Zu sagen, dass wir in einer Zeit leben, in der künstliche Intelligenz (KI) immer relevanter wird, ist eine Meisterleistung des Understatements. Das Tempo der bisherigen Entwicklung war atemberaubend, doch die Auswirkungen von KI auf Arbeitsplätze, ganze Branchen und die Gesellschaft als Ganzes werden gerade erst erkannt.
Auch wenn es verlockend ist, die gesamte Breite der philosophischen und ethischen Fragen zu diskutieren, die KI – insbesondere generative KI – aufwirft, ist es auch sinnvoll, sie auf einer pragmatischeren Ebene zu betrachten und zu fragen: „Was genau kann sie für meinen Job tun?“ Welche Änderungen muss ich an meiner Denkweise vornehmen, damit ich davon profitieren kann?“
In der Welt des Vertriebs bietet KI ein enormes Potenzial – und es könnte das sein, worauf strategische Account Manager gewartet haben … wenn es richtig eingesetzt wird.
Es gibt zahlreiche Artikel zur Geschichte, Technologie und jüngsten Entwicklungen der künstlichen Intelligenz; Allerdings ist das Verständnis des SAM für den Begriff insbesondere in den letzten Monaten differenzierter geworden. Im Kern besteht KI im Wesentlichen aus Algorithmen, die in der Lage sind, (a) Muster in großen Datensätzen zu finden und (b) sich selbst zu trainieren, um „intelligenter“ zu werden (wodurch ihre Vorhersagegenauigkeit erhöht wird). ¹
Es ist schwierig, die Auswirkungen der exponentiellen Verbesserungen, zu denen KI fähig ist, vollständig zu verstehen. Was noch vor wenigen Monaten ein marginaler Anwendungsfall war, kann sehr schnell nützlich werden – und die Massenakzeptanz ist mit erstaunlicher Geschwindigkeit gefolgt. Beispielsweise wurde der erste Chatbot 1966 am MIT-Labor für künstliche Intelligenz entwickelt und der Begriff „generative KI“ wurde 1997 geprägt, aber erst in jüngster Zeit haben wir ein großes Interesse an Anwendungen von KI-Großsprachenmodellen (LLMs) gesehen, vielleicht aufgrund der einfachen Interaktion.
KI-Nutzung durch Käufer und Konkurrenz
Während KIs wie ChatGPT oder DALL-E 2 für Schlagzeilen sorgen, beschränkt sich KI nicht nur auf die Verarbeitung natürlicher Sprache und generative Textmodelle. Es gibt viele Aspekte in der Geschäftswelt, in denen KI Auswirkungen auf strategische Account Manager hat und haben wird. Es gibt eine Vielzahl von Unternehmen, die Anwendungsmöglichkeiten von KI erproben – nicht nur Big-Tech-Unternehmen, sondern auch traditionelle Unternehmen und Startups.
Ihre Konkurrenz und Ihre Kunden arbeiten höchstwahrscheinlich an ihrer eigenen KI-Strategie. Tatsächlich sehen wir, dass die Einkaufsabteilungen Ihrer strategischen Accounts KI nutzen, um Kaufentscheidungen zu treffen, die Lieferantenleistung zu bewerten und prädiktive Preismodelle zu erstellen, die in Verhandlungen mit Ihnen angewendet werden können. Wenn Ihre Einkäufer die neuesten Technologien und Algorithmen nutzen und Sie nicht, werden Sie die Bedeutung von KI schnell erkennen.
Es werden Hunderte von Technologien entwickelt, die bald das „Tief der Ernüchterung“, wie Gartner Hype Cycle Research es nennt, überwinden und zu einem Teil unserer Geschäftsabläufe werden. Wie bei jedem großen Fortschritt in der technologischen Entwicklung müssen sich SAMs auf diese Unvermeidlichkeit vorbereiten, sich mit der KI vertraut machen und herausfinden, wie sie ihre Position verbessern kann, anstatt sie auf dieser zu ersetzen. Dies lässt sich in dem oft wiederholten Satz zusammenfassen:
KI wird Sie nicht ersetzen, Menschen, die KI nutzen, werden es tun.
Hier finden Sie eine unvollständige Liste der aktuellen praktischen Anwendungen von KI im strategischen Account Management.
Gewinnen Sie Einblicke in Ihre Accounts
SAMs sammeln Informationen über die Accounts, um Erkenntnisse zu gewinnen und Informationen über den Markt, die Wettbewerbssituation, die Ziele und Bedürfnisse des Kunden zu analysieren. Die besten SAMs verfügen oft über mehr Informationen als der Kunde selbst. Mit KI können SAMs mit Erkenntnissen, die selbst der Kunde nicht hat, auf die nächste Ebene vordringen. Zu den KI-Tools zur Ergänzung des SAM könnten gehören:
- Integration von KI in den Verkaufsprozess zur Rationalisierung und Optimierung. Beispielsweise mit digitalen Zwillingen als Verkaufstool arbeiten – einem virtuellen Modell, das ein physisches Objekt, eine Beziehung oder ein Ökosystem genau widerspiegelt.
- KI-gestützte Coaching-Empfehlungen basierend auf internen und externen Daten.
- Verwendung von KI-Tools zum Durchsuchen von CRM-Systemen und anderen Kundendaten nach Vorhersagemustern.
- Social listening.
- Kundenverhalten vorhersagen.
Legen Sie Ziele und Strategie fest
Ein SAM sollte eine sinnvolle und nachhaltige Strategie für strategische Accounts entwickeln, bei der die Entwicklung des Account-Plans helfen kann, die Akzeptanz im gesamten Unternehmen zu stärken. Zu den KI-Tools als Ergänzung des SAM könnten gehören:
- Eingebettete Tools zur Vorhersage strategischer Account-Wachstumsbereiche.
- White-Spot-Analyse zur Identifizierung von Lücken im Account-Ansatz.
- Chatbot-Schnittstelle, um sofortigen Zugriff auf Kundeninformationen zu erhalten, mit denen der Accountplan erstellt werden kann.
Pflege von Beziehungen
SAMs gewährleisten eine konsistente und sinnvolle Interaktion mit den Personen, die die Entscheidungsbefugnis innerhalb des Accounts haben. Dies kann sowohl innerhalb Ihrer eigenen Organisation als auch auf Kundenseite erfolgen. Einige KI-Tools zur Ergänzung des SAM könnten sein:
- Juristische KI zur Unterstützung bei der Durchsicht und Prüfung von Rechtsdokumenten, die das Vertragsverhältnis regeln. Diese KI kann Verträge überprüfen und Auswirkungen auf das SAM hervorheben.
- Social Media-Inhalt und -Interaktions-tools.
- Aufbau von Vertrauen durch effiziente Umsetzung.
- Virtueller Assistent mit natürlicher Sprachverarbeitung, um Teammitgliedern Informationen, Daten und Erkenntnisse bereitzustellen, wann und wo sie diese benötigen.
- Optimierung der Preispolitik für Verbrauchsmaterialien und Transaktionsgeschäfte.
Identifizieren und generieren Sie Chancen
Ein SAM sollte neue Chancen bei dem strategischen Account erkennen und bewerten und die beste Strategie zur Positionierung der Lösung entwickeln. KI-Tools zur Ergänzung des SAM könnten eingesetzt werden:
- Mining von Daten in der eigenen Organisation.
- Prädiktive Analysen.
- Pipeline-Analyse.
- Accountbasiertes Marketing.
- Chatbot-Coaches zur Unterstützung im Verkaufsprozess.
- KI-gesteuertes Lead-Scoring.
- Visuelle Inspektion zur Identifizierung von Möglichkeiten.
Mehrwerte entwickeln und liefern
SAMs erstellen eine wirkungsvolle Value Proposition (Mehrwertversprechen), das die Bedürfnisse des Kunden widerspiegelt, und vermitteln es in Form einer ansprechenden Botschaft. KI-Tools zur Ergänzung des SAM:
- Sammeln Sie Mehrwertversprechen aus virtuellen Vertriebsmeetings im gesamten Unternehmen.
- Überprüfen Sie Mehrwertversprechen und geben Sie Feedback und vertiefende Erkenntnisse über den Erfolg verschiedener Mehrwertversprechen.
- Nutzen Sie KI-basierte Simulationen, um Mehrwertversprechen zu liefern und Innovationen oder Prototypen durch virtuelles Ausprobieren zu wiederholen.
- Erstellen Sie digitale Zwillinge.
Überprüfen, vorhersagen und anpassen
SAMs haben oft Schwierigkeiten, ihre Accountpläne mit nützlichen Informationen und Best Practices zu aktualisieren, die als Input für die Accountentwicklung und die notorisch schwierige Entwicklung größerer Accounts dienen könnten.
„Zu viele Unternehmen verlassen sich immer noch auf manuelle Prognosen, weil sie glauben, dass KI qualitativ hochwertigere Daten erfordert, als ihnen zur Verfügung stehen. Heutzutage ist das ein kostspieliger Fehler.“²
McKinsey & Company
KI-Tools für den Augmented Account Manager könnten von unschätzbarem Wert sein, wenn es um Folgendes geht:
- Vorhersage der Nachfrage nach einer bestimmten Lösung durch Analyse von Mustern.
- Verwendung generativer KI zur Entwicklung von Accountaktivitäten.
- Automatisierung der Accountplanung.
- Auswahl und Dequalifizierung strategischer Accounts.
- Förderung von Co-Creation und Innovation mithilfe von KI.
Risiken/Vorbehalte
KI ist vielversprechend. Aber es gibt Risiken. Je komplexer die KI wird, desto schwieriger wird es zu wissen, „wie“ sie zu dem Ergebnis gelangt ist. Selbst die Entwickler von KI sind sich der Mechanik ihrer Kreationen oft nicht hundertprozentig sicher. Da KI durch die Analyse riesiger Datenmengen und Datensätze arbeitet und dabei iterativ Schlussfolgerungen zieht, ist es oft schwierig, die Argumentation von A bis Z klar darzulegen. Das ist das Problem der Erklärbarkeit.
Für jeden SAM, der mit KI arbeitet, ist es wichtig, sich der folgenden Risiken bewusst zu sein, die der Einsatz von KI-Tools mit sich bringen kann.
Ethik – anthropomorph (Vermenschlichung)
Wir geben ihnen menschliche Eigenschaften, aber was wissen sie? Welche Entscheidungen trifft die KI? Entspricht es den Werten Ihrer Organisation? Investment-Guru Warren Buffett bemerkte einmal: „Es dauert 20 Jahre, einen Ruf aufzubauen, und 5 Minuten, um ihn zu ruinieren.“ Vertrauen Sie einer KI wirklich Ihr wertvollstes Kapital an?
Dieses Vertrauen könnte durch falsche Entscheidungen und Maßnahmen einer KI ernsthaft – und sehr schnell – beschädigt werden. Dies ist ein weiterer Grund für Augmented Account Management, um den richtigen Automatisierungsgrad für den Account zu bestimmen.
Selbstüberschätzung
Fälschlicherweise glauben wir oft, dass die Antworten, die uns ein Computer gibt, richtig sind. Warum? Weil es der Computer ist. Das Problem ist, dass KI auf Wahrscheinlichkeit basiert.
Allerdings sagte die KI-Strategin Elin Hauge als Rednerin auf der Mercuri International 2022 Sales Conference:
„Die Sache ist, dass diese Algorithmen mit einer Wahrscheinlichkeit ausgestattet sind. Und eine Wahrscheinlichkeit geht mit der Wahrscheinlichkeit einher, sowohl falsch als auch richtig zu sein. Und wir Menschen machen ein Chaos daraus.“
Elin Hauge auf der Sales Conference 2022
Es kann manchmal schwierig sein, die richtige Antwort zu finden, wenn man bedenkt, wie sicher KI ist, wenn sie falsche Antworten liefert. Einem KI-Algorithmus die Schlüssel zu Ihrem wertvollsten Kunden vollständig zu überlassen, kann katastrophale Auswirkungen haben. Man denke nur an die iBuying-Situation bei Zillow, wo ein mögliches übermäßiges Vertrauen in Algorithmen negative Auswirkungen haben kann. Zur Erinnerung: Zillow setzte auf ein beträchtliches zukünftiges Wachstum in seinem digitalen Hausverkaufsgeschäft, Zillow Offers, scheiterte aber letztendlich an der Unfähigkeit des Algorithmus, Schwankungen bei den Immobilienpreisen genau vorherzusagen. ³
Overly conservative approach
Zu konservativer Ansatz
Wenn Sie KI nicht zum Kern Ihres SAM-Programms machen und erwarten, dass die Modeerscheinung verblasst, könnte dies katastrophal sein. KI ist für die meisten Unternehmen ein strategisches Thema. Als SAM ist es wichtig, die grundlegenden Fähigkeiten von KI zu kennen – um KI für die persönliche Produktivität zu nutzen und die strategische Ausrichtung Ihres Unternehmens und der Ihrer Kunden aufeinander abzustimmen.
Oft scheint die erste Iteration nicht das beabsichtigte Ergebnis zu haben, aber die exponentiellen Lernfähigkeiten und Verbesserungen führen dazu, dass wir KI-Lösungen möglicherweise zu früh verwerfen. SAMs müssen bei der Anwendung von KI strategisch vorgehen. So wird der Augmented Account Manager zum SAM der Zukunft. Aber blind dem nächsten neuen und glänzenden Ding zu folgen und KI ohne Fragen zu akzeptieren, ist genauso riskant wie das Ignorieren.
Der Augmented Account Manager
Wie sollten wir also über die praktischen Anwendungen von KI nachdenken, wenn es um strategisches Account Management geht? Nun, wenn die KI versagt, scheitert sie in der Regel spektakulär, und wir müssen uns die Frage stellen: Wollen wir unsere wertvollsten Kunden der KI anvertrauen? Um Sam Altman, Gründer von OpenAI, zu zitieren:
„Wir wollen unsere Fehler machen, solange wenig auf dem Spiel steht.“
Sam Altman, Gründer von OpenAI
Um den Nutzen von KI wirklich zu verstehen, ist es hilfreich, sie als Erweiterung bestehender Rollen zu betrachten – ein arbeitssparendes Gerät, das Effizienzen schafft und Erkenntnisse gewinnt. Betrachten Sie es vielleicht als einen Augmented Account Manager mit KI-Kenntnissen.
Eine gute Möglichkeit, es sich vorzustellen, sind selbst fahrende Autos. Laut SAE International (früher bekannt als Society of Automotive Engineers) gibt es bei der Beschreibung autonomen Fahrens sechs Stufen der Fahrautomatisierung.
- Level 0: Keine Automatisierung
- Level 1: Assistierte Fahrautomatisierung
- Level 2: Teilautomatisierung
- Level 3: Bedingte Automatisierung
- Level 4: Hohe Automatisierung
- Level 5: Vollständige Automatisierung
Wenn Sie mit 100 Kilometer pro Stunde auf der Autobahn unterwegs sind und eine Taste des adaptiven Tempomaten mit Spurhalteassistent drücken, fahren Sie immer noch und halten (hoffentlich) das Lenkrad fest, doch das Auto passt die Geschwindigkeit an, sucht nach Hindernissen und bremst nötigenfalls ab. In diesem Fall verwenden Sie die Automatisierung der Stufe 2. Einige Aktionen werden vom Fahrer ausgeführt, andere von der Maschine.
Dies ist die nützlichste Art, über KI im Kontext der Rolle des SAM nachzudenken. Für SAMs ist der Einsatz der richtigen Mischung aus KI zur Erweiterung und Unterstützung der strategischen Kunden absolut sinnvoll.
Der praktische Weg
Wie können wir all dies in die Praxis umsetzen? Hier sind nur einige Fragen und Maßnahmen, die sich strategische Kundenbetreuer und Programmgestalter stellen und ergreifen sollten:
- Welches Problem kann KI für unsere Kunden, unser Unternehmen oder unsere SAMs lösen?
- Ist KI die geeignete Lösung für die Situation?
- Was gibt es da draußen?
- Welche KI-Innovationen nutzen Ihr Unternehmen und der Kunde bereits?
- Über welche Innovationen sollten Sie strategische Diskussionen führen?
- Richten Sie die SAM-Strategie an der KI-Roadmap Ihres Unternehmens aus.
- Bereiten Sie Ihre SAMs auf KI vor, damit sie intern und mit dem Kunden strategische Gespräche führen können.
- Ist die Führungsebene bereit?
Ein SAM kann seine Zeit nicht damit verbringen, sich über jede einzelne neue Anwendung, jedem neuen Startup oder jeder neuen KI-Technologie auf dem Laufenden zu halten. Was wir tun können und sollten, ist, das Versprechen und die Realität der KI zu verstehen und genug zu wissen, um mit Kunden und internen Teams zusammenzuarbeiten und mit KI einen einzigartigen Wettbewerbsvorteil zu erzielen. Zu ausreichendem Wissen gehört auch, sich systematisch über den Einsatz von KI Gedanken zu machen. Erwägen Sie außerdem die Verwendung eines Implementierungsbarometers, um die Möglichkeit, Praktikabilität und das Risiko/Ertrags-Verhältnis zu bewerten.
Fazit
Wie sieht also die Zukunft der KI aus? Nun, das würde den Rahmen dieses Artikels sprengen, aber wenn es um SAMs geht, geht es um Pragmatismus. Das bedeutet, dass wir ein echtes, tiefgreifendes Verständnis dafür entwickeln müssen, was KI kann und was nicht – und wie genau KI, wenn sie sorgfältig eingesetzt wird, die Rolle des SAM verbessern kann.
KI ist kein Grund zur Angst – aber man sollte ihr mit Respekt begegnen. Wir befinden uns an einem technologischen Wendepunkt, an dem die Gewinner diejenigen sein werden, die verstehen, wie sie aus diesen neuen Tools echten Nutzen ziehen können.
Alle neuen revolutionären Technologien bieten die gleiche Wahl – übernehmen oder ignorieren – und KI ist nichts Neues. In diesem Fall scheint die Wahl ziemlich einfach zu sein. Aber was wir aus dieser neuen Technologie herausholen, hängt wirklich davon ab, wie gut wir das Gleichgewicht zwischen Möglichkeiten und Praktikabilität durchdenken und ständig den Fortschritt und die Wirksamkeit unserer KI-Einführung insbesondere für das strategische Account-Management überprüfen.
Robert Box
Managing Partner und Global Account Director – Mercuri International
Robert Box ist Managing Partner und Global Account Director bei Mercuri International. Er hat mehrfach auf der SAMA-Jahreskonferenz und als CSAM-Lektor Vorträge gehalten. Seit 2000 entwickelt Robert Box weltweit SAM-Programme und leitet seit 2019 die Partnerschaft für künstliche Intelligenz von Mercuri.
Wenn Sie mehr über die Zukunft von Sales Excellence erfahren möchten, schauen Sie hier vorbei.
Quellen
- Chamorro-Premuzic, T. (2023, March 23). Should you share AI-driven customer insights with your customers? Harvard Business Review.
- Amar, J., Rahimi, S., Surak, Z., & Von Bismarck, N. (2022, February 15). AI-driven operations forecasting in data-light environments. McKinsey & Company. https://www.mckinsey.com/capabili- ties/operations/our-insights/ai-driven-operations-forecasting-in- data-light-environments
- Parker, W., & Putzier, K. (2021, November 17). What went wrong with Zillow? A real-estate algorithm derailed its big bet. The Wall Street Journal.
