KI Vertriebslösung
Automatisierte Vertriebslösung auf Basis von Künstlicher Intelligenz
| Programm / Ausschreibung | IWI, IWI, Basisprogramm Ausschreibung 2023 | Status | abgeschlossen |
|---|---|---|---|
| Projektstart | 01.02.2023 | Projektende | 31.01.2024 |
| Zeitraum | 2023 - 2024 | Projektlaufzeit | 12 Monate |
| Keywords | |||
Projektbeschreibung
Ziel dieses Projekts ist die Entwicklung neuer Software-Tools, die den B2B-Vertriebsprozess mit Hilfe von künstlicher Intelligenz (KI) erleichtern und teilweise automatisieren sollen. Die Software soll ihre Nutzer einerseits mit automatisierten Empfehlungen unterstützen: Darüber, welche Unternehmen am vielversprechendsten sind, zu neuen Kunden zu werden und welche Mitarbeiter innerhalb dieser Unternehmen die besten Ansprechpartner (im Verkaufskontext „Leads“) sind. Zusätzlich sollen automatisch für den Verkauf relevante Informationen und Statistiken ermittelt und dem Nutzer zur Verfügung gestellt werden. Das System soll damit Verkäufer während des gesamten frühen Verkaufsprozesses unterstützen.
Endberichtkurzfassung
Das Gesamtziel des Projektes ist die Erstellung eines datengetriebenen KI-Systems zur Automatisierung und Optimierung von Vertriebsprozessen von B2B Unternehmen. Der Fokus liegt dabei auf maßgeschneiderten Empfehlungen zu vielversprechenden potenziellen Neukunden und passenden Ansprechpartnern innerhalb dieser Firmen, basierend auf historischen Salesdaten.
Die Ergebnisse des ersten Projektjahres beinhalten:
Die Erstellung eines Deep-Learning Systems zur Klassifizierung von Unternehmen anhand deren Firmenbeschreibungen. Dieses System erlaubt es uns, Unternehmen auf möglichst objektive Art und Weise zu kategorisieren, was für die Weiterverwertung in statistischen Analysen von zentraler Bedeutung ist. Das von uns entwickelte System kann die Industrie von Firmen mit einer Genauigkeit von ca. 88% klassifizieren (was in etwa der Genauigkeit entspricht, die auch ein Mensch auf demselben Datensatz erreicht).
Die Implementierung eines Systems zur Anreicherung von Salesdaten. Historische Salesdaten beschränken sich meist auf minimale Informationen wie Personennamen, Firmennamen und E-Mail-Adressen. Um den Wert dieser Daten für Machine Learning Analysen zu steigern, wurde ein System entwickelt, um diese mittels öffentlich verfügbaren Daten aus dem Internet anzureichern.
Die Entwicklung eines Prototyps zur maßgeschneiderten Empfehlung passender Ansprechpartner innerhalb von Zielfirmen basierend auf eigenen Salesdaten. Das System wurde erfolgreich intern getestet und findet zuverlässig Ansprechpartner, die die Wahrscheinlichkeit, einen neuen Salesprozess einzuleiten, um bis über 100% erhöhen.