Wie KI den Vertrieb entlang des Sales Funnels verändert

Written by Marc Karl in KI Anwendungen,Praxisleitfaden,Sales,UseCase,Vertrieb

Was bringt KI im Vertrieb wirklich – und wo?
Eine umfassende Analyse von 71 wissenschaftlichen Studien zeigt: KI verändert nicht nur einzelne Tools, sondern greift entlang des gesamten Vertriebsprozesses – vom ersten Kundenkontakt bis zur Kundenbindung.

In diesem Beitrag strukturieren wir die Erkenntnisse entlang der drei zentralen Vertriebsphasen:

Inhaltsverzeichnis

Pre-Sales: Zielkunden verstehen, Leads qualifizieren, Engagement steigern

Was die Forschung zeigt:
Im Pre-Sales liegt der größte Hebel von KI aktuell in der Lead-Identifikation, -Segmentierung und Personalisierung.
Studien belegen, dass Unternehmen durch den Einsatz von Machine Learning und Natural Language Processing deutlich präziser arbeiten – und gleichzeitig mehr Touchpoints automatisieren können.

Typische Use Cases:

  • Lead Scoring & Segmentierung: KI identifiziert aus CRM-, Web- und Social-Daten, welche Kontakte kaufbereit sind.
  • Social Selling & Content-Optimierung: KI analysiert Reaktionen und Interessen, um personalisierte Outreachs zu steuern.
  • Empfehlungssysteme für Produktauswahl oder Demo-Inhalte.

Auswirkungen:

  • Höhere Antwortraten durch zielgerichtete Ansprache
  • Reduzierte Streuverluste im Outbound
  • Schnellere Reaktionszeiten auf relevante Trigger

Tools, die diese Phase bedienen:

  • Salesforce Einstein – KI-gestütztes Lead Scoring und Content-Empfehlungen
  • xiQ – AI-Plattform für B2B-Social Selling, inklusive Persönlichkeitsprofilen auf LinkedIn

During Sales: Gespräche führen, Preise setzen, Entscheidungen beschleunigen

Was die Forschung zeigt:
Im aktiven Vertriebsprozess hilft KI, die Verkaufsgespräche zu analysieren, Argumentationen zu optimieren und Preise zu dynamisieren.
Hier geht es nicht um Ersatz des Vertrieblers – sondern um Assistenzsysteme, Entscheidungsunterstützung und Echtzeit-Coaching.

Typische Use Cases:

  • KI-Coaching in Live-Gesprächen: Echtzeitanalyse von Tonalität, Argumentationsstruktur, Kundenreaktionen
  • Dynamische Preisgestaltung: auf Basis von Marktvergleichen, historischen Abschlüssen und Risikobewertung
  • Adaptive Angebotsgestaltung: KI passt Inhalte und Argumente je nach Kundentyp automatisch an

Auswirkungen:

  • Höhere Abschlussraten durch präzisere Argumentation
  • Geringere Rabattquoten durch bessere Preissetzung
  • Schnellere Angebotszyklen durch automatisierte Dokumentengenerierung

Tools, die diese Phase bedienen:

  • Gong.io – Conversational Intelligence für Vertriebsanalyse und Coaching
  • Amplemarket – KI-basierte Verkaufsautomatisierung inkl. Preisanalyse

After Sales: Kunden binden, Feedback nutzen, Upsell identifizieren

Was die Forschung zeigt:
Nach dem Abschluss beginnt die eigentliche Wertschöpfung – KI unterstützt bei der Kundenbindung, dem Churn-Risk-Scoring und Upselling-Chancen.
Studien zeigen, dass Systeme, die Nutzerverhalten, Supportkontakte und Produktnutzung analysieren, wertvolle Handlungsempfehlungen liefern.

Typische Use Cases:

  • Churn Prediction: KI bewertet Kündigungsrisiken auf Basis von Verhaltensmustern
  • Kundenfeedback analysieren: automatische Auswertung von NPS, Service-Tickets oder E-Mails
  • Upsell-Triggers identifizieren: aus Produktnutzung oder Interaktionsmustern

Auswirkungen:

  • Frühzeitiges Erkennen von Kündigungsrisiken
  • Höhere Wiederkaufraten durch gezielte Angebote
  • Automatisierte Supportabläufe durch NLP-Systeme

Tools, die diese Phase bedienen:

  • ChurnZero – Kundenbindung durch prädiktive Analyse und Lifecycle-Steuerung
  • Zendesk Answer Bot – Automatisierte Beantwortung von Standardanfragen mit KI

Fazit: KI entlang der gesamten Sales Journey funktioniert!

Die Forschung macht deutlich:
KI bringt keine Revolution auf Knopfdruck – aber sie liefert konkrete Vorteile entlang klar definierter Vertriebsphasen.
Wer gezielt pro Phase denkt, kann mit schlanken, datenbasierten Tools sofort starten – ohne den großen Umbau.

Für konkrete Umsetzungsformate siehe auch:
„Der erste KI-Pilot: Starten ohne IT-Overkill“
„Effektive KI-Agenten – was wirklich funktioniert“

Quelle:
Jarotschkin, V. et al. (2025). Artificial Intelligence in Sales Research: Identifying Emergent Themes and Looking Forward. Journal of Business Research.

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