Information ist nicht gleich Erkenntnis
Wer sich heute über ein Unternehmen informieren möchte, beginnt fast automatisch bei Google. Das ist nachvollziehbar, denn kaum ein anderes Werkzeug ermöglicht es, in so kurzer Zeit Unternehmenswebsites, Presseberichte, Produktseiten, Stellenanzeigen, technische Dokumente oder andere öffentlich zugängliche Informationen zu finden.
Für klassische Recherche ist das enorm wertvoll. Innerhalb weniger Minuten lässt sich häufig deutlich mehr über ein Unternehmen herausfinden, als eine Firmendatenbank jemals enthalten könnte. Wir können sehen, welche Produkte angeboten werden, welche Märkte adressiert werden, welche Standorte existieren und welche Veränderungen öffentlich kommuniziert wurden.
Trotzdem entsteht dadurch noch keine Commercial Intelligence.
Denn Commercial Intelligence beginnt nicht dort, wo Informationen gefunden werden. Sie beginnt dort, wo aus diesen Informationen ein geschäftlich relevanter Zusammenhang entsteht.
Genau darin liegt der Unterschied zwischen Suche und Erkenntnis.
Google findet Informationen, aber nicht automatisch die Bedeutung dahinter
Nehmen wir einen Hersteller von Automatisierungslösungen, der neue Zielkunden sucht. Über Google lässt sich sehr schnell herausfinden, welche Unternehmen Produktionsstandorte besitzen, welche Maschinen sie herstellen oder welche Stellen aktuell ausgeschrieben sind.
Ein Suchergebnis kann beispielsweise zeigen, dass ein Unternehmen seine Produktionsfläche erweitert. Ein weiteres Ergebnis führt zu einer Stellenanzeige für Automatisierungsingenieure. Auf der Unternehmenswebsite findet sich gleichzeitig eine neue Produktgeneration, die höhere Stückzahlen ermöglichen soll.
Google hat damit mehrere interessante Informationen geliefert.
Was Google jedoch nicht automatisch beantwortet, ist die Frage, ob diese Informationen miteinander zusammenhängen und welche geschäftliche Bedeutung daraus entstehen könnte.
Vielleicht ist die Standorterweiterung lediglich für Lagerflächen vorgesehen. Vielleicht sucht das Unternehmen den Automatisierungsingenieur für ein völlig anderes Geschäftsfeld. Vielleicht hat die neue Produktgeneration überhaupt keine Auswirkungen auf die bestehende Produktion.
Erst wenn wir diese Informationen einordnen, Quellen vergleichen und sie mit unserem eigenen Angebot in Beziehung setzen, entsteht eine belastbare Hypothese.
Genau dieser Schritt unterscheidet Information von Commercial Intelligence.
Eine Suchmaschine kennt unser Need Profile nicht
Google weiß grundsätzlich nicht, warum ein bestimmtes Unternehmen für uns interessant sein könnte. Die Suchmaschine kennt unser Angebot nicht in der Tiefe, versteht nicht automatisch, welche technischen Probleme wir lösen, und weiß nicht, welche Situationen typischerweise zu einem Bedarf nach unserer Lösung führen.
Natürlich können wir Suchanfragen immer präziser formulieren. Wir können nach Unternehmen mit bestimmten Fertigungsverfahren, Produkten oder Technologien suchen und zusätzliche Begriffe für Wachstum, Investitionen oder Personalmangel ergänzen.
Je komplexer der Bedarf wird, desto schwieriger wird jedoch die Suche.
Ein Anbieter industrieller Messtechnik könnte beispielsweise nicht einfach nach „Unternehmen mit Bedarf an Messtechnik“ suchen. Der tatsächliche Bedarf könnte überall dort entstehen, wo bestimmte Qualitätsanforderungen steigen, neue Materialien eingesetzt werden, Produktionsprozesse enger toleriert werden müssen oder zusätzliche Dokumentationspflichten entstehen.
Diese Situation wird von den betroffenen Unternehmen selten in genau den Begriffen beschrieben, nach denen der Anbieter sucht.
Damit stoßen klassische Suchanfragen an eine natürliche Grenze.
Commercial Intelligence versucht deshalb nicht ausschließlich, die richtigen Suchbegriffe zu finden. Sie versucht zunächst zu verstehen, welche geschäftlichen und technischen Situationen für das eigene Angebot relevant sind.
Erst daraus entsteht das Need Profile, mit dem Informationen sinnvoll bewertet werden können.
Unternehmen sprechen ihre eigene Sprache
Hinzu kommt, dass Unternehmen ihre Situation nicht in der Sprache ihrer potenziellen Lieferanten beschreiben.
Ein Produktionsunternehmen schreibt selten auf seine Website, dass es gerade einen Bedarf an einer bestimmten Automatisierungslösung entwickelt. Stattdessen berichtet es vielleicht über steigende Produktionsmengen, den Ausbau eines Standorts oder Schwierigkeiten bei der Gewinnung qualifizierter Mitarbeiter.
Ein Hersteller von Prozessanlagen schreibt nicht unbedingt, dass er einen neuen Lieferanten für Temperaturregelung benötigt. Er beschreibt möglicherweise ein neues Anlagensystem mit höheren Leistungsanforderungen.
Für einen Menschen mit Branchenwissen kann die Bedeutung solcher Informationen offensichtlich sein. Für eine klassische Suche sind es zunächst voneinander unabhängige Inhalte.
Das ist ein grundlegendes Problem der Keyword-Recherche.
Die Sprache des Marktes und die Sprache des eigenen Angebots stimmen nicht immer überein.
Commercial Intelligence muss deshalb semantisch arbeiten. Sie muss verstehen können, dass unterschiedliche Formulierungen auf dieselbe technische oder geschäftliche Situation hindeuten können.
Erst dann wird aus der Suche nach Begriffen eine Suche nach Bedeutung.
Ein einzelnes Suchergebnis ist selten die ganze Geschichte
Ein weiteres Problem besteht darin, dass relevante Unternehmensinformationen über viele Quellen verteilt sind.
Die Website beschreibt das Produktportfolio. Eine Pressemitteilung berichtet über die Standorterweiterung. Eine Stellenanzeige zeigt, welche Kompetenzen gerade aufgebaut werden. Ein technisches PDF liefert Hinweise auf eingesetzte Technologien, während ein Branchenartikel erklärt, in welchen Markt das Unternehmen expandieren möchte.
Jede Quelle erzählt nur einen Teil der Geschichte.
Google kann uns zu diesen Quellen führen, aber die eigentliche Arbeit beginnt danach. Informationen müssen miteinander verglichen, zeitlich eingeordnet und auf Widersprüche geprüft werden. Erst dann kann aus mehreren einzelnen Beobachtungen ein Gesamtbild entstehen.
Gerade bei größeren Zielmärkten wird dieser manuelle Aufwand schnell zum Problem.
Ein erfahrener Vertriebsmitarbeiter kann zehn Unternehmen sehr gründlich recherchieren. Vielleicht auch fünfzig. Soll derselbe Ansatz jedoch auf hunderte oder tausende Unternehmen angewendet werden, wird aus guter Recherche schnell ein massives Kapazitätsproblem.
Genau hier beginnt der Nutzen von KI im Zusammenhang mit Commercial Intelligence. Sie ersetzt nicht die Quelle, sondern hilft dabei, viele Quellen gleichzeitig auszuwerten und ihre Zusammenhänge zu strukturieren.
Die Qualität hängt nicht davon ab, wie viel wir finden
Google vermittelt leicht den Eindruck, dass mehr Information automatisch zu besserer Recherche führt.
In der Praxis kann das Gegenteil passieren.
Je mehr Informationen über ein Unternehmen verfügbar sind, desto schwieriger wird die Entscheidung, welche davon tatsächlich relevant sind. Ein großes Industrieunternehmen veröffentlicht möglicherweise hunderte Pressemitteilungen, tausende Stellenanzeigen und umfangreiche technische Dokumentationen.
Der Vertrieb benötigt davon aber nur einen kleinen Teil.
Entscheidend ist nicht, möglichst viel über ein Unternehmen zu wissen, sondern die Informationen zu finden, die eine kommerzielle Entscheidung verändern.
Hat sich etwas verändert, das für unser Angebot relevant ist? Entsteht daraus möglicherweise ein Problem oder Projekt? Passt dieses Unternehmen grundsätzlich zu unserem Need Profile und ist die gefundene Information aktuell genug, um heute eine Rolle zu spielen?
Ohne diese Bewertung wird Recherche schnell zu Informationssammlung.
Commercial Intelligence versucht dagegen, aus Informationen Entscheidungsrelevanz zu erzeugen.
Auch Aktualität verändert die Bedeutung einer Information
Eine weitere Schwierigkeit klassischer Recherche liegt in der Zeit.
Suchmaschinen können sehr alte Informationen weiterhin prominent anzeigen. Ein Artikel über die Einführung einer neuen Produktionslinie kann mehrere Jahre alt sein, während eine Stellenanzeige aus einer anderen Phase der Unternehmensentwicklung stammt.
Wer diese Informationen lediglich zusammenträgt, kann schnell ein Bild erzeugen, das zwar aus echten Quellen besteht, aber die heutige Situation nicht mehr korrekt beschreibt.
Für Commercial Intelligence ist deshalb nicht nur wichtig, was gefunden wurde, sondern auch wann es passiert ist.
Eine Investition aus dem Jahr 2021 ist heute möglicherweise nur noch Teil der bestehenden Infrastruktur. Eine vor drei Wochen angekündigte Standorterweiterung kann dagegen auf eine Entwicklung hindeuten, die gerade erst beginnt.
Wenn wir Unternehmen über Zeit beobachten, verändert sich deshalb auch die Qualität der Aussage. Einzelne Informationen werden Teil einer Entwicklung, und erst aus dieser zeitlichen Perspektive können Opportunity Signals ihre eigentliche Bedeutung entfalten.
Erkenntnis entsteht erst durch Kontext
Damit kommen wir zum entscheidenden Unterschied.
Information beantwortet eine Frage wie:
„Das Unternehmen baut einen neuen Standort.“
Erkenntnis fragt weiter:
„Was bedeutet dieser neue Standort für das Unternehmen und warum könnte diese Veränderung für uns relevant sein?“
Vielleicht entsteht dort eine neue Produktion. Vielleicht werden neue Technologien eingesetzt. Vielleicht verändert sich dadurch die Lieferkette oder es werden zusätzliche Kapazitäten benötigt.
Genau diese Verbindung zwischen Unternehmensinformation und eigenem Angebot erzeugt kommerzielle Relevanz.
Commercial Intelligence funktioniert deshalb nicht wie eine größere Suchmaschine.
Es ist eine zusätzliche Ebene über der Suche.
Quellen liefern Informationen. KI kann helfen, diese Informationen zu lesen und zu verbinden. Das Need Profile liefert den Kontext, mit dem ihre Relevanz bewertet wird. Der Vertrieb entscheidet schließlich, ob daraus eine Opportunity entstehen könnte.
Erst das Zusammenspiel dieser Ebenen macht aus Recherche eine vertriebliche Entscheidungsgrundlage.
Google bleibt wichtig, aber bekommt eine andere Rolle
Daraus folgt nicht, dass Google für modernen Vertrieb an Bedeutung verliert.
Im Gegenteil.
Suchmaschinen bleiben eine der wichtigsten Möglichkeiten, öffentlich verfügbare Informationen zu finden. Sie erschließen Webseiten, Dokumente und Nachrichten und machen damit einen großen Teil der Informationsbasis überhaupt zugänglich.
Was sich verändert, ist die Erwartung an dieses Werkzeug.
Google ist hervorragend darin, uns zu einer Information zu führen. Die Suchmaschine ist jedoch nicht dafür gebaut, unseren individuellen Commercial Space zu verstehen und für jedes gefundene Unternehmen zu entscheiden, ob sich daraus eine relevante Opportunity entwickeln könnte.
Diese Aufgabe entsteht erst darüber.
Man könnte es deshalb so formulieren:
Google hilft uns, Informationen zu finden. Commercial Intelligence hilft uns zu verstehen, welche davon für eine Vertriebsentscheidung wichtig sind.
Das eine ersetzt das andere nicht.
Aber beide lösen unterschiedliche Probleme.
Commercial Intelligence beginnt dort, wo Suche aufhört
Dieser Unterschied wird besonders deutlich, wenn wir einen größeren Markt betrachten.
Angenommen, ein Unternehmen möchte 5.000 potenzielle Zielkunden untersuchen. Mit Google könnten theoretisch für jeden einzelnen Account Informationen recherchiert werden. Praktisch wäre der Aufwand enorm, denn jeder Account müsste mit unterschiedlichen Suchbegriffen geprüft und die gefundenen Informationen anschließend manuell eingeordnet werden.
Commercial Intelligence versucht, genau diesen Prozess systematisch abzubilden.
Es geht nicht darum, für jedes Unternehmen einfach mehr Suchergebnisse zu erzeugen. Das System soll verstehen, welche Informationen für das jeweilige Need Profile relevant sind, welche Entwicklungen erkennbar werden und welche Accounts dadurch besondere Aufmerksamkeit verdienen.
Damit verändert sich das Ziel der Recherche.
Wir wollen nicht mehr möglichst viele Informationen finden.
Wir wollen möglichst früh die richtigen Zusammenhänge erkennen.
Und genau dadurch wird KI für den Vertrieb interessant.
Fazit
Google hat Unternehmensrecherche revolutioniert. Noch nie war es so einfach, Informationen über Produkte, Technologien, Standorte, Mitarbeiter oder Unternehmensentwicklungen zu finden.
Das Problem moderner Vertriebsarbeit liegt jedoch immer weniger im reinen Zugang zu Informationen.
Das eigentliche Problem besteht darin, aus der enormen Menge öffentlich verfügbarer Informationen zu erkennen, was davon für das eigene Geschäft relevant ist.
Commercial Intelligence ergänzt deshalb die Suche um Kontext. Es verbindet unterschiedliche Quellen, berücksichtigt ihre zeitliche Entwicklung und bewertet sie anhand des eigenen Need Profiles.
Aus „Wir haben eine Information gefunden“ wird dadurch eine wesentlich wichtigere Aussage:
„Wir verstehen, warum diese Information für uns relevant sein könnte.“
Und damit verändert sich nicht nur die Art, wie Unternehmen recherchiert werden.
Es verändert sich auch die Aufgabe des Menschen im Vertrieb.
Im nächsten Beitrag: Wie sich die Rolle des Vertriebs verändert
Wenn KI immer mehr Recherche übernehmen kann, Unternehmen kontinuierlich beobachtet und relevante Entwicklungen frühzeitig sichtbar macht, verschiebt sich zwangsläufig auch die Arbeit des Vertriebs.
Der Verkäufer der Zukunft muss weniger Zeit darauf verwenden, Unternehmen zu suchen und Informationen manuell zusammenzutragen. Gleichzeitig wird seine Fähigkeit wichtiger, Situationen zu bewerten, Zusammenhänge zu verstehen und aus den gewonnenen Erkenntnissen ein relevantes Kundengespräch zu entwickeln.
Damit entsteht eine neue Rolle.
Der Vertrieb wird weniger zum Suchenden und stärker zum Entscheider, Berater und Gesprächspartner.
Genau darum geht es im nächsten Beitrag:
CI-030: Wie sich die Rolle des Vertriebs verändert.
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