Predictive Analytics: 5 konkrete Anwendungsbeispiele aus der Praxis

In der heutigen Wettbewerbssituation ist es wichtig, sich einen Vorsprung zu verschaffen. Für B2B-Unternehmen bedeutet der Einsatz von Tools zur Erkundung des Kundenverhaltens und zur Priorisierung von Leads nicht nur eine Produktivitätssteigerung, sondern auch eine Steigerung des überaus wichtigen Endergebnisses.

Predictive Sales Analytics hat in den letzten zehn Jahren einen langen Weg zurückgelegt. Es ist jetzt für Unternehmen in traditionellen Branchen, wie z.B. im B2B-Großhandel, weitaus zugänglicher. Für viele ist es ein leistungsstarkes Werkzeug, um die Vertriebsplanung und -steuerung zu unterstützen.

Vor zehn Jahren konnten sich nur große Technologieunternehmen die Entwicklung oder Implementierung von Vertriebsanalysesoftware leisten, um Cross-Selling-Potenziale zu finden oder die Kundenabwanderung zu verringern.

Jetzt können auch mittelständische Unternehmen mit begrenztem Budget auf diese High-Tech-Lösungen zugreifen und sie in einem breiteren Spektrum von Fällen einsetzen, einschließlich im B2B-Vertrieb.

Lassen Sie uns einmal sehen, welche fünf Möglichkeiten es gibt, wie Predictive Analytics einem B2B-Unternehmen helfen kann.

1. Modellierung und Vorhersage des Kundenverhaltens

Wenn Sie vorhersagen können, was Ihr Kunde als nächstes braucht, haben Sie die Möglichkeit ihm das zu liefern, was er benötigt. B2B-Unternehmen können heute beispielsweise die gleichen Algorithmen und Techniken des maschinellen Lernens einsetzen, die auch Amazon für das Cross-Selling einsetzt.

Die Anwendung des maschinellen Lernens auf Ihre Kundendaten bedeutet, dass Ihr Vertrieb nicht mehr zufällig oder passiv von der Standarddarstellung Ihrer Produkte oder Dienstleistungen abhängig ist – Sie sind proaktiv und in der Lage, die „Gedanken Ihrer Kunden zu lesen“. Ihr Team kann Predictive Analytics einsetzen, um die Vertriebsleistung zu verbessern.

Der Kauf oder der Aufbau Ihrer Predictive Analytics-Lösungen sollte der einzige Punkt sein, der heute geklärt werden muss. Es gibt Vor- und Nachteile für jedes Unternehmen, die Manager in Betracht ziehen sollten, bevor sie voreilige Schlüsse ziehen. Der Aufbau eines eigenen Predictive Analytics Tools ist ein langfristiges Projekt, während der Kauf eines solchen Verkaufswerkzeuges eine schnellere Time-to-Value bietet, aber auch Nachteile haben kann.

2. Unterstützung Ihres Vertriebsteams bei der Priorisierung von Kunden und Accounts

Mit der Festlegung von KPIs wird ein Vertriebsteam in eine bestimmte Richtung gelenkt. Im Idealfall sollten Key Account Manager auf Kunden zielen, die eher bereit zum Kaufen sind oder eine hohe Abwanderungswahrscheinlichkeit haben. Ihre knappen und teuren Vertriebsressourcen auf die Kunden anzusetzen, bei denen sie dringender benötigt werden, hilft Ihnen, die Kosten zu senken und den Customer Lifetime Value zu steigern.

Predictive Analytics kann Ihnen dabei auf verschiedene Weise helfen:

– Es ermöglicht es Ihnen, Prioritäten auf der Grundlage dieses Handlungs- und Kaufpotenzials festzulegen.

– Es kann Cross-Selling-Potenziale identifizieren, vom Anlass zum Produkt.

– Es kann pro Produkt und Kunde den Kaufpreis berechnen, der am wahrscheinlichsten akzeptiert wird.

– Es kann Kunden mit hohem Abwanderungsrisiko identifizieren.

– Es kann Ihnen helfen, unterschiedliche Leads zu segmentieren und personalisierte Marketingbotschaften zu verfassen.

Natürlich benötigen Sie genügend Daten, um solche Entscheidungen in angemessener Qualität treffen zu können.

Je mehr Daten Sie haben, desto ausgefeilter können Ihre Kunden-Priorisierung und Ihr Qualifying im Laufe der Zeit werden. Mit besseren Vertriebsdaten und bewährten Data-Mining-Methoden für den B2B-Vertrieb gewinnt Ihr Team einen deutlichen Wettbewerbsvorteil und wird effektiver.

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3. Entwicklung und Verbesserung effektiver Marketingstrategien

Die Erkenntnisse aus Predictive Sales Analytics sind nicht nur kurzfristig nützlich. Durch präzise Vorhersagen und Erkenntnissen aus den Predictive-Analytics-Modellen, können Sie sie auch langfristiger und strategischer nutzen.

Beispielsweise liefern Ihnen die Definition, das Verständnis und die Messung der Kundenabwanderung mit Predictive-Analytics, nicht nur eine Liste der Kunden, die von Abwanderung bedroht sind. Sie erhalten auch eine Liste der Attribute, die verlorene Kunden gemeinsam haben, und eine nutzbare Annäherung an die Grundursachen für die Fluktuation.

Predictive Analytics bedeutet, dass Sie weniger für spekulative Marketingstrategien und mehr für die Dinge, die funktionieren, aufwenden. Das spart Ihnen nicht nur Zeit, sondern auch Geld.

4. Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistungen

Bei Predictive Analytics geht es nicht nur darum, mit dem Backend des Kauf- und Verkaufsprozesses oder dem Marketing selbst zu arbeiten. Es kann auch eingesetzt werden, um weitere neue Produkte und Dienstleistungen zu erkunden, die Sie vielleicht anbieten möchten, wenn Ihr Unternehmen wächst.

Wenn Sie das Verhalten Ihrer Kunden vorhersehen können, ist es sinnvoll, diese Informationen zu verwenden, um herauszufinden, welche neuen Produkte einen größeren Einfluss haben werden.

Entscheidend ist, ob ein neues Produkt oder eine neue Dienstleistung bei Ihren B2B-Kunden erfolgreich sein wird. Die Antwort zu kennen oder zumindest das Potenzial zu verstehen, bedeutet, dass Sie das Risiko für Fehlstarts minimieren und sich auf die Markteinführungen oder Produktlinien konzentrieren, die eine größere Erfolgschance haben.

5. Der richtige Zeitpunkt, der richtige Kunde, die richtige Botschaft

Wie oft hören wir im Vertrieb, dass das Timing wichtig ist? Sie müssen Ihren Kunden genau zum richtigen Zeitpunkt erwischen, genau dann, wenn er daran denkt, Ihr Produkt zu kaufen und es dann mit dem richtigen Inhalt verkaufen.

Die Anpassung von Inhalten ist eine der einfachsten Möglichkeiten, wie Unternehmen prädiktive Analysen auf reine Marketingaufgaben anwenden können. Diese Art der Anwendung wird später im Verkaufszyklus auch Ihren Key Account Managern helfen. Auf Unternehmensseite müssen zuerst einige Voraussetzungen erfüllt sein.

Ihr Datensatz muss zunächst Ihre hochwertigen Kunden identifizieren können, d. h. die kaufbereiten Kunden. Predictive Analytics ist sehr gut darin, Ihnen dabei zu helfen. Sie müssen in der Lage sein, Ihre Zielgruppe zu segmentieren und sie mit personalisierten Botschaften anzusprechen, die Resonanz haben.

So kann beispielsweise der Einsatz von Churn-Prediction-Software helfen, Kunden zu identifizieren, die wahrscheinlich wechseln werden. Das gibt Ihnen die Möglichkeit, Maßnahmen zu ergreifen, um sie zu halten, vielleicht durch eine Änderung Ihrer Botschaft oder durch die Verwendung völlig anderer Marketingansätze.

Fünf konkrete Predictive-Analytics-Anwendungsbeispiele aus der Praxis, die Ihren Vertrieb erfolgreich machen werden – Fazit:

Lange Zeit war Predictive Analytics die Domäne von Großunternehmen, wie Amazon und eBay. Die wachsende Rolle von Big Data, der Datenerfassung selbst und kostengünstiger Predictive Analytics Software bedeutet, dass heutzutage auch mittelständische Unternehmen auf modernste Technologien zugreifen können, die ihnen helfen, das Kundenverhalten vorherzusagen und darauf zu reagieren.

Mit den richtigen Analysen kann Ihr Unternehmen die richtigen Kunden zum richtigen Zeitpunkt ansprechen und die Vertriebs- und Marketingbotschaften so zuschneiden, dass sie die größte Wirkung haben.

Machen Sie es richtig, und Predictive Analytics sollte bedeuten, dass Sie weniger Zeit mit Spekulationen und mehr Zeit damit verbringen, bessere Leads zu konvertieren und den Wert Ihrer Kundenbeziehung zu steigern.

Planen Sie, Predictive Analytics in diesem Jahr auf andere Weise einzusetzen? Schreiben Sie uns eine Nachricht oder einen Kommentar unten. Wir freuen uns, mit Ihnen darüber zu sprechen.

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