Projekt PASS: Predictive-Analytics-Systeme für den Vertrieb in KMU

Projektidee

Digitale Hilfsmittel versprechen enorme Potenziale und vielfältige Einsatzmöglichkeiten, gerade auch im Vertrieb kleiner und mittlerer Unternehmen (KMU). So können sog. Predictive-Analytics-Systeme (PASS) den Vertrieb bei der Priorisierung von Kunden, der Ermittlung von Kaufwahrscheinlichkeiten und dem Aufdecken von Bedarfspotenzialen unterstützen.
Mit Hilfe auf künstlicher Intelligenz beruhender Verfahren ermöglichen sie es nicht nur, Kundenbedarfe und Potenziale effizient auszuwerten und Abweichungen präzise zu analysieren, sondern sie erlauben z. B. auch die Prognose des zukünftigen Kundenverhaltens. Dadurch wird es möglich, die mit der technologischen Entwicklung einhergehenden Produktivitätszuwächse und Effizienz-vorteile auszuschöpfen.

Abbildung 1 – Einsatzpotenziale von KI im Vertrieb

Das Ziel des Projektes besteht darin, Predictive-Analytics-Systeme für den Vertrieb in KMU zu entwickeln und diese Unternehmen dazu zu befähigen, die Potenziale KI-basierter Verfahren zur systematischen Erhebung, Analyse und Prognose von Daten zu nutzen, wirtschaftlich umzusetzen und in laufende Arbeitsprozesse zu integrieren. Darüber hinaus werden die Auswirkungen auf die Arbeitsmotivation und -zufriedenheit sowie auf veränderte Kompetenzanforderungen an die Beschäftigten im Vertrieb untersucht.

Vorgehen

Durch die Entwicklung und Anwendung eines Sales-Analytics-Reifegradmodells entsteht einerseits Transparenz dahingehend, inwieweit sich die digitale Transformation auf Vertriebsorganisationen auswirkt. Andererseits wird ein Abgleich des Ist-Zustandes einer Vertriebsorganisation mit einem Referenzmodell möglich, um betriebliche Entwicklungspotenziale aufzuzeigen.

Auf dieser Grundlage werden parallel zur Realisierung einer Software-as-a-Service-Plattform (SaaS) Weiterentwicklungsmaßnahmen erarbeitet, um die Voraussetzungen für die Implementierung solcher Systeme in KMU zu schaffen. Die auf der Plattform umgesetzten Module können je nach Erkenntnisinteresse und/oder Entscheidungsgegenstand situativ und vor allem flexibel in Anspruch genommen werden und schlagen damit die Brücke zwischen den analytischen und den strategischen CRM-Prozessgruppen.

In Pilotprojekten wird das System bei den Anwendungspartnern umgesetzt und die Auswirkungen auf vertriebliche Leistungskennzahlen untersucht. Durch die simultane Berücksichtigung der Auswirkungen auf die Beschäftigten wird ein Beitrag für ein besseres Verständnis für das Zusammenwirken von Mensch, Technik und Organisation in Bezug auf die Akzeptanz digitaler Werkzeuge geleistet und die Kompetenzentwicklung im Arbeitsprozess gefördert.