Ziel dieser Arbeit ist es, mittels Literaturrecherche die wissenschaftlichen Grundlagen sowie den Stand der Forschung zu Leadmanagement zu ermitteln. Dazu gilt es, grundlegende Begrifflichkeiten zu definieren und abzugrenzen. Weiterführend sind die einzelnen Teilaspekte von Leadmanagement näher zu beleuchten. Auf Basis dieser Ausarbeitung wird der Stand der Forschung im Einsatz von künstlicher Intelligenz im Leadmanagement erhoben.
Das Kaufverhalten und die Customer Journey haben sich in den letzten Jahren durch die Digitalisierung, insbesondere durch die Nutzung von Smartphones und anderer mobiler Endgeräte sowie durch Social Media, nicht nur bei den Digital Natives stark verändert. Interessenten, ob im B2C- oder im B2B-Bereich, informieren sich zu großen Teilen vorab im Internet über Unternehmen und ihre Produkte. Produkt- und Preisvergleiche werden durch die Digitalisierung für den Kunden deutlich erleichtert. Durch das Smartphone als ständigen Begleiter hat jeder Kunde den transparenten Markt stets bei sich. Bereits heute wird davon ausgegangen, dass zu 57 % der Kaufprozess im B2B-Bereich schon abgeschlossen ist, bevor ein Vertriebsmitarbeiter den Kunden überhaupt kontaktiert hat.
Aus diesen Gründen ergibt sich für Unternehmen die Notwendigkeit, ein ganzheitliches Leadmanagement, das alle Maßnahmen umfasst, einen potenziellen Interessenten zur Vertriebsreife zu entwickeln, einzuführen. Durch ein standardisiertes Leadmanagement können Unternehmen das Online-Verhalten von Interessenten erkennen, Leads strukturiert generieren und selektieren sowie durch automatisierte Marketing-Kampagnen stetig bis zur Vertriebsreife entwickeln. Neuste Technologien lassen zudem den Einsatz von künstlicher Intelligenz beispielsweise in der Generierung und dem Scoring von Leads zu, sodass der Vertrieb seine Abschlussrate dadurch steigern kann, dass er nur diejenigen Interessenten anspricht, die tatsächlich Interesse an einem Kauf haben. Für Unternehmen eröffnet sich so zudem die Möglichkeit das Marketing- und Vertriebsbudget gezielter einzusetzen.
Inhaltsverzeichnis
- 1 Einführung in das Thema
- 1.1 Problemstellung und Zielsetzung
- 1.2 Aufbau dieser Arbeit
- 2 Grundlagen des Leadmanagements
- 2.1 Der Sales-Funnel und dessen Begrifflichkeiten
- 2.2 Dimensionen des Leadmanagements
- 2.2.1 Leadgenerierung
- 2.2.2 Leadqualifizierung
- 2.2.3 Lead-Nurturing durch Marketing Automation
- 2.2.4 Lead-Scoring
- 2.2.5 Lead-Routing
- 3 Stand der Forschung: Künstliche Intelligenz im Leadmanagement
- 3.1 Predictive Analytics
- 3.1.1 Predictive Lead Generation, Qualification and Profiling
- 3.1.2 Predictive Lead Scoring
- 3.2 Einsatz von Predictive Analytics im Marketing- und Sales-Bereich in Deutschland
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Arbeit befasst sich mit den wissenschaftlichen Grundlagen und dem aktuellen Forschungsstand zum Leadmanagement, insbesondere im Hinblick auf den Einsatz von künstlicher Intelligenz. Sie dient als Vorbereitung auf eine nachfolgende Masterthesis und soll grundlegende Begrifflichkeiten definieren und die verschiedenen Teilaspekte von Leadmanagement näher beleuchten.
- Definition und Abgrenzung grundlegender Begrifflichkeiten des Leadmanagements
- Analyse der verschiedenen Dimensionen von Leadmanagement, z.B. Leadgenerierung, Leadqualifizierung, Lead-Nurturing und Lead-Scoring
- Bewertung des aktuellen Stands der Forschung zum Einsatz von künstlicher Intelligenz im Leadmanagement, insbesondere im Bereich von Predictive Analytics
- Untersuchung der Möglichkeiten und Herausforderungen von Predictive Analytics für die Optimierung von Marketing- und Vertriebsprozessen
- Einordnung der Ergebnisse in den Kontext des aktuellen Forschungsstandes und Entwicklung von Implikationen für die Praxis.
Zusammenfassung der Kapitel
Das erste Kapitel gibt eine Einführung in die Thematik des Leadmanagements und erläutert die Problemstellung sowie die Zielsetzung der Arbeit. Im zweiten Kapitel werden die Grundlagen des Leadmanagements behandelt. Dazu gehören die Definition des Sales-Funnels und seiner zentralen Begrifflichkeiten, sowie die detaillierte Betrachtung der einzelnen Dimensionen des Leadmanagements. Das dritte Kapitel befasst sich mit dem aktuellen Stand der Forschung im Einsatz von künstlicher Intelligenz im Leadmanagement, insbesondere mit dem Potenzial von Predictive Analytics für die Bereiche Leadgenerierung, Leadqualifizierung und Lead-Scoring.
Schlüsselwörter
Leadmanagement, künstliche Intelligenz, Predictive Analytics, Sales-Funnel, Leadgenerierung, Leadqualifizierung, Lead-Nurturing, Lead-Scoring, Marketing Automation, Vertriebsoptimierung, Customer Journey, Digitalisierung.
- Arbeit zitieren
- Dennis Kraft (Autor:in), 2018, Künstliche Intelligenz (KI) im Leadmanagement. Grundlagen und Stand der Forschung, München, GRIN Verlag, https://www.hausarbeiten.de/document/535005