Verzeichnis der Abschlussarbeiten

Die Arbeit befasst sich mit der Effizienzsteigerung der Lead-Qualifizierung in Microsoft Dynamics 365 durch die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) und den daraus resultierenden Auswirkungen auf den Vertriebserfolg. Die Ausgangsproblematik liegt in der zunehmenden Komplexität des Geschäftsumfelds und der Notwendigkeit, qualitativ hochwertige Leads effizient zu identifizieren, um Ressourcen optimal einzusetzen. Die wissenschaftliche Fragestellung zielt darauf ab, die Auswirkungen von KI auf die Effizienz der Lead-Qualifizierung und den Vertriebserfolg zu untersuchen. Im Rahmen einer methodischen Untersuchung wurde zunächst ein Experiment zur Implementierung von KI-Techniken (Predictive Lead Scoring und Natural Language Processing) in Dynamics 365 mithilfe von Azure Cognitive Services durchgeführt. Darüber hinaus wurden Experteninterviews durchgeführt, um unterschiedliche Perspektiven bezüglich der Integration von KI in die Lead-Qualifizierung zu ermitteln und daraus umfassende Schlussfolgerungen zu ziehen. Die Ergebnisse zeigen, dass KI-Techniken eine präzise Lead-Qualifizierung und effizientere Vertriebsaktivitäten ermöglichen, was zu höheren Abschlussquoten und verbessertem Umsatz führt. Herausforderungen liegen in der Datenqualität und der Akzeptanz durch das Vertriebsteam. Die Arbeit bestätigt, dass KI-Technologien eine signifikante Effizienzsteigerung im Lead-Qualifizierungsprozess und einen positiven Einfluss auf den Vertriebserfolg haben.

The thesis examines the efficiency improvement of lead qualification in Microsoft Dynamics 365 through the integration of artificial intelligence (AI) and its resulting impact on sales performance. The initial challenge stems from the increasing complexity of the business environment and the necessity to efficiently identify high-quality leads for optimal resource allocation. The research question aims to investigate the effects of AI on lead qualification efficiency and sales performance. As part of a methodological investigation, an experiment was conducted to implement AI techniques (predictive lead scoring and natural language processing) in Dynamics 365 using Azure Cognitive Services. In addition, expert interviews were conducted to capture different perspectives on the integration of AI in lead qualification and to draw comprehensive conclusions from the findings. The results indicate that AI techniques facilitate precise lead qualification and more efficient sales activities, leading to higher conversion rates and increased revenue. However, challenges remain, including data quality and acceptance by the sales team. The thesis demonstrates that AI technologies significantly enhance the efficiency of the lead qualification process and positively impact sales performance.