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Robotic Selling zurück an seinem Ursprung: in der Goethe-Universität

Teil 1: Professor Dr. Bernd Skiera, tätig am Marketing-Lehrstuhl der Goethe Universität, referiert über die technologischen Herausforderungen des Vertriebs heutzutage. Dabei illustriert er, wie Marketing und Vertrieb heute ineinander greifen können dank iPaas, und Predictive Analytics.

Bernd Skiera opens the joint Robotic Selling Event with the Marketing Club at Goethe University
Prof. Dr. Bernd Skiera opens the joint Robotic Selling Event with the German Marketing Club at Goethe University and shares his opinion of how research looks at the future of marketing and sales

Marketing und Vertrieb in der Versicherungsbranche brauchen in Zukunft mehr Integration ihrer Systeme, übergreifende Prozesse und intelligente Automatisierung. Anders gesagt: Die Zukunft gehört dem Robotic Selling – und unseren technologischen Lösungen dafür. Beim Event zu Robotic Selling, das am 18.11. 2019 im House of Finance auf dem Campus Westend der Goethe-Universität, Frankfurt, stattfand, waren sich die Referenten und die rund 80 Fachbesucher aus der Versicherungswirtschaft darüber praktisch einig. Ins House of Finance eingeladen hatten Der Bundesverband der Vertriebsmanager e.V. (BdVM) , der Bundesverband der Assekuranzführungskräfte e.V. (VGA), die Vereinigung der Versicherungsbetriebswirte (VVB) und Lehrstuhl für Electronic Commerce der Goethe-Universität Frankfurt am Main selbst – genauer gesagt: Prof. Dr. Bernd Skiera , der Inhaber des Lehrstuhls für Electronic Commerce und Mitgründer von Marini Systems. Bernd Skiera war an dem Abend auch der erste Referent, gefolgt von Anton Lengle, unserem Head of Sales & Business Development. Den dritten Vortrag hielt ein Kunde von uns. Lars Georg Volkmann, Vertriebsvorstand der VPV Lebensversicherungs-AG , berichtete aus der Praxis über die Erfolge von Robotic Selling.

"Digitalisierung erfordert die Verzahnung von Marketing und Vertrieb." - Prof. Dr. Bernd Skiera

Die Idee von der Integration, Automatisierung und der intelligenten, auf Predictive Analytics basierenden Steuerung von Prozessen über die Grenzen von Marketing und Vertrieb hinweg stammt auch entscheidend aus der wissenschaftlichen Forschung, aus der Arbeit von Bernd Skiera. Es ist kein Zufall, dass er zusammen mit Manuel Marini Mitgründer hinter Marini Systems ist. Noch heute speisen sich unsere technologischen Entwicklungen, gerade im Bereich Data Science und Predictive Analytics, sehr stark aus den aktuellen Ergebnissen der universitären Forschung. Etliche unserer Mitarbeiter bei Marini Systems waren vorher Forscher und Doktoranden an der Goethe-Uni. Darum ist unser Thema Robotic Selling mit diesem Event der Versicherungswirtschaft gleichsam an seinen Ursprungsort zurückgekehrt: in das House of Finance.

Prozessintegration über die Grenzen von Marketing und Vertrieb hinweg

Die zentrale These des Vortrags von Bernd Skiera lautete, dass die Digitalisierung eine enge Verzahnung und Integration von Prozessen über die Grenzen von Marketing und Vertrieb hinweg erfordere. Gerade weil Kunden heute schon viele Informationsangebote des Marketings im Internet nutzen, rücke in der Customer Journey der eigentliche Vertriebskontakt immer weiter nach hinten. 60 Prozent des Vertriebsprozesses hat ein Interessent vor dem ersten Kontakt zum Vertrieb schon absolviert. Darum sei es so wichtig, die Systeme und Prozesse von Marketing und Vertrieb miteinander zu verzahnen. Drei Faktoren seien für den Verkaufserfolg heute entscheidend: Schnelligkeit in der Reaktion auf ein Kundeninteresse, komplexe Prozesse über Marketing und Vertrieb hinweg zu bewältigen und eine konsequente Datenintegration. Robotic Selling bedeutet dann, auf Basis dieser Integration alle Informationen über den Lead oder den Kunden zu sammeln und über Machine-Learning-Modelle in die Praxis umzusetzen. Dabei lassen sich komplexe Produkte – wie es Versicherungen oft sind – allerdings nur schlecht an rein digitalen Schnittstellen verkaufen. Hier Robotic Selling den Vertrieb aber entscheidend unterstützen. Etwa indem Leads aufgrund der Daten bis zur Vertriebsreife qualifiziert werden oder indem durch Machine Learning Abschlusswahrscheinlichkeiten errechnet werden und dadurch für Vertriebsmitarbeiter stets die aussichtsreichsten Kunden oder Produkte auflistet werden.

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