KI-Vertriebsagenten: Ein umfassender Leitfaden

Wenn Sie Vertriebsmitarbeiter:innen fragen würden, warum sie sich für eine Sales-Karriere entschieden haben, würden sie wahrscheinlich etwas sagen wie: „Ich liebe es, mit Menschen zu sprechen. Ich bin ehrgeizig und zielorientiert, und kein Tag ist wie der andere.“

Die Realität ist, dass ein Großteil davon Ausfallzeiten sein können. Jüngste Daten lassen vermuten, dass Vertriebsmitarbeiter:innen nur 28 % ihrer Zeit mit dem eigentlichen Verkaufen verbringen, während der Rest auf administrativen Aufgaben und nicht umsatzfördernde Arbeiten entfällt. Um den Druck und Verwaltungsaufwand zu verringern, setzen Vertriebsteams auf KI-Agenten im Vertrieb, sodass sie sich auf den Verkauf konzentrieren können.

Im Folgenden stellen wir die verschiedenen Arten von KI-Agenten im Vertrieb vor und erläutern, wie Unternehmen ihre Vertriebsteams mit ihnen verstärken, um die Produktivität und den Umsatz zu steigern.

Unsere Themen:

• Was ist ein KI-Vertriebsagent?
• Arten von KI-Agenten im Vertrieb
• Was macht ein KI-Agent im Vertrieb?
• Vorteile von KI-Agenten im Vertrieb
• Anwendungsfälle für KI-Agenten im Vertrieb
• Wie KI-Agenten im Vertrieb arbeiten: Setup und Einsatz
• Praxisbeispiele für KI-Agenten im Vertrieb
• Kommende Trends für KI-Agenten im Vertrieb
• Häufig gestellte Fragen

KI-Agenten im Vertrieb sind autonome Anwendungen, die Ihre Verkaufs- und Kundendaten analysieren und daraus lernen, um Aufgaben mit wenig oder gar keinem menschlichen Input zu erfüllen. Solche Agenten können etliche Funktionen bieten – von Top-of-Funnel-Aufgaben wie der Pflege von Leads mit E-Mail-Outreach, der Beantwortung von Fragen, der Buchung von Meetings mit Verkäufer:innen und der Angebotserstellung bis hin zu Aufgaben, die tiefer in die Vertriebsteams integriert sind, wie aktiven Käuferrollenspielen und Coaching. Was unterscheidet sie von der einfachen Workflow-Automatisierung? Die Agenten können lernen, Datenanalysen nutzen, um effizienter zu arbeiten, und selbstständig Maßnahmen ergreifen.

Agenten sind oft vordefiniert und lassen sich leicht in ein bestehendes CRM einfügen. Für bestimmte Anwendungsfälle können Sie sie aber auch vollständig anpassen.

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Es gibt zwei Haupttypen von KI-Agenten im Vertrieb:

Autonome Agenten: Sie handeln unabhängig von menschlichem Input – basierend auf verfügbaren Daten, Workflows und intelligenten Schlussfolgerungen. Zum Beispiel könnte ein Sales Development Representative (SDR)-Agent die Vertriebsmitarbeiter:innen unterstützen, indem er eingehende Leads selbstständig per E-Mail oder Chat bearbeitet, Fragen beantwortet und Sales-Meetings für die Mitarbeiter:innen plant.

Assistive Agenten: Sie helfen Menschen bei der Erledigung bestimmter Aufgaben und führen dabei autonome Schlussfolgerungen und Aktionen aus. Beispielsweise ein Sales-Coach-Agent, der Rollenspiele mit Verkäufer:innen durchführt und Feedback in Echtzeit gibt.

Die besten KI-Agenten im Vertrieb unterscheiden sich von anderen Bots und Sales-Tools, indem sie nach Daten suchen und sie analysieren sowie einen Plan erstellen und danach handeln – und sich durch komplexere, vordefinierte Regeln und Entscheidungsbäume auszeichnen.

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Obwohl sich die Aufgaben von KI-Agenten im Vertrieb unterscheiden, bleiben ihre Hauptmerkmale weitgehend gleich:

Datenabhängig: Agentforce KI-Agenten im Vertrieb basieren auf vertrauenswürdigen CRM- und Geschäftsdaten. Nur wenn sie Organisationssysteme, Kundendetails und Geschäftsspezifika vollständig verarbeiten, können sie genaue und personalisierte Ergebnisse liefern.

24/7 verfügbar: Autonome Agenten kümmern sich um Leads und beantworten Anfragen rund um die Uhr, sodass Sie keine Gelegenheiten verpassen. Assistive Agents sind ebenfalls 24/7 verfügbar, können bestimmte Aufgaben aber nur dann erledigen, wenn ein Mensch eingreift.

Anpassbar: Einige KI-Agenten im Vertrieb sind sofort einsatzbereit, während andere von Grund auf mit Low-Code-Buildern, maßgeschneiderten Workflows und APIs erstellt werden, die unterschiedliche Tools in einem Sales-Tech-Stack miteinander verknüpfen.

Sicher und rechtskonform: Um die Sicherheit der Kundendaten zu gewährleisten, verlassen sich die Agenten auf Leitlinien innerhalb vordefinierter Grenzen. Diese Leitlinien reichen von Compliance-Klauseln bei der Angebotserstellung bis hin zu Regeln darüber, wie oder wann ein Agent eine E-Mail senden kann. Unterhalb der Leitlinien werden die Antworten der Agenten durch einen Trust Layer geleitet, um eine sichere Datennutzung zu gewährleisten.

Skalierbar: KI-Agenten sind so konzipiert, dass sie viele Aufgaben bewältigen können, ohne mehr menschliche Mitarbeiter:innen zu benötigen​​. Einmal bereitgestellt, können sie entweder vollständig oder teilweise autonom arbeiten. Daher erfordern sie nicht dasselbe Maß an manuellem Input wie bestimmte Bots und Tools zur Workflow-Automatisierung.

Integriert: Der Zweck von KI-Agenten im Vertrieb besteht darin, die Produktivität und Effizienz des Teams in einer Vertriebsorganisation zu steigern. Dafür sind die Agenten oft mit Ihrem CRM und Ihren Tools zur Vertriebsautomatisierung verbunden, sodass sie sich direkt in den Workflow einfügen können.

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• Immer verfügbar: Während Vertriebsteams durch feste Arbeitszeiten eingeschränkt sind, können KI-Agenten rund um die Uhr im Vertrieb arbeiten. Dies gilt insbesondere für autonome Agenten, die nicht auf menschlichen Input angewiesen sind, sondern auf CRM-Daten basieren. Das Ergebnis sind schnellere Reaktionszeiten mit jederzeit verfügbaren personalisierten Antworten.
• Höhere Produktivität der Vertriebsmitarbeiter:innen: Da KI-Agenten im Vertrieb Routineaufgaben wie die Kommunikation mit neuen Leads übernehmen, haben die Vertriebsmitarbeiter:innen mehr Zeit für strategischere Aktivitäten wie den Aufbau von Beziehungen und Geschäftsverhandlungen. Dadurch können die Vertriebsmitarbeiter:innen schneller Deals abschließen und ihre Quoten besser erfüllen. Einige KI-Agenten können die Mitarbeiter:innen auch mit einem auf das jeweilige Geschäft zugeschnittenen Training auf Meetings vorbereiten.
• Genauigkeit: Mit aktuellen, umfassenden Daten liefern KI-Agenten im Vertrieb durchweg präzise Ergebnisse – frei von manuellen Fehlern, die bei menschlicher Arbeit auftreten.
• Kundenzufriedenheit: Dank ihrer Schnelligkeit und Genauigkeit können KI-Agenten im Vertrieb die Kundenzufriedenheit deutlich steigern und Probleme besser lösen.
• Skalierbar: Die Agenten bearbeiten zahlreiche Leads, ohne dass Sie mehr Vertriebsmitarbeiter:innen einstellen müssen. Zudem übernehmen sie Aufgaben wie regelmäßiges Coaching, für die sonst weitere Manager:innen erforderlich wären.
• Einfache Anpassung und Nutzung: Bestimmte KI-Agenten im Vertrieb sind sofort einsatzbereit und können mit No-Code oder Low-Code angepasst werden, sodass Teams schnell Ergebnisse erzielen können. Andere können für unterschiedliche Bedürfnisse und Anwendungsfälle erstellt werden.

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Die Anwendungsfälle der einzelnen Agenten sind unterschiedlich, da sie verschiedene Rollen im Vertriebsteam ergänzen. Das sind gängige Beispiele:

• Skalierbare Reichweite: Mit CRM und externen Daten können Agenten selbstständig und in großem Umfang personalisiert kommunizieren, z. B. Informationen von potenziellen Kund:innen sammeln und differenzierte Produktfragen beantworten.
• Pflege eingehender Leads: Gut eingesetzte Agenten kümmern sich um jeden eingehenden Lead – auch um solche, für die Ihr Team keine Zeit hat – und binden sie in einen Nurture-Flow ein, indem sie Produktfragen beantworten, bevor sie Meetings mit menschlichen Mitarbeiter:innen buchen.
• Sales-Training: Durch KI-Agenten im Vertrieb wie Agentforce Sales Coach, die menschliche Höchstleistungen unterstützen sollen, können die Vertriebsmitarbeiter:innen ihre Pitches mit geschäftsspezifischen Rollenspielen üben und umsetzbares Feedback erhalten.
• Onboarding: Neue Vertriebsmitarbeiter:innen und AEs können mit einem persönlichen Coaching-Agent zusammenarbeiten, der sie während ihrer gesamten Einarbeitungszeit begleitet und ihnen ein konsistentes und individuelles Feedback zu ihren Verkaufsgesprächen gibt.
• Angebotserstellung, Abrechnung und Rechnungsverwaltung: Mit vorgegebenen Leitlinien und Zugriff auf Kunden- und Geschäftsinformationen können KI-Agenten im Vertrieb benutzerdefinierte Angebote erstellen, Rechnungen versenden und Zahlungen einholen.
• Onboarding von Partnern: KI-Agenten im Vertrieb können so konzipiert sein, dass sie das Onboarding für Partner übernehmen, die mit bestimmten Produkten arbeiten. So müssen Manager:innen keine individuellen Schulungsprogramme entwickeln.

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Wie bereits erwähnt, sind KI-Agenten im Vertrieb entweder vordefiniert oder werden mithilfe eines Low-Code-Builders und Workflows angepasst. Sobald sie mit Ihrer CRM- und Vertriebssoftware verbunden sind, müssen Sie mit Regeln und Ressourcen sicherzustellen, dass Ihre Agenten die gewünschten Aufgaben korrekt ausführen.

Als Beispiel sehen Sie hier, wie Sie autonome Sales-Agents in Agentforce Agent Builder einrichten:

1. Wählen Sie entweder einen vordefinierten Agenten aus oder erstellen Sie einen benutzerdefinierten. Auch bei einem vorgefertigten Agenten müssen Sie die sofort verfügbaren Funktionen möglicherweise an Ihre geschäftlichen Anforderungen anpassen. Achten Sie also darauf, dass Sie alle Setup-Schritte durchführen.
2. Agenten mit Rollen und Daten definieren: Weisen Sie Ihrem Agenten mit einfachen Formularfeldern seine spezifische Funktion zu und benennen Sie ihn. Agentforce schlägt Aktionen vor, die Ihr Agent anhand von Daten, die Sie bereits in Ihrem CRM haben, durchführen kann. Wählen Sie die gewünschten aus und passen Sie dann die Anweisungen für die Agenten in einfacher Sprache an.
3. Leitlinien einrichten: Leitplanken gewährleisten die Einhaltung von Vorschriften und die sichere Verwendung von Kundendaten. Nutzen Sie eine einfache Sprache, um Ihrem Agenten klare Regeln vorzugeben. Das ist nicht nur für den internen Gebrauch wichtig, sondern lehrt den KI-Agenten im Vertrieb auch, wie man mit tatsächlichen und potenziellen Kund:innen umgeht.
4. Quellmaterialien hinzufügen Wenn Sie die Aktionen Ihres Agenten festgelegt haben, laden Sie relevante Daten aus Ihrem CRM hoch oder wählen welche aus, damit der Agent sie für seine Arbeit nutzen kann. Denken Sie dabei an Produktdokumente, FAQs und Branchenübersichten.
5. Testen, bereitstellen und liveschalten: Sobald Sie sich vergewissert haben, dass alle Eingaben korrekt sind und der Output des Agenten zur richtigen Zeit an die entsprechenden Stellen gelangt, können Sie den Agenten entweder testen oder aktivieren.

Einer der einzigartigen Vorteile autonomer Agenten im Vertrieb wie die von Agentforce: Sie können in natürlicher Sprache mitteilen, was Sie von Ihrem Agenten erwarten. Das bedeutet, dass jede:r einen Agenten für nahezu jeden Anwendungsfall erstellen kann.

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KI-Agenten im Vertrieb arbeiten autonom wie menschliche Benutzer:innen in Ihrem bestehenden Sales-CRM und Tech Stack. Für die Kund:innen ist die Erfahrung nahtlos – sie sind sich bewusst, dass sie mit einem KI-Agenten interagieren, sprechen aber in natürlicher Sprache, um Informationen zu liefern oder Termine zu vereinbaren.

Hier sehen Sie, wie das in zwei gängigen Verkaufsszenarien aussehen kann:

Vorbereitung der Vertriebsmitarbeiter:innen auf Verkaufsgespräche: Die meisten Vertriebsteams sind sich einig, dass sie von Schulungen und Enablement profitieren könnten, aber nur 32 % der Verkäufer:innen haben regelmäßige Einzelgespräche mit ihren Vorgesetzten. Das führt zu massiven verpassten Gelegenheiten für Coaching und Verbesserungen, vor allem wenn die Teams darum kämpfen, ihre Quoten zu erreichen.

Stellen Sie sich vor, neue oder junge Vertriebsmitarbeiter:innen bereiten sich auf einen Anruf vor. Sie klicken auf den Sales-Coach-Agenten in ihrem Dashboard, wie Agentforce Sales Coach, um Fragen und Einwände zu klären, bevor sie ans Telefon gehen. Je nachdem, ob sie einen Pitch machen oder in späteren Phasen eines Geschäfts verhandeln wollen, können sie entweder eine Unterhaltung live nachspielen oder ein Verkaufsgespräch aufzeichnen. Basierend auf Kundeninformationen, Buyer Personas und allen verfügbaren CRM-Daten liefert der Sales-Coach dann umsetzbares Feedback und Anleitungen, die auf das jeweilige Geschäft zugeschnitten sind. Das Feedback kann vielfältig sein – von „Erwähnen Sie unbedingt die Preisoptionen“ bis hin zu „Verlassen Sie sich nicht so sehr auf Ihren Vorgesetzten, um zusätzliche Informationen zu bekommen – halten Sie Antworten bereit“. Diese Erfahrung stellt sicher, dass Verkäufer:innen unterstützt werden und unabhängig von der Verfügbarkeit ihrer Vorgesetzten ihr Bestes geben können.

Eingehende Leads pflegen: Top-of-Funnel-Marketingmaßnahmen mit Gated-Content-Formularen, Demos oder Webinaren können Unmengen von Leads generieren – oft zu viele, als dass die Mitarbeiter:innen sie allein bearbeiten könnten. Ein:e Vertriebsmitarbeiter:in könnte jeden Lead einzeln qualifizieren, aber viele für das Marketing qualifizierte Leads (MQLs) sind noch nicht bereit, in die nächste Phase überzugehen – das kostet Zeit. Ein KI-Agent im Vertrieb kann einspringen und diese Leads proaktiv kontaktieren. Wenn ein:e Vertriebsmitarbeiter:in dann bereit ist, sich einzuschalten, kann er:sie den Deal besser in der Pipeline vorantreiben.

Agentforce SDR ist ein großartiges Anwendungsbeispiel für diese Art der Pflege. Nehmen wir an, Ihr Unternehmen erhält zahlreiche Leads durch einen neuen Report, den Sie veröffentlicht haben. Agentforce SDR kann die Leads betreuen und sie per E-Mail fragen, warum sie den Report heruntergeladen haben und ob sie weitere Fragen haben. Während E-Mails und Antworten weiterlaufen, kann Agentforce SDR Probleme aufdecken und Ihr Produkt als eine Lösung vorstellen, die der Lead möglicherweise noch nicht bedacht hat. Ist das Interesse geweckt, kann er ein Meeting mit einem:einer menschlichen Mitarbeiter:in buchen, um das Geschäft voranzutreiben.

Zwar sind die Antworten von Agentforce SDR detailliert und natürlich, aber der:die Endbenutzer:in weiß genau, dass er:sie mit einem KI-Agenten im Vertrieb interagiert. Für Verkäufer:innen verhält sich der Agent wie ein normaler Benutzer in ihrem CRM, der Änderungen und Daten protokolliert und so für Transparenz sorgt.

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In der jüngeren Vergangenheit funktionierte die Sales AI wie ein Assistent oder ein Copilot. Im besten Fall unterstützte sie Verkäufer:innen dabei, Erkenntnisse aus Daten zusammenzufassen und Aufgaben wie die Erstellung von Prognosen zu erledigen. Im schlimmsten Fall erforderte es viele Eingriffe und menschlichen Input und schuf unzusammenhängende Inseln von Kundendaten. Heute arbeiten KI-Agenten autonom mit Menschen zusammen, sodass sich die Mitarbeiter:innen auf höherwertige Aufgaben wie den Aufbau von Beziehungen konzentrieren können.

Je robuster die KI-Agenten werden, desto besser können sie auch anspruchsvollere Workflows und mehrstufige Prozesse autonom, über mehr Kanäle und mit umfangreicheren Aktionen abwickeln. Stellen Sie sich eine proaktive Bearbeitung und Lösung von Kundenanfragen vor – noch bevor Probleme auftreten. Oder die Koordination von Deal-Genehmigungen mit Stakeholdern, von Anforderungen und Fristen über mehrere Arbeitsgruppen hinweg.

KI-Agenten im Vertrieb werden wahrscheinlich auch nativen, mehrsprachigen Support bieten, dynamisch generierte Dashboards zur Verfolgung komplexer Leistungsmetriken enthalten und sich an erweiterten Rollenspielen beteiligen, die echte Käuferpersönlichkeiten einbeziehen – oder sogar direkt an Verkaufsgesprächen teilnehmen, um Feedback in Echtzeit zu geben.

Kurz gesagt: KI-Agenten im Vertrieb werden den Weg für viele komplexe Anwendungsfälle ebnen, die den Menschen effizienter machen. Und die heute verfügbaren Anpassungsoptionen werden morgen noch robuster sein – mit einfachen Schnittstellen, die jede:r nutzen kann.

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Jüngste Daten zeigen, dass die Taktiken der Vertriebsleiter:innen für mehr Wachstums darin bestehen, „die Vertriebsaktivierung und -schulung zu verbessern, neue Märkte zu erschließen und den Einsatz neuer Tools und Technologien zu optimieren.“ Sie machen sich Gedanken über die Skalierung personalisierter Interaktionen und das Erreichen ihrer Quoten. KI-Agenten im Vertrieb sind die Antwort auf viele dieser Punkte. Sie verändern die Arbeitsweise, weil Vertriebsteams bestimmte Aufgaben an autonome Agenten abgeben können, ohne auf Qualität und Personalisierung verzichten zu müssen.

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