Author: Qymatix

B2B-Sales-Controlling

Predictive Analytics – Einsatz im Vertriebscontrolling

 
Wie sich die von Ihnen eingesetzten Predictive-Analytics-Methoden auf Ihr Vertriebscontrolling auswirken.

Vertriebscontrolling im B2B-Bereich entwickelt sich zunehmend zu einem Hightech-Spiel. Da die Verkaufszyklen im Business-to-Business immer länger und der Vertrieb immer teurer werden, muss das Controlling weiter in die Zukunft schauen.

Machine Learning, ein bekanntes Beispiel für schwache künstliche Intelligenz, stellt dennoch eine hervorragende Möglichkeit zur Verbesserung des B2B-Vertriebscontrollings und der Business Intelligence dar. Es bereichert die Welt der Kundenanalyse um einen wesentlichen Wettbewerbsvorteil.

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Predictive Analytics: Fünf konkrete Anwendungsbeispiele aus der Praxis, die Ihren Vertrieb 2019 erfolgreich machen werden

 
Fünf konkrete Predictive-Analytics-Anwendungsbeispiele aus der Vertrieb 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 weitaus zugänglicher. Für viele ist es ein leistungsstarkes Werkzeug, um die Vertriebsplanung und -steuerung zu unterstützen.

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Vertriebsmanagement in Zeiten der künstlichen Intelligenz – Die 5 wichtigsten Tipps für den B2B-Vertrieb

Vertriebsprozesse, -mitarbeiter und -management müssen sich öffnen für die Welt der künstlichen Intelligenz. Künstliche Intelligenz (KI) übernimmt zeitintensive administrative Aufgaben und wiederholte Routinen. Verwaltung gelingt schneller, zuverlässiger und zu niedrigeren Kosten. Vertriebsmanagement erhält dank KI eine neue Definition.

Im B2B-Vertrieb bezieht sich künstliche Intelligenz auf Enterprise-Resource-Planning (ERP) und Customer-Relationship-Management (CRM) Systeme, die mit maschinellem Lernen und automatisierten Data Mining Features ausgestattet werden.

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Definition und Verringerung der Kundenabwanderung in auf Abonnement- bzw. Subskriptionsmodellen basierenden Unternehmen

 
Churn Prediction Model für intelligentes Customer-Relationship-Management in auf Abonnement- bzw. Subskriptionsmodellen basierenden Unternehmen.

B2B-Unternehmen können im Durchschnitt mit einer jährlichen Kundenabwanderungsrate von 11 % rechnen, wie eine aktuelle Studie ergab.

Diese Verlustquote schwankt zwischen Ländern und Branchen. Die Kundenabwanderung kann im Bereich Bürobedarf durchschnittlich 24 %, in der Versicherungswirtschaft 16 % und im Bankensektor 13 % betragen.

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All About ERP Data Mining for Sales

Alles zu ERP Data-Mining für Ihren Vertrieb

 
Data-Mining ERP – Was wir nach Analyse von 100 Millionen Verkaufstransaktionen erkannt haben.

Data-Mining ist die Anwendung einer Vielzahl von verschiedenen statistischen Methoden auf Daten im ERP-System. Unternehmen nutzen heute Data-Mining, um Ergebnisse vorherzusagen, Verkaufstrends zu erkennen, eine Abwanderung von Kunden zu verhindern und die Preispolitik dynamisch anzupassen.

Die Mustererkennung aus Enterprise Resource Planning (ERP) Daten ist im Business-to-Business Bereich von entscheidender Bedeutung, da bereits kleine Verbesserungen der Vertriebseffizienz erhebliche Auswirkungen auf die Ergebnisse haben können. Das Data-Mining der Vertriebsdaten im ERP-System helfen den Kunden dabei, eine beträchtliche Wertschöpfung zu erreichen, Quick-Wins zu entdecken und ihre Verkaufsaktivitäten zu priorisieren. Die Automatisierung dieses Prozesses ist heute mithilfe von künstlicher Intelligenz (KI) möglich.

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