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Produktempfehlungen für B2B Sales

Die KI-basierte Entwicklung von Produktempfehlungen ist einer der größten Hebel für mehr Umsatz: Kunden besser verstehen, passende Produkte anbieten und mehr Upsell und Crosssell Potential verwirklichen.

Beschreibung

Die Arbeit eines Aussendienstlers ist nicht einfach. Wie bringe ich die Leute dazu, so viele unserer Produkte wie möglich zu kaufen, ohne dabei die Integrität zu verlieren und eine gute Stimmung bei unseren Kunden zu erzeugen? Eine Frage, die nicht leicht zu beantworten ist.

Ein großer Vorteil, der diese Aufgabe im B2B-Vertrieb erleichtert, besteht darin, dass man genau weiß, was ein Kunde brauchen könnte und deshalb kaufen möchte. Dies setzt in der Regel eine gute Beziehung und viel Erfahrung des Vertreters voraus. Aber was ist mit neuen Kunden, die nur ein einziges Produkt bestellt haben und noch nicht gut bekannt sind?

Dies ist eine Situation, in der künstliche Intelligenz helfen kann. Durch Data Mining können wir Produkte identifizieren, die häufig von demselben Kunden gekauft werden, und so Potenzial für Cross- und Upselling aufdecken. Basierend auf diesen Daten kann für jeden Kunden das wahrscheinlichste passende Produkt empfohlen werden, was wiederum ein großer Vorteil bei Verkaufsgesprächen ist.

 

Dieses Produkt befindet sich derzeit in der Entwicklung. Wenn Sie wissen möchten, wann es in Betrieb genommen wird, können Sie sich gerne in unseren Newsletter eintragen:

Wie funktioniert die Produktempfehlung für den B2B-Vertrieb bei kobold.ai?

Bei Kobold AI haben wir ein vollautomatisches Pre-Processing- und Data-Mining-System entwickelt, das Ihre Daten aufnimmt und den wahrscheinlichsten nächsten Verkauf als Empfehlung identifiziert. Um dies zu erreichen, nutzen wir vorhandene Informationen, d. h. Daten darüber, was andere Kunden gekauft haben und wie sich dies auf den Zustand jedes einzelnen analysierten Kunden auswirkt.

Das Ergebnis ist einerseits ein sehr detaillierter Bericht über das Kaufverhalten, andererseits eine kommentierte Version Ihrer Eingabedaten, in der das wahrscheinlichste Produkt für jeden Kunden vermerkt ist.

Welche Eingabedaten werden für diesen Algorithmus verwendet?

Da der Empfehlungsalgorithmus auf dem Kaufverhalten des Kunden basiert, müssen diese Daten von Ihnen bereitgestellt werden. Wir verwenden für jeden Kunden die Informationen darüber, welche Produkte er gekauft hat, und übersetzen sie in ein allgemeines Modell, um den nächstbesten Kauf für jeden Eintrag abzuleiten.

Kilian

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