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
Abbildungsverzeichnis
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
4 Zusammenfassung und kritische Reflexion
Quellenverzeichnis
Literaturverzeichnis
Verzeichnis der Internetquellen
Gesprächsverzeichnis
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