Open Access

Im B2B-Solution-Selling reichen einzelne Verkaufsgespräche und Produktargumente nicht mehr aus, um komplexe Kaufentscheidungen erfolgreich zu begleiten. Das Expert-Paper zeigt, wie Verkaufsmethoden auf Makro-, Meso- und Mikroebene systematisch eingesetzt werden können, um Kunden entlang des gesamten Vertriebsprozesses zu priorisieren und Wertpotenziale zu identifizieren. Dabei werden zentrale Ansätze wie Key-Account-Management, Insight-Selling, Value-based Selling, Consultative Selling sowie SPIN-, MEDDIC- und SNAP-Selling in einen übergreifenden Ordnungsrahmen eingeordnet. Zentrale Erfolgsfaktoren sind dabei ein tiefes Verständnis der Kundenwertschöpfung, die konsequente Nutzenquantifizierung sowie die methodische Weiterentwicklung des Vertriebs. Mit Praxisbeispielen und konkreten Handlungsempfehlungen unterstützt das Expert-Paper Unternehmen dabei, ihren Vertrieb im Solution-Selling strategisch auszurichten und nachhaltige Wettbewerbsvorteile aufzubauen.

Im B2B-Solution-Selling hängt der Erfolg nicht allein von der Qualität der Lösungen ab, sondern maßgeblich von der gezielten Analyse und Auswahl der richtigen Kunden. Das Expert-Paper zeigt, wie die Kundenanalyse als strategisches Instrument eingesetzt werden kann, um Kundenpotenziale besser zu erkennen und Vertriebsressourcen wirksam zu steuern. Eine strukturierte Matrix unterscheidet dabei vier verschiedene Ansätze der Kundenanalyse. Zentrale Erfolgsfaktoren sind dabei die systematische Datenintegration und Automatisierung, die Priorisierung nach Wertbeitrag, ein fundiertes Verständnis der beteiligten Stakeholder sowie die kontinuierliche Weiterentwicklung der eigenen Modelle und Verfahren. Mit praxisnahen Impulsen und Handlungsempfehlungen unterstützt das Expert-Paper Unternehmen dabei, nachhaltiges Wachstum im Solution-Selling zu fördern.

Industrial defect analyses like predictive maintenance hold the promise of reducing unplanned downtime and extending asset lifecycles in diverse industrial sectors. Despite these advantages, failures can arise from a range of factors, including data inaccuracies, model drift, and suboptimal deployment strategies resulting in mistrusting employees or frequent change of spare parts. These failures become particularly critical when Artificial Intelligence is employed, as these failures can hinder human-AI collaboration. This paper introduces a systematic Failure Mode and Effect Analysis (FMEA) framework tailored to defect analysis in the manufacturing sector like predictive maintenance solutions especially with the focus on the support of AI. Through structured expert interviews critical vulnerabilities in AI models, like performance bias, overfitting, and catastrophic forgetting, are pinpointed. The FMEAbased insights guide the design of robust AI models, ultimately enhancing the reliability of industrial defect analysis. The findings emphasize the importance of proactive risk management to ensure consistent performance and human-AI collaboration under varying operational conditions.