Guided Selling - ein Überblick

Was ist Guided Selling?

Guided Selling steht für Verkaufsführung. Guided Selling ist ein online geführter Verkaufsprozess, in dem Produkte für Kund:innen ausgewählt werden, die individuell auf deren Bedürfnisse zugeschnitten sind. Guided Selling Software oder Guided Selling Tools, wie Phaina Advise, ermöglichen die Umsetzung dieses Prozesses heutzutage mühelos.

Wieso ist Guided Selling Software wichtig?

• Berät komplexe Produkte

• Wenig Aufwand für Kund:innen und Vertrieb

• Alternative zum persönlichen Beratungsgespräch

• Führt zu effektiven Leads

In den meisten Branchen wird heute eine riesige Auswahl verschiedener Produkte angeboten. Ohne breites Fachwissen können Kund:innen schnell von der Auswahl erschlagen werden. Kauft man persönlich ein, so fragt man meist Verkäufer:innen um Rat. Diese versuchen, durch gezielte Fragen die Bedürfnisse und Vorstellungen der Kund:innen zu identifizieren und daraufhin ein Produkt zu empfehlen.

Guided Selling kann diesen Service auch online anbieten. Mit Softwarelösungen können Konsument:innen in Form eines Interviews beraten werden, ähnlich wie in einem persönlichen Beratungsgespräch. Dabei unterscheiden sich die verschiedenen Ansätze der Guided Selling Software. Die unterschiedlichen Tools haben Vor- und Nachteile und sind jeweils für bestimmte Produktarten und Produktportfolios unterschiedlich gut geeignet. Für die Unterscheidung ist es wichtig zu verstehen, dass Fragen und Antworten eine Wissenschaft sind.

Wie funktioniert Guided Selling Software?

Technik: Fragenbaum

Fragenbäume bestehen aus mehreren Ebenen, auf denen Kund:innen zum passenden Produkt geleitet werden. Zu den wichtigsten Elementen gehören sogenannte Knoten (meist als Kreis oder Quadrat eingezeichnet) und Linien, welche die Knoten miteinander verbinden. Knoten müssen dabei über mindestens zwei Abzweigungen (Linien) verfügen, auf welcher jeweils eine Antwort steht. Die möglichen Antworten führen zu weiteren Fragen (Knoten), dieses Verfahren wird weiter fortgeführt, bis alle Möglichkeiten bzw. Produkte erfasst wurden. Der erste Knoten, bei dem der Baum anfängt, wird als Wurzelknoten bezeichnet.

Vorteile Fragenbaum:

• Genau geführte Beratung

• Schneller Aufbau, bei weniger als 3-5 Fragen keine Leerpfade (ohne Ergebnis)

Nachteile Fragenbaum:

• Komplexe Produktberatung nur durch viele Conversion Pfade

• Fragenbaum muss manuell erstellt werden

• Ungeeignet bei mehr als 5 Fragen

• Keine Möglichkeit der Integration mehrerer Stakeholder

• Kein Abbilden des Beratungswissens

• Portfolio Analysen der eigenen Produkte nicht möglich

Technik: Regelbaum

Entscheidungsbäume stammen aus dem Bereich des maschinellen Lernens und stellen Algorithmen dar, welche mit Daten gefüttert (trainiert) werden, aus denen der Entscheidungsbaum wiederum lernt. Je nach Fragestellung sind diese Daten unterschiedlich, für Ihren individuellen Produktfinder sind dies Ihre Fragen und zugehörige Antworten. Durch die Verknüpfung dieser mit Ihren Produkten, können die daraus gewonnenen Merkmale zum Trainieren eines Entscheidungsbaumes genutzt werden. Die dabei resultierenden Pfade entsprechen den Interview Pfaden und variieren abhängig von den vorigen Antworten.

Vorteile Regelbaum

• Unabhängige Beratung durch verschiedene Stakeholder

• Kein Fragenbaum notwendig

• Problemlos über 50 Fragen sammeln

• Relevanteste Fragen werden automatisch am Anfang gestellt

• Produktportfolio Analysen (USP Agglomerate)

• White spot/ demand Analysen aus den Interviews

• Interview fitting over time (Kund:innenverhalten beeinflusst den NBQ)

• Anwendungs- und Beratungswissen digitalisieren

• Weitere Einsatzmöglichkeiten (Sales, Education, Product Management)

Nachteile Regelbaum

• Fragenreihenfolge kann zum Teil nur selbst definiert werden

• “Kein Produkt für Ihre Anforderungen” Ergebnisse Möglich

Entropie - Was ist das?

Entropie ist eine wichtige Kenngröße, welche ursprünglich aus der Informationstheorie stammt und zum Trainieren eines Entscheidungsbaumes genutzt werden kann. Die Kernfrage während des Trainings ist, welches Merkmal (im Falle des Produktfinders welche Frage) das (die) nächstbeste ist, um die Daten (die Produkte) zu teilen. An dieser Stelle wird üblicherweise die Entropie eingesetzt. Um Situationen zu handhaben, die in einem klassischen Entscheidungsbaum nicht auftreten, haben wir die Entropie angepasst, um all Ihren Ansprüchen gerecht zu werden. So stellen beispielsweise Mehrfachauswahlen bei Fragen kein Problem dar, welche fachlich betrachtet in nicht-disjunkten Produkt-Teilmengen innerhalb des Entscheidungsbaumes resultieren.

Da die Differenz aus der Entropie der Parent Nodes und der der Child Nodes somit positiv ist, spricht man von einem Informationsgewinn in dem Sinne, dass man unterschiedliche Daten trennen und ähnliche Daten zusammenführen kann. Die resultierenden Child Nodes wirken nicht mehr so überraschend, wir haben also Informationen gewonnen. Unsere angepasste Form der Entropie sucht also automatisch die Frage aus, die zum höchsten Informationsgewinn führt! Grundsätzlich gilt: Fragen mit hohem Informationsgehalt verkürzen das Interview und erhöhen die Interviewqualität.

Eine Frage sollte

• die Produkte in möglichst gleich große Teilmengen aufteilen.

• lieber weniger als mehr Antworten beinhalten.

• im Idealfall die Produkte disjunkt teilen, d.h. Mehrfachantworten sollten nur wenn nötig verwendet werden.

Fazit

Beide Techniken haben Vor- und Nachteile, jedoch lässt sich erkennen, dass regelbasierte Lösungen für große und kompliziert zu beratene Produktportfolios besser geeignet sind. Fragenbäume manuell für eine Vielzahl von Produkten zu erstellen, kann sehr kompliziert sein und eine Änderung bzw. Integration neuer Produkte ist ebenfalls mit viel Arbeit verbunden. Bei einer regelbasierten Lösung, erledigt die künstliche Intelligenz einen großen Teil der Arbeit. Dafür kann es bei regelbasierter Guided Selling Software passieren, dass für eine Kombination von Antworten kein Produkt vorgeschlagen werden kann. Diese Möglichkeit existiert bei dem klassischen Fragenbaum nicht, weshalb diese Lösung besser für kleine Portfolios geeignet ist, deren Produkte mit wenigen Fragen beraten werden können.