Deutschland“ häufig kaum aus, um die Qualität eines potenziellen Kunden beurteilen zu können. Interessanter ist möglicherweise, welche Produkte hergestellt werden, wie produziert wird, welche Technologien eingesetzt werden und welche Anforderungen daraus entstehen.

Damit verlagerte sich die Fragestellung.

Wir wollten nicht mehr nur herausfinden, welche Unternehmen einer Zielgruppe angehören. Wir wollten verstehen, warum ein bestimmtes Unternehmen unser Angebot benötigen könnte.

Aus Zielgruppen wurden Need Profiles

Diese Veränderung hatte größere Konsequenzen, als zunächst erwartet.

Wenn nicht mehr die Branche den Ausgangspunkt bildet, müssen wir genauer beschreiben, wodurch Bedarf entsteht. Das Wissen guter Vertriebsmitarbeiter musste deshalb in eine Form übersetzt werden, mit der ein System arbeiten kann.

Ein Anbieter von industrieller Messtechnik sucht dann nicht einfach nach Produktionsunternehmen. Er beschreibt, in welchen Fertigungssituationen besondere Messanforderungen entstehen. Ein Automatisierungsanbieter definiert nicht nur Unternehmensgrößen, sondern berücksichtigt, welche Prozesse sich typischerweise automatisieren lassen und unter welchen Bedingungen der wirtschaftliche Druck dafür steigt. Ein Komponentenhersteller betrachtet die Produkte seiner potenziellen Kunden und fragt, in welchen technischen Anwendungen seine Komponente überhaupt sinnvoll eingesetzt werden könnte.

Aus dem klassischen Ideal Customer Profile wurde damit schrittweise ein Need Profile.

Das Need Profile beschreibt nicht nur, wer ein Kunde ist. Es beschreibt die Bedingungen, unter denen ein Angebot relevant werden kann.

Genau diese Verschiebung wurde zu einem zentralen Bestandteil von bloo.research. Die Software sollte nicht lediglich Datenbankfilter komfortabler machen, sondern das Wissen eines Unternehmens darüber abbilden, was einen wirklich interessanten Kunden ausmacht.

Damit verändert sich die Suche grundlegend. Statt eine Liste von Firmen zu erzeugen und sie anschließend manuell zu prüfen, kann die fachliche Prüfung einen Teil der Suche selbst bilden.

KI machte plötzlich eine andere Art der Recherche möglich

Dieses Konzept wäre ohne die Entwicklung moderner KI nur begrenzt skalierbar gewesen.

Klassische Datenbanken sind hervorragend darin, strukturierte Informationen zu verarbeiten. Wenn Branche, Standort, Umsatz oder Mitarbeiterzahl in einem Datenfeld vorhanden sind, lassen sich Unternehmen zuverlässig danach filtern. Schwieriger wird es bei Informationen, die hauptsächlich in Fließtext, Produktbeschreibungen, technischen Dokumenten oder anderen unstrukturierten Quellen vorkommen.

Genau dort befindet sich jedoch ein großer Teil der Informationen, die für ein Need Profile besonders interessant sind.

Unternehmen beschreiben auf ihren Webseiten ihre Produkte und Anwendungen. Technische Unterlagen geben Hinweise auf Verfahren und Technologien. Stellenanzeigen zeigen, welche Fähigkeiten aufgebaut werden. Pressemitteilungen dokumentieren Veränderungen, Investitionen und neue Märkte. Häufig entsteht das wirklich interessante Bild erst dann, wenn mehrere dieser Informationen gemeinsam betrachtet werden.

Generative KI hat die Möglichkeit geschaffen, solche Inhalte in einem völlig anderen Maßstab zu analysieren. Ein System kann nicht nur nach einem bestimmten Wort suchen, sondern versuchen zu verstehen, was ein Unternehmen tatsächlich herstellt, welche technischen Zusammenhänge bestehen und ob diese Informationen zu einer zuvor definierten Bedarfssituation passen.

Damit wurde etwas skalierbar, das zuvor hauptsächlich eine manuelle Tätigkeit erfahrener Mitarbeiter war.

Der entscheidende Gedanke hinter bloo.research war deshalb nie, dass KI plötzlich mehr über einen Markt weiß als ein guter Vertriebsprofi. Der Gedanke war, das Wissen des Vertriebs mit der Skalierbarkeit von KI zu verbinden.

Von „Finde Unternehmen“ zu „Verstehe, warum sie passen“

Damit entstand eine andere Vorstellung von Unternehmensrecherche.

Eine klassische Recherche liefert vielleicht hundert Unternehmen aus einer bestimmten Branche. Danach beginnt die eigentliche Arbeit. Jemand muss die Webseiten öffnen, Produktportfolios prüfen und beurteilen, ob die Unternehmen wirklich zum Angebot passen.

bloo.research sollte diese Reihenfolge verändern.

Das System bekommt zunächst möglichst genau beschrieben, wonach gesucht wird. Dabei können Produkte, Anwendungen, Produktionsverfahren, Technologien oder andere fachliche Merkmale eine Rolle spielen. Anschließend werden Unternehmen nicht nur gefunden, sondern anhand dieser Kriterien untersucht.

Das Ergebnis soll deshalb nicht einfach lauten: „Hier sind hundert Unternehmen.“

Die wesentlich interessantere Aussage lautet: „Hier sind Unternehmen, bei denen wir nachvollziehbare Gründe gefunden haben, warum sie zu Ihrem Angebot passen könnten.“

Damit verschiebt sich der Wert der Recherche von der Menge zur Begründung.

Für den Vertrieb bedeutet das, dass seine Zeit nicht mehr vor allem dafür eingesetzt werden muss, lange Listen nachträglich zu qualifizieren. Die menschliche Aufmerksamkeit kann sich stärker auf die Unternehmen konzentrieren, bei denen die Recherche bereits eine plausible Verbindung zwischen Kunde und Angebot sichtbar gemacht hat.

Genau dieser Gedanke hat sich durch die gesamte Commercial-Intelligence-Serie gezogen: Weniger Suchraum, mehr Kontext und bessere Gründe für eine Vertriebsentscheidung.

Doch passende Unternehmen waren nur der erste Schritt

Während der Arbeit an dieser Suchlogik wurde allerdings deutlich, dass selbst ein sehr guter Fit das eigentliche Vertriebsproblem noch nicht vollständig löst.

Ein Unternehmen kann technisch hervorragend zum eigenen Angebot passen und trotzdem über Jahre nichts kaufen.

Der Maschinenpark funktioniert. Die Produktion ist ausgelastet, aber stabil. Lieferantenbeziehungen sind eingespielt und es gibt keinen ausreichenden wirtschaftlichen Grund für Veränderung.

Ein anderes Unternehmen mit nahezu identischem Fit befindet sich dagegen in einer völlig anderen Situation. Es hat einen Großauftrag gewonnen, erweitert die Produktion und versucht gleichzeitig, zusätzliche Fachkräfte zu gewinnen. Plötzlich kann eine Technologie, die gestern nur grundsätzlich interessant war, zu einer konkreten geschäftlichen Notwendigkeit werden.

Genau hier entstand der nächste wichtige Entwicklungsschritt.

Es reicht nicht zu verstehen, wer passt.

Wir müssen zusätzlich verstehen, was sich verändert.

Damit wurde aus reiner Zielkundenidentifikation schrittweise Demand Intelligence. Unternehmensmeldungen, neue Produkte, Einstellungen, Standortentwicklungen und andere Veränderungen wurden nicht einfach zu zusätzlichen Datenpunkten. Sie wurden im Zusammenhang mit der zuvor definierten Bedarfssituation betrachtet.

Erst dadurch wird aus einem passenden Unternehmen möglicherweise eine Emerging Opportunity.

Aus bloo.research wurde damit mehr als ein Recherchewerkzeug

An diesem Punkt wurde klar, dass wir eigentlich an einem größeren Konzept arbeiteten.

Wenn Unternehmen über Produkte und Verfahren identifiziert werden können, benötigen wir Customer Intelligence. Wenn Veränderungen auf mögliche Bedarfe hinweisen, befinden wir uns in der Demand Intelligence. Sobald wir zusätzlich verstehen wollen, wie ein einzelner Account aufgebaut ist, welche Wettbewerber oder Alternativen existieren und welche Entwicklungen im Markt die Entscheidung beeinflussen, kommen weitere Informationsperspektiven hinzu.

Diese Informationen besitzen jedoch nur dann einen wirklichen Wert, wenn sie gemeinsam zu einer besseren Entscheidung führen.

Genau daraus entstand das Modell der Commercial Intelligence.

Market Intelligence hilft dabei, das Umfeld eines Marktes zu verstehen. Customer Intelligence beschreibt, welche Unternehmen grundsätzlich zum eigenen Angebot passen. Demand Intelligence untersucht Veränderungen, aus denen Handlungsbedarf entstehen könnte. Competitive Intelligence berücksichtigt Wettbewerber, Alternativen und bestehende Lösungswege, während Account Intelligence den konkreten Kontext eines einzelnen Unternehmens vertieft.

Opportunity Intelligence entsteht schließlich aus der Verbindung dieser Informationen. Sie versucht zu beantworten, ob aus dem Gesamtbild eine Situation entsteht, die heute besondere Aufmerksamkeit des Vertriebs verdient.

bloo.research ist damit nicht die Definition von Commercial Intelligence.

Es ist ein Werkzeug, das aus genau diesem Denkmodell entstanden ist und versucht, Teile davon operativ nutzbar zu machen.

Das Ziel war nie mehr Outreach

Diese Unterscheidung ist besonders wichtig, weil KI im Vertrieb häufig mit Automatisierung der Ansprache gleichgesetzt wird.

Wenn eine Technologie tausende Unternehmen analysieren kann, liegt der nächste Gedanke scheinbar auf der Hand: Dann lassen sich auch tausende personalisierte E-Mails automatisch erzeugen.

Technisch ist das möglich.

Strategisch führt es aber schnell wieder zur gleichen alten Logik: Mehr Leads erzeugen mehr Nachrichten, und mehr Nachrichten sollen mehr Chancen produzieren.

Der Ansatz hinter bloo.research geht in eine andere Richtung.

Wenn KI die Recherche effizienter macht, sollte der Vertrieb nicht zwangsläufig mehr Menschen ansprechen. Er sollte weniger falsche Unternehmen ansprechen.

Das ist ein entscheidender Unterschied.

Ein Vertriebsteam gewinnt wenig, wenn es statt tausend generischen Nachrichten nun zehntausend KI-personalisierte Nachrichten verschickt. Wesentlich wertvoller ist es, wenn das Team unter tausenden Unternehmen diejenigen erkennt, bei denen ein nachvollziehbarer fachlicher Fit und ein plausibler Gesprächsanlass existieren.

Commercial Intelligence soll deshalb nicht die Lautstärke des Vertriebs erhöhen.

Es soll seine Relevanz erhöhen.

Der Mensch bleibt genau dort wichtig, wo Vertrieb beginnt

Damit schließt sich auch der Kreis zu der Frage, ob KI Vertrieb ersetzt.

bloo.research entstand nicht aus der Vorstellung, dass KI irgendwann selbstständig komplette Kundenbeziehungen führen sollte. Die Technologie übernimmt vor allem Arbeit, die Maschinen sehr gut skalieren können: große Informationsmengen durchsuchen, Zusammenhänge erkennen, Unternehmen vergleichen und relevante Veränderungen beobachten.

Anschließend beginnt eine andere Art von Arbeit.

Ein Mensch muss entscheiden, ob die Hypothese plausibel ist. Er muss verstehen, welche Frage im Gespräch wirklich relevant sein könnte und wie der Kunde seine Situation selbst einschätzt. Im Austausch können völlig neue Informationen entstehen, die von außen niemals sichtbar gewesen wären.

Genau das haben wir im vorherigen Beitrag am Beispiel der Automatisierungs-Opportunity gesehen. Die Analyse konnte erkennen, dass sich eine interessante Produktionssituation entwickelte. Erst das Gespräch zeigte jedoch, dass der wirkliche Engpass nicht primär in der Montage, sondern im Prüfprozess lag.

Commercial Intelligence soll deshalb das Gespräch nicht ersetzen.

Es soll dafür sorgen, dass mehr Gespräche aus einem guten Grund stattfinden.

Aus individuellem Vertriebswissen wird organisationales Wissen

Vielleicht liegt darin langfristig sogar der größere Wert.

In vielen mittelständischen Unternehmen besitzen einzelne Vertriebsmitarbeiter ein enormes Marktverständnis. Sie wissen, welche Produkte zu bestimmten Anwendungen passen, welche Kundentypen häufig Probleme entwickeln und an welchen kleinen Veränderungen man erkennt, dass sich ein Projekt anbahnen könnte.

Dieses Wissen ist jedoch schwer zu skalieren.

Wenn ein Mitarbeiter das Unternehmen verlässt, verschwindet ein Teil davon. Neue Mitarbeiter benötigen Jahre, um dieselben Muster zu erkennen. Unterschiedliche Verkäufer können denselben Markt völlig unterschiedlich bewerten.

Ein Commercial-Intelligence-System kann helfen, dieses Wissen schrittweise zu explizieren.

Need Profiles beschreiben, warum Unternehmen interessant sind. Opportunity Signals dokumentieren, welche Veränderungen relevant sein können, und die Ergebnisse realer Vertriebsgespräche zeigen, welche Hypothesen tatsächlich funktioniert haben.

So entsteht ein Lernkreislauf.

Das Wissen des Vertriebs verbessert das System, und das System macht dieses Wissen für weitere Mitarbeiter nutzbar. Neue Erfahrungen fließen wiederum zurück.

Aus individueller Marktkenntnis kann dadurch zunehmend eine organisationale Commercial-Intelligence-Fähigkeit werden.

Genau deshalb betrachten wir Commercial Intelligence inzwischen nicht mehr nur als Technologiefrage.

Es ist ein Wissensmanagement-System für Wachstum.

Warum wir den Begriff Commercial Intelligence brauchen

Während dieser Serie haben wir bewusst einen eigenen Begriff verwendet, obwohl viele Einzelbestandteile bereits unter anderen Bezeichnungen existieren.

Market Intelligence ist nicht neu. Intent Data sind nicht neu. Account Research ist nicht neu, und auch Predictive Analytics gibt es seit Jahren.

Das Problem besteht vielmehr darin, dass diese Informationen häufig in getrennten Systemen und organisatorischen Silos verbleiben.

Marketing beobachtet digitale Interaktionen. Vertrieb kennt einzelne Accounts. Strategie analysiert Märkte und Produktmanagement versteht Anwendungen und technische Anforderungen. Jeder Bereich besitzt einen Teil des Bildes.

Commercial Intelligence beschreibt die Ebene, auf der diese Informationen zusammengeführt werden, um eine kommerzielle Entscheidung zu ermöglichen.

Die Kernfrage lautet dabei immer:

Mit welchem Unternehmen sollten wir genau jetzt sprechen und warum?

bloo.research ist aus dem Versuch entstanden, diese Frage praktisch und skalierbar zu beantworten.

Nicht perfekt.

Aber deutlich systematischer als mit einer Kombination aus Branchenliste, Google-Recherche und Zufall.

Eine Software ist nur so gut wie die Suchlogik dahinter

Deshalb ist auch eine andere Erkenntnis wichtig.

Die Qualität von bloo.research entsteht nicht allein durch das verwendete KI-Modell.

Zwei Unternehmen können dieselbe KI einsetzen und völlig unterschiedliche Rechercheergebnisse erhalten, weil sie unterschiedlich genau definieren, wonach gesucht werden soll.

Wenn ein Unternehmen lediglich sagt, es suche „Maschinenbauer in Deutschland“, wird auch eine leistungsfähige KI nur begrenzt bessere Ergebnisse erzeugen als eine klassische Datenbank.

Wenn jedoch beschrieben wird, welche Produkte ein potenzieller Kunde herstellt, welche Verfahren dabei relevant sind und unter welchen Bedingungen daraus ein Bedarf für das eigene Angebot entstehen könnte, verändert sich die Suche.

Deshalb gehört die Entwicklung der Suchlogik zum eigentlichen Prozess.

Das Wissen des Kunden wird nicht durch KI ersetzt. Es wird zum Ausgangspunkt der KI.

Genau darin liegt einer der wichtigsten Grundsätze hinter bloo.research:

Die KI kennt den Markt nicht besser als das Unternehmen. Aber sie kann helfen, das Wissen des Unternehmens auf einen Markt anzuwenden, der für Menschen allein zu groß geworden ist.

Von einer Recherche zu einem kontinuierlichen System

Der nächste Schritt liegt deshalb bereits in der Entwicklung, die wir in den letzten Artikeln beschrieben haben.

Ein Unternehmen einmal zu analysieren ist wertvoll.

Noch wertvoller wird es, relevante Unternehmen kontinuierlich zu beobachten.

Ein heute uninteressanter Account kann morgen eine neue Produktlinie einführen. Ein bestehender High-Fit Account kann plötzlich Kapazitäten erweitern oder neue Technologien aufbauen. Andere Unternehmen verändern ihre Märkte oder Lieferketten.

Wenn diese Veränderungen kontinuierlich erkannt und im Kontext des Need Profiles bewertet werden, entsteht aus Research ein dauerhaftes Commercial-Intelligence-System.

Damit verändert sich die Rolle von bloo.research erneut.

Die ursprüngliche Frage lautete: Wie finden wir Unternehmen, deren Produkte und Prozesse wirklich zu unserem Angebot passen?

Die weiterführende Frage lautet inzwischen:

Wie erkennen wir kontinuierlich diejenigen Unternehmen, bei denen sich gerade eine geschäftliche Situation entwickelt, in der unser Angebot relevant werden könnte?

Genau dieser Übergang von Suche zu Beobachtung und von Fit zu Opportunity beschreibt die Entwicklung, die hinter Commercial Intelligence steht.

Fazit: Warum bloo.research entstanden ist

bloo.research entstand aus einem sehr praktischen Problem.

Wir wollten nicht mehr akzeptieren, dass hochqualifizierte Vertriebsmitarbeiter einen erheblichen Teil ihrer Zeit damit verbringen, Google-Ergebnisse, Unternehmenswebseiten und Datenbanken nach potenziell passenden Kunden zu durchsuchen.

Gleichzeitig wollten wir nicht einfach noch größere Lead-Listen produzieren.

Die entscheidende Idee bestand darin, das Wissen eines Unternehmens darüber, warum Kunden seine Produkte benötigen, in eine systematische Recherchelogik zu übersetzen und diese mit den Möglichkeiten moderner KI zu skalieren.

Daraus entwickelte sich Schritt für Schritt ein größeres Denkmodell.

Aus Zielgruppen wurden Need Profiles. Aus statischen Unternehmenslisten wurde ein Commercial Space. Aus Unternehmensmeldungen wurden Opportunity Signals, wenn sie im richtigen Kontext eine mögliche Bedarfssituation erkennen ließen. Und aus der Verbindung verschiedener Informationsperspektiven entstand Opportunity Intelligence als Grundlage für bessere Vertriebsentscheidungen.

Damit wurde aus der ursprünglichen Frage nach besseren Zielkunden eine umfassendere Frage:

Wie können Unternehmen zukünftige Geschäftschancen systematisch früher erkennen?

Genau diese Frage beschreibt Commercial Intelligence.

Und bloo.research ist aus dem Versuch entstanden, sie praktisch beantwortbar zu machen.

Abschluss der Einführungsserie

Mit diesem Beitrag endet die Einführungsserie zu Commercial Intelligence.

Wir sind dabei von einem zunächst einfachen Problem ausgegangen: Der klassische B2B-Vertrieb findet immer leichter Unternehmen und Ansprechpartner, aber nicht automatisch diejenigen Unternehmen, bei denen gerade ein relevanter Bedarf entsteht.

Von dort haben wir schrittweise eine andere Vertriebslogik entwickelt. Wir haben untersucht, warum Produkte und Produktionsverfahren oftmals mehr über tatsächlichen Fit verraten als reine Branchenklassifikationen, wie Unternehmen durch ihre öffentliche Kommunikation Hinweise auf Veränderungen geben und warum Opportunity Signals erst durch den richtigen Kontext Bedeutung erhalten. Wir haben betrachtet, wie KI Recherche skalieren kann, warum die Rolle des Vertriebs dadurch nicht kleiner, sondern anspruchsvoller wird und weshalb Marketing und Vertrieb künftig dasselbe Bild vom Markt benötigen.

Schließlich haben wir aus diesen Gedanken einen Commercial Intelligence Prozess und ein Operating Model entwickelt und gezeigt, wie aus einem frühen Signal eine Emerging Opportunity und daraus später eine bestätigte Sales Opportunity entstehen kann.

Damit schließt sich der Kreis zu der Ausgangsthese dieser Serie:

Der B2B-Vertrieb steht vor einem grundlegenden Paradigmenwechsel. Nicht mehr die Fähigkeit, möglichst viele Kontakte zu finden, entscheidet über Wachstum, sondern die Fähigkeit, relevante kommerzielle Bedarfe früher zu erkennen.

Commercial Intelligence ist der Versuch, genau diese Fähigkeit systematisch aufzubauen.

Nicht als kurzfristigen KI-Trend.

Sondern als eine neue Art, den Markt zu verstehen und Vertrieb zu betreiben.

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