Wissensmanagement mit Data Analytics: Implizites Vertriebswissen explizit machen. (2/2)

Im ersten Teil haben wir geklärt, warum Wissensmanagement in Unternehmen so wichtig ist, aber warum genau das im Vertrieb eine große Herausforderung darstellt.

Im Folgenden erläutern wir nun, wie diese Herausforderungen mit Hilfe von Data Analytics angegangen werden können. Ziel ist es, zum einen aus den vorhandenen Kundendaten im Unternehmen Wissen zu generieren und zum anderen das implizite Wissen der Vertriebsmitarbeitenden explizit zu machen.

1) Daten als Grundlage einer gemeinsamen Wissensbasis.

„Das Ziel ist es, Daten in Informationen und Informationen in Erkenntnisse zu verwandeln.“ Carly Fiorina, ehemalige CEO, Hewlett Packard

Wie das Zitat beschreibt, sind Daten die Grundlage für Erkenntnisse und somit auch für Wissen. Deshalb kann der gezielte Einsatz von Data Analytics im Vertrieb die Herausforderungen des Wissensmanagements lösen oder zumindest deutlich reduzieren.

Die Grundlage für Datenanalysen ist es zunächst Datensilos im Unternehmen aufzubrechen. Das heißt, alle Datenquellen werden an einen Ort zusammengebracht, um diese dann mit geeigneten Analysen in Erkenntnisse zu verwandeln. Das funktioniert mittels Künstlicher Intelligenz (KI), welche das Wissen aus den vorhandenen Daten extrahiert. Dafür werden Muster in den Daten offengelegt und bislang verborgene Erkenntnisse ans Tageslicht gebracht.

Eine Software, die dieses Wissen allen Mitarbeitenden gleichermaßen und einfach zugänglich macht, ist notwendig, um daraus eine gemeinsame Entscheidungs- und Handlungsgrundlage zu etablieren.

2) Mit KI implizites Wissen explizit machen.

Im ersten Punkt haben wir nun also darüber gesprochen, wie die bisher vorhandenen Daten im Unternehmen genutzt und zugänglich gemacht werden können, um eine gemeinsamen Wissensbasis aufzubauen. Aber was ist nun mit dem im ersten Teil genannten (impliziten) Vertriebswissen, welches bisher noch nicht in Form von vorhandenen Daten im Unternehmen vorliegt?

Um dieses Wissen sichtbar zu machen, müssen Vertriebsmitarbeitende ihre Reaktionen und Maßnahmen auf die generierten Erkenntnisse in einem System hinterlegen. Auffälligkeiten können zum Beispiel aus den Datenanalysen erkannte, drohende Kundenabwanderungen, Umsatzreduktionen oder ungenutzte Potenziale sein, auf die der Vertriebsmitarbeitende beispielsweise mit einem Anruf, einem gemeinsamen Abendessen oder Preissenkungen reagiert. Die KI kann dann den Erfolg dieser Maßnahme tracken und lernt, welche Aktion eines Mitarbeitenden auf welche Art von Auffälligkeit und Kunden die Erfolgsversprechende ist. Wenn ähnliche Auffälligkeiten bei ähnlichen Kunden auftreten, kann das System entsprechend konkrete Handlungsempfehlungen geben. Dadurch wird das implizite Vertriebswissen explizit und gleichzeitig allen Mitarbeitenden zugänglich gemacht. Man kann im Grunde von einer automatisierten Best Practice-Lösung sprechen.

Auswirkungen auf den Vertriebsalltag.

Wenn eine gemeinsame Wissensgrundlage im Unternehmen herrscht und sie als Entscheidungsgrundlage nutzbar gemacht wird, hat dies enorme Auswirkungen auf die Rentabilität eines Unternehmens, aber auch die Zufriedenheit seiner Kunden und Mitarbeitenden. Wie die Auswirkungen aber konkret im Vertriebsalltag aussehen, klären wir im Folgenden

1. Flexibilität in Vertriebsteams.

Vertriebsmitarbeitende haben meist einen eigenen Kundenstamm, der alle für sie relevanten Kundenbeziehung umfasst. Durch den häufigen Kundenkontakt baut sich im Laufe der Zeit spezifisches Wissen über die Kunden auf. Auch passt jeder Vertriebsmitarbeitende aufgrund seiner persönlichen Erfahrungen sein Handeln an.

Das erschwert die Übergabe von Kunden bei kurzzeitigen oder längerfristigen Ausfällen der Mitarbeitenden, wie beispielsweise im Krankheitsfall. Bei einer gemeinsamen Wissensbasis werden die Barrieren der gänzlichen Übernahme von Kunden oder der kurzzeitigen Vertretung abgebaut. Das schafft im Vertriebsteam Flexibilität und Agilität.

2. Einarbeitung neuer Mitarbeitender.

Eines ist klar, neue Mitarbeitende einzuarbeiten dauert lang und ist kostenintensiv. Laut einer Studie der Society for Human Resource Management kostet es Unternehmen sechs bis neun Monatsgehälter, um Ersatz zu finden. Natürlich gehören dazu auch die Kosten für die Suche und den Auswahlprozess, aber der Großteil des monetären Aufwands fällt auf die Einarbeitung. Auch laut Josh Bersin, dem Wirtschaftsexperten, kann es bis zu zwei Jahre dauern, bis neue Mitarbeitende das gleiche Produktivitätsniveau erreichen wie bereits Beschäftigte.

Eine feste Bezugsgröße in Form einer expliziten Wissensbasis kann den Einarbeitungsprozess für neue Mitarbeitende deutlich vereinfachen und so die Kluft zwischen erfahrenen Vertriebsmitarbeitenden und Neueinsteigern verringern. Gleichzeitig werden die Konsequenzen von Mitarbeiterabwanderungen abgemildert, da mit dem Beschäftigten nicht auch sein Wissen und seine Erfahrungen verloren gehen. 

3. Best Practice.

Wie man in den beiden genannten Punkten sieht, dient Wissensmanagement im Vertrieb primär dem Schließen von Wissenslücken, die durch Veränderungen in der Kundenverantwortung entstehen. Doch nicht nur bei (temporären) Kundenübernahmen oder neuen Mitarbeitenden stiftet dieses Wissen einen Mehrwert, sondern auch bei allen anderen Vertriebsmitarbeitenden, da durch die Software ein automatisierter Austausch von Best Practice über den gesamten Vertrieb hinweg möglich ist.

Automatisiertes Wissensmanagement im Vertrieb mit «insightsON».

«insightsON» ist eine mitlernende und somit agile Software, die das vorhandene Wissen im Unternehmen bündelt, neue Erkenntnisse ableitet und hilft das implizite Wissen explizit zu machen.

Die Software bringt hierzu alle Daten mit Kundeninformationen im Unternehmen zusammen und analysiert diese automatisiert mit branchenspezifischen, KI-basierten Modellen. Bei erkannten Auffälligkeiten, Risiken und Potentialen generiert sie konkrete Vertriebsimpulse. Zudem speichert «insightsON» die durchgeführten Handlungen der Vertriebsmitarbeitenden auf diese Impulse und trackt deren Erfolg, wodurch aus implizitem Wissen explizites, allen zugängliches Wissen entsteht. Bei ähnlichen Vertriebsimpulsen können dann mitarbeiterübergreifend erfolgsversprechende «Next Best Actions» mitgegeben werden.

So kann jeder Mitarbeitende zur richtigen Zeit beim richtigen Kunden das Richtige tun.