Author: Qymatix

Machine Learning: Vier Anwendungen, die Ihre B2B-Vertriebsteams bereits heute nutzen.

Das Thema Machine Learning ist in aller Munde. Welche Anwendungen nutzt Ihr Vertriebsteam bereits?

Zweifellos werden in den kommenden Jahren die Fortschritte in den Bereichen Machine Learning, Künstliche Intelligenz und Digitalisierung viele der zeitaufwändigen Aufgaben im B2B-Vertrieb ersetzen. Wahrscheinlich nutzt Ihr Vertriebsteam bereits maschinelles Lernen.

Künstliche Intelligenz (KI) im Vertrieb bedeutet nicht, dass sich Terminator um eine Stelle im Vertrieb bewirbt. Nein, es bedeutet vor allem maschinelles Lernen. Machine Learning (ML) ist ein Teil dessen, was die Forscher “weak” oder “schwache” künstliche Intelligenz nennen. Weder “schwach” noch “weak” klingt nach einem Kampfroboter. Weak KI verwendet eine Software, um spezifische Probleme schneller zu lösen als Menschen.

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So lässt sich Kundenabwanderung verhindern – Ein Beispiel aus der Praxis

Reduzierung der Kundenabwanderung durch den Einsatz einer Churn Prediction-Software in Ihrem Vertriebsreporting

Ob Ihre B2B-Organisation ein finanziell erfolgreiches Jahr hat oder ein miserables, kann davon abhängen, ob Sie eine sich langsam ankündigende Kundenabwanderung rechtzeitig erkennen oder nicht.

Jeder erfahrene Vertriebsleiter weiß, dass einige Kunden irgendwann abwandern werden. Studien über Kundenbindung sprechen von einer jährlichen Kundenabwanderung von 5 bis 25 %, je nach Branche. Kundenabwanderung bedeutet Umsatzverlust.

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Why CRM Projects Fail

Warum CRM-Projekte scheitern

Warum CRM-Projekte im B2B-Bereich scheitern und wie man sie erfolgreicher macht

Viele Studien haben im Laufe der Jahre gezeigt, dass ein hoher Prozentsatz der Implementationen von Customer Relationships Management (CRM) Systemen scheitert. Bereits im Jahr 2001 schätzte Gartner diesen Anteil auf etwa 50 %.

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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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