KI im Vertrieb: Was Umsatz bringt — und was nicht
Ein nüchterner Blick auf KI-Anwendungsfälle im B2B-Vertrieb: welche Hebel tragen, welche enttäuschen und warum die Reihenfolge entscheidet.
KI im Vertrieb ist kein Pilotthema mehr. Gleichzeitig zeigen Erhebungen aus dem Mittelstand regelmäßig dasselbe Muster: Die erste Welle an Anwendungsfällen bleibt hinter den Erwartungen zurück — selten wegen der Technik, meist wegen der Reihenfolge.
Was in der Regel trägt, sind Anwendungsfälle nah an der Pipeline: Lead-Recherche, Personalisierung im Outbound, Angebotserstellung und Assistenten direkt im CRM. Der gemeinsame Nenner ist, dass ein bestehender, klar beschriebener Prozess beschleunigt wird.
Was in der Regel enttäuscht, sind allgemeine Assistenten ohne sauberen Datenkontext, Forecasting ohne Prozessdisziplin und Werkzeuge, die neben der bestehenden Systemlandschaft stehen statt in ihr.
Die naheliegende Konsequenz: mit zwei klar umrissenen Anwendungsfällen entlang des Funnels beginnen, harte Kennzahlen definieren und erst skalieren, wenn der Prozess trägt. Reihenfolge schlägt Ambition.