Künstliche Intelligenz (KI) ist zu einem der stärksten Wachstumstreiber in allen Branchen geworden. Die Herausforderung, vor der viele Unternehmen stehen, ist nicht wenn sie sollten KI adoptieren, aber woher um es für eine maximale finanzielle Rendite anzuwenden. Durch die Identifizierung der richtigen Kontaktpunkte in einem Verkaufsprozess oder betrieblichen Arbeitsablauf kann KI Routineaufgaben in messbare Ergebnisse umwandeln. Dieser Wandel zeigt sich besonders in Branchen wie dem Baugewerbe, wo Plattformen wie Gebäuderadar demonstrieren Sie, wie KI-gestützte Erkenntnisse rohe Projektdaten in vorhersehbare Einnahmequellen umwandeln können.

Um KI-Anwendungen an den Umsatzergebnissen auszurichten, ist mehr als nur eine technische Einführung erforderlich. Unternehmen müssen KI dort integrieren, wo sie den größten Nutzen bringt — sei es bei der Akquise, Qualifizierung, Öffentlichkeitsarbeit oder beim Abschluss von Geschäften. Tools wie Funktionen von Building Radar zeigen, wie KI Vertriebszyklen verkürzen, versteckte Chancen identifizieren und Vertriebsteams zu Projekten führen kann, die ihren Umsatzzielen entsprechen. Das Ergebnis ist ein datengesteuerter Ansatz, der nachhaltiges Wachstum ohne verschwendeten Aufwand unterstützt.

Grundlegendes zu KI-Anwendungspunkten

KI-Anwendungspunkte sind die Momente in einem Prozess, in denen maschinelles Lernen, Automatisierung oder prädiktive Erkenntnisse die Effizienz und Ergebnisse verbessern können. Diese können in mehreren Phasen eines Unternehmens auftreten, darunter:

Generierung von Leads — frühere Identifizierung neuer Interessenten.
Qualifikation — festzustellen, welche Möglichkeiten es wert sind, genutzt zu werden.
Reichweite — Optimierung von Timing, Nachrichtenübermittlung und Kanalauswahl.
Ausführung des Vertriebs — Verbesserung der Genauigkeit und der Abschlussraten der Pipeline.
Kundenbindung — Abwanderung vorhersagen und Engagement fördern.

Nicht alle Touchpoints haben das gleiche Gewicht. Einige KI-Anwendungen sorgen für eine inkrementelle Steigerung der Effizienz, während andere den Umsatz direkt beeinflussen. Wenn Unternehmen den Unterschied kennen, können sie Investitionen in den Bereichen priorisieren, die am wichtigsten sind.

Die Verbindung zwischen KI und Umsatzergebnissen

Umsatzergebnisse sind die messbaren finanziellen Ergebnisse von KI-Interventionen. Zu diesen Ergebnissen könnten gehören:

Höhere Gewinnraten beim Verkauf.
Höherer Deal-Umfang aufgrund besserer Targeting.
Geringere Kundenabwanderung dank prädiktiver Kundenbindungsmodelle.
Schnellere Verkaufszyklen, sodass Teams mehr Möglichkeiten haben, mehr Geschäftschancen zu nutzen.

Wenn Unternehmen KI-Anwendungsfälle mit Ergebnissen abgleichen, können sie wichtige Fragen beantworten wie: Welcher Teil unseres Vertriebstrichters profitiert am meisten von der Automatisierung? oder Wie können prädiktive Erkenntnisse den Wert der Kundenlebensdauer erhöhen?

Zum Beispiel mit Bauprojekte für Gebäuderadare, können Lieferanten vorhersagen, wo die Nachfrage entstehen wird, und mit Entscheidungsträgern vor Wettbewerbern in Kontakt treten. Dies unterstützt nicht nur die frühzeitige Teilnahme an Ausschreibungen, sondern versetzt den Lieferanten auch in die Lage, Geschäfte mit höheren Margen zu gewinnen.

Wichtige KI-Touchpoints im Verkaufsprozess

1. Prospektion

Die Kundenakquise ist oft zeitaufwändig und ineffizient. KI-gestützte Tools zur Kundenakquise scannen riesige Datenmengen, um Chancen früher aufzuzeigen. Wie ein Holcim-Manager feststellte: „Building Radar macht es wirklich schnell und sehr visuell, sehen zu können. So können wir wirklich zielgerichtet vorgehen und Projekte effizient qualifizieren und disqualifizieren.“

2. Qualifikation

KI-Filter stellen sicher, dass Vertriebsteams nur Zeit für Opportunities mit der höchsten Erfolgswahrscheinlichkeit aufwenden. Mit Mehr als 45 Filter von Building Radar, können Unternehmen die Projektleiter auf ihre strategischen Prioritäten abstimmen.

3. Optimierung der Reichweite

KI kann den besten Zeitpunkt identifizieren, um Stakeholder zu erreichen, und Botschaften vorschlagen, die Anklang finden. Die Öffentlichkeitsarbeit erfolgt proaktiv statt reaktiv und verbessert so die Konversionsraten.

4. Umsatzprognosen

Predictive Analytics verwendet historische Daten und aktuelle Trends, um das Umsatzpotenzial abzuschätzen. Der Umsatzrechner von Building Radar veranschaulicht dies, indem es zeigt, wie Projektverkaufsdaten langfristige Wachstumsstrategien beeinflussen können.

5. Engagement nach dem Verkauf

KI hört nicht beim Abschluss von Geschäften auf. Durch die Analyse der Kundennutzungsdaten prognostiziert KI Upselling-Möglichkeiten und verhindert Abwanderung, wodurch wiederkehrende Umsätze gewährleistet werden.

Wie KI die Prozessoptimierung verbessert

KI-Touchpoints überschneiden sich häufig mit einer umfassenderen Prozessoptimierung. Zum Beispiel:

Automatisierte Arbeitsabläufe reduzieren Sie die manuelle Dateneingabe.
Prädiktive Warnungen warnen Sie Teams, wenn Geschäfte gefährdet sind.
Intelligente Empfehlungen weist Teams auf hochwertige Maßnahmen hin.

In Vertriebsorganisationen führen diese Optimierungen direkt zu mehr Verkaufszeit und höheren Gewinnraten. Laut Bengt Steinbreacher von Holcim

‍„Die messbare Wirkung besteht wirklich darin, dass wir transparent machen, welche Projekte wir in der Pipeline haben, für die wir unser Material bereitstellen können... Das unterstützt unsere Vertriebsorganisation dabei, diese potenziellen Kunden effizient anzusprechen und zu erreichen.“

Ausweitung des Einsatzes von KI im gesamten Funnel

Unternehmen beginnen oft mit einer KI-Anwendung — wie etwa der Kundengewinnung —, erweitern sich aber auf andere Touchpoints, sobald der ROI nachgewiesen ist. Über den gesamten Trichter zu expandieren bedeutet:

Verwenden Sie KI, um neue Projekte zu entdecken.
Anwendung von KI-Filtern zur Qualifizierung von Chancen.
Bereitstellung von KI-gesteuerten Vorlagen für die Öffentlichkeitsarbeit.
Integration von prädiktiven Analysen in CRM-Prognosen.

Mit Erkenntnisse aus dem Radar gewinnen, können Unternehmen KI-Anwendungen systematisch auf ihren gesamten Vertriebstrichter ausweiten und so sicherstellen, dass sie an messbaren Ergebnissen wie Umsatzwachstum und Marktdurchdringung ausgerichtet sind.

Fallbeispiel: Holcim nutzt KI und Gebäuderadar

Holcim, eines der größten Baustoffunternehmen, ist ein hervorragendes Beispiel dafür, wie KI-Anwendungen an den Umsatzergebnissen ausgerichtet werden können. Ursprünglich durch ineffiziente Kundenakquise herausgefordert, führte Holcim Building Radar ein, um Prozesse zu rationalisieren. Innerhalb weniger Monate berichteten sie:

Besserer Einblick in die Projektpipeline.
Höhere Effizienz bei der Verwaltung der Öffentlichkeitsarbeit.
Stärkere Positionierung bei Entscheidungsträgern.

Wie Mitbegründer Paul Indinger erklärte, „Man kann wirklich sehen, dass sie ihre Ziele auf frühere Akteure im Bauprozess verlagern, um sie wirklich von ihren Mehrwertlösungen in Bezug auf Gebäudeleistung und Nachhaltigkeit zu überzeugen.“

Dies zeigt, wie die Ausrichtung der KI-Touchpoints — Kundengewinnung, Qualifizierung und frühzeitiges Engagement — die Umsatzleistung direkt verbessert.

Praktische Schritte, um KI am Umsatz auszurichten

Den Trichter kartografieren
Teilen Sie den Verkaufstrichter in Stufen auf und ermitteln Sie, wo KI eingesetzt werden kann.
Wirkung priorisieren
Konzentrieren Sie sich zunächst auf Kontaktpunkte, die zu direkten Umsatzverbesserungen führen.
In Systeme integrieren
Verbinden Sie KI-Anwendungen mit CRM-Systemen wie Salesforce oder HubSpot. Die Integrationen von Building Radar stellen Sie sicher, dass prädiktive Erkenntnisse nahtlos in bestehende Workflows einfließen.
Ergebnisse messen
Verfolgen Sie Änderungen der Gewinnrate, der Zykluszeit und des Umsatzes, um die Auswirkungen von KI zu validieren.
Schrittweise expandieren
Sobald die Wirkung in einer Phase nachgewiesen ist, sollten Sie die Einführung von KI auf andere Touchpoints ausweiten.

Wo KI den höchsten Auftrieb schafft

Untersuchungen zeigen, dass nicht jede KI-Anwendung die gleichen Renditen erzielt. Zu den Bereichen mit hoher Auswirkung gehören:

Frühe Projekterkennung — Erfassung von Leads vor Wettbewerbern.
Umsatzprognosen — Verknüpfung von KI-Erkenntnissen mit zukünftigen Verkaufsergebnissen.
Nachverfolgung von Schlüsselkonten — Identifizierung und Pflege hochwertiger Beziehungen.

Diese stimmen direkt mit dem überein, was Referenzkunden von Building Radar erlebt haben. Durch die Anwendung von KI in diesen Bereichen gehen Unternehmen über Effizienzsteigerungen hinaus und erzielen ein direktes Umsatzwachstum.

Die Rolle von Building Radar bei der Abstimmung von KI und Umsatz

An der Schnittstelle von KI-Touchpoints und Umsatzergebnissen befindet sich Building Radar. Die Plattform verbindet frühe Projektinformationen mit umsatzorientierten Vertriebsstrategien und hilft Unternehmen dabei:

Ermitteln Sie neue Bauprojekte weltweit.
Qualifizieren Sie Chancen mithilfe von KI-gesteuerten Filtern.
Optimieren Sie die Reichweite mit adaptiven Vorlagen.
Prognostizieren Sie das Wachstum mit datenreichen Umsatztools.

Für Unternehmen, die fragen, „Wo setzen wir KI ein, um die größte Rendite zu erzielen?“, Building Radar gibt eine klare Antwort. Es verwandelt fragmentierte Verkaufsdaten in ein strukturiertes System für messbares Wachstum.

Förderung von nachhaltigem Wachstum durch KI-Ausrichtung

KI ist am effektivsten, wenn sie nicht nur eingeführt, sondern strategisch auf die Ergebnisse ausgerichtet wird. Unternehmen, die Kontaktpunkte abbilden, KI präzise einsetzen und Ergebnisse messen, erzielen höhere Renditen als Unternehmen, die unkonzentriert experimentieren. Mit Plattformen wie Gebäuderadar, können Unternehmen von einer vereinzelten Einführung zu einem systematischen Wachstum übergehen und so sicherstellen, dass sich Investitionen in KI direkt in Finanzergebnissen niederschlagen.

Wie Hannah Travis von Holcim nachdachte, „Der Sinn der Plattform besteht darin, am Ende des Tages Projekte für sich zu gewinnen. Building Radar hat es uns ermöglicht, mit wichtigen Entscheidungsträgern in Kontakt zu treten, mit Leuten, an die wir vorher nicht unbedingt herangegangen wären.“

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