13. August 2021 von Florian Klinke
Verbesserte Vertriebssteuerung mit der SAP Sales Cloud
So behaltet ihr den Durchblick in der Vertriebssteuerung
Ein Kundenbesuch vor Ort, das Zusenden eines aktualisierten Angebots oder ein erneutes Telefongespräch: Ein Vertriebsmitarbeitender hat viele Möglichkeiten, um potenzielle Geschäfte voranzutreiben und schnell abzuschließen. Um die richtige Entscheidung im richtigen Moment treffen zu können, muss er seine Kundinnen und Kunden sehr gut kennen und einschätzen. Diese Vorbereitung beansprucht viel Zeit, die man an anderer Stelle sehr gut investieren könnte. Auf der anderen Seite ist natürlich ein erklärtes Ziel, eine hohe Umwandlung von Interessierten in Kundinnen und Kunden zu garantieren.
Die SAP bietet mit ihrer Software-as-a-Service (SaaS) Lösung, der SAP Sales Cloud, ein cloudbasiertes Customer-Relationship-Management-System an, welches die Beziehungen von einem Unternehmen und deren Kunden verbessern soll.
Die SAP Sales Cloud kann Arbeit abnehmen
Die Sales Cloud bietet verschiedene Möglichkeiten an, die zu einer verbesserten und vereinfachten Vertriebssteuerung beitragen sollen. Eine Möglichkeit ist das Lead und Opportunity Scoring. Durch maschinelles Lernen werden die verschiedenen Elemente auf einer Skala von 0 bis 100 Punkte bewertet. So können Vertriebsmitarbeitende auf einen Blick die vielversprechenden Verkaufsmöglichkeiten sichten und sich auf diese konzentrieren. Eine weitere Funktionalität ist der Aktivitätsberater. Aktuell liest der Aktivitätsberater die gegenwärtige Phase der Opportunity aus und empfiehlt, ausgehend von der Phase, verschiedene Aktivitäten. Die Aktivitäten lassen sich individuell anhand des optimalen Workflows eines Unternehmens konfigurieren.
Ein Projektbeispiel: In der Zusammenarbeit mit einem Geschäftskunden ist eine weitere Anforderung aufgetreten, die nicht in der gewünschten Form von der Sales Cloud abgedeckt werden konnte. Diese Anforderung besteht darin, einen verbesserten Aktivitätsberater in der SAP Sales Cloud einzusetzen. Die gegenwärtige Form umfasst allerdings ausschließlich eine statische Vorhersage von generischen Aktivitäten. Hier wird also nur die Phase, in der sich die Opportunity befindet, betrachtet. Der Kunde wünscht sich eine beratende Person, die zusätzliche Informationen analysiert und dynamische Vorhersagen trifft. So sollte zum Beispiel der Ansprechpartner, die oder der Verantwortliche oder auch die Zuteilung in ein Verkaufsbüro berücksichtigt werden.
„Data has a better idea“
Aus den Anforderungen, einen umfangreicheren Aktivitätsberater zu implementieren, haben sich alle Beteiligten darauf verständigt, dass die Daten der Opportunities durch maschinelles Lernen verarbeitet und ausgewertet werden sollen. Dies folgte dem Prinzip „Data has a better idea“. Das Ziel war es, dem Vertriebsmitarbeitenden eine Möglichkeit zu geben, die Daten zu erfassen und mit den eigenen Erfahrungen und Einschätzungen eine Entscheidung treffen zu können. Die Berücksichtigung der eigenen Einschätzung hatte einen besonderen Stellenwert im Projekt, denn so konnten die Erfahrungen der Mitarbeitenden mit der Empfehlung der Applikation verknüpft werden. Das Ziel war es, den potenziellen Käufer zu einem langfristigen Kunden zu machen.
Als ersten Schritt für die Realisierung der Applikation wurden die erwarteten Funktionalitäten mit besprochen. So konnte geklärt werden, welche Attribute bei der Berechnung berücksichtigt werden sollen, aber auch welche Kommunikation notwendig ist, um die Erwartungen zu erfüllen. Nach dieser Vorbereitung wurde auch ein erster Entwurf angefertigt.
Im Anschluss an die finale Anforderungsanalyse wurde die Datengrundlage für das maschinelle Lernen gesichtet. Relevant für das Projekt waren die Vertriebsdaten, welche die Verkaufsmöglichkeiten betreffen. So wurden alle benötigten Daten heruntergeladen, anonymisiert und für eine weitere Verarbeitung vorbereitet. Bei diesem Schritt wurden bereits die Attribute aus den Daten entfernt, die in den Anforderungen nicht als wichtig erklärt wurden. Informationen – Kundinnen und Kunden, Ansprechpersonen oder auch Dauer des Interesses – wurden beibehalten. Andere Attribute – zum Beispiel die Erstellerin beziehungsweise der Ersteller oder der Zeitpunkt einer letzten Änderung – wurden aus dem Datensatz entfernt. Im Anschluss wurden die Informationen der Verkaufsmöglichkeiten mit den Aktivitäten verknüpft, die in der Vergangenheit im Zusammenhang durchgeführt wurden.
Mit dem anonymisierten und bereinigten Datensatz wurden verschiedene Verfahren des maschinellen Lernens getestet. Das Ziel: den Algorithmus zu finden, der die besten Ideen hat. Die Algorithmen wurden durch verschiedene gängige Metriken evaluiert. Das Ergebnis war, dass für den expliziten Anwendungsfall ein künstliches Neuronales Netz die besten Ideen hat.
Während der Implementierung wurden zwei weitere Ziele verfolgt. Die Applikation sollte sowohl optisch als auch funktional an die Sales Cloud angepasst werden. Die optische Annäherung wurde durch das Frontendframework SAP UI 5 gegeben. Das Ergebnis könnt ihr in den beiden folgenden Grafiken sehen.
Auch die funktionale Erwartung konnte erfolgreich umgesetzt werden. Die Applikation wurde bidirektional mit der Sales Cloud verbunden, wodurch die Informationen sowohl von der Sales Cloud zur Applikation geladen werden, als auch von der Applikation zur Sales Cloud übertragen werden konnten.
„SAP folgt dem Trend “
Während wir an unserer Applikation gearbeitet haben, wurde intern bei SAP etwas in derselben Richtung entwickelt. SAP arbeitet aktuell an einer neuen Funktion innerhalb der Sales Cloud. Guided Selling, nennt sich die neue Funktionalität, die das Ziel verfolgt, Vertriebsprozesse zu unterstützen.
Durch Guided Selling soll der Vertriebsprozess noch einmal innerhalb der Sales Cloud unterstützt werden. Die neue Ansicht innerhalb der Sales Cloud fokussiert sich darauf, dem User alle notwendigen Informationen gesammelt an einem Ort zur Verfügung zu stellen. So kann ein Vertriebsmitarbeitender, gestützt durch maschinelles Lernen, die Verkaufsmöglichkeiten weiter vorantreiben.
Neben den neuen Funktionen ist Guided Selling eine der ersten Funktionen, die auf der neuen Benutzeroberfläche der Sales Cloud läuft. In Zukunft soll die neue Oberflächentechnologie alle bestehenden Fiori-Sichten ersetzen und ein neues Erlebnis für den User schaffen. Durch das neue Feature können potenzielle Kundinnen und Kunden oder auch die Bestandskundschaft einen ersten guten Eindruck über die neue Frontendansicht bekommen. Einen ersten Einblick gibt die folgende Abbildung.
Fazit
Ich habe mit der Aussage gestartet, dass die aktuelle Vertriebslage das Vertriebsteam zeitlich vor neue Herausforderung stellt. So muss sich jeder Mitarbeitende im Sales-Bereich viel Zeit nehmen, um die bestmögliche Entscheidung zu treffen. Und bei diesen Aufgaben kann die SAP Sales Cloud durch ihre funktionalen Bestandteile unterstützen und somit erfolgreiche Beziehungen zum Geschäftskunden aufbauen. Jedoch deckt die Sales Cloud nicht immer alle Anforderungen ab, die ein Unternehmenskunde hat. So auch in diesem expliziten Fall, bei dem sich der Kunde eine Analyse der Verkaufsmöglichkeiten wünscht, die die möglichen Handlungsempfehlungen darstellt.
Aus dieser Anforderung wurde eine Applikation entwickelt, die Handlungsempfehlungen für Verkaufschancen aussprechen kann. Sowohl optisch sowie funktionell wurde die fertige Applikation nahtlos in die Sales Cloud eingeführt und wird nun als Teil der Sales Cloud verwendet.
Das Beispiel verdeutlichte, dass der bereits reichhaltige Funktionsumfang der SAP Sales Cloud durch eigene Implementierungen noch weiter an die Bedürfnisse von Unternehmen angepasst werden kann. So trägt die Sales Cloud maßgeblich dazu bei, das Vertriebserlebnis zu verbessern.
Angelehnt an diese Applikation arbeitet die SAP aktuell an einem eigenen Thema. Guided Selling ist eine der neusten Funktionalitäten, welche die Vertriebssteuerung unterstützen soll. Neben der neuen Funktion ist das eine erste exklusive Sicht auf die neue Benutzeroberfläche. Guided Selling ist bereits in einer Betaversion aktivierbar.
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