14.08.2024
SALES SKILLS

So gelingt das Verkaufsgespräch: Gerald Zankls beste Sales-Tipps

Kickscale-Gründer Gerald Zankl hat in seiner Karriere bereits tausende Verkaufsgespräche geführt. brutkasten hat er verraten, was er daraus gelernt hat und welche Tipps er für Profis und Anfänger:innen hat.
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Gerald Zankl Sales Skills Verkaufsgespräch Kickscale
Kickscale-Gründer und Sales-Experte Gerald Zankl (c) brutkasten

Wie ist ein gutes Verkaufsgespräch aufgebaut? Warum ist Körpersprache so wichtig? Und was mache ich eigentlich nach dem Abschluss eines Deals? Den Antworten auf diese Fragen widmet sich der Sales-Experte Gerald Zankl in seinem Handbuch „The Sales Skills Book“.

Der Kärntner verantwortete bei dem Videostreaming-Scaleup Bitmovin jahrelang den Global Insights Sales-Bereich und hat dort tausende Verkaufsgespräche geführt. Laut eigenen Angaben hat er mehr als 1.000 Deals abgeschlossen. Vor drei Jahren gründete er selbst ein Startup: Kickscale. Hier werden mithilfe eines KI-Coaches Verkaufsgespräche analysiert und optimiert. Im Jänner diesen Jahres holte sich das Startup ein sechsstelliges Investment – brutkasten berichtete.

Im brutkasten-Talk spricht Zankl über sein neues Buch und gibt Tipps für ein erfolgreiches Sales-Gespräch, von der Zielsetzung bis zur Selbstreflexion.

Schluss mit dem „geborenen Sales Guy“

Sehr oft hört man im Verkauf von dem „geborenen Sales Guy“, der scheinbar spontan und locker ein Verkaufsgespräch führen kann. Für Zankl ist das eine Legende. Natürlich gebe es Leute, die bereits in jungen Jahren mit Verkauf in Berührung gekommen sind und wieder andere, die sich selbst nicht im Sales-Bereich verorten wollen.

Der Großteil bestehe aber aus durchschnittlichen Verkäufer:innen, die sich mit den richtigen Techniken und Taktiken „zu Top-Performern entwickeln könnten“. Eine gute Verkäuferin oder ein guter Verkäufer zu sein, ist erlernbar – davon ist Zankl überzeugt.

Ein klares Ziel

„Für mich ist Sales nichts anderes als ein Gespräch, wie wir es heute führen“, sagt Zankl im brutkasten-Talk. Der Unterschied: ein Ziel am Ende des Tages, über das sich Verkäufer:innen zuvor Gedanken machen. Für Zankl gilt: „Sales ist für mich Kommunikation mit einem klaren Ziel.“

Damit fange ein gutes Sales-Gespräch an. Mit dem Ziel vor Augen lassen sich die richtigen Fragen stellen und Gegenfragen beantworten. Ein Dialog entsteht. „Die besten Verkaufsgespräche sind die, die gefühlt unstrukturiert verlaufen“, sagt Zankl. Im Hintergrund gebe es natürlich sehr wohl eine Struktur.

Interesse am Gegenüber haben

Ein derartiger Dialog wirkt allerdings nur dann authentisch, wenn auch ein grundsätzliches Interesse an der anderen Person besteht. Ein Interesse dafür, welche Probleme sie beschäftigen und welches Produkt sie anbietet. Das Fragenstellen funktioniert für Zankl am besten nach dem Trichter-Prinzip: Zuerst die allgemeinen, offenen Fragen. Damit lässt sich identifizieren, wo man einhaken könnte. Erst danach ist Zeit für sehr gezielte Nachfolgefragen. Immerhin möchte man nicht sofort die eigene Lösung zum Verkauf anbieten, sondern die Kunden zuerst einmal verstehen.

Konkret unterteilt Zankl diese Gesprächsphasen in eine Einführung mit kurzem Smalltalk und eine Bedarfsanalyse. Hier will man herausfinden, wo der Schuh drückt und wie die eigene Lösung ein Problem der Kunden lösen könne. Denn: „Wenn ich kein Problem lösen kann, ist es schwierig, etwas zu verkaufen.“

Auch remote zählt die Körpersprache

Der Inhalt eines Gesprächs mache Zankl zufolge nur circa sieben Prozent des Eindrucks einer Person aus. Viel stärker beeinflusst uns die Körpersprache unseres Gegenübers. Es gilt daher zu beachten, wie man selbst da sitzt oder was die Hände im Gespräch tun. Zankl selbst artikuliert mit den Händen mit, sowohl um für sich eine Struktur zu schaffen, als auch um zu zeigen: „Hey, da passiert etwas.“

Ebenso wichtig sei die Stimme und deren Lautstärke, mit welcher Geschwindigkeit oder mit welcher Power man spreche. Auch in einem Remote Setup ist die Körpersprache bedeutend, selbst wenn man hier nicht den ganzen Körper seiner Gesprächspartner:innen sieht.

Vertrauensbasis aufbauen

Zankl schätzt, dass bei Kickscale circa 80 Prozent der Kundentermine remote stattfinden. Wichtig sei hier vor allem die Unterscheidung zwischen einfachen, schnell zu verkaufenden und komplexen Produkten. Je komplexer das Produkt, desto mehr Vertrauen braucht es zwischen Kunden und Verkäufer:innen. Hierfür sind Termine in Person oft besser geeignet. Habe man sich einmal persönlich getroffen, könne der Rest der Verkaufsabwicklung auch remote ablaufen – die Vertrauensbasis ist da.

Nach dem Deal ist vor dem Deal

„Der Abschluss eines Deals ist ja eigentlich der Start der Beziehung mit dem Kunden“, ist Zankl überzeugt. Das werde oft vernachlässigt. Dabei gehe es darum, dem Kunden ein Onboarding zu liefern und ihm die gekaufte Lösung so zu erklären, dass er sie auch tatsächlich nutzt.

Nach dem Deal-Abschluss gilt es weiterhin mit Kunden in Kontakt zu bleiben. Das kann ein Anruf im Quartal sein, in dem die kurze Frage gestellt wird: Wie geht es dir? Ein Anruf, ein gemeinsames Mittagessen oder Kaffee – all das sei „absolut wertvoll“ für langfristige Kundenkontakte. So bekomme man informelles Feedback und wertvollen Input für sein Produkt.

Fehler erkennen

Wenn Zankl an seine tausenden Stunden in Sales-Gesprächen denkt, fallen ihm auch viele Fehler ein. Keine Struktur im Gespräch, schlechtes Englisch oder ähnliche Makel. Wichtig sei, diese Fehler zu erkennen und darüber zu reflektieren. Sei es, dass man sich die Aufzeichnung eines virtuellen Gesprächs noch einmal ansieht oder Kolleg:innen nach Verbesserungsvorschlägen fragt. Als Verkäufer:in trete man aus Prinzip oft sehr selbstbewusst auf. Viele vergessen dabei manchmal, über ihre eigene Arbeit zu reflektieren.

Kickscale-Gründer Gerald Zangl im brutkasten-Talk

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ISS, SAP
Philipp Herzig, CTO SAP I © SAP

SAP hat auf seiner jährlichen Entwicklerkonferenz „SAP TechEd“ Ende Oktober eine Reihe von KI-Innovationen bekannt gegeben, die das SAP-Portfolio für Entwickler erweitern. Erweiterungen der Joule-Lösungen und der SAP Business AI Platform – einschließlich des neuesten Foundation Models von SAP für tabellarische Daten – sollen neue Tools zur Entwicklung und Erweiterung von KI-Agenten bereitstellen. Zugleich sollen sie den Agenten Daten- und Geschäftskontext für logisches Denken sowie zusätzliche Governance-Kontrollen bieten. Um sie unternehmensweit verantwortungsvoll einsetzen zu können, so der Plan.

SAP Business AI Plattform als Basis

„Auf der SAP TechEd präsentieren Entwickler seit jeher die neuesten Innovationen“ sagt Philipp Herzig, CTO von SAP. „In diesem Jahr zeigen wir, wie KI nicht einfach nur lernt, Unternehmen zu verstehen, sondern auch Geschäftsprozesse abzuwickeln. In ‚Joule Work‘ machen Nutzer ihre Eingaben und erledigen Aufgaben in einer durchgängigen Anwendungsumgebung, in der gesamten SAP-Landschaft und darüber hinaus. Das ist die Neuerung, die wir in großem Maßstab bereitstellen.“

Die Basis von allem bildet die SAP Business AI Plattform. Sie sorge für eine schnellere Wertschöpfung, da Geschäftsprozesse von Anfang an verstanden würden, und biete eine höhere Genauigkeit. „Außerdem erfüllt sie die Anforderungen von Unternehmen, gewährleistet ab der ersten Implementierung einen sicheren, kontrollierten und konformen Betrieb und bietet eine einzigartige Kontextebene, die auf dem Prozess- und Branchenwissen aus über 50 Jahren aufbaut, das in jeder Agenten-Aktion verankert ist“, so Herzig weiter.

Code und No-Code

Gebaut werden KI-Agenten im „Joule Studio“. Das ist sowohl ohne Programmierkenntnisse per Klick-Baukasten (No-Code) möglich, als auch mit eigenem Code (Pro-Code). Dafür stehen über 70 verschiedene KI-Modelle zur Auswahl.

Durch neue Funktionen für „Joule Work“ sollen KI-Agenten noch wirkungsvoller komplexe Geschäftsprozesse über offene Protokolle (A2A und MCP) handhaben können. Diese Innovationen machen „Joule Work“ leistungsfähiger, um den Kontext besser zu verstehen, Entscheidungen zu treffen und mehrstufige Workflows über Unternehmenssysteme und Geschäftsbereiche hinweg auszuführen, so der Claim.

SAP erweitert seine KI-Plattform damit eigenen Angaben zufolge um eine neue Orchestrierungsschicht, damit Assistenten und Agenten komplexe, mehrstufige Abläufe über verschiedene SAP-Systeme hinweg zuverlässiger erledigen können. Der SAP Knowledge Graph soll künftig auch Daten aus kundeneigenen SAP- und Drittquellen einbinden, sodass Nutzer ihre Informationen in natürlicher Sprache durchsuchen und exakte, auf den eigenen Daten basierende Antworten erhalten.

Auch andere Anbieter-Einbindung möglich

Agenten anderer Anbieter sollen außerdem über ein kontrolliertes Agenten-Gateway sicher auf „Joule Agents“ zugreifen und mit ihnen zusammenarbeiten können, ohne dass „Kontrolle und Governance verloren gehen“. Das neue „SAP Enterprise AI Gateway“ bündelt zudem Authentifizierung, Richtlinien, Routing, Überwachung, Nutzungsverfolgung und Auditing des gesamten KI-Datenverkehrs im Unternehmen. Ergänzend sollen ein neuer „Joule Assistent“, der „SAP AI Agent Hub“ und ein „AI Governance Assistant“ Kunden dabei helfen, die EU-KI-Verordnung einzuhalten.

Beim „Tabular Foundation Model“ kündigt SAP das Modell „SAP-RPT-2.0“ an, das künftig auch Anomalien und Ausreißer in Tabellendaten erkennen soll. „SAP-RPT-TS“ hingegen soll Geschäftskennzahlen prognostizieren können.

Einsatz auf der ISS

„Es gibt große Weiterentwicklungen bei unseren Tabular Foundation Models“, ergänzt Herzig. „Daraus ist inzwischen eine ganze Modellfamilie geworden. Ein etwas ausgefallener technischer Ausblick ist, dass wir diese Modelle gemeinsam mit Hewlett Packard Enterprise auch auf der Internationalen Raumstation (ISS) einsetzen – für die vorausschauende Wartung im Weltraum.“ Das Modell soll zudem Ausfälle vorhersagen können, ohne dass die dafür benötigten Daten zur Erde übertragen werden müssen.

„SAP-RPT wurde generisch trainiert und kann– ähnlich wie große Sprachmodelle im Bereich Sprache – auf eine Vielzahl unterschiedlicher Anwendungsgebiete übertragen werden“, so Herzig weiter. „Creditplus verwendet solche Modelle beispielsweise für die Risikobewertung. Hitachi setzt sie für die vorausschauende Wartung seiner Maschinen ein. ‚Oxford Cancer‚ nutzt sie, um anhand von Proteinmarkern Krebserkrankungen bei Patienten besser vorherzusagen als mit bisherigen Modellen“, sagt er.

Wenn man sich die Internationale Raumstation ansehe, genauer gesagt das Columbus-Modul, in dem SAP das Modell einsetzt, gebe es dort enorme Datenmengen.

„Nicht einfach zur Erde herunterladen“

„Die Maschinen auf der ISS erzeugen Telemetriedaten, die sehr nützlich sind. Allerdings handelt es sich um rund zehn Gigabyte an Daten. Diese kann man nicht einfach zur Erde herunterladen – das würde viel zu lange dauern, wenn man schnell reagieren möchte, etwa um bestimmte Muster oder Auffälligkeiten in Zeitreihen zu erkennen“, erklärt Herzig. „Die Modelle lassen sich direkt vor Ort einsetzen, weil sie im Vergleich zu großen Sprachmodellen relativ klein sind. Sie können also unmittelbar auf der Raumstation betrieben werden. Und es ist kein Training erforderlich. Man speist die aktuellen Daten direkt als Live-Datenstrom ein und erhält sofort Vorhersagen.“

Der CTO sieht den Anwendungsfall auf der Raumstation nicht bloß als eine Marketingaktion, sondern als Zeugnis dafür, wie weit man gehen könne. Er sagt: „Wie nützlich ist die Technologie unter solch extremen Bedingungen? Auf der Erde ist heute vieles einfach. Wir haben schnelle Internetverbindungen und leistungsfähige GPUs. Bei solchen Anwendungsfällen spielt die Latenz kaum eine Rolle. Aber können wir auch in einer Umgebung echten Mehrwert schaffen, die nur eingeschränkt angebunden ist – oder zumindest sehr weit entfernt? Genau das wollten wir zeigen: Mit einer lokalen Verarbeitungsumgebung lassen sich Probleme lösen, deren Lösung sonst schwierig wäre, weil man zunächst sämtliche Daten zur Erde übertragen müsste. Anschließend müsste man sie dort auswerten und die Ergebnisse zurückübermitteln. Dann könnte es aber bereits zu spät sein.“

SAP löst „Data Drift“-Problem

Ein zentrales Problem bei klassischen KI-Modellen ist der sogenannte Data Drift: Data Scientists trainieren ihre Modelle auf historischen Daten, doch schon beim Abschluss des Trainings können sich die eintreffenden Daten statistisch verändert haben. Die neuen Modelle von SAP wollen genau hier ansetzen.

Man könne jederzeit aktuelle Daten ins Kontextfenster geben und erhalte darauf basierend präzise Vorhersagen, ohne neu trainieren zu müssen. „Veränderungen in Struktur oder Eigenschaften der Daten erkennt das Modell unmittelbar“, betont Herzig. „Das wollten wir demonstrieren: Müsste man bei veränderten Bedingungen erst alle Informationen zur Erde übertragen und das gesamte Modell neu trainieren, wäre es dafür viel zu spät. Dann würde man auf der ISS sagen: ‚Schön, dass ihr uns das jetzt mitteilt – aber das hättet ihr uns schon vor einem oder zwei Monaten sagen müssen‘.“

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