Der Wasserstoffmarkt entwickelt sich schnell und stellt Unternehmen vor die Herausforderung, die richtigen Partner und Marktchancen zu identifizieren. Die Frage, welche Unternehmen im Wasserstoffsektor von Interesse sind, ist zentral, aber die Identifikation der richtigen Leads aus einer Fülle von Daten gestaltet sich oft schwierig. In dieser Hinsicht spielt datengetriebener Vertrieb eine Schlüsselrolle, um relevante und vielversprechende Unternehmen effizient zu finden.
Die Sammlung und Analyse relevanter Daten ist dabei für Unternehmen, die in Wasserstoff einsteigen wollen, eine der größten Hürden für Unternehmen: In der Praxis führt die Recherche oft zu ungenauen oder unvollständigen Listen von Unternehmen. Eine manuelle Suche über Tools wie Google oder ChatGPT ist häufig zeitaufwendig und wenig präzise. Oft erhält man Informationen, die nur teilweise relevant sind, oder es dauert Monate, bis eine vollständige Übersicht zusammengestellt ist. Die Identifikation der richtigen Unternehmen ist jedoch entscheidend, um potenzielle Geschäftsmöglichkeiten zu erkennen.
Diese Herausforderungen lassen sich effizient mit Künstlicher Intelligenz (KI) meistern, die den Vertriebsprozess deutlich optimiert. KI-gestützte Systeme analysieren umfangreiche Text-, Bild- und Videodaten und identifizieren dabei relevante Leads, die manuell nur schwer auffindbar wären. Dabei berücksichtigt die KI auch gezielt die spezifischen Anforderungen und Prioritäten des jeweiligen Unternehmens.
So ermöglicht eine KI-basierte Plattform beispielsweise einem Komponentenhersteller aus dem Wasserstoffbereich eine präzise Segmentierung des Marktes. Dadurch können Unternehmen identifiziert werden, die tatsächlich als potenzielle Leads infrage kommen. Neben der Analyse von Unternehmenswebseiten berücksichtigt die KI auch eingesetzte Technologien und Verfahren, die für die Produkte des Herstellers relevant sind. Ein konkretes Beispiel wäre die gezielte Identifikation von Firmen wie Sunfire, die Elektrolyseure zur Wasserstoffproduktion fertigt.
Ein weiteres Beispiel ist die Identifikation von Maschinenbauunternehmen, die Bipolarplatten für die Wasserstoffproduktion herstellen. Diese Unternehmen sind nicht immer direkt in der Wasserstoffbranche aktiv, sondern verwenden möglicherweise verwandte Technologien, die mit der Herstellung von Wasserstoffkomponenten in Verbindung stehen. Hier zeigt sich die Stärke der KI: Sie erkennt Verbindungen, die auf den ersten Blick nicht offensichtlich sind, und hilft dabei, auch potenzielle Unternehmen zu identifizieren, die nicht explizit als Wasserstoffanbieter auftreten. Durch die detaillierte Analyse und das gezielte Matching der Unternehmensprofile ermöglicht die KI eine präzisere und schnellere Identifikation der richtigen Leads.
Die KI kommt jedoch nicht ohne ihre Herausforderungen: Sie benötigt eine umfassende Trainingsphase und eine kontinuierliche Anpassung, um die Daten korrekt zu interpretieren. Ein KI-System kann nicht alle Entscheidungen ohne menschliche Unterstützung treffen, vor allem dann nicht, wenn es um komplexe, mehrstufige Vertriebsprozesse geht, wie sie in der Maschinenbau- und Automobilindustrie vorkommen. Grundsätzlich ist KI jedoch ein unverzichtbares Werkzeug, das den Vertriebsprozess erheblich erleichtern kann.
Abschließend lässt sich sagen, dass datengetriebener Vertrieb, insbesondere durch den Einsatz von KI, eine Schlüsselrolle bei der Erschließung neuer Märkte wie dem Wasserstoffmarkt spielt. Er ermöglicht es Unternehmen, die richtigen Leads präzise und effizient zu identifizieren, was zu einer erheblichen Zeitersparnis und einer höheren Erfolgschance im Vertrieb führt.
