Commercial Intelligence
Commercial Intelligence macht aus Ihren Daten konkrete Handlungsempfehlungen: vom nächsten vielversprechenden Kunden über den optimalen Angebotspreis bis zur gefährdeten Vertragsverlängerung.
Commercial Intelligence nutzt künstliche Intelligenz, um Daten aus CRM-, ERP- und Servicesystemen in konkrete Empfehlungen für Vertrieb, Pricing, Marketing und Service zu übersetzen. Statt zusätzliche Reports auszuwerten, erhalten Teams direkt verwertbare Impulse für ihre nächsten Entscheidungen.
Industrieunternehmen verfügen über große Mengen an Vertriebs-, Preis-, Service- und Kundendaten, nutzen deren Potenzial jedoch oft nur teilweise. Dazu zählen ERP- und CRM-Datensätze, Service-Tickets und die Installed-Base-Historie – Daten, die in ERP-, CRM- und Servicesystemen vorhanden sind, aber nur begrenzt wirklich miteinander über Systeme hinweg kombiniert werden und für Entscheidungen genutzt werden.
Eine perfekte Datenbasis ist keine Voraussetzung. In vielen Projekten entsteht sie Schritt für Schritt entlang der priorisierten Anwendungsfälle.
Commercial Intelligence umfasst vier miteinander verbundene Funktionen: Sales, Pricing, Marketing und Service – jede leitet aus allen bestehenden Datenquellen konkrete Empfehlungen ab. Dadurch spielen ihre vertriebsfokussierten Funktionen optimal zusammen: Marketing-Intent-Signale fließen ins Lead Scoring ein, Sales- und Servicedaten in die Vertriebspriorisierung und Pricing-Informationen unterstützen die Angebotserstellung und den erfolgreichen Abschluss.
Priorisieren Sie Kunden und Opportunities, erkennen Sie Umsatzpotenziale früher und richten Sie Vertriebsaktivitäten auf die Chancen mit dem größten Geschäftswert aus.
Next Best Action analysiert Daten aus CRM-, ERP-, Service- und Kundeninteraktionssystemen und empfiehlt die jeweils sinnvollsten nächsten Schritte. So lassen sich Cross- und Upselling-Potenziale früher erkennen, Vertriebsressourcen gezielter einsetzen und Kunden systematischer entwickeln.
Moderne Sales-Intelligence-Lösungen machen Kaufsignale sichtbar, priorisieren Accounts kontinuierlich und unterstützen Vertriebsteams bei der Vorbereitung auf Kundengespräche. Das Ergebnis sind fokussiertere Vertriebsaktivitäten und eine höhere Erfolgswahrscheinlichkeit.
Das Wachstum stagniert, obwohl Ihr Kundenstamm groß genug für deutlich mehr Umsatz wäre.
Vertriebsprioritäten werden überwiegend nach Bauchgefühl statt nach tatsächlichem Potenzial gesetzt.
Cross-Selling-, Service- und Renewal-Chancen werden erst erkannt, wenn sie bereits verloren sind.
Optimieren Sie jede Preisentscheidung durch KI-gestützte Guidance, Pricing Intelligence und wertbasierte Monetarisierung.
Pricing Intelligence kombiniert beispielsweise Transaktionshistorie, Zahlungsbereitschaftssignale, Marktdynamik und Kundenmerkmale, um optimale Preise, Rabatte und Bundle-Konfigurationen vorzuschlagen. Statt sich auf statische Preislisten oder individuelle Verhandlungsstile zu verlassen, erhalten kommerzielle Teams kontextbezogene Pricing Guidance genau im Moment der Entscheidung.
Moderne Pricing-Lösungen machen Preisabweichungen sichtbar, identifizieren Margenverluste frühzeitig und unterstützen Teams dabei, Preis- und Rabattentscheidungen konsistenter zu treffen.
Identifizieren Sie relevante Zielkunden, erkennen Sie Marktveränderungen frühzeitig und werden Sie dort sichtbar, wo Kaufentscheidungen vorbereitet werden.
Marketing Intelligence kombiniert Markt- und Wettbewerbsinformationen mit digitalen Interaktionsdaten, um Zielkunden frühzeitig zu identifizieren und gezielter anzusprechen. So lassen sich Marktveränderungen schneller erkennen und Marketingaktivitäten wirkungsvoller ausrichten. Durch die fortlaufende Analyse von Markttrends, Wettbewerber Aktivitäten, Kundenbedürfnissen und digitalen Interaktionen können Unternehmen aufkommende Chancen erkennen und Käufer relevanter ansprechen.
Moderne Marketing-Lösungen helfen dabei, neue Zielkunden zu identifizieren (z.B., via Lookalike Modelling), digitale Kaufprozesse besser zu verstehen und die eigene Sichtbarkeit gegenüber Wettbewerbern zu stärken. Gleichzeitig können Inhalte für Suchmaschinen, KI-Assistenten und andere digitale Informationskanäle optimiert werden.
Verwandeln Sie Installed-Base-, Service- und Anlagendaten in proaktive Umsatzchancen und eine herausragende Serviceausführung.
Service Intelligence kombiniert beispielsweise Servicehistorie, Anlagennutzung, IoT-Daten und Lebenszyklusinformationen, um Ersatzbeschaffungen, Retrofit-Potenziale, Vertragsverlängerungen und Ersatzteilempfehlungen zu identifizieren, bevor Kunden einen Stillstand erleben.
Durch die Verknüpfung von Service-, Anlagen- und Nutzungsdaten entsteht ein umfassendes Bild der Installed Base. Dadurch lassen sich Wartungsbedarfe, Vertragsverlängerungen und zusätzliche Umsatzpotenziale früher erkennen und gezielter adressieren.
mögliche Reduzierung unnötiger Rabatte durch KI-gestützte Deal Guidance
höhere Cross-Selling-Konversion, durch gezielte Next-Best-Action-Empfehlungen
Umsatzpotenzial im Installed-Base-Service bleibt ohne proaktive Kundenansprache häufig unerschlossen
Projekte starten in der Regel mit einem ersten Prototyp, der einen konkreten Anwendungsfall greifbar macht. Darauf aufbauend folgt ein Proof of Concept auf Basis echter Unternehmensdaten, um Nutzen, Machbarkeit und Skalierbarkeit zu validieren um im dritten Schritt eine skaliebrare Lösung für Ihr Unternehmen zu launchen.
Frühe Phase: Illustrativer Prototyp
Ein interaktives Mock-up auf Basis synthetischer oder beispielhafter Daten macht den ausgewählten Anwendungsfall früh sichtbar. So können Nutzen, Nutzererlebnis und fachliche Anforderungen gemeinsam bewertet werden, bevor in Datenintegration und Umsetzung investiert wird.
Mittelfristige Phase: Funktionsfähiger Proof of Concept
Im nächsten Schritt wird der Anwendungsfall mit realen Unternehmensdaten umgesetzt und an bestehende Systeme wie CRM, ERP oder Service-Plattformen angebunden. Ziel ist es, die fachliche Wirksamkeit, die Datenbasis und den erwarteten Mehrwert unter realen Bedingungen zu überprüfen.
KI-gestützte Commercial Intelligence nutzt künstliche Intelligenz, um Daten aus CRM-, ERP-, Preis- und Servicesystemen in konkrete Empfehlungen für Vertrieb, Pricing, Marketing und Service zu übersetzen. Statt statischer Dashboards liefert sie konkrete Empfehlungen: welchen Account man anrufen, welchen Preis man anbieten, welchen Servicevertrag man verlängern sollte.
Next Best Action (NBA) ist eine KI-generierte Empfehlung, die für einen bestimmten Account die wertvollste nächste Handlung eines Vertriebsmitarbeiters identifiziert – zum Beispiel ein Cross-Selling-Angebot, ein Verlängerungsgespräch oder ein Risikomanagement-Besuch – basierend auf Mustern aus CRM-, Transaktions- und Servicehistorie-Daten.
Deal Guidance ist eine KI-gestützte Preis- und Rabattempfehlung, die einem Vertriebsmitarbeiter im Moment der Angebotserstellung angezeigt wird – basierend auf den historischen Gewinn-/Verlust- und Margendaten des Unternehmens für vergleichbare Deals. Sie ersetzt Bauchgefühl-Rabatte durch einen datenbasierten Korridor je Deal und reduziert unnötige Rabatt-Leakage, ohne die Abschlussquote zu gefährden.
Die Zahlungsbereitschaft für konfigurierte Industrieprodukte wird durch die Analyse historischer Transaktionsdaten ermittelt. Dabei handelt es sich um gewonnene und verlorene Deals, Rabattniveaus, Konfigurationsoptionen und Kundensegment, statt sich auf generische Preisbenchmarks zu verlassen. KI-Modelle übersetzen diese Muster in eine belastbare Preisspanne für jede neue Deal-Konfiguration und jeden Kundenkontext.
KI-gestützte Marketing Intelligence strukturiert Content und Positionierung so, dass er sowohl über klassische Suche als auch über KI-Antwortsysteme auffindbar ist (GEO Optimierung), und erreicht das Buying Center damit früher im Entscheidungsprozess. Zusätzlich wandelt sie digitale Interaktionssignale – Content-Aufrufe, Konfigurator-Nutzung, Datenblatt-Downloads – in Intent-Daten um, die direkt in Vertriebspriorisierungsmodelle wie Next Best Action einfließen.
Installed-Base-Monetarisierung bezeichnet die Praxis, Daten aus bereits im Feld befindlichen Anlagen – Nutzungsmuster, Wartungshistorie, Service-Tickets – in wiederkehrende kommerzielle Chancen umzuwandeln, etwa Vertragsverlängerungen, Ersatzteil-Cross-Selling und Retrofit- oder Upgrade-Angebote. Die Installed Base wird dabei als kommerzieller Datenschatz behandelt, nicht nur als operative Größe.
Hersteller mit langen Verkaufszyklen, Engineered-to-Order-Produkten und verteilten Händler- oder Servicenetzwerken erzeugen große Mengen ungenutzter Daten in CRM-, Angebots- und Servicesystemen. KI-gestützte Commercial Intelligence macht aus diesen fragmentierten, wertvollen Daten konsistente, einsatzfähige Empfehlungen. Eine Mustererkennungsaufgabe, die manuell bislang zu aufwendig war, um sie in großem Maßstab durchzuführen.
Ein erster, mit illustrativen Daten gebauter Prototyp, der die Logik eines konkreten Use Cases zeigt - zum Beispiel Deal Guidance oder Next-Best-Action-Scoring - lässt sich in der Regel innerhalb weniger Wochen erstellen. Ein funktionierender Proof of Concept, der an echte Unternehmensdaten angebunden ist, ist ein mittelfristiges Projekt, dessen Umfang von der jeweiligen Datenlandschaft und dem Use Case abhängt.
Ein guter Ausgangspunkt sind CRM-Daten (Accounts, Opportunities, Gewinn-/Verlust-Historie), Transaktions- und Angebotsdaten (Preise, Rabatte, Konfigurationen) sowie, wo relevant, Service- oder Installed-Base-Daten. Die Daten müssen dabei nicht perfekt sauber sein: Eine erste Diagnose zeigt in der Regel, welche vorhandenen Quellen nutzbar sind und welche Lücken für den gewählten Use Case am wichtigsten sind.