Seit einigen Monaten baue ich einen Vertriebsmitarbeiter (Business Development Representative, BDR) auf. In größeren Softwareunternehmen wird die Vertriebsfunktion in der Regel in mehrere Rollen unterteilt, wobei der BDR für Kontaktaufnahme, Nachverfolgung und letztendlich die Terminvereinbarung zuständig ist. Diese Leads werden dann an die Key-Account-Manager übergeben, die den eigentlichen Verkaufsprozess abwickeln.

In dem Unternehmen, für das ich arbeite, haben wir nur eine Vertriebsperson, die sowohl die Rolle des BDR als auch des Key-Account-Managers übernimmt. Deshalb haben wir beschlossen, einen Vertriebsmitarbeiter-Agenten zu entwickeln, der den gesamten Prozess von der Entgegennahme der Leads aus Hubspot oder Salesforce bis hin zur Terminvereinbarung abwickelt.

Wir haben die Aufgaben des BDR-Agenten in verschiedene Aufgaben unterteilt:

1. Leadrecherche: Wenn der Agent einen neuen Lead erhält, soll er den Interessenten recherchieren, um sein Geschäft zu verstehen und einen potenziellen Mehrwert zu identifizieren.
2. Personalisierte Kontaktaufnahme: Der Agent soll auf Grundlage der Recherche eine personalisierte Nachricht an den Interessenten verfassen.
3. Nachverfolgung: Der Agent soll den Interessenten kontaktieren, da dieser oft nicht sofort antwortet.
4. Interessentenbindung: Wenn der Interessent antwortet, soll der Agent in der Lage sein, seine Fragen zu beantworten und die Informationen im CRM zu protokollieren.
5. Terminvereinbarung: Schließlich soll der Agent in der Lage sein, einen Termin mit dem Interessenten zu vereinbaren, indem er die Verfügbarkeit des Vertriebsteams überprüft.

Wir haben jedoch schnell erkannt, dass dieser Prozess recht komplex ist und selbst der Aufbau eines Agenten, der den Posteingang autonom verwaltet und auf E-Mails antwortet, eine Herausforderung darstellt. Dies führte zu einem Paradigmenwechsel in meinem Ansatz zum Aufbau von KI-Agenten.

Anfangs hatte ich mir einen "Super-Agenten" vorgestellt, der mehrere Aufgaben selbstständig bewältigen kann. Aber je mehr Agenten ich entwickelte, desto mehr wurde mir klar, dass ein effizienterer Ansatz darin bestehen könnte, ein Team von spezialisierten Agenten zusammenzustellen, die gemeinsam das gewünschte Ergebnis erzielen.

Dieser Ansatz hat mehrere Vorteile:

1. Einfachere Aktualisierung: Anstatt das gesamte System zu ändern, können Sie einen bestimmten Agenten aktualisieren.
2. Kumulative Vorteile: Die grundlegenden Fähigkeiten wie Beantwortung von Fragen oder Terminplanung können über verschiedene Funktionen wie Vertrieb, Marketing und Support hinweg wiederverwendet werden.
3. Reduzierte Entwicklungskosten: Durch die Wiederverwendung gemeinsamer Fähigkeiten werden die Kosten für den Aufbau neuer Agenten deutlich reduziert.

Im Falle unseres Vertriebsmitarbeiter-Agenten haben wir diesen teambasierten Ansatz umgesetzt. Der "Manager-Agent" ist dafür verantwortlich, Aufgaben zu kategorisieren und an verschiedene Unteragenten zu delegieren sowie Schlüsselaktionen wie das Senden und Empfangen von E-Mails, das Erstellen von Kalenderereignissen und das Protokollieren von Informationen im CRM durchzuführen.

Die Unteragenten umfassen:

1. Interessentenrecherche-Agent: Dieser Agent hat Zugriff auf verschiedene Datenquellen (z.B. Google, Apollo, LinkedIn), um den Interessenten zu verstehen und einen Mehrwert zu identifizieren.
2. Posteingang-Manager: Dieser Agent wurde auf Basis der Unternehmensdaten geschult, um auf alle Fragen des Interessenten zu antworten.
3. Nachverfolgungs-Agent: Dieser Agent wurde auf bewährte Nachverfolgungsabläufe geschult.

Wenn der Manager-Agent einen neuen Lead aus dem CRM erhält, delegiert er Aufgaben an die Unteragenten, und sie arbeiten zusammen, um den gesamten Vertriebsmitarbeiter-Prozess abzuschließen.

Dieser Ansatz hat bereits rund 20% der Termine für unser Vertriebsteam geliefert, und es gibt einige interessante Beobachtungen, die ich in Bezug auf den Einsatz von KI-Mitarbeitern im Vergleich zu menschlichen Mitarbeitern gemacht habe:

1. Transparenz: Bei KI-Mitarbeitern kann ich jederzeit die Schritte nachvollziehen, die zu einer Entscheidung geführt haben, was mir gezielte Anpassungen an den Eingabeaufforderungen und dem Verhalten der Agenten ermöglicht.
2. Kommunikationsbarrieren: Im Gegensatz zu menschlichen Mitarbeitern haben KI-Agenten keine Kommunikationsbarrieren, da sie den gleichen "Speicher" oder Wissensbestand teilen können, was es leichter macht, ihre Fähigkeiten zu skalieren und zu erweitern.