Predictive Sales Analytics mit Excel? Es würde gehen!
Anwendungsbeispiele von Predictive (Sales) Analytics Methoden für die Vertriebsplanung mit einer Excel Vorlage.
Eine der wichtigsten Aufgaben eines Vertriebsleiters ist es rechtzeitig zu erkennen, hinter welchen Verkaufschancen gute Möglichkeiten stehen. Diese Aufgabe zu erfüllen, ist das A und O einer erfolgreichen Vertriebsplanung.
Key Account Manager im B2B-Bereich bedienen in der Regel Hunderte von Kunden und überwachen Dutzende von neuen und bestehenden Verkaufsmöglichkeiten (oder Opportunities). Sie haben nur begrenzte Zeit und sind eine der teuersten Ressourcen in einem Unternehmen.
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Vier Situationen, in denen Sie kein Maschinelles Lernen nutzen sollten.
Maschinelles Lernen (ML) ist eine großartige Technologie. Doch muss sie wirklich immer zum Einsatz kommen? In diesem Beitrag geht es um vier Situationen, bei denen Sie kein maschinelles Lernen verwenden sollten.
Es gibt (zu Recht) einen großen Hype um künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (ML). Wie gesagt, daraus entstehen großartige Technologien und Anwendungsfälle. Auch in unseren Blogartikeln finden Sie viele Beispiele, die maschinelles Lernen nutzen. Doch in welchen Situationen ist kein maschinelles Lernen nötig?
Denken Sie dran, es gibt immer Ausnahmen für die kommenden Beispiele. Allerdings wird Ihr KI-Projekt vermutlich fünfmal schwieriger, wenn diese Beispiele zutreffen.
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Customer Lifetime Value vorhersagen: Warum Sie keine externen Daten verwenden sollten
Es gibt zwei Arten von historischen Daten für Analysen und Verkaufsprognosen: interne und externe Daten. Wie finden Sie heraus, welche Sie wählen sollen?
Die Erstellung einer Prognose erfordert immer eine Planung unter unsicheren Bedingungen. Erfolgreiche Vertriebsleiter planen und führen eine genaue Umsatzprognose mit Hilfe von Daten durch. Ein aggregierter, präziser Vertriebsplan sollte die Prognose der individuellen Kundenlebensdauer (EN: Customer Lifetime Value (CLV)) berücksichtigen.
Es gibt verschiedene Datenquellen, die Führungskräfte zur Umsatzprognose verwenden können. Einige schwören eher auf interne, andere auf externe Faktoren.
Reale Anwendungen des Maschinellen Lernens
Erfahren Sie hier von vier realen Anwendungen des maschinellen Lernens.
Wenn Sie in ein neues Land reisen, mussten Sie da schon einmal ein Wort schnell übersetzen? Oder wie sieht es mit automatischen Antworten auf E-Mails, bspw. Gmail-Funktionen passend zum Kontext, aus? Haben Sie schon gemerkt, dass es da Empfehlungen für mögliche Antworten gibt?
Bei den oben genannten Beispielen kommt maschinelles Lernen zum Einsatz. Von computergesteuerten Übersetzern über E-Mail-Empfehlungen und Filmvorschlägen auf Netflix bis hin zu autonomen Autos. All dies ist durch maschinelles Lernen möglich. Aber was ist maschinelles Lernen?
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Predictive Sales Analytics für eine dynamische Vertriebsplanung: Antworten auf 5 Fragen des Vertriebs
Warum sollten wir Predictive Sales Analytics für eine dynamische Vertriebsplanung einsetzen? Dieser Beitrag richtet sich an alle, die mit dem Gedanken spielen, KI zur effizienteren Vertriebsplanung und Vertriebssteuerung einzusetzen.
Jeden Samstagvormittag besucht Herr Meier den Zeitschriftenladen um die Ecke, um sich dort die Wochenendausgabe seiner geliebten Zeitung zu kaufen. Das geht nun schon ein halbes Jahr so. Die Verkäuferin kennt Herrn Meier mittlerweile, und weil er jeden Samstag vorbeischaut, spricht sie ihn schon beim Betreten ihres Geschäfts mit der immer gleichen Frage an: „Guten Tag, Herr Meier! Die Wochenendausgabe, wie immer?“
Für Herrn Meier ist der Kauf seiner Zeitung am Wochenende zum Ritual geworden. Es ist ein Muster, dass sich jede Woche wiederholt. Die Verkäuferin hat dieses Muster erkannt und spricht Herrn Meier, quasi automatisch, darauf an.
