KI im B2B-Umfeld – Wie Account-Based Marketing (ABM) zum Erfolg wird

Die Geschäftswelt erlebt nicht erst seit heute tiefgreifende Veränderungen. Technologien wie künstliche Intelligenz beim Account-Based Marketing erreichen neue Dimensionen der Präzision. Im Mittelpunkt stehen dabei Zielkunden oder Target-Accounts. Die Unternehmen setzen zunehmend auf datenbasierte Ansätze, die ihre Kommunikation und Geschäftsstrategien so individuell wie möglich machen.

KI-Algorithmen führen Routineaufgaben schneller und genauer aus. Darüber hinaus stimmen intelligente Systeme die Inhalte in Echtzeit mit den Bedürfnissen der Empfänger ab. Für Aufgaben, die früher viel Zeit und Arbeit in Anspruch genommen haben, nutzen Unternehmen heutzutage Automatisierung und setzen sie skalierbar ein.

Im folgenden Artikel geht es um Möglichkeiten, mit denen Marketing mit KI im B2B-Bereich zu Wettbewerbsvorteilen führen kann. Die Grundlage ist eine Verbindung von künstlicher Intelligenz mit Account-Based Marketing. Außerdem erfahren Sie, welche Herausforderungen bestehen und wie Sie diese bewältigen können.

Das CRM-System von Bitrix24 verfügt über Funktionen mit künstlicher Intelligenz, mit der Unternehmen ihre Geschäftspartner gezielt ansprechen können. Das Tool kann für breite Zielgruppen und Key-Accounts gleichermaßen eingesetzt werden. Eine Studie des Anbieters hat nachgewiesen, dass Unternehmen ihre Geschäftsabschlüsse mithilfe des KI-Assistenten CoPilot um bis zu 57 % steigern konnten.

Was ist Account-Based Marketing (ABM)?

ABM gehört zu den präzisesten Marketing-Ansätzen im B2B-Umfeld. Dabei werden Key-Accounts gezielt angesprochen.  Diese Methode betrachtet die Bedürfnisse und Herausforderungen von Konten individuell. Sie geht weiter als klassisches Marketing, denn hiermit kann die Kundenbeziehung zwischen Unternehmen und ihren Geschäftspartnern noch enger werden.

Definition und Grundlagen von ABM

Das wichtigste Merkmal ist, dass ABM für B2B-Unternehmen seinen Schwerpunkt auf ausgewählte Kunden legt. Herkömmliche Marketingmethoden sprechen dagegen eine breitere Zielgruppe an.

Beim B2B-Marketing können Unternehmen daher genau analysieren, welche Geschäftspartner ihnen besonders wichtig sind und mit welchen sie langfristige Beziehungen eingehen wollen. Auf dieser Grundlage entwickeln sie spezielle B2B-Marketing-Strategien, die sie auf die Anforderungen dieser Zielkunden abstimmen.

Bei dieser Vorgehensweise geht es um die Verbindung zwischen Marketing und Vertrieb. Durch den Einsatz von KI im B2B-Marketing erreichen die Unternehmen nicht nur eine präzise Abstimmung, sondern senken gleichzeitig ihre Kosten. 

Traditionelle ABM-Ansätze

Herkömmliches ABM war mit vielen manuellen Prozessen verbunden. Gleichzeitig mussten die Teams aus Vertrieb und Marketing intensiv zusammenarbeiten. Die traditionellen Verfahren basierten auf der aufwendigen Erfassung und Auswertung von Daten wie Kundenhistorie, Marktforschung und interner Expertise.

Auf dieser Grundlage ermittelten Unternehmen ihre Zielkonten, die sie mit den entsprechenden Marketingmaßnahmen ansprachen. Beispiele hierfür sind personalisierte Kampagnen, Werbeangebote oder direkter Kundenkontakt.

Auch wenn die manuellen Möglichkeiten genau sind, verlangen sie viele Ressourcen. Darüber hinaus sind sie nur begrenzt skalierbar. Oder es werden wichtige Accounts übersehen bzw. die Analyse beruht eher auf Subjektivität als auf Daten.

KI im Marketing für Key-Accounts übernimmt viele dieser Aufgaben, sorgt für eine bessere Zuordnung von Ressourcen, verringert Fehler und liefert datenbasierte Informationen.

Die Rolle der künstlichen Intelligenz im ABM

Account-Based Marketing mit KI verändert die Herangehensweise und die Durchführung. Automation von Marketing ist hierbei ein wichtiger Aspekt. Viele Prozesse, die sonst Zeit und Personal binden, laufen automatisch ab. 

KI ermittelt durch die Analyse großer Datenmengen die passenden Kunden-Accounts, sie kann die richtigen Inhalte zur passenden Zeit erstellen und platzieren sowie Werbekampagnen in Echtzeit anpassen. Insgesamt vertieft sich die Verbindung zwischen den Vertriebs- und Marketingabteilungen, weil die Zusammenarbeit effizienter verläuft und Verbesserungspotenzial eröffnet. 

Was KI im ABM leisten kann

Beim Account-Based Marketing mit KI ergeben sich für Unternehmen viele Vorteile. Das beginnt damit, Unternehmenskunden zu analysieren und die Zielkonten ausfindig zu machen. 

Für jeden Key-Account können dann entsprechende Marketingbotschaften entwickelt werden. Content-Marketing und Inbound-Marketing sind nur zwei ABM-Strategien. Es ergeben sich neue Möglichkeiten für eine gezielte Werbeplatzierung in der Awareness-Phase oder für Cross-Selling. 

Auch wenn nicht jeder ABM-Ansatz gleich ist, profitieren alle Unternehmen von folgenden Vorteilen:

• Datenanalyse und Account-Ermittlung – KI analysiert große Datenmengen und erkennt Muster und Verhaltensweisen. Auf diese Weise finden Unternehmen die Accounts mit dem größten Potenzial.
• Automatisierung von Prozessen – Zeitaufwendige Aufgaben wie Zielgruppensegmentierung, Content-Personalisierung und Multi-Channel-Kampagnen werden automatisiert, sie sind effizienter und sparen Zeit, Personal und Kosten.
• Echtzeit-Optimierung – Künstliche Intelligenz passt Kampagnen dynamisch an das Verhalten der Key-Accounts an, wodurch die Umsetzung erfolgreicher wird.
• Predictive Analytics – KI nutzt Vorhersagemodelle, mit der sie zukünftige Kaufentscheidungen prognostizieren und den optimalen Zeitpunkt für die Ansprache ermitteln können.
• Skalierbarkeit – Mit künstlicher Intelligenz im B2B-Marketing können Unternehmen individuell mehr Accounts betreuen, ohne dass die Qualität der Maßnahmen darunter leidet.

Automatisierung und Personalisierung im großen Maßstab

Themen wie Automatisierung und Personalisierung sind das Herzstück des Account-Based Marketings im B2B-Umfeld. Der Einsatz von KI macht diese komplexen Prozesse effizienter. Außerdem steigen dadurch die Relevanz dafür, wie Unternehmen ihre Key-Accounts ansprechen.

Account-Based Marketing-Tools übernehmen Aufgaben wie die Pflege der Kundendaten, sie verwalten Kampagnen oder Marketing-Aktivitäten über mehrere Kanäle hinweg. Unternehmen erreichen so viele Kundenkonten mit individuell angepassten Werbebotschaften.

KI führt gleichzeitig die Analyse der Ziel-Accounts durch. Sie ermittelt Präferenzen und bewertet Interaktionen. Auf diesen Erkenntnissen entwickeln die KI-Tools maßgeschneiderte Inhalte für jeden Key-Account. Das können etwa personalisierte E-Mails, spezielle Angebote oder sogar dynamische Website-Inhalte sein.

Zielgruppensegmentierung und Priorisierung mit KI

Marketingteams müssen bei Key-Accounts eine Zielgruppensegmentierung durchführen und gleichzeitig die Zielkonten priorisieren, die die vermeintlich besten Ergebnisse liefern. In der Praxis gestaltet sich eine manuelle Umsetzung dieser Methoden schwierig. KI in B2B-Marketing-Tools kann diese Aufgabe viel einfacher und vor allem genauer erledigen.

Analyse und Auswahl der richtigen Accounts

Welche Möglichkeiten hat künstliche Intelligenz im B2B-Bereich, den jeweils passenden Ziel-Account auszuwählen? Sie nutzt hierbei intelligente Algorithmen. Diese analysieren viele Daten aus internen und externen Ressourcen, ermitteln Abweichungen und Muster. Auf dieser Grundlage finden sie die Unternehmenskunden mit dem größten Potenzial.

Zu den Daten, die untersucht werden, gehören die Kundenhistorie, das Kaufverhalten oder auch die Marktbedingungen. Sie geben Hinweise über das Wachstumspotenzial des Leads.

Auch Echtzeitdaten wie Markttrends oder die neuesten Entwicklungen fließen in die Analytik ein. Darüber hinaus kann die Analyse auch qualitative Daten wie die Aktivität auf Social-Media-Plattformen oder Unternehmensveröffentlichungen einbeziehen. 

Datenbasierte Entscheidungsfindung

Account-Potenziale können dank KI anhand von Daten und nicht mehr nur subjektiv bewertet werden. Die Analyse der Datensätze erkennt Trends und Muster, die Menschen oft übersehen. 

Da die Kundendaten in Echtzeit vorliegen, können Unternehmen ihr Online-Marketing schnell an Veränderungen anpassen. Vorhersagen auf Datenbasis sind eine weitere Form, mit der ein Unternehmen beispielsweise den Verkauf von Produkten an einen Unternehmenskunden genauer abschätzen und entsprechend reagieren kann.

Content-Personalisierung durch KI

Eine Herausforderung im Account-Based Marketing ist die individuelle Ansprache der Ziel-Accounts. Anders als bei traditionellen Marketingaktivitäten brauchen Unternehmen in der Regel Personalisierungsmöglichkeiten für jedes Zielkonto. Sie müssen E-Mail-Kampagnen oder Angebote auf den jeweiligen Geschäftspartner abstimmen. Anschließend muss der Erfolg der Werbebotschaften gemessen und die Kampagne optimiert werden.

Künstliche Intelligenz ist in der Lage Historie, Verhalten und demografische Daten von Ziel-Accounts zu analysieren. Sie ist daher ein Muss, wenn Unternehmen ihre Werbekommunikation an Geschäftskunden richten. Anhand der Ergebnisse entwickeln B2B-Marketing-Tools dann individuelle E-Mails, Aktionen oder Landingpages.

Außerdem gibt es die Möglichkeit, die Inhalte in Echtzeit anzupassen. KI bewertet Daten und Interaktionen kontinuierlich und entwickelt auf dieser Basis genau den Content, der am aktuellsten und relevantesten für das Zielkonto ist. Dieser Vorteil von künstlicher Intelligenz ist für das Account-Based Marketing unverzichtbar.

Automatisierte Multi-Channel-Kommunikation

KI im B2B-Marketing eröffnet Unternehmen viele neue Optionen, mit denen sie ihre Ziel-Accounts über verschiedene Kanäle hinweg erreichen können. Denken Sie an E-Mail-Marketing für Geschäftskunden. Künstliche Intelligenz kann zum Beispiel für die Analyse von Verhaltens- und Präferenzdaten eingesetzt werden. 

Unternehmen können ihre Werbe-E-Mails so zum richtigen Zeitpunkt mit dem relevanten Inhalt absenden und erhöhen damit ihre Öffnungs- und Klickraten. Die Planung und Versendung muss nicht mehr manuell vorgenommen werden, sondern läuft automatisch ab.

KI-gestützte Chatbots bieten eine weitere Möglichkeit für die personalisierte Interaktion mit Key-Accounts. Sie sind rund um die Uhr verfügbar, wenn Ziel-Accounts wichtige Fragen haben oder es Probleme gibt, die gelöst werden müssen. Gleichzeitig erfassen Chatbots wichtige Daten, die wiederum Grundlage für ABM sind. Wenn alle Kommunikationskanäle auf diese Weise zusammenspielen, ist die Markenbotschaft einheitlich. Die Kundenzufriedenheit steigt und damit auch die Konversionsrate.

Predictive Analytics und ABM

KI im B2B-Marketing hat das Potenzial, mögliches Kaufverhalten vorherzusagen. Dabei analysieren die Tools verschiedene Aspekte und ermitteln die Ziel-Accounts, bei denen der Kauf von Produkten oder Dienstleistungen am wahrscheinlichsten ist. Basierend darauf können Unternehmen ihre ABM-Strategie anpassen.

Das Marketingteam priorisiert die entsprechenden Konten und richtet die Aktivitäten darauf aus. KI-Software entwickelt die entsprechenden Werbebotschaften und platziert sie am richtigen Ort und zur richtigen Zeit. Weniger wichtige Zielkonten kann künstliche Intelligenz automatisch betreuen. Die Mitarbeiter greifen nur bei bestimmten Kaufsignalen ein.

Der Einfluss von KI auf die Zusammenarbeit von Vertrieb und Marketing

Geschäftskunden werden gleichermaßen vom Marketing- und Vertriebsteam betreut, allerdings mit unterschiedlichen Zielen. Die Nutzung einer zentralen Plattform für beide Abteilungen verbessert die Zusammenarbeit. Beide Teams haben Zugang zu den neuesten Daten. Basierend auf Lead-Scoring oder Verhaltensprognosen können sie ihre unterschiedlichen Strategien aufeinander abstimmen.

Da künstliche Intelligenz die Lead-Verfolgung und Konversion priorisiert, können Konten mit hohem Potenzial zur richtigen Zeit mit den passenden Inhalten angesprochen werden. Mit dieser Option können Marketing und Vertrieb Ressourcen einsparen und erhöhen gleichzeitig ihre Abschlussraten.

Herausforderungen und Risiken bei der Nutzung von KI im ABM

B2B-Marketing mit KI hat Herausforderungen, die Unternehmen im Auge behalten und bewältigen müssen. Risiken bestehen vor allem beim Datenschutz und in ethischen Bedenken.

Kundendaten, die oft sensibel sind, müssen entsprechend der Datenschutzgesetze wie der DSGVO verarbeitet und gespeichert werden. Dasselbe gilt für die verschlüsselte Datenübertragung. Datenlecks gefährden nicht nur den Ruf eines Unternehmens, sondern führen vor allem im B2B-Umfeld zu Regressforderungen.

Der ethische Umgang mit künstlicher Intelligenz und Daten von Key-Accounts birgt ebenfalls ein Risikopotenzial. Hier muss ein Gleichgewicht zwischen menschlicher Interaktion und Automatisierung beibehalten werden. Das zu finden, erfordert häufig viel Feingefühl. Geschäftskunden, die überwiegend automatisiert betreut werden, könnten an der Kundenbeziehung zweifeln und abwandern.

Tipps für die Implementierung von KI im ABM

Die Einführung von B2B-Marketing mit künstlicher Intelligenz beginnt mit einer strategischen Planung. Unternehmen sollten festlegen, welche geschäftlichen Ziele sie erreichen wollen. Sie müssen KPIs bestimmen, die den Erfolg messen.

Der nächste Schritt ist die Auswahl eines geeigneten B2B-Marketing-Tools, das bei der Umsetzung der Maßnahmen hilft. Die Entscheidung sollte anhand der Ziele und Kapazitäten der Softwarelösung getroffen werden.

Mit der Einführung ist es jedoch nicht getan. Account-Based Marketing ist ein dauerhafter Prozess. Die Werbemaßnahmen müssen ständig überwacht und angepasst werden. Hierfür sind Mitarbeiter notwendig, die Fachkenntnisse und ein Verständnis der Tools haben.

Ein Beispiel, wie KI im B2B-Bereich zu Erfolgen führt, ist Siemens. Das Unternehmen konnte mit der passenden ABM-Lösung im Jahr 2022 bis zu 77x mehr B2B-Leads erreichen. Gleichzeitig sanken die Kosten pro Lead um 97 %.

Fazit

Künstliche Intelligenz hat schon heute große Auswirkungen auf das B2B-Marketing. Intelligente Systeme bieten präzise Analysen der Zielkonten. Sie sorgen für Automatisierung und ermöglichen eine persönliche Ansprache der Key-Accounts. Ein weiterer Vorteil ist die Skalierungsmöglichkeit in großem Maßstab. Dank Echtzeit-Optimierung können Unternehmen relevante und zeitliche passende Werbebotschaften generieren und am richtigen Ort platzieren.

Allerdings gibt es auch Herausforderungen. Für die Umsetzung benötigen Unternehmen eine klare Strategie, die auf geschäftlichen Zielen basiert und mittels KPIs messbar ist.

B2B-Marketing-Tools mit künstlicher Intelligenz ermitteln potenzielle Kundenkonten und priorisieren sie. Anwendungen wie die KI-Module von Bitrix24 generieren Texte nach Vorgaben und platzieren sie in den entsprechenden Kanälen. 

Die Software ist für Unternehmenskonten nutzbar. Analysefunktionen helfen bei der Entwicklung von Marketingstrategien und ihrer Umsetzung. Integrierte KI-Features automatisieren sich wiederholende Prozesse und lassen so mehr Zeit für wertschöpfende Aufgaben im B2B-Umfeld. 

Mit Bitrix24 geht das Gleichgewicht zwischen Automatisierung und individueller Ansprache von Unternehmenskunden nicht verloren. Das Tool mit Vertriebsmanagement ermöglicht Ihnen, die Marketingmaßnahmen im Blick zu behalten und Ihre Ressourcen gleichzeitig für den persönlichen Kontakt mit Geschäftskunden zu nutzen.

FAQ

Kann KI im B2B-Bereich menschliche Expertise beim ABM vollständig ersetzen?

KI kann Prozesse automatisieren und Entscheidungen auf Datenbasis unterstützen. Sie ersetzt jedoch nicht die strategische Planung oder die Pflege der Kundenbeziehungen. Die Kombination von KI und menschlichem Know-how bringt den größten Erfolg im ABM.

Wie lässt sich der Erfolg von KI-gestütztem ABM messen?

B2B-Marketing-Tools mit künstlicher Intelligenz liefern Daten, anhand derer Unternehmen ihren Marketingerfolg bewerten können. Hierzu gehören Konversionsrate, ROI, Kundenbindungsrate und die Effizienz der Vertriebsressourcen. Es gibt weitere Analysen und Berichte, den Einfluss von ABM auf die Kampagnenziele darstellen.

Welche Branchen profitieren besonders von KI im B2B-Marketing?

ABM mit künstlicher Intelligenz kommt vor allem in Branchen mit langen Verkaufszyklen und komplexen Entscheidungsprozessen zum Einsatz. Unternehmen im IT-, Technologie- oder Finanzbereich haben daher Vorteile durch die genauere Ansprache der Ziel-Accounts und die bessere Nutzung ihrer Ressourcen.