Corona-Pandemie: Welche Zukunft steht dem Vertrieb bevor?
Die Corona-Krise ist ein Beschleuniger für die Nutzung digitaler Technologien im B2B-Vertrieb.
Durch die Corona-Krise sind die gängigen Vertriebsaktivitäten nahezu zum Stillstand gekommen. Persönliche Kontakte zu Kunden sind wenn, dann nur virtuell möglich. Eine Chance für den Vertrieb der Zukunft, noch stärker als bisher die digitale Karte zu spielen und bereichsübergreifend zu denken und zu handeln.
Welche Auswirkungen hat die Corona-Pandemie auf Kundenprojekte des IT-Systemhaus-Geschäfts in Deutschland? Dieser Frage ist das Vertriebsberatungsunternehmen Compris GmbH nachgegangen und hat dafür eigenen Angaben zufolge mit 228 Personen aus den Top 1.000 IT-Unternehmen im DACH-Raum gesprochen.
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E-Commerce Analytics Software - Predictive Analytics auch im B2B wichtig
E-Commerce Analytics Software: warum Predictive Analytics für B2B-E-Commerce entscheidend ist
E-Commerce Analytics Software:
Der Vertrieb von Produkten und Leistungen über B2B-Plattformen ist stark im Kommen. Doch gerade wegen der dort herrschenden großen Konkurrenz vergleichbarer Angebote sollten Firmen ihre Kundendaten automatisiert analysieren, um eine personalisierte Customer Experience zu ermöglichen und Abwanderungsrisiken zu erkennen.
Für private Konsumenten sind Online-Bestellungen mittlerweile gang und gäbe. Im B2C-Bereich dominieren E-Commerce-Plattformen wie beispielsweise Amazon, Zalando oder booking.com, die 365 Tage im Jahr, 7 Tage in der Woche und 24 Stunden rund um die Uhr „geöffnet“ haben. Der B2C-Onlinehandel ist bereits Selbstverständlichkeit.
Großhandel: Potenziale für Cross-Selling mit Predictive Analytics erkennen
So erkennen Großhändler Cross-Selling Potenziale mit Predictive Analytics.
Viele Hersteller verkaufen ihre Produkte mittlerweile über Web-Marktplätze direkt an die Endverbraucher. Zum Leidwesen des Großhandels, der dadurch verstärkt unter Druck gerät.
Das Errechnen von Potenzialen fürs Cross-Selling mittels moderner Data Mining kann eine geeignete Strategie sein, um im Wettbewerb Schritt zu halten.
Knapp 90 % der Deutschen kaufen mindestens einmal pro Jahr online ein, zeigt ein Blick in die Analysen des Statistischen Bundesamtes.
Der klassische Außendienst in Zeiten von Predictive Analytics
B2B-Außendienst richtig organisieren mit Predictive Analytics
Zukünftig wird es darum gehen, Kundendaten richtig zu lesen und daraus die richtigen Schlüsse für die Kundenstrategie zu ziehen. Für den auf Abschlüsse getrimmten Vertrieb klassischer Prägung bedeutet das ein Paradigmenwechsel.
Stirbt der klassische Außendienst, so wie ihn Unternehmen und Kunden kennen – langsam, aber sicher - aus? Die digitale Transformation als derzeit wichtigster Treiber für Veränderungen legt das nahe, und sie hat große Auswirkungen für das B2B-Geschäft und auch auf interne Prozesse.
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Einfach erklärt: Warum interne Daten besser für Predictive Analytics sind
Viele Unternehmen sitzen auf einem Schatz: Die eigenen Verkaufsdaten. Für die Anwendung von Predictive Analytics ist das ein enormer Vorteil.
Prognosen sollen unternehmerische Entscheidungen absichern. Sie werden auch genutzt, um zukünftige Entwicklungen besser vorherzusagen als der Wettbewerb. Doch verlässliche Prognosen sind selten. Für Unternehmen besser geeignet ist die Nutzung eigener Daten im Haus – mit Predictive Analytics.
„Es gibt drei Arten von Lügen: Lügen, verdammte Lügen, und Statistiken.“ Dieses Zitat von Benjamin Disraeli, einem britischen Staatsmann und Romanautor im 19. Jahrhundert, passt sehr gut auf die Situation in Unternehmen.
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