gastromatic: Jede Anfrage kommt vorbereitet in den Vertrieb.
Auf einen BlickAusgangslage
Namen in der Datenbank, die niemand mehr erreicht.
gastromatic stand vor mehreren Herausforderungen im Vertrieb: Die umfangreiche Datenbank in HubSpot mit mehr als 30 Prozent des relevanten Marktes war durch veraltete und unvollständige Einträge nur eingeschränkt nutzbar. „Früher hatten wir oft Namen in HubSpot, die nichts mit den tatsächlichen Ansprechpartnern zu tun hatten oder Personen, die nicht mehr im Unternehmen sind", erklärt Christian Fuchs. Die manuelle Recherche und Aufbereitung von Lead-Informationen kostete die Sales Development Representatives (SDRs) viel Zeit, die für wertschöpfende Kundengespräche fehlte. Gleichzeitig war die Hemmschwelle bei der Kaltakquise hoch, wenn nur wenige Informationen zu potenziellen Kunden vorlagen.
Lösung
Ein AI-Mitarbeiter, der die Recherche vor dem Anruf übernimmt.
Über LinkedIn wurde Christian Fuchs auf scoreprise.AI aufmerksam. Im ersten Gespräch mit Niclas Barthélemy (CEO und Co-Founder von scoreprise.AI) überzeugte die pragmatische Herangehensweise: „Niclas hat das sehr verständlich auf konkrete Anwendungsfälle heruntergebrochen. Das hat mir geholfen, den Nutzen für Gastromatic direkt zu erkennen."
Ein AI-Mitarbeiter für Lead Intelligence (im Projekt Carl genannt) unterstützt das Vertriebsteam bei Lead-Recherche, Datenanreicherung und Gesprächsvorbereitung. Er durchsucht gezielt das Internet nach potenziellen Kunden, beispielsweise Golf- und Hotel-Resorts, sammelt Informationen zu Ansprechpartnern und bereitet detaillierte Profile in HubSpot auf.
Recherche
Zielkunden aus dem Netz
Der AI-Mitarbeiter durchsucht gezielt das Internet nach passenden Betrieben, etwa Golf- und Hotel-Resorts, und sammelt die Ansprechpartner dazu.
Anreicherung
Profile in HubSpot
Aus den Funden entstehen detaillierte Profile im CRM. Veraltete und unvollständige Einträge werden dabei ersetzt.
Gesprächsvorbereitung
Einstiege statt Kaltstart
Zu jedem Kontakt kommen Einstiege aus LinkedIn-Aktivität und Unternehmensnachrichten, damit das Erstgespräch vorbereitet beginnt.
Der Aha-Moment
„Den größten Aha-Moment hatte ich eigentlich schon zu Beginn, wo wir den ersten Test-Account mal gesehen haben und gesehen haben, wie Carl eigentlich arbeitet und wie der so Daten aufbereitet […] das gibt einem halt so viele Informationen, die man normalerweise wirklich nur über manuelle Recherche rausbekommt“
Im ersten Test-Account wurde sichtbar, was der AI-Mitarbeiter zusammenträgt: Beiträge auf LinkedIn, Themeninteressen, der Weg vom Azubi bis zum Head of. Angaben, für die vorher jede Ansprache eine eigene Recherche gekostet hat.
Ergebnis
Das Gespräch beginnt mit dem, was den Kunden beschäftigt.
Die Einführung wurde im Team durchweg positiv aufgenommen. Die SDRs profitieren von deutlich besseren Gesprächseinstiegen: „Die Hemmschwelle, jemanden kalt anzurufen, sinkt erheblich, wenn man weiß, mit wem man spricht. Wenn ich einen LinkedIn-Post oder eine aktuelle Neuigkeit zum Unternehmen nennen kann, wirkt das viel persönlicher und aufmerksamer", erklärt Christian Fuchs.
Die Datenqualität hat sich spürbar verbessert, und die SDRs können sich auf wertschöpfende Aufgaben konzentrieren statt auf zeitaufwändige Recherche. Eine kleine Taskforce im Sales-Team kümmert sich um die Qualitätssicherung und steht im wöchentlichen Austausch mit scoreprise.AI, um den Prozess kontinuierlich zu optimieren.
„Je genauer ich Carl sagen kann, wonach er suchen soll, desto besser sind die Ergebnisse. Für uns war das ein wichtiger Schritt, um mit den vorhandenen Ressourcen effizienter zu arbeiten. Carl ist dabei mehr als nur ein Tool: Er ist ein echter Kollege, der das Team spürbar entlastet.“
Weitere Use Cases.
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Nächster Schritt
Ihr Anwendungsfall, an einem vergleichbaren Fall gezeigt.
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