Vertriebsteams führen neue KI-Tools gerne so ein, als handele es sich um ein einfaches Feature-Update. Einfach den Schalter umlegen! Das CRM synchronisieren! Und schon läuft die KI im Hintergrund einwandfrei und ohne Probleme.
Aber seit wann läuft das Leben denn so?
Leistungsstarke Vertriebsteams wissen es besser als die meisten anderen: Hohe Leistung bedeutet hochwertige Schulungen, insbesondere während der Einarbeitungsphase.
Bei der KI sollte es nicht anders sein.
Wenn du KI-Funktionen statisch nutzt (mit minimalen Eingaben oder nur den einfachsten Eingaben), rate mal, was dann passiert? Deine Ergebnisse werden ebenfalls lieblos aussehen.
Wenn Sie einen neuen KI-Agenten schulen und einarbeiten, sollten Sie dabei genauso vorgehen, wie Sie es bei der Schulung und Einarbeitung eines neuen Vertriebsmitarbeiters tun würden:
- Einrichtung grundlegender Verkaufsregeln (und Eskalationsverfahren) vor dem Start des Agenten
- Integrieren Sie Rückkopplungsschleifen in Ihren Agenten, damit Sie Ihre KI während des Betriebs kontinuierlich trainieren können
- So lassen sich Ihre täglichen Vertriebsaktivitäten in Daten umwandeln, mit denen Sie auch die Einführung von KI-Agenten optimieren können
Schauen wir uns einige bewährte Methoden an, wie Sie Ihren KI-Agenten genauso schulen können wie einen neuen Vertriebsmitarbeiter in der Einstiegsphase.
Bewährte Vorgehensweise Nr. 1: Behandeln Sie Ihren KI-Agenten wie einen neuen Mitarbeiter
Niemand erwartet, dass selbst der klügste und versierteste Vertriebsmitarbeiter es auf Anhieb „kapiert“. Warum erwarten wir das dann von einer KI, die wir noch nicht einmal trainiert haben? Hören Sie damit auf. Wir wissen, dass KI Software ist, also erwarten wir, sie wie Software zu installieren und auszuführen. Aber es ist eher wie eine Einarbeitung – und genau deshalb haben wir Chloe entwickelt, eine KI-Vertriebskollegin, die direkt in Close integriert ist und bereit ist, anhand Ihres Playbooks geschult zu werden, genauso wie Sie einen neuen SDR einarbeiten würden. (Sie befindet sich in der Beta-Phase – sichern Sie sich einen Platz auf der Warteliste, wenn Sie möchten, dass sie Ihre Leads anruft.)
„Behandeln Sie Ihren KI-Agenten so, als würden Sie ein neues Teammitglied einarbeiten, und nicht so, als würden Sie eine Software installieren. Bevor Sie überhaupt mit dem Training beginnen, sollten Sie sich über Ihre Eskalationsregeln und die Grenzen der Entscheidungsbefugnisse im Klaren sein – bringen Sie ihm im Grunde genommen zuerst bei, wann es NICHT helfen soll, bevor Sie ihm beibringen, wie es helfen soll. Gehen Sie dann beim Training genauso vor, wie Sie es bei einem Menschen tun würden.“—Lisa Popovici, Präsidentin und Mitbegründerin von Siena AI, Entwickler einer empathischen, agentenbasierten KI
Was bedeutet „Trainiere deinen KI-Agenten wie einen Menschen“ in der Praxis? Zunächst musst du ihm sagen, was er tun soll. Bring ihm die Grundlagen bei. Hier sind einige gute Anleitungen, die du deinem KI-Agenten geben solltest, bevor du ihn in die Welt hinausschickst:
- Wann sollte man an einen Mitarbeiter weiterleiten?
- Welche Einwände sollte es nicht zu behandeln versuchen?
- So gehen Sie am besten mit Einwänden um
- Welche Sprache ist tabu?
- Welche Geschäfte müssen manuell geprüft werden?
Beantworten Sie zunächst diese Fragen. Tragen Sie die Antworten dann in ein neues Dokument zur Einführung in die KI ein und erläutern Sie sie präzise.
Bei KI-Agenten gilt grundsätzlich die Regel: „Gute Eingaben führen zu guten Ergebnissen.“ Je mehr qualitativ hochwertige Informationen und Anweisungen Sie im Vorfeld bereitstellen, desto eher können Sie davon ausgehen, dass die KI innerhalb der von Ihnen festgelegten Regeln arbeitet. Wenn Sie ihr nur eine einzige Eingabe geben und erwarten, dass sie den Rest selbst regelt? Dann setzen Sie den KI-Agenten allen möglichen Problemen aus, beispielsweise dem Unvermögen, mit Eskalationen oder Einwänden umzugehen.
Beginnen Sie mit der Einarbeitung, fast so wie bei einem neuen Vertriebsmitarbeiter. Erstellen Sie ein übersichtliches Dokument, in dem erklärt wird, wie Ihre Marke verkauft und an wen. Dann wird Ihr KI-Agent langsam so klingen, als wäre er einer von Ihnen.
Bewährte Methode Nr. 2: Schaffen Sie von Anfang an einen positiven Rückkopplungskreislauf
Schau dir doch mal kurz deine menschlichen Vertriebsmitarbeiter an.
Welche Eigenschaften fallen dir bei echten Macher auf? Wahrscheinlich gehen diese Macher proaktiv mit Feedback um. Sie sind vielleicht nicht von Anfang an perfekt, aber sie sind mit Feuereifer dabei, Feedback einzuholen, ihre Fehler zu korrigieren und ihre Schwächen auszugleichen.
Selbst wenn sie Fehler machen, ist es nicht schwer, jemanden zu erkennen, der eindeutig auf dem Weg nach oben ist. Das sind in der Regel diejenigen, die Feedback in Hülle und Fülle einholen (und umsetzen).
Wende dasselbe Prinzip auf deinen KI-Agenten an. Betrachte Feedback als einen Prozess der kontinuierlichen Verbesserung.
„MDie meisten Teams setzen KI wie ein statisches Werkzeug ein. Einmal einrichten, laufen lassen, auf das Beste hoffen. … So arbeiten erfolgreiche Teams nicht.“ —Donna McCurley, Entwicklerin des AI Sales Operating System™, mit mehr als 20 Jahren Erfahrung im Bereich Sales Enablement
Donna McCurley hat kürzlich drei konkrete Methoden empfohlen, um Rückkopplungsschleifen zu schaffen, die eine kontinuierliche Verbesserung Ihres KI-Agenten gewährleisten:
Feedback-Schleifen aufbauen, die „wirklich funktionieren“
Nehmen wir einmal an, Sie haben Ihren KI-Agenten entwickelt, in Betrieb genommen und in die Welt hinausgeschickt. Dieser bringt das Gespräch dann bis kurz vor den Vertragsabschluss und leitet es an einen Mitarbeiter Ihres Vertriebsteams weiter, der den Abschluss dann tatsächlich tätigt.
Zusammen mit dieser Übergabe kommt die Empfehlung: Die Wahrscheinlichkeit, dass dieser Deal zustande kommt, liegt bei 85%.
Doch der Deal kommt ins Stocken. Der Vertriebsmitarbeiter markiert ihn und vermerkt dabei das Problem (beispielsweise, dass die KI das vom Lead gesendete Signal „Budgetstopp“ übersehen hat).
Wenn Ihr Prozess dort endet, hat Ihr KI-Vertriebsagent nichts gelernt.
Wenn Sie jedoch „Erwähnungen von Budgetstopps“ hinzufügen, um neue Risikowarnungen auszulösen, verfügen Sie nun über einen KI-Agenten, der
- weiß, auf dieses Risiko zu achten, und
- weist auf das Risiko hin, das entsteht, wenn Sie eine Eskalation an Ihren Workflow zurückleiten.
Einen „Human-in-the-Loop“-Workflow einbeziehen
Die Menschen sind noch nicht ganz so weit, alles der KI zu überlassen, um sich stattdessen an den Strand zu begeben und dort Erdbeer-Daiquiris zu schlürfen. Es braucht nach wie vor einen Menschen im Arbeitsablauf, der den Prozess überwacht, offensichtliche Fehler erkennt und Fehlinterpretationen aufdeckt.
McCurley sagt zum Beispiel, man solle sich vorstellen, dass die KI einen potenziellen Kunden erfasst und eine „Next-Best-Action“ empfiehlt: die Vereinbarung eines Termins für eine technische Überprüfung.
Aber der Mitarbeiter in Ihrem Arbeitsablauf kann den Kunden einschätzen und erkennen, dass dieser Demos nicht mag.
Erst wenn ein Nutzer angibt, dass er Demos lieber überspringen möchte, erkennt die KI diese Eigenschaft überhaupt erst. Das System kann sich nun anpassen, indem es ähnliche Kundenprofile heranzieht und möglicherweise empfiehlt, die Demo zu überspringen.
Das Ergebnis ist ein schnellerer Verkaufsprozess, da die KI die individuellen Vorlieben Ihrer Kunden lernt. Und Sie sind den Daiquiris schon einen Schritt näher.
Integrieren Sie tägliche Schulungen in Ihre bestehenden Arbeitsabläufe
Gutes Training ist ein fortlaufender Prozess. Es ist ein konsequentes System, bei dem man sich auf das konzentriert, was funktioniert, und das eliminiert, was nicht funktioniert. Man wird vielleicht nie perfekt sein, aber mit der Zeit wird man immer besser.
Das Gleiche gilt für Ihren KI-Agenten. Richten Sie einen bestehenden Workflow ein, um Ihre KI regelmäßig zu trainieren. Handelt es sich um eine Sprach-KI, könnten Sie die Transkripte auf offensichtliche Fehler überprüfen. Vielleicht könnten Ihre CRM-Updates eine „KI-Genauigkeitsbewertung“ enthalten, damit die KI ihr Feedback überprüfen kann. Oder Sie integrieren Anrufauswertungen in Ihren Workflow und prüfen dann, ob das vor dem Kundengespräch angebotene KI-Coaching richtig oder falsch war.
Sie können sogar Ihre erfolgreichen Abschlüsse nachverfolgen. Führen Sie regelmäßig Nachbesprechungen durch, um zu prüfen, was die KI hätte erkennen sollen, oder um hervorzuheben, was besonders effektiv war.
Bewährte Vorgehensweise Nr. 3: Auf langfristige Vorteile ausrichten, nicht auf kurzfristige Ergebnisse
Befolge die oben genannten Schritte, und du wirst merken, wie sich deine Einstellung ändert. Du hast nicht mehr das Gefühl, dass ein KI-Agent heute schon alles richtig machen muss.
Das Ziel besteht vielmehr darin, diesen Vorteil weiter auszubauen. Ihr Agent sollte immer leistungsfähiger werden und nach und nach mehr Aufgaben übernehmen. Die anfängliche Schulung und das kontinuierliche Feedback werden sich später auszahlen: mehr umsetzbare Erkenntnisse, mehr Zeitersparnis.
Aber wie schafft man diesen Mentalitätswandel? Zwei Vorschläge.
Man sollte vorsichtig sein, wenn man KI danach bewertet, wie gut sie heute funktioniert
Ja, vielleicht verfasst Ihr KI-Agent keine E-Mails, die so klingen, als kämen sie direkt von Ihnen. Vielleicht erscheinen seine Verkaufsanalysen und Prognosen nicht zu 100 % zutreffend.
(Wenn ja, umso besser. Aber schütte nicht das Kind mit dem Bade aus, wenn noch nicht alles perfekt ist.)
„Der größte Fehler, den man machen kann, ist, einen KI-Agenten wie eine Softwareinstallation zu behandeln, obwohl man ihn eigentlich als Neugestaltung von Arbeitsabläufen betrachten sollte. Man kann einen Agenten nicht so trainieren, dass er effektiv arbeitet, wenn der zugrunde liegende Prozess chaotisch ist – man landet einfach im Pilot-Fegefeuer, wo 95 % aller KI-Projekte ihr Ende finden. Um von einem Chatbot, der nur redet, zu einem Agenten zu gelangen, der tatsächlich die Arbeit erledigt, muss man aufhören, sich auf die Eingabeaufforderung zu versteifen, und stattdessen damit beginnen, die Daten zu strukturieren, auf die der Agent zugreifen darf. Wenn man nicht zuerst die Leitplanken und den Workflow aufbaut, schafft man keine digitale Crew; man schafft lediglich eine Belastung.“ —Mike Allton, Director of Partner-led Growth bei Agorapulse
Beachte Alltons Hinweis, sich nicht zu sehr auf die Eingabeaufforderung zu versteifen. Eingabeaufforderungen sind großartig und wichtig, aber sie sind nicht alles. Betrachte die Existenz eines KI-Agenten als Teil deiner Systeme: Leitplanken, Arbeitsabläufe und Datenzugriff.
Und die Feinabstimmung, wie dies alle drei Bereiche betrifft, wird nicht von heute auf morgen geschehen.
Beginnen Sie mit der Bewertung unter Berücksichtigung langfristiger Ziele
Das Gegenteil von „über Nacht“ ist also, den Fokus auf langfristige Gewinne zu legen.
Hören Sie auf, die Leistungsfähigkeit eines Agenten anhand seines unmittelbaren Erfolgs zu beurteilen, und achten Sie stattdessen auf die schrittweisen Verbesserungen. Zum Beispiel:
- Erkennt Ihre KI Risiken früher, insbesondere nachdem sie festgestellt hat, welche Verkäufe nicht zustande gekommen sind?
- Verbessern sich Ihre Prognosen, je mehr das System die Signale erkennt, die den Ausschlag geben, wenn Sie einen Verkauf absch ließen?
- Wird Ihr Vertriebscoaching präziser, weil KI Risiken konsequenter aufzeigt?
Der Gedanke dahinter ist: Je länger Sie Ihre KI nutzen (und trainieren), desto stärker vergrößern sich Ihre Wettbewerbsvorteile.
„Während die Konkurrenz auf allgemeine KI setzt, lernt Ihre KI Ihren spezifischen Markt, Ihre Kundenmuster und Ihre Erfolgsrezepte kennen“, sagt McCurley.
Bewährte Vorgehensweise Nr. 4: Beachten Sie die Dos and Don’ts beim Trainieren von KI
Aus strategischer Sicht? Die grundlegendsten Verhaltensregeln beim KI-Training lauten: Man sollte es als fortlaufenden Prozess betrachten und keine Ergebnisse von heute auf morgen erwarten.
Aber nehmen wir einmal an, das wissen Sie bereits. Es gibt noch konkretere Möglichkeiten, wie Sie sicherstellen können, dass Ihr KI-Vertriebsmitarbeiter mit der Zeit immer besser wird.
NICHT:
- Setzen Sie KI ohne dokumentierte Qualifizierungskriterien ein. Das bedeutet, dass Sie niemals vergessen sollten, Ihrer KI mitzuteilen, wie Ihre Kunden aussehen. Wenn Sie ihr keine historischen Kundendaten (demografische Daten, Probleme usw.) zuführen, wie können Sie dann erwarten, dass sie genau vorhersagen kann, ob aus einem Interessenten ein Kunde wird?
- Ignoriere falsche Ergebnisse. Die KI liefert dir gerne weiterhin falsche Ergebnisse, wenn du sie nie korrigierst. Tatsächlich wird sie davon ausgehen, dass sie ihre Arbeit gut macht. Es macht vielleicht nicht immer Spaß, die KI zu korrigieren, weil du das Gefühl hast, ihr beizubringen, wie sie ihre Arbeit machen soll. Aber genau das tust du. Eine Korrektur jetzt macht vielleicht nicht immer Spaß, aber sie wird dir später unendlich viel Zeit sparen.
- Die Leistung anhand eines einzigen schlechten Ergebnisses zu bewerten. Das ist die „Software“-Erwartung, die hier ihre hässliche Fratze zeigt. KI ist zwar Software, aber es ist Software, die darauf ausgelegt ist, sich selbst so zu programmieren, dass sie Ihren Bedürfnissen entspricht. Wenn sie das Ziel verfehlt, müssen Sie sie einfach nur an das Ziel erinnern.
- Betrachten Sie KI als Abkürzung für unklares Denken. Manchmal funktionieren Eingabeaufforderungen nicht, weil wir kaum wissen, was wir eigentlich anfordern. Ist es da verwunderlich, dass KI uns in solchen Situationen im Stich lässt? Machen Sie sich klar, was Sie wollen – einschließlich des konkreten Ergebnisses, das Sie benötigen. Ihr KI-Agent könnte Sie überraschen.
TUN:
- Dokumentieren Sie Ihren Prozess vor dem Training. Zeigen Sie der KI Ihren gesamten Vertriebsprozess. Woher kommen die Leads? Welcher Vertriebsmitarbeiter ist für welche Kanäle zuständig? Wer benötigt welche Daten?
- Richten Sie kleine Korrekturschleifen ein. Bauen Sie ein Element in Ihren Arbeitsablauf ein, um die Leistung eines KI-Agenten zu bewerten. Waren seine Vorhersagen zur Qualität eines Leads zutreffend, oder mussten Sie mit einer kleinen Korrektur eingreifen? Und wenn die Vorhersage zutreffend war, sollte der Agent das ebenfalls wissen.
- Legen Sie Eskalationsgrenzen fest. Ihr KI-Agent muss seine eigenen Grenzen kennen. Wenn er einen Einwand nicht bewältigen kann, ohne falsche Informationen zu liefern, muss er wissen, wie er den Kontakt zunächst an einen Vertriebsmitarbeiter weiterleiten kann.
- Prüfen Sie die Argumentation der KI, nicht nur ihre Ergebnisse. Wenn der Charakter eines Menschen sein Schicksal ist, dann ist die Argumentation der KI ihr Schicksal. Eine fehlerhafte Argumentation führt zu fehlerhaften Ergebnissen. Sie müssen ihre Argumentation korrigieren oder nach einer guten Argumentation suchen, die zu guten Ergebnissen geführt hat, um ein Gespür dafür zu bekommen, welche weiteren Anweisungen Ihr KI-Agent möglicherweise benötigt.
Das klingt nach viel Arbeit, aber vielleicht lohnt sich dieser Aufwand für Sie. Tatsächlich könnte das Erlernen des Trainings eines KI-Agenten Ihnen dabei helfen, Schwachstellen in Ihren Abläufen aufzudecken, von denen Sie bisher nichts wussten.
Aus dieser Perspektive verbessert sich der KI-Agent durch kontinuierliches Training … aber du auch.
Bewährte Methoden, damit Ihr KI-Agent „es versteht“
Bis zum Aufkommen von KI à la HAL solltest du nicht erwarten, dass ein KI-Agent deinen gesamten Vertriebsprozess auf Anhieb beherrscht. Menschen brauchen Training, und Software auch. Die KI-SDRs werden dich noch nicht so bald ersetzen.
Die gute Nachricht? Andere nutzen KI als Ausrede, um faul zu sein. Wenn ein KI-Agent bei einer Eingabeanweisung schlechte Ergebnisse liefert, könnten Ihre Konkurrenten daraus schließen, dass KI „nicht funktioniert“.
Das wirst du nicht tun, und genau darin liegt dein Vorteil.
Stattdessen wirst du deine alltägliche KI wie einen lernwilligen Nachwuchsmitarbeiter behandeln. Du wirst klare Erwartungen formulieren. Du wirst ihre Argumentation überprüfen. Du wirst ihre Fehler korrigieren. Du wirst das verdammte Ding weiter coachen. Wenn du das alles konsequent tust, wirst du über eine Ressource verfügen, die die Qualität (und Geschwindigkeit) deines Vertriebsprozesses nachhaltig steigert.
Oder – hören Sie uns bitte zu – Sie überspringen den Teil „Entwickeln Sie Ihre eigene KI von Grund auf“ und lernen Chloe kennen, die KI-Vertriebskollegin Close. Sie ruft Ihre eingehenden Leads innerhalb von Sekunden an, führt echte Qualifizierungsgespräche, vereinbart Termine und protokolliert alles in Ihrem CRM (da sie direkt in Close integriert ist). Schulen Sie sie einmal – danach wird sie immer besser. Tragen Sie sich in die Warteliste für Chloe ein – während der Beta-Phase ist sie kostenlos.
Sind Sie bereit, KI in Ihren Vertriebsprozess zu integrieren? Melden Sie sich Close für eine kostenlose Testversion von Close an.
