Sondern den Rechercheaufwand drastisch reduziert
Kaum ein Thema wird im Vertrieb derzeit so emotional diskutiert wie künstliche Intelligenz.
Die einen erwarten, dass KI schon bald große Teile des Vertriebs übernimmt. Die anderen halten dagegen und sagen, dass gute Kundenbeziehungen, Erfahrung und persönliches Vertrauen niemals automatisiert werden können.
Beides greift zu kurz.
Denn die spannendste Veränderung durch KI liegt im B2B-Vertrieb wahrscheinlich gar nicht dort, wo heute am meisten darüber gesprochen wird. Nicht beim automatischen Schreiben von E-Mails. Nicht beim Formulieren von Angeboten. Und auch nicht beim Versuch, einen guten Verkäufer durch einen Chatbot zu ersetzen.
Der größte Hebel entsteht viel früher.
KI kann den Aufwand drastisch reduzieren, den Vertrieb bislang benötigt, um überhaupt herauszufinden, mit welchen Unternehmen sich ein Gespräch lohnt.
Und genau das verändert die Arbeit von Vertriebsmitarbeitern grundlegend.
Fragen Sie einen guten Vertriebsmitarbeiter, was seine eigentliche Aufgabe ist, und die Antwort wird selten lauten:
„Ich recherchiere Unternehmenswebsites.“
Eigentlich soll Vertrieb Kunden verstehen, Beziehungen aufbauen, Probleme erkennen, Lösungen diskutieren und Entscheidungen begleiten.
In der Realität beginnt Neukundengewinnung jedoch häufig ganz anders.
Unternehmen müssen gefunden werden. Ansprechpartner müssen recherchiert werden. Websites werden gelesen. Produktportfolios werden analysiert. LinkedIn-Profile werden durchsucht. Pressemitteilungen, Stellenanzeigen oder Unternehmensnachrichten werden geprüft.
Und nach all dieser Arbeit ist oft immer noch nicht klar, ob sich ein Anruf überhaupt lohnt.
Gerade im industriellen B2B-Vertrieb kann die Vorbereitung eines wirklich guten Kontakts erheblichen Aufwand erzeugen. Wenn eine Lösung nur für bestimmte Produktionsverfahren, Produkte, Materialien oder Anwendungen relevant ist, reicht es eben nicht, nach Branche und Unternehmensgröße zu filtern.
Der Vertrieb muss verstehen, was im Unternehmen tatsächlich passiert.
Genau hier beginnt das Problem der Skalierbarkeit.
Ein erfahrener Vertriebsmitarbeiter kann zehn wichtige Accounts sehr gut kennen. Vielleicht auch fünfzig.
Aber niemand kann permanent tausende Unternehmenswebsites lesen, Produktneuheiten verfolgen, Stellenanzeigen auswerten, Fertigungsverfahren analysieren und gleichzeitig erkennen, welche Veränderungen daraus für den eigenen Vertrieb relevant werden könnten.
Das war bisher eine natürliche Grenze.
KI verschiebt sie.
Ein guter Verkäufer besitzt etwas, das ein Sprachmodell nicht einfach ersetzen kann: Erfahrung.
Er kennt typische Probleme seiner Kunden. Er weiß, warum bestimmte Produktionssituationen kritisch werden. Er versteht Einwände, interne Entscheidungswege und die kleinen Signale im Gespräch, die darauf hindeuten, dass ein Projekt wirklich relevant werden könnte.
Dieses Wissen entsteht über Jahre.
Das Problem war bislang nur, dass es schwer auf eine große Anzahl von Unternehmen übertragbar war.
Nehmen wir einen Vertriebsmitarbeiter eines Automatisierungsanbieters.
Er weiß vielleicht aus Erfahrung, dass ein Unternehmen besonders interessant wird, wenn mehrere Dinge zusammenkommen: stark steigende Stückzahlen, ein hoher manueller Produktionsanteil, Schwierigkeiten bei der Personalgewinnung und eine geplante Erweiterung der Produktion.
Wenn er diese Informationen bei einem Bestandskunden sieht, erkennt er sofort das Potenzial.
Aber wie findet er hundert weitere Unternehmen, bei denen gerade dieselbe Situation entsteht?
Früher hätte er dafür sehr viel Zeit benötigt.
Heute kann KI helfen, genau diese Suchlogik systematisch auf große Mengen öffentlich verfügbarer Informationen anzuwenden.
Das ist ein fundamentaler Unterschied.
Die KI muss nicht besser verkaufen als der Vertriebsmitarbeiter.
Sie muss ihm helfen, schneller die Unternehmen zu finden, bei denen sich sein Vertriebswissen lohnt.
Ein großer Teil der aktuellen Diskussion über KI im Vertrieb konzentriert sich auf Output.
KI schreibt E-Mails.
KI formuliert LinkedIn-Nachrichten.
KI erstellt Angebote.
KI fasst Gesprächsnotizen zusammen.
Das alles kann wertvoll sein.
Aber möglicherweise unterschätzen wir dabei eine wesentlich größere Fähigkeit:
KI kann in sehr kurzer Zeit enorme Mengen von Informationen lesen, vergleichen und einordnen.
Das ist gerade für Commercial Intelligence entscheidend.
Ein Mensch kann eine Unternehmenswebsite lesen und erkennen, welche Produkte hergestellt werden. KI kann das für hunderte Websites tun.
Ein Vertriebsmitarbeiter kann eine Stellenanzeige interpretieren und daraus ableiten, dass ein Unternehmen gerade Automatisierungskompetenz aufbaut. KI kann tausende Stellenanzeigen untersuchen und nach ähnlichen Mustern suchen. Ein Experte kann aus einem Produktportfolio schließen, welche Komponenten oder Technologien wahrscheinlich benötigt werden. KI kann versuchen, diese Logik auf einen ganzen Markt anzuwenden.
Damit wird künstliche Intelligenz weniger zu einem Ersatz für den Verkäufer als zu einer Art Rechercheverstärker. Sie übernimmt vor allem den Teil der Arbeit, der bislang sehr viel Zeit gekostet hat.
Das wird besonders deutlich, wenn wir an die bisherigen Schritte unserer Methodik denken.
Wir haben gesehen, dass eine Branche allein wenig darüber sagt, ob ein Unternehmen wirklich interessant ist. Fertigungsverfahren zeigen uns, was innerhalb der Produktion passiert. Produkte können Hinweise auf benötigte Komponenten und Technologien liefern. Produktionsprozesse helfen zu verstehen, wo zukünftiger Veränderungsdruck entstehen könnte. Webseiten, Stellenanzeigen und Pressemitteilungen verraten, wie sich ein Unternehmen entwickelt.
Opportunity Signals zeigen, wann mehrere Veränderungen beginnen, auf eine mögliche Entscheidung hinzudeuten.
Das Problem ist offensichtlich.
Je besser wir Unternehmen verstehen wollen, desto mehr Informationen müssen wir auswerten.
Die Qualität der Recherche steigt. Aber ohne Technologie steigt damit auch der Aufwand. Genau an dieser Stelle wird KI entscheidend. Sie kann unterschiedliche Informationsquellen zusammenführen und nach Zusammenhängen suchen, die mit klassischen Datenbankfiltern kaum abbildbar wären.
Statt beispielsweise nur zu fragen:
„Welche Unternehmen gehören zum Maschinenbau?“
können wir wesentlich komplexere Fragen stellen:
Welche Unternehmen produzieren bestimmte Produkte?
Welche davon setzen ein bestimmtes Fertigungsverfahren ein?
Bei welchen dieser Unternehmen gibt es Hinweise auf Kapazitätserweiterung?
Welche suchen aktuell zusätzliche Produktionsmitarbeiter?
Und wo könnten diese Veränderungen zu einem Bedarf passen, den unsere Lösung adressiert?
Das ist keine einfache Datenbankabfrage mehr. Es ist eine Rechercheaufgabe. Und genau bei solchen Aufgaben verändert KI die Skalierbarkeit.
Es gibt allerdings eine wichtige Konsequenz.
Je stärker KI die Recherche übernimmt, desto wichtiger wird das Wissen des Vertriebs.
Das klingt zunächst paradox.
Wenn KI leistungsfähiger wird, müsste doch eigentlich weniger Fachwissen notwendig sein. In der Praxis ist häufig das Gegenteil der Fall. Denn eine KI kann nur dann sinnvoll recherchieren, wenn klar ist, wonach sie suchen soll.
„Finde mir gute Kunden“ ist keine sinnvolle Aufgabenbeschreibung.
Was macht einen guten Kunden aus?
Welche Produkte muss er herstellen?
Welche Prozesse müssen vorhanden sein?
Welche Technologien sind relevant?
Welche Probleme können entstehen?
Welche Veränderungen erhöhen die Wahrscheinlichkeit eines Projekts?
Welche Unternehmen sollen ausdrücklich ausgeschlossen werden?
Je präziser diese Fragen beantwortet werden können, desto besser kann KI recherchieren. Damit verändert sich die Aufgabe des Vertriebs. Weniger Zeit wird darauf verwendet, Informationen mühsam einzeln zusammenzutragen.
Mehr Zeit muss darauf verwendet werden, die richtigen Fragen zu definieren und die Ergebnisse fachlich zu bewerten.
Stellen wir uns einen Hersteller spezieller Komponenten für industrielle Prozessanlagen vor. Bisher definiert das Unternehmen seinen Markt relativ klassisch: Anlagenbauer in Europa.
Das Vertriebsteam besitzt umfangreiche Erfahrung und weiß eigentlich sehr genau, wann die eigene Komponente relevant wird. Sie wird beispielsweise benötigt, wenn bestimmte Temperaturbereiche auftreten, bestimmte Medien verarbeitet werden oder besondere Anforderungen an Sicherheit und Regelbarkeit bestehen.
Dieses Wissen steckt jedoch hauptsächlich in den Köpfen der Mitarbeiter. Für eine klassische Firmendatenbank ist es kaum nutzbar. Sie kann Anlagenbauer filtern. Aber sie kann nicht ohne Weiteres beantworten, welche dieser Unternehmen Anlagen herstellen, in denen genau diese technischen Anforderungen auftreten.
Der Vertrieb müsste deshalb Websites lesen, Maschinen und Anwendungen verstehen, Datenblätter prüfen und Produktportfolios analysieren.
Bei zwanzig Unternehmen funktioniert das. Bei fünftausend nicht. Mit KI verändert sich die Aufgabe.
Das Wissen des Vertriebs kann in Suchkriterien übersetzt werden. Anschließend lassen sich Unternehmensinformationen danach untersuchen, ob Hinweise auf genau diese Produkte, Anwendungen oder Prozesse vorhanden sind.
Das Ergebnis ist nicht automatisch die Wahrheit.
Aber aus mehreren tausend Unternehmen können vielleicht einige hundert entstehen, bei denen eine fachliche Passung plausibel begründet werden kann.
Der Vertriebsmitarbeiter beginnt seine Arbeit dann nicht mehr mit einer leeren Suchmaske.
Er beginnt mit einer priorisierten Auswahl.
Genau hier liegt allerdings auch eine wichtige Grenze.
Nur weil eine KI ein Unternehmen als interessant bewertet, bedeutet das nicht, dass tatsächlich ein guter Kunde gefunden wurde.
Öffentliche Informationen können veraltet sein.
Unternehmen beschreiben ihre Prozesse nicht vollständig.
Technische Zusammenhänge können falsch interpretiert werden.
Und selbst wenn der Fit stimmt, können Budget, Priorität, bestehende Lieferanten oder interne Entscheidungen gegen eine Opportunity sprechen.
Deshalb darf der letzte Schritt nicht lauten:
„Die KI hat gesagt, dass wir dort anrufen sollen.“
Sondern:
„Die KI zeigt uns, warum dieses Unternehmen interessant sein könnte. Der Vertrieb bewertet, ob diese Begründung trägt.“
Commercial Intelligence braucht deshalb Nachvollziehbarkeit.
Welche Quelle wurde gefunden?
Wie aktuell ist sie?
Welche Aussage wurde daraus abgeleitet?
Ist etwas bestätigt oder nur wahrscheinlich?
Welche weiteren Signale unterstützen die Hypothese?
Das macht KI nicht schwächer. Es macht ihren Einsatz professioneller.
Nehmen wir an, KI hat ein Unternehmen identifiziert, das fachlich sehr gut passt. Es gibt Hinweise auf eine Produktionserweiterung, offene Stellen im relevanten Bereich und ein neues Produktprogramm. Jetzt beginnt die eigentliche Vertriebsarbeit.
Wer ist der richtige Ansprechpartner?
Was bedeutet die Veränderung konkret für dieses Unternehmen?
Wie stark ist der mögliche Bedarf?
Welche internen Prioritäten könnten dagegenstehen?
Welche bestehenden Lieferanten sind gesetzt?
Wie spreche ich das Thema an, ohne so zu tun, als wüsste ich bereits alles?
Spätestens hier reichen recherchierte Daten nicht mehr aus. Jetzt braucht es Gesprächsführung.
Neugier.
Erfahrung.
Zuhören.
Vertrauen.
Verständnis für die Situation des Gegenübers.
Genau deshalb ersetzt KI keinen guten Vertrieb. Sie sorgt im Idealfall dafür, dass dieser Vertrieb seine Zeit an der richtigen Stelle einsetzt.
Die eigentliche wirtschaftliche Frage lautet deshalb nicht, ob KI einen Verkäufer ersetzt.
Interessanter ist:
Was passiert, wenn ein Verkäufer einen großen Teil seiner Recherchezeit zurückbekommt?
Wenn ein Vertriebsmitarbeiter bisher einen erheblichen Teil seiner Woche damit verbringt, Unternehmen zu suchen, Daten zusammenzutragen und zu prüfen, kann jede Verringerung dieses Aufwands enorme Auswirkungen haben.
Die gewonnene Zeit kann in Gespräche fließen.
In bestehende Accounts.
In bessere Vorbereitung.
In Follow-ups.
In persönliche Beziehungen.
Oder schlicht in mehr relevante Erstkontakte.
Damit verändert KI möglicherweise weniger die Anzahl der Vertriebsmitarbeiter als die Verteilung ihrer Arbeit. Recherche wird zunehmend maschinell unterstützt. Interpretation wird gemeinsam geleistet. Beziehungsarbeit bleibt menschlich.
Diese Arbeitsteilung dürfte für viele B2B-Vertriebsorganisationen wesentlich realistischer sein als die Vorstellung eines vollständig autonomen KI-Verkäufers.
Vielleicht liegt darin die eigentliche Veränderung der Rolle.
Der klassische Vertriebsmitarbeiter sucht.
Er durchsucht Listen, recherchiert Unternehmen, sammelt Informationen und versucht anschließend zu entscheiden, wo er seine Zeit investiert.
Der KI-unterstützte Vertrieb bekommt zunehmend vorstrukturierte Informationen.
Seine Aufgabe verschiebt sich dadurch.
Er muss entscheiden:
Welches Unternehmen verdient jetzt Aufmerksamkeit?
Welche Hypothese ist glaubwürdig?
Welches Signal ist wirklich relevant?
Welche Person sollten wir ansprechen?
Welche Frage sollten wir stellen?
Welches Gespräch lohnt sich nicht?
Der Vertrieb wird dadurch nicht weniger wichtig. Er wird stärker zur Entscheidungsinstanz. Und möglicherweise ist genau das die sinnvollste Nutzung von KI. Nicht Menschen aus dem Vertriebsprozess zu entfernen.
Sondern ihnen einen großen Teil der mechanischen Recherche abzunehmen, damit sie sich auf die Entscheidungen und Gespräche konzentrieren können, für die menschliches Urteilsvermögen tatsächlich notwendig ist.
Darin steckt noch eine zweite Veränderung.
In vielen Vertriebsorganisationen besitzen einige wenige Mitarbeiter außergewöhnlich viel Marktkenntnis.
Sie kennen Unternehmen, Anwendungen, Technologien und Ansprechpartner seit Jahrzehnten. Sie wissen, welcher Kunde zu welchem Produkt passt und bei welcher Veränderung man genauer hinschauen sollte.
Dieses Wissen ist enorm wertvoll. Aber es ist häufig personengebunden.
Wenn KI-gestützte Recherche auf klar definierten Need Profiles, Suchlogiken und Opportunity Signals basiert, kann ein Teil dieses Wissens systematisiert werden.
Der neue Vertriebsmitarbeiter muss dann nicht zwanzig Jahre im Markt gearbeitet haben, um zumindest zu verstehen, warum ein bestimmtes Unternehmen interessant sein könnte.
Die Erfahrung des Senior-Verkäufers verschwindet dadurch nicht. Im Gegenteil. Sie wird zum Input für das System.
Aus individuellem Wissen kann ein gemeinsamer Rechercheansatz entstehen. Und damit wird Market Intelligence skalierbarer.
Es wäre trotzdem falsch, den Erfolg von KI nur daran zu messen, wie viele Unternehmen pro Stunde analysiert werden können.
Denn schlechte Recherche wird durch Geschwindigkeit nicht besser.
Tausend ungeprüfte Treffer sind nicht automatisch wertvoller als fünfzig sauber begründete Accounts.
Das Ziel muss deshalb nicht heißen:
„Mit KI finden wir mehr Leads.“
Die interessantere Aussage lautet:
„Mit KI können wir mehr Unternehmen tief genug verstehen, um die wenigen wirklich relevanten schneller zu erkennen.“
Das ist ein fundamentaler Unterschied. Denn er verschiebt den Fokus von Quantität auf Relevanz. Und genau das war die Ausgangsidee von Commercial Intelligence. Vertrieb benötigt nicht immer mehr Unternehmen. Er benötigt bessere Gründe, mit bestimmten Unternehmen genau jetzt zu sprechen.
Die Frage, ob KI den Vertrieb ersetzt, führt deshalb in die falsche Richtung.
Die wesentlich spannendere Frage lautet:
Welche Arbeit sollte ein guter Vertriebsmitarbeiter überhaupt noch selbst erledigen?
Soll er hunderte Websites lesen?
Stellenanzeigen durchsuchen?
Produktportfolios vergleichen?
Pressemitteilungen sammeln?
Oder sollte er seine Erfahrung dort einsetzen, wo sie den größten Wert erzeugt: bei der Bewertung einer Situation, im Gespräch mit Kunden und bei der Entwicklung einer Lösung?
KI kann Recherche erheblich beschleunigen. Sie kann Informationen zusammenführen, Muster sichtbar machen und Bedarfshypothesen vorbereiten. Aber sie kennt den Kunden dadurch noch nicht so, wie ein guter Verkäufer ihn nach einem echten Gespräch kennt. Vielleicht besteht die Zukunft des Vertriebs deshalb nicht aus KI statt Vertrieb.
Sondern aus einer klareren Arbeitsteilung:
KI sucht und strukturiert.
Der Mensch versteht, entscheidet und baut Beziehungen auf.
Und genau dadurch kann guter Vertrieb deutlich produktiver werden.
Damit stellt sich unmittelbar die nächste Frage.
Wenn KI tatsächlich einen großen Teil der Unternehmensrecherche übernehmen kann, was kann sie heute realistisch über ein Unternehmen herausfinden?
Kann sie Produkte verstehen?
Fertigungsverfahren erkennen?
Technologien zuordnen?
Produktionsstandorte identifizieren?
Stellenanzeigen interpretieren?
Veränderungen über längere Zeiträume miteinander verbinden?
Und wo liegen die Grenzen zwischen belastbarer Information, plausibler Ableitung und bloßer Vermutung?
Genau darum geht es im nächsten Beitrag:
CI-026: Was KI heute über Unternehmen erkennen kann.
Denn bevor wir KI im Vertrieb wirklich einsetzen, sollten wir verstehen, was sie tatsächlich erkennen kann und was wir besser weiterhin hinterfragen sollten.
Neben der manuellen Recherche haben wir Automatismen für Dich entwickelt:
bloo.research - Finde in Minuten die richtigen B2B-Unternehmen
bloo.radar - Erfahre, was Dein Wettbewerb als nächstes tut
bevor er es tut.
Wenn du KI nicht nur verstehen, sondern strukturiert in deinem Unternehmen einsetzen willst, dann:
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