AI Gen – Wachstum in dezentralen B2B-Märkten durch Data AI vorantreiben

Wie führende Unternehmen die Erfassung, Bewertung und Aktivierung von Leads in großem Maßstab und zu geringeren Kosten systematisieren

„In der heutigen Welt, in der GenAI und AgenticAI die Diskussion dominieren, ist dies eine wichtige Erinnerung daran, dass echter Mehrwert dadurch entsteht, dass AI Lösung konkreter geschäftlicher Probleme eingesetzt wird, und nicht dadurch, dass man dem neuesten Trend hinterherjagt. Vorausschauende AI birgt für die meisten Unternehmen AI ein erhebliches ungenutztes Potenzial.“ — Arthur du Passage, Partner bei Artefact

Unternehmen, die in fragmentierten Märkten tätig sind, sehen sich mit vier hartnäckigen Problemen konfrontiert, die letztendlich dazu führen, dass Teams Wachstumschancen verpassen und höhere Kosten pro Lead in Kauf nehmen müssen.

• Zersplitterte Nachfrage: Da ständig Tausende von Verkaufsstellen eröffnen, schließen oder den Besitzer wechseln, ist es schwierig, den Überblick darüber zu behalten, wo die wirklichen Chancen liegen.
• Manuelle Kundenakquise:Die traditionelleTür-zu-Tür-Akquise bremst die Teams aus und macht eine flächendeckende Marktabdeckung nahezu unmöglich.
• Begrenzte Kapazitäten: Vertriebsmitarbeiter und Händler konzentrieren sich naturgemäß auf bestehende Kunden, wodurch viel ungenutztes Potenzial unentdeckt bleibt.
• Ungleichmäßiger Wissensstand: Lokales Know-how lässt sich selten auf andere Regionen oder Teams übertragen, was zu Lücken in der Marktkenntnis führt.

Ein data , reproduzierbares System

Die Kombination data Modellen des maschinellen Lernens ergibt ein bewährtes, reproduzierbares System: eine durchgängige, data und AI Pipeline, die neue Standorte identifiziert, bewertet und erschließt. Das System basiert auf den folgenden vier modularen Komponenten, die zusammenwirken, um konsistente und skalierbare Ergebnisse zu erzielen.

Vier Bausteine

1) Datenauszug mit intelligenter Google Maps-Extraktion

Wir extrahieren programmgesteuert alle relevanten Verkaufsstellen (PoS) in den gewünschten Gebieten. Die Google Maps API stellt umfangreiche Attribute bereit, wie beispielsweise die Anzahl der Bewertungen und die Bewertungen selbst, Öffnungszeiten, Zahlungsarten und Dienstleistungsarten. Die größte Einschränkung der Google Maps API besteht jedoch darin, dass sie pro Aufruf maximal 20 Datensätze zurückgibt und das Preismodell auf der Anzahl der API-Aufrufe basiert. Ein Brute-Force-Ansatz besteht darin, die API in regelmäßigen Abständen über ein Raster in den interessierenden Gebieten aufzurufen. Die Wahl des Abstands zwischen den Intervallen ist jedoch entscheidend, da sie sich direkt auf die Kosten und die Fähigkeit auswirkt, alle relevanten Verkaufsstellen vollständig zu extrahieren.

Darstellung des Rasters, das für data aus Google Maps mittels eines Brute-Force-Ansatzes verwendet wird

Wir begegnen dieser Einschränkung mit einer adaptiven, auf Sechsecken basierenden Kachelungsstrategie, die vom „Hexagonal Hierarchical Geospatial Indexing System“ (H3) von Uber inspiriert ist. Wir unterteilen das Gebiet in Sechsecke und unterteilen rekursiv nur jene Kacheln, die bei Erreichen der API-Obergrenze Ergebnisse liefern. Wenn eine Kachel weniger als zwanzig Orte zurückgibt, fahren wir mit der nächsten Kachel fort. Wenn ein Kachelbereich die Obergrenze erreicht, unterteilen wir ihn in kleinere Sechsecke und führen eine erneute Abfrage durch. Dieser Ansatz konzentriert API-Aufrufe auf Gebiete mit hoher Dichte und gewährleistet eine nahezu vollständige Abdeckung, während er die Gesamtzahl der Aufrufe im Vergleich zu einheitlichen Rastern in der Regel um etwa 90 % reduziert.

 

Optimierte data aus der Google Maps API unter Verwendung des Hexagonal Hierarchical Spatial Index (H3) von Uber

2) data von data

Wir gleichen Ihr CRM (oder Ihre Händlerlisten) mit dem extrahierten Datenbestand ab, um Lücken zu schließen und Attribute hinzuzufügen. Zunächst führen wir einen Fuzzy-Abgleich von Namen, Adressen sowie Längen- und Breitengraden mit den Ergebnissen aus Schritt eins durch und klären anschließend die verbleibenden Datensätze ab, indem wir die Google Place ID API nutzen, um Attribute abzurufen. Auch hier ermöglicht uns das zweistufige Vorgehen, die mit den Google data verbundenen Kosten erheblich zu senken.

3) Training des Bewertungsmodells

Sobald wir diesen angereicherten CRM-Datensatz zusammengestellt haben, trainieren wir erklärbare Modelle, die sowohl die Kaufwahrscheinlichkeit als auch den potenziellen Wert vorhersagen – basierend auf Ihrer Definition eines „guten“ Verkaufskanals, die sich auf die Verkaufsstellenmerkmale von Google stützt. Die Modelle erzeugen Lead-Scores auf einer Skala von 0 bis 100 und zeigen die wichtigsten Einflussfaktoren auf, damit die Teams die Gründe dafür nachvollziehen können.

 

4) Vorhersage für das gesamte Universum

Anhand dieses Modells bewerten wir anschließend jede Verkaufsstelle im gesamten geografischen Gebiet, nicht nur diejenigen, die bereits in Ihrem CRM erfasst sind. Dieser Schritt deckt unerschlossene Marktchancen und Mikrocluster auf, auf die Ihre Teams sofort reagieren können, was zu einer deutlichen Steigerung der Verkaufskonversion führt.

„Eine praktische Anwendung von Data AI schnell einen Mehrwert schafft und ohne große Investitionen in Systeme skaliert werden kann – genau das suchen Kunden.“ — Michael McGauran, Partner bei Artefact

Das Bild über Google Maps hinaus ergänzen

Wenn ein Anwendungsfall eine höhere Genauigkeit erfordert, fügen wir aussagekräftigere Signale hinzu:

• Digitale Quellen wie soziale Medien oder, sofern verfügbar, öffentliche und kommerzielle APIs, um Indikatoren für die Popularität wie Followerzahlen, die Häufigkeit von Beiträgen und Influencer zu ermitteln.
• GenAI-Computer-Vision zur Analyse von Google- und Instagram-Fotos, um Speisen auf der Speisekarte zu erkennen, die Atmosphäre und die wahrgenommene Hochwertigkeit zu ermitteln sowie das Vorhandensein von Beschilderungen oder Ausstattungsmerkmalen der jeweiligen Kategorie festzustellen.
• Stichproben der Ergebnisse, die durch Umfragen oder Expertenanalysen gewonnen werden, um statistisch fundierte Aussagen über den größeren Datensatz zu treffen und die Qualität der Modelle zu überprüfen.

Ergebnisse in Taten umsetzen

Die Lead-Scores werden anschließend in konkrete Maßnahmen umgesetzt, die auf das Markteinführungsmodell abgestimmt sind.

• Routen- und Gebietsoptimierung: Erstellung von täglichen Besuchsplänen, die den erwarteten Nutzen maximieren und gleichzeitig betriebliche Einschränkungen berücksichtigen. Die Pläne berücksichtigen typische Arbeitszeiten, Besuchsdauer, Öffnungszeiten und Fahrzeiten. Das System unterstützt zudem ausgewogene Gebietszuordnungen und Regeln zur Besuchsfrequenz. Wir liefern geografisch optimierte Routenpläne.
• AI für die Vorqualifizierung: Setzen Sie für bestimmte Arten von Kontaktstellen Outbound-Agenten – per Telefon oder Chat – ein, die priorisierte Kontaktstellen kontaktieren und wesentliche Angaben wie Namen der Ansprechpartner, Status und Interesse überprüfen. Qualifizierte Leads werden anschließend an den Vertriebsmitarbeiter weitergeleitet, der die Betreuung übernimmt
• Vertriebsautomatisierung: Für bestimmte Segmente und Geschäftsmodelle – z. B. kleine Unternehmen, die über Kanäle wie Zalo oder WhatsApp ein Geschäftskonto betreiben – kann der Vertriebszyklus teilweise oder vollständig durch automatisierte oder mit geringem manuellem Aufwand verbundene Prozesse eingeleitet oder sogar abgeschlossen werden

Was Kunden in der Regel erreichen

Jeder Markt verhält sich anders, doch die Kunden heben immer wieder erhebliche Vorteile hervor, darunter

• Zugang zu einer umfassenden Liste relevanter Verkaufsstellen, wodurch sie eine bessere Übersicht und ein tieferes Verständnis des Marktes erhalten, das oft sogar das ihrer Vertriebspartner übertrifft.
• Zwei- bis dreimal mehr qualifizierte Leads als bei herkömmlichen Methoden
• Ein motivierteres, engagierteres Vertriebsteam, das höhere Erfolgsquoten verzeichnet und tiefgreifendere, relevantere Kundengespräche führt

Erste Schritte

Der Einstieg in drei einfachen Schritten: Erstellen Sie zunächst eine Marktübersicht, indemdata nutzen, um sich ein umfassendes Bild von potenziellen Zielgruppen in Ihrem Zielgebiet zu verschaffen. Bewerten Sie anschließend die Chancen, indem Sie diese Zielgruppe mit Ihren data kombinieren, data ein Modell data trainieren, das die Zielgruppen nach ihrem potenziellen Wert und ihrer Kaufwahrscheinlichkeit einstuft. Schließlich setzen Sie die Ergebnisse um und lernen daraus, indem Sie optimierte Routen oder automatisierte Kundenansprache einsetzen, die Konversion nachverfolgen und das Modell vor der Skalierung verfeinern. AI Leads in Kombination mit einem Aktivierungsteam vor Ort und automatisierter Marketingansprache sind ein leistungsstarkes Modell zur Steigerung des B2B-Umsatzes in großem Maßstab – Early Adopters sind hier gut aufgestellt, um erfolgreich zu sein.