Angebotskalkulation profitiert von Erfahrung

Das Schreiben guter Angebote ist ein wahrer Drahtseilakt. Ist der Preis zu günstig oder das Lieferdatum zu knapp bemessen, gefährden wir als Auftragnehmer nicht nur die Rentabilität des Auftrags, sondern riskieren auch, dass wir die zugesicherte Leistung nicht fristgerecht erfüllen können. Das ist nicht nur eine Zerreißprobe für unsere Reputation, sondern zieht gerade bei Werkverträgen rechtliche Konsequenzen nach sich. Hohe Preise und lange Pufferzeiten wiederum machen uns als Partner des Auftraggebers weniger attraktiv.

Auf die richtige Balance kommt es also an. Diese aber erst einmal zu finden, ist in aller Regel gar nicht so einfach. Für das Schreiben guter Angebote gibt es leider kein Patentrezept und jeder Vertriebsprofi wird da wahrscheinlich zustimmen: Es kommt vor allem auf die Erfahrung an.

Mit jedem geschriebenen Angebot und mit jedem durchgeführten Projekt wächst der potenzielle Erfahrungsschatz im eigenen Unternehmen: Wie sind einzelne Projekte tatsächlich durchgelaufen? In welchen Fällen hat die Zeitabschätzung gepasst und bei welchen Aufträgen gab es Probleme? Was hat ungeplant Kosten verursacht und wann tendiert die eigene Produktion zur Überlast?

Über die Jahre entsteht auf diese Weise ein gigantischer Wissensschatz in Ihrem Unternehmen, welcher im Bestfall auch tatsächlich in Form von Daten zur Verfügung steht. Doch obwohl dieser Wissensschatz in den meisten Fällen eine sehr gute Grundlage für die Angebotserstellung ist, kann er in vielen Unternehmen zu großen Teilen nicht sinnvoll genutzt werden. Stattdessen lastet die korrekte Angebotseinschätzung einzig und allein auf den Schultern der gerade zuständigen Vertriebsmitarbeiter*innen und deren Erfahrungswerte.

Warum ist das so?

Wie KI Erfahrungswerte zentral für alle Mitarbeiter verfügbar macht

Das Problem ist, dass es äußerst zeitraubend und fehleranfällig ist, das Wissen aus den unterschiedlichen Datenquellen des Unternehmens effizient für den Angebotsentwurf aufzubereiten. Zum einen müssten Vertriebsmitarbeiter viele unterschiedliche Datentöpfe auswerten. Daten zu Kundenstamm, zur Verkaufshistorie zur Produktion, ggfs. zu umweltbedingten Einflüssen auf Kosten und Fertigungsbedingungen und vieles mehr. Diese Daten müssen dann auch noch in logische Zusammenhänge gebracht werden und auf bestimmte Muster analysiert werden. Viele Einflüsse auf die Projektabwicklung stehen ja nicht als Klartext dokumentiert in einer Excel-Tabelle sondern drücken sich nur indirekt aus, in dem sie auf bestimmte Kennzahlen der Produktion einwirken. So können regelmäßig auftretende Umwelt- oder Marktbedingungen die Produktionskosten beeinflussen. Diese Erkenntnis muss man zum Zeitpunkt der Angebotsformulierung auch auf dem Schirm haben, um von ihr profitieren zu können. Was also in vielen Fällen bleibt, ist das Bauchgefühl des Vertriebs.

Genau hier kann uns Künstliche Intelligenz (KI) dabei helfen, schneller bessere Angebote zu formulieren. Denn was eine KI sehr gut kann, ist das Durchforsten von Datenmengen nach Auffälligkeiten und logischen Korrelationen. Unterschiedlichen Unternehmensdaten wie die Angebots- oder Verkaufshistorie dienen der KI als Wissensgrundlage. Auf dieser Basis lernt die KI eine Vielzahl von Gesetzmäßigkeiten. Was hat ein gutes Projekt ausgemacht? Welche Situationen haben zu Problemen geführt? Was hat Mehrkosten verursacht? Es entwickelt sich eine Art hochspezialisiertes, elektronisches “Gehirn”, das fortan in der Lage ist, den Vertrieb bei der Entstehung neuer Angebote zu assistieren.

Das bedeutet in aller Regel nicht, dass man den Faktor Mensch aus dem Angebotswesen entfernen möchte. Selbst eine sehr gute KI kann auf Sondersituationen und Ausnahmefälle nicht so flexibel reagieren, wie ein Mensch es kann. Viel mehr arbeitet eine KI wie ein Assistent, der uns vor Fehlentscheidungen schützt und dabei hilft, das Wissen aus dem Erfahrungsschatz unseres Unternehmens optimal zu nutzen.

Dadurch ergeben sich eine Reihe von Vorteile:

  • Die Qualität der Angebotserstellung ist sehr viel weniger von der Erfahrung der Vertriebsmitarbeiter*innen abhängig.
  • Der konzentrierte Erfahrungsschatz des Unternehmens steht allen Vertriebsmitarbeiter*innen gleichermaßen zur Verfügung.
  • Die Wahrscheinlichkeit eines fehlerhaft kalkulierten Angebots sinkt signifikant.
  • Die KI kann auf Basis von Kunden- und Anfragecharakteristika Cross- und Up-Selling-Gelegenheiten erkennen und auf diese Aufmerksam machen.

Autoren

Kevin Braun
Head of Data Science
Marco Bürckel
Geschäftsführer

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