Markteinführung B2B und KI: Die Zukunft der Datenintelligenz mit Cortex

Das Konzept des Markteintritts (Go-to-Market, GTM) wird nicht länger als isoliertes Ereignis, die „Einführung“ eines Produkts, betrachtet, sondern entwickelt sich zu einem kontinuierlichen und systematischen Prozess. In einem zunehmend wettbewerbsintensiven Geschäftsumfeld hängt das Überleben von Unternehmen von einer Symbiose zwischen menschlicher Intuition und erweiterter Intelligenz.

Podcast „Trend Off“, Leonardo Rangel, CEO von Cortexdetaillierte Einblicke, wie 20 Jahre Erfahrung im Bereich KI unser heutiges Verständnis von Geschäftseffizienz geprägt haben. Gemeinsam mit Skyone, einem Unternehmen, das Dateninfrastruktur und die Entwicklung von Agenten über AI Factory, wurde der Weg zur „Software der Zukunft“ aufgezeigt.

In diesem Artikel untersuchen wir die wichtigsten Säulen dieser technologischen Revolution.

1. Neudefinition der Markteintrittsstrategie: vom Launch zum kontinuierlichen Prozess

Traditionell wurde GTM in der Konsumgüterindustrie als Projekt mit einem festgelegten Start- und Enddatum populär gemacht. Im B2B- und technischen Dienstleistungsmarkt hat sich der Begriff jedoch zu „Going-to-Market“: einem kontinuierlichen Prozess zur Steigerung der Markenbekanntheit, zur Leadgenerierung, zum Vertragsabschluss und zur Erweiterung des Kundenstamms.

Damit dieser Prozess effizient ist, muss die Strukturierung datengesteuert erfolgen und in vier Hauptbereiche unterteilt sein, wie es beispielsweise die Lösungen von Cortex zeigen:

1. Einzelhandel: Entscheidungen zur geografischen Expansion und prognostizierte Umsätze nach Standort.
2. B2B: Akquise-Informationen und Vertriebssteuerung.
3. Konsumgüter: Optimierung der Präsenz an den Verkaufsstellen und des Produktmixes (SKUs).
4. Branding: Messung der wirtschaftlichen Auswirkungen von PR und Marketing.

2. Prädiktive KI vs. generative KI: Die Macht des „UND“

Eine der wichtigsten Fragen auf dem Markt betrifft den Unterschied zwischen verschiedenen Intelligenzmodellen. Leonardo Rangel stellt klar, dass die Zukunft nicht einem einzigen Typ gehört, sondern einer Kombination beider.

Prädiktive Intelligenz (Maschinelles Lernen)

konzentriert sich auf quantitative und numerische Datenund ist verantwortlich für Wahrscheinlichkeitsberechnungen, Konversionsraten, Clusterbildung und Umsatzprognosen. Es liefert die Erkenntnisse, die bestimmen, wer am ehesten kaufen wird.

Generative Intelligenz (GenAI)

Spezialistin für die Interpretation und Aufbereitung unstrukturierter Datenwie Text, Audio und Bilder. Im Vertriebskontext arbeitet sie an der Benutzeroberfläche und der Anreicherung von Variablen.

„Generative Intelligenz kann Bilder oder Sprache analysieren und Subthemen oder Nuancen des Dialogs extrahieren, die in das Vorhersagemodell einfließen und so die Entscheidung deutlich verfeinern.“.

3. Die Engagement-Dokumentation: Das Ende der oberflächlichen Prospektion

Einer der größten Produktivitätssprünge im B2B-Go-to-Market ist die Ersetzung der Kaltakquise und generischen Kundengewinnung durch den Einsatz von Orchestrierungsagenten.

Anstatt dass Vertriebsmitarbeiter (BDR oder SDR) nur einen Namen und eine Telefonnummer erhalten, bekommen sie jetzt ein Engagement-Dossier. Dieses Dokument, das direkt in das CRM integriert ist, dient als „Fahrplan“:

• Marktpassung: Warum ist gerade dieses Unternehmen jetzt ein Ziel?
• Einkaufskomitee: Wer sind die Entscheidungsträger und Einflussnehmer?
• Aktuelle Anzeichen: Hat das Unternehmen neue Fachkräfte eingestellt? Seine Technologie verändert? Etwas Relevantes auf LinkedIn veröffentlicht?

Diese Intelligenz ermöglicht es den Fachkräften, sich auf ihre Stärken zu konzentrieren: den Aufbau von Beziehungen und den Abschluss komplexer Verkäufe, während die Technologie die Datenanalyse und die strategische Vorbereitung übernimmt.

4. Das Zeitalter der KI-Fabrik und der Software as a Service (SaaS v2)

Skyone führte das Konzept einer KI-Fabrik, ein Framework, das Rohdaten in Expertenagenten umwandelt. Der Prozess umfasst das Sammeln von Eingabedaten, deren Strukturierung in Data Lakes und die Verwendung von LLMs (Low-Level Models), um Agenten zu erstellen, die als „virtueller CFO“ oder „Marketingstratege“ agieren können.

In naher Zukunft wird Software nicht mehr nur ein Werkzeug zur Datenerfassung sein, sondern zu einer Serviceebene werden. Der Wert verschiebt sich vom bloßen „Klicken auf Schaltflächen“ hin zur Einzigartigkeit firmeneigener Daten und der Fähigkeit, komplexe Aufgaben autonom auszuführen.

5. Übermäßige Lärmbelästigung überwinden

Mit der Demokratisierung der KI hat sich die Herausforderung verändert: Es herrscht kein Mangel an Informationen, sondern ein Übermaß an Rauschen. Die größte Schwierigkeit besteht darin, aus dieser Datenflut die relevanten Informationen herauszufiltern.

Solide Unternehmen legen Wert auf die Sicherheit ihrer eigenen Daten und die Spezialisierung auf spezifische Problemstellungen. Der Kunde wünscht sich nicht nur Lösungen , sondern sucht eine Lösung für ein konkretes geschäftliches Problem – sei es Umsatzsteigerung, sichere Expansion oder Kostenoptimierung.

Fazit: Erweiterte Intelligenz ist der Standard

Das allgemeine Produktivitätsniveau der Gesellschaft ist in allen vorangegangenen technologischen Revolutionen gestiegen, und KI wird da keine Ausnahme bilden. Die Symbiose zwischen den analytischen Fähigkeiten von Maschinen und dem strategischen Urteilsvermögen des Menschen wird in den kommenden Jahren die Marktführer bestimmen.

Wenn Sie tiefer in dieses Thema eintauchen und die Details dieses faszinierenden Gesprächs über Daten, KI und die Zukunft der Wirtschaft hören möchten, sollten Sie die vollständige Folge nicht verpassen.

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Verfasst von Skyone