Das GSI-Team tat sich mit den digitalen Strategieteams Software Elite und Enterprise Operations and Services von IBM zusammen, um die kritischen Bereiche zu identifizieren, die während der Transformation Priorität haben sollten. Es kristallisierten sich drei Schwerpunktbereiche heraus:

• Erfassen – basierend auf Leistungsdaten – des Zeitraums, den das GSI-Team zum Schließen einer Anfrage benötigt, die einem Incentive-Analyst zugewiesen wurde.
• Durchführen einer ganzheitlichen Bewertung des Anfrageprozess-Workflows, um die Effizienz zu verbessern und die Zufriedenheit der Endbenutzer zu erhöhen.
• Entwicklung eines besseren Verständnisses für die Art von Fragen, die Verkäufer typischerweise an AskIncentives stellen, und dessen Nutzung zur Feinabstimmung des Bots.

Im Laufe von drei Monaten nutzten die Teams die spezialisierten Data Mining-Algorithmen von Process Mining, um Trends, Muster und Details in Verlaufsprotokollen zu identifizieren, die vom AskIncentives Bot und dem Tool zur Nachverfolgung von Anfragen des GSI-Teams aufgezeichnet wurden. Die Lösung lieferte aussagekräftige Erkenntnisse und Visualisierungen und gleichzeitig strategische Empfehlungen wie:

• Die durchschnittliche Zeit bis zum Abschluss einer Anfrage lag deutlich über den fünf Tagen, die das aktuelle Service Level Agreement (SLA) vorgab, in einigen Fällen war sie sogar mehr als doppelt so lang.
• 28 % der Anfragen gingen in die Warteschleife.
• Es gab zu viele Ursachenkategorien, aus denen Verkäufer beim Einreichen einer Anfrage wählen konnten. Die große Auswahl an Optionen führte zu falschen Kategorisierungen, was die Lösungszeit verlängerte.

Mithilfe der von Process Mining gesammelten Daten und Erkenntnisse erweiterte das GSI-Team die Funktionen des AskIncentives-Chatbots und begann, den Verkäufern eine bessere Erfahrung zu bieten. Es fanden mehrere Verbesserungen am Bot statt, darunter folgende:

• Der Wissensdatenbank wurden neue Inhalte hinzugefügt, die der Bot zum Generieren von Antworten verwendet, sodass er ein breiteres Spektrum an Fragen beantworten kann.
• Die Anzahl der Ursachenkategorien wurde konsolidiert, um die Ursachenanalyse und Weiterleitung von Anfragen zu optimieren.
• Man überarbeitete den Prozess zur Zuweisung von Tickets an die Incentive-Analysten, um schnellere Bearbeitungszeiten für Anfragen zu erreichen.
• Der Bot wurde so konzipiert, dass er personalisierte Profildaten wie Messungen, Gebiet, Quote, letzte Zahlung und Leistung bereitstellt, sobald die Benutzer damit interagieren.

Nach der Implementierung dieser Verbesserungen beobachtete das Team die folgenden Ergebnisse:

• Die Zeit zur Lösung einer Anfrage verkürzte sich um 82,5 %. Die durchschnittliche monatliche Zeit zur Bearbeitung einer Anfrage in den 12 Monaten vor dem Rollout betrug 9,78 Tage. Der Durchschnitt des Monatsdurchschnitts in den folgenden 12 Monaten betrug 1,71 Tage.
• In den ersten 9 Monaten nach der Einführung der Prozessverbesserungen, von Januar bis September 2023, beantwortete der AskIncentives-Chatbot 96 % der 326.525 eingegangenen Fragen.

Angesichts der Prozessverbesserungen und des positiven Feedbacks der Verkäufer, die sich aus der Implementierung von Process Mining ergaben, möchte das GSI-Team seinen Fokus künftig auf generative KI (GenAI) richten. In den kommenden Monaten plant es, neue Möglichkeiten zum Beantworten komplexerer Fragen zu testen und den Verkäufern mithilfe von IBM watsonx und IBM Watson Discovery möglicherweise noch personalisiertere Endnutzererfahrungen zu bieten.

Das IBM Global Sales Incentives (GSI)-Team ist dafür zuständig, Verkäufer dazu zu motivieren, Umsätze und Geschäftsergebnisse im Einklang mit der IBM Strategie zu erzielen. Um die Ergebnisse zu verbessern, bietet das Team erstklassige digitale und persönliche End-to-End-Anreize, ergänzt durch einen intelligenten Workflow.