Jacob Morrow
Stand: 2025-12-19
Sales Analytics sind das Rückgrat jedes Unternehmens, denn sie ermöglichen es Entscheidungsträgern, fundierte Entscheidungen zu treffen, den Umsatz zu steigern und das Unternehmen weiterzuentwickeln.
Die Bedeutung der Sales Analytics ist unbestritten, doch die Analyse ist häufig mühsam und zeitaufwendig. Zudem können Fehler zu Verlusten und Fehlschlägen führen.
Die Integration von KI-basierten Sales Analytics Tools kann diesen Prozess jedoch so einfach wie nie zuvor machen. KI-Tools helfen, Vertriebskennzahlen zu analysieren, Strategien zu optimieren und Schwachstellen aufzudecken – und das in nahezu jeder Phase des Vertriebs.
Entdecken Sie, wie Sie mit KI Ihre Sales-Analyse stärken und Ihr Unternehmen auf das nächste Level bringen.
Teil 1: Was ist Sales Analytics?
Sales Analytics bedeutet, Vertriebsdaten aus verschiedenen Kanälen zu analysieren, darunter Website, Social Media, Werbeplattformen und CRM-Software. Dazu gehören wichtige Kennzahlen wie Umsatz, Gewinn, Kundenakquisitionskosten und durchschnittlicher Auftragswert.
Vertriebsdaten sind ein finanzieller Kompass, der wertvolle Einblicke ins Unternehmen bietet und den Weg zum Erfolg aufzeigt. Sie helfen, Trends zu erkennen, das Kundenverhalten zu verstehen, Strategien zu optimieren und fundierte Entscheidungen zu treffen. Unternehmen können so datenbasiert agieren und ihre Performance auf das nächste Level heben.
Teil 2: Schritte zur Durchführung der Sales Analytics
1 Schritt 1: Datenerfassung
Für die Sales Analytics werden Daten aus verschiedenen Quellen gesammelt, wie E-Commerce-Plattformen, Social Media, CRM-Systeme und POS-Systeme.
2 Schritt 2: Bereinigung und Organisation
Die erfassten Daten werden bereinigt, indem unnötige Einträge, Fehler und fehlende Werte entfernt werden. Anschließend werden sie in einer Tabellenkalkulation oder entsprechenden Software organisiert.
3 Schritt 3: Detaillierte Analyse
Die Daten werden analysiert, um den Gesamtumsatz, Gewinn und Verlust sowie weitere wichtige Kennzahlen zu verstehen. Zudem werden Probleme identifiziert, Trends analysiert und zukünftige Verkäufe prognostiziert.
4 Schritt 4: Datenvisualisierung und Berichte
Ein Teil der Daten wird in Grafiken umgewandelt, um Ergebnisse schneller zu analysieren. Beispielsweise lässt sich mit einem Tortendiagramm der Absatz aller Produkte darstellen, um das meistverkaufte Produkt zu ermitteln. Mit modernen Tools kann daraus auch ein Dashboard erstellt werden. Zudem werden Berichte erstellt, die die wichtigsten Erkenntnisse zusammenfassen.
5 Schritt 5: Entscheidungen
Die Entscheidungen werden datenbasiert getroffen. Wenn zum Beispiel ein bestimmtes Produkt zu einer bestimmten Jahreszeit besonders hohe Verkaufszahlen aufweist, sollte es rechtzeitig nachbestellt werden. Ebenso werden weitere wichtige Geschäftsentscheidungen auf Basis der Daten getroffen.
Teil 3: Beispiele für Vertriebsdatenanalyse mit KI-basierten Sales Analytics Tools (mit Bildbeispielen)
Sehen wir uns an, wie ein KI-basiertes Sales Analytics Tool die Vertriebsdatenanalyse in einem Versicherungsunternehmen unterstützt.
#1 Kundendatenanalyse mit KI
Mit einem KI-basierten Tool lassen sich Kundendaten schnell und einfach analysieren. Sie müssen lediglich Ihre Tabellen, Listen und alle verfügbaren Daten bereitstellen.
Das KI-Tool oder der Chatbot lernt anhand der bereitgestellten Daten sehr schnell und kann anschließend alle Ihre Fragen beantworten. Das macht die Sales Analytics so einfach wie nie zuvor. Nach der Datenübermittlung können Sie dem Tool beliebige Fragen stellen.
Beispielsweise können Sie nach der Anzahl der verkauften Versicherungstarife verschiedener Typen fragen.
Wenn Sie den Status eines bestimmten Versicherungstarifs eines Kunden wissen möchten, fragen Sie einfach das KI-Tool.
Analysieren Sie auf ähnliche Weise Gesundheitszustand, Altersgruppe und weitere Details Ihrer Kundendatenbank. Sie müssen keine Tabellen öffnen oder sich durch riesige Datenmengen kämpfen. Alles ist nur eine Frage entfernt – Sie haben die Kundendaten jederzeit griffbereit.
#2 Verkaufstranskripte zusammenfassen mit KI-gestützter Sales-Analyse
Sich an alle Gespräche mit Kunden zu erinnern, ist für jemanden, der täglich mit Dutzenden oder Hunderten von Kunden zu tun hat, schlicht unmöglich. Transkripte könnten das Problem lösen, doch auch deren Durchsicht ist mühsam.
Genau hier kommt ein KI-gestütztes Sales-Analyse-Tool ins Spiel. Es kann sämtliche Transkripte in kürzester Zeit zusammenfassen und lange Verkaufsgespräche auf das Wesentliche reduzieren. So können Sie vor dem nächsten Kundengespräch die wichtigsten Informationen in kürzester Zeit erfassen.
Bei Dutzenden von Transkripten fällt es Vertriebsmitarbeitenden schwer, potenzielle Kunden herauszufiltern. Doch KI übernimmt das für Sie: Auf Basis der bisherigen Gesprächsprotokolle kann sie ermitteln, wer ein potenzieller Kunde mit hoher Kaufwahrscheinlichkeit ist. So investieren Vertriebsmitarbeitende ihre Zeit gezielt in Interessenten, die mit hoher Kaufwahrscheinlichkeit abschließen werden.
#3 MEDDIC-Framework-Extraktion mit KI
Viele Unternehmen setzen für die Vertriebsqualifizierung auf das MEDDIC-Framework. Es ist besonders hilfreich, um hochwertige Verkaufsabschlüsse zu erzielen.
Das Framework umfasst die sechs Schlüsselfaktoren: Kennzahlen (Metrics), Wirtschaftlicher Entscheider (Economic Buyer), Entscheidungskriterien (Decision Criteria), Entscheidungsprozess (Decision Process), Aktionsplan (Identify Pain) und Fürsprecher (Champion). Sie sorgen dafür, dass Vertriebsmitarbeitende ihre Energie in die richtige Richtung lenken und die Abschlusswahrscheinlichkeit erhöhen.
MEDDIC ist zweifellos nützlich, aber auch komplex und zeitaufwendig. Bei einer umfangreichen Kundenliste wird es noch schwieriger.
Mit Unterstützung eines KI-Tools lässt sich das MEDDIC-Framework im Unternehmen am effektivsten nutzen. Die KI hilft auf Basis der vorhandenen Daten in allen Schlüsselfeldern und vereinfacht den gesamten Prozess erheblich.
Zum Beispiel haben wir einer KI das Gesprächsprotokoll zwischen einem Kunden und einem Versicherungsberater übergeben. Die KI hat die relevanten Elemente des MEDDIC-Frameworks identifiziert.
Nach der Analyse der MEDDIC-Elemente können Vertriebsmitarbeitende besser verstehen, was der Kunde benötigt und wie sie den Abschluss erfolgreich herbeiführen. Ein KI-Tool kann diese Elemente aus zahlreichen Transkripten in Sekundenschnelle extrahieren.
#4 Verkaufstechniken optimieren mit KI-gestützter Sales-Analyse
Verkaufstechniken zu beherrschen, ist entscheidend für den Vertriebserfolg. Vertriebsmitarbeitende setzen meist auf bewährte Methoden, um neue Interessenten zu gewinnen und für ihr Produkt oder ihre Dienstleistung zu begeistern.
Doch manchmal schleichen sich Fehler in die Technik ein, die unbemerkt bleiben. Das führt dazu, dass keine Abschlüsse erzielt werden und der Erfolg ausbleibt.
Ein KI-gestütztes Vertriebstool kann hier unterstützen. Es hilft dabei, die Verkaufstechnik zu optimieren und bessere Ergebnisse zu erzielen. Die KI analysiert Ihre Methode und bewertet sie unter Berücksichtigung von Region, Kultur, Sprache und weiteren Faktoren. Bei Schwächen gibt sie konkrete Verbesserungsvorschläge.
So haben wir einem Sales-Analyse-Chatbot unsere Verkaufstechnik vorgestellt und um Empfehlungen zur Optimierung gebeten.
Die KI hat die Schwachstellen unserer Verkaufstechnik aufgezeigt und erklärt, wie wir sie beheben können. Wenn Ihr Ansatz nicht funktioniert und Sie mit Ihren Verkaufszahlen unzufrieden sind, kann ein KI-Tool als Mentor dienen. Es gibt Ihnen Orientierung und hilft, bessere Ergebnisse zu erzielen.
#5 Emotionale Bewertung von Kunden im Vertrieb
Häufig gelingt es Vertriebsmitarbeitenden nicht, auf die Emotionen der Kunden einzugehen – und genau dann scheitert der Abschluss. Für bessere Ergebnisse ist es wichtig, jede emotionale Phase zu erkennen und den Kunden gezielt zum Kauf zu führen.
In der frühen Phase des Verkaufs ist der Kunde beispielsweise neugierig auf das Produkt oder die Dienstleistung. Er möchte mehr darüber erfahren, insbesondere, welchen Nutzen es für ihn bietet.
Ebenso kann ein Kunde skeptisch gegenüber dem Service, der Garantie, dem Rückgaberecht und anderen Aspekten sein. Auch das ist eine emotionale Phase, die der Vertriebsmitarbeiter bewältigen muss.
Mithilfe des Verkaufstranskripts lassen sich die Emotionen des Kunden tiefgehend analysieren. So erhalten Sie ein besseres Verständnis dafür, wie der Kunde über das Produkt oder die Dienstleistung denkt oder empfindet. Ein KI-Tool kann diese Analyse in kürzester Zeit durchführen.
Wir haben einem KI-Chatbot ein echtes Transkript vorgelegt – das war das Ergebnis.
KI-Tools erleichtern die emotionale Bewertung von Kunden. Sie liefern einen umfassenden Überblick über die aktuellen Emotionen, deren Ursachen und zeigen, wie damit umzugehen ist. Vertriebsmitarbeiter können sich gezielt auf diese Details konzentrieren, um den Verkaufserfolg zu steigern.
#6 Nachverfolgung
Die Nachverfolgung potenzieller Kunden ist ein wichtiger Bestandteil der Vertriebsstrategie. Sie motiviert Interessenten, Ihr Produkt in Erwägung zu ziehen oder es zumindest einmal auszuprobieren. Ohne Nachverfolgung geraten Sie womöglich schnell in Vergessenheit.
Vertriebsmitarbeiter verwalten Tabellen und Daten für die Nachverfolgung. Sie investieren Zeit, um diese Daten zu organisieren und Kunden zum richtigen Zeitpunkt erneut anzusprechen.
Das alles muss jedoch nicht mehr manuell erledigt werden. Ein KI-Tool kann Ihre Verkaufstranskripte analysieren und eine Liste potenzieller Kunden erstellen, die durch gezielte Nachverfolgung gewonnen werden können. Das spart Zeit und ermöglicht es Ihnen, sich auf diejenigen zu konzentrieren, die mit hoher Wahrscheinlichkeit Ihr Produkt oder Ihre Dienstleistung kaufen.
Wir haben einem KI-Chatbot zehn Verkaufstranskripte übergeben und gefragt, welche Kunden nachverfolgt werden sollten.
Sie müssen nicht jedes Verkaufstranskript einzeln durchgehen und die Daten manuell organisieren. Ein KI-Tool übernimmt diese Aufgaben für Sie.
Wie nutzt man ein KI-Tool für die Sales-Analyse?
Nutzen Sie ein KI-Tool für eine mühelose Vertriebsanalyse. Die obigen Beispiele stammen von KI-Chatbots, die mit GPTBots erstellt wurden – das können Sie auch.
GPTBots ist eine leistungsstarke Plattform, mit der Sie individuelle KI-Chatbots für Ihr Unternehmen erstellen können. Sie können den Chatbot mit Ihren eigenen Daten trainieren und so eine Unterstützung für Ihren Vertrieb schaffen. Es sind weder Programmierkenntnisse noch Erfahrung erforderlich – Ihr Chatbot ist in wenigen Minuten einsatzbereit.
Teil 4: Wichtige Kennzahlen für die Analyse der Vertriebsleistung
Vertriebsteams in den meisten Branchen und Unternehmen verfolgen die folgenden zentralen Kennzahlen.
- Umsatz: Der Umsatz eines Unternehmens spiegelt dessen Wert wider. Er bildet die Verkäufe, die Leistung, das Wachstum und weitere relevante Kennzahlen des Unternehmens über einen bestimmten Zeitraum ab. Jedes Unternehmen überwacht und analysiert seinen Umsatz sowohl monatlich als auch jährlich.
- Gewinnspanne: Auf Basis des Umsatzes werden die Gewinnspannen berechnet. Unternehmen analysieren Bruttogewinn und Nettogewinn, um zu ermitteln, was tatsächlich erwirtschaftet wurde.
- Durchschnittlicher Geschäftsabschlusswert: Dies ist der durchschnittliche Wert eines Geschäftsabschlusses. Er ergibt sich, indem der Gesamtumsatz durch die Anzahl der Deals geteilt wird. So erhalten Sie einen Überblick über den durchschnittlichen Umsatz pro Abschluss Ihres Unternehmens.
- Kundenakquisitionskosten: Das ist der durchschnittliche Betrag, der investiert wird, um einen neuen Kunden zu gewinnen. Dazu zählen Ausgaben für Werbung, Marketing und ähnliche Maßnahmen.
- Kundenlebenszeitwert (Customer Lifetime Value, CLV): Der gesamte Betrag, den ein Kunde während seiner gesamten Geschäftsbeziehung mit dem Unternehmen ausgibt.
- Churn-Rate: Im Laufe der Zeit gehen Kunden verloren – dies wird als Churn-Rate bezeichnet. Sie gibt Aufschluss über die Zukunft des Unternehmens, die Kundenzufriedenheit, den Produktwert und die Servicequalität.
- Kundenbindungsrate (Retention Rate): Eine hohe Kundenbindungsrate zeigt eine wachsende Kundenbasis. Sie ist ein Indikator für exzellente Kundenerfahrung und Servicequalität. Unternehmen analysieren diese Kennzahl, um zu erkennen, ob Kunden für weitere Käufe und eine langfristige Bindung zurückkehren.
Fazit
Unternehmen sollten eine Vertriebsanalyse (Sales Analytics) durchführen, um ihre Leistung zu bewerten, fundierte Entscheidungen zu treffen und ihre Produkte oder Dienstleistungen gezielt zu verbessern. Es handelt sich um einen aufwendigen, aber essenziellen Prozess, bei dem Fehler möglichst vermieden werden sollten. Dank moderner KI-Tools ist jetzt der ideale Zeitpunkt, ein KI-Tool für die Vertriebsdatenanalyse zu integrieren. So sparen Sie nicht nur Zeit, sondern erhalten auch wertvolle Daten und Optimierungsmöglichkeiten. Gleichzeitig wird das Fehlerrisiko auf ein Minimum reduziert. Mit GPTBots können Sie ohne Programmierkenntnisse Ihren eigenen KI-basierten Analyse-Chatbot erstellen. Trainieren Sie den Chatbot mit Ihren Unternehmensdaten und übertragen Sie ihm die komplexen Aufgaben. Jetzt registrieren und 100 kostenlose Credits pro Monat sichern.
