der ausgewählten Kunden aus externen Daten profiliert
Einer der weltweit größten Nutzfahrzeughersteller stellte eine einfache Frage — warum kaufen Kunden, die Interesse zeigen, am Ende woanders? In vier Wochen machte Cleevio aus externen Daten funktionierende Prototypen, die einem Vertriebsteam sagen, wen es anrufen sollte und wann.
Die Herausforderung
Daimler Truck bemerkte ein wiederkehrendes Muster: Unternehmen zeigten Interesse an den Lkw und entschieden sich am Ende doch für einen Wettbewerber. Der Auftrag lautete, Annahmen durch Belege zu ersetzen — zu verstehen, was Kunden vertrieb und was die richtigen ins Haus holen würde. Für die Strategie arbeitete Daimler mit McKinsey und Cleevio zusammen; Cleevio war zugleich Technologiepartner und baute die Werkzeuge, um die Erkenntnisse zu finden und nutzbar zu machen.
Zwei Fragen rahmten die Arbeit. Bestandskunden: Wie gut verstehen wir die Kunden, die wir bereits haben, und wann sind sie wieder kaufbereit? Neukundengewinnung: Wo sind die Unternehmen, die bei uns kaufen sollten, und wie finden wir sie vor dem Wettbewerb? Bei Tausenden von Unternehmen je Gebiet und täglichen Marktbewegungen war beides mehr als eine Beratungsfrage — es hieß, Daten aus Dutzenden Quellen zu sammeln, zu verknüpfen und zu deuten, ohne die persönliche Beziehung aus dem Zentrum des Verkaufs zu nehmen.
- Tausende Unternehmen pro Gebiet, keine Möglichkeit, sie zu priorisieren
- Der Kaufzeitpunkt blieb regelmäßigem Nachfassen und dem Zufall überlassen
- Servicehistorie und Vertriebsansprache in getrennten Welten
Unsere Lösung
Cleevio arbeitete Seite an Seite mit den Vertriebs- und Strategieteams von Daimler Truck — als Beratungs- und als Technologiepartner. Erst haben wir ausgelotet, was moderne AI und Datenanalyse leisten können, dann haben wir es gebaut.
Datenlandschaft
Dutzende externe Quellen bewertet; ausgewählt wurden Unternehmensdaten, Geodaten, Nachrichten-Monitoring, öffentliche Ausschreibungen und Unternehmenswebsites.
Kundenprofile
Externe Daten mit dem Bestandskundenstamm abgeglichen — detaillierte Profile für rund 50 % der Kunden.
Ähnlichkeitsmodell
Rund 50 Unternehmensmerkmale — Segment, Struktur, Geografie, Betrieb, Technologie — um Interessenten zu finden, die den besten Kunden gleichen.
Erkennung von Wachstumssignalen
Umsatzwachstum, Übernahmen, neue Niederlassungen und Standorte, korreliert mit früheren Lkw-Käufen.
Signale aus dem Bestand
Ein vierjähriger Ersatzzyklus und Muster der Werkstattbesuche, übersetzt in den richtigen Ansprachezeitpunkt und in Auslöser für die Kundenbetreuung.
Gebietsbezogene Profilbildung
Rahmenwerke für die Lead-Priorisierung, die innerhalb der Datenschutzregeln bleiben.
4 weeksDiscovery und Prototyping
~50%Kunden mit externen Daten abgeglichen
50Unternehmensmerkmale im Ähnlichkeitsmodell
Bestandskunden
Wissen, wann ein Kunde bereit ist — und wann man ihn in Ruhe lässt.
Der erste Schritt war der Bestandskundenstamm. Die Daten zeigten, dass viele Kunden ihre Lkw alle vier Jahre ersetzen — genug, um vorherzusagen, wann ein Unternehmen wieder im Markt sein dürfte, und um das Gespräch zu planen, bevor der Wettbewerb es tut.
Die Servicedaten erwiesen sich als ebenso nützlich, nur in die entgegengesetzte Richtung. Ein Lkw, der in den letzten zwei Monaten wiederholt in der Werkstatt stand, bedeutet einen Kunden mit einem Problem, keinen Interessenten. Ein Verkaufsgespräch wäre in diesem Moment unpassend; der Prototyp leitet solche Konten deshalb zuerst an die Kundenbetreuung, damit sich das Erlebnis verbessert, bevor ein neues Geschäft auf dem Tisch liegt.
Neukundengewinnung
Die Kunden von morgen in den öffentlichen Daten von heute finden.
Die Neukundengewinnung begann als Discovery-Phase: Hypothesen bilden und an echten Daten prüfen. Wachstumssignale aus Handelsregistern — Unternehmen, deren Umsatz auf eine Flottenerweiterung hindeutet. LinkedIn-Ankündigungen neuer Niederlassungen, die meist mit neuem Fahrzeugbedarf einhergehen. Geodatenanalysen von Flächenerweiterungen und neuen Standorten. Öffentliche Ausschreibungen. Unternehmenswebsites.
Darüber liegt ein Ähnlichkeitsmodell: rund 50 Merkmale dessen, was einen erfolgreichen Daimler-Truck-Kunden ausmacht — Branchensegment, Organisationsstruktur und -größe, geografische Präsenz, Kundenstruktur, betriebliche Muster und Technologieeinsatz. Unternehmen, die dem Profil der besten Bestandskunden sehr nahekommen, haben mit der größten Wahrscheinlichkeit dieselben Bedürfnisse — und dasselbe Kaufverhalten.
Frühwarnung
Von Rohdaten zu einem Briefing, mit dem der Vertrieb arbeiten kann.
Der vielversprechendste Prototyp ist ein Frühwarnsystem für Vertriebschancen. Die Analyse der Historie eines langjährigen Kunden zeigte Abfolgen von Wachstumssignalen — Umsatzsteigerungen, Übernahmen, Erholungsphasen —, die Lkw-Käufen vorausgingen. Die Stichprobe ist klein und die Befunde sind vorläufig, doch der Mechanismus ist klar: Kombiniert man genug Quellen, hört der richtige Ansprachezeitpunkt auf, eine Vermutung zu sein.
Ebenso wichtig ist, was die Vertriebsmitarbeiterin oder der Vertriebsmitarbeiter sieht. Keine Rohdaten — ein tägliches Briefing zu wichtigen Entwicklungen bei den Unternehmen im eigenen Gebiet, eine priorisierte Lead-Liste und Hinweise, sobald ein Unternehmen Anzeichen von Kaufbereitschaft zeigt. Das System erweitert das Urteil der Vertriebsleute; es ersetzt es nicht.
Ergebnisse
Die Forschungsphase lieferte funktionierende Prototypen und erste Validierungen — bewusst früh, ehrlich zu den Stichprobengrößen und klar darin, was als Nächstes zu bauen ist. Und sie beantwortete die Frage, die Daimler Truck am meisten interessierte: AI kann den Vertriebsprozess schärfen, ohne die Menschen daraus zu entfernen.
- Rund 50 % der ausgewählten Kunden mit externen Daten für die Ähnlichkeitsanalyse abgeglichen
- Zentrale Geschäftsereignisse identifiziert, die mit Lkw-Käufen korrelieren
- Umsetzbare Erkenntnisse für die Vertriebsteams von Daimler Truck — für bessere Zielansprache und mehr Effizienz
- Eine Grundlage und eine Roadmap für produktionsreife AI-Vertriebswerkzeuge
Unternehmensmerkmale im Ähnlichkeitsmodell
der Ersatzzyklus, den die Daten sichtbar machten
Schwerpunkte — Bestandskunden und Neukundengewinnung — mit Prototypen für beide
Durch die maßgeschneiderte Unterstützung und die tiefen Einblicke von Cleevio AI in der kritischen zweiten Phase unseres GenAI-Projekts konnten wir strategisch wichtige Entscheidungen treffen und unseren Kurs erfolgreich bestimmen. Wir sind dankbar für die herausragende Expertise und die verlässliche Partnerschaft von Cleevio AI.
Stefan HauserAI & Sales Lead, Daimler Truck
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