Predictive Sales Analytics ist das neueste „Must-Have“ des B2B-Vertriebsmanagers
Was ist B2B Predictive Sales Analytics und warum ist es ein geheimer Wettbewerbsvorteil?
Vertriebsproduktivität im Business-to-Business (B2B) bezeichnet die Leistungsfähigkeit von Vertriebsstrukturen und -prozessen, unter Berücksichtigung aller direkten Kosten und Leistungen.
Sales Analytics und insbesondere Predictive Sales Analytics steigern die B2B-Vertriebsproduktivität erheblich.
Fünf interessante Fakten & Statistiken über den B2B-Großhandel
Der B2B-Vertrieb ändert sich, weil sich die Käufer ändern - hauptsächlich in der Art, wie sie einkaufen. Von der Veränderung des Kundenverhaltens und des Wettbewerbsumfelds sind insbesondere Unternehmen im B2B-Vertrieb betroffen. Die Veränderung des Kundenverhaltens ist der primäre Treiber für die Digitalisierung des Vertriebs.
Implementierung und Nutzung von Dynamic Pricing im B2B
KI im Großhandel und industriellen Vertrieb: Der Wind des Wandels im B2B-Vertrieb.
In der Welt des B2B-Vertriebs, in der Fachgroßhändler in Deutschland 5.000 bis 10.000 Kunden betreuen und mit einem Bestand von 20.000 bis 100.000 Artikeln jonglieren, weht der Wind des Wandels stärker denn je.
Der E-Commerce-Moloch hat einen digitalen Sturm entfesselt und zwingt Vertriebsleiter und Führungskräfte zur Anpassung und Innovation. Angetrieben von KI und Predictive Sales Software für den Vertrieb ist die dynamische Preisgestaltung eines der wirksamsten Instrumente in diesem Kampf um Relevanz und Rentabilität.
Die Kausalitätsfalle der Black Box „Machine Learning“
Alle sagen: „Nutzen Sie maschinelles Lernen, um mehr zu verkaufen.“. Aber wie kann man mehr verkaufen, wenn man die Ergebnisse der Predictive-Analytics-Software nicht nachvollziehen kann?
Erfolgreiche B2B-Manager setzen KI-basierte Predictive-Analytics-Software ein, um ihre Verkäufe zu beschleunigen. Sie möchten jedoch oft selbst herausfinden, was die Merkmale ihrer wichtigsten und profitabelsten Kunden oder Leads sind.
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Großhandel im Wandel: Umsatzrentabilität durch KI-Maßnahmen maximieren
Wie Sie mit KI und einer Predictive Sales Software schneller mehr Produkte verkaufen und Ihre Preise schneller anpassen können als Ihre Wettbewerber.
Herzlichen Glückwunsch! Als Vertriebsleiter oder Geschäftsführer eines Fachgroßhandels in Deutschland haben Sie es bis hierher geschafft - ein vergangenes Jahr mit intensivem Wettbewerb, steigenden Kundenanforderungen und einem Markt, der sich schneller dreht als je zuvor.
Im letzten Jahr sind Sie nicht nur älter, sondern auch klüger geworden, was die Herausforderungen und Chancen im Großhandel angeht.
Vielleicht gehören Sie zu den wenigen, die in 2023 mehr verkauft haben? Aber zu welchem Preis? Und welche Fixkosten haben Sie für das Wachstum der letzten Jahre zu tragen?
Intelligente Preisgestaltung: der Schlüssel zum Erfolg im B2B-Großhandel
Die Digitalisierung ist Fluch und Segen, Chance und Bedrohung. Knapp 900 deutsche Großhandelsunternehmen haben an einer aktuellen Studie von Roland Berger und dem Bundesverband Großhandel, Außenhandel, Dienstleistungen (BGA) teilgenommen.
Fast alle von ihnen, 94 Prozent, sind der Meinung, dass die Digitalisierung den Wandel in ihrer Branche vorantreibt. Zwei Drittel sind sich der Herausforderungen bewusst, die damit verbunden sind.
Vor allem bei der Preisgestaltung sehen sich die befragten Unternehmen durch digitale Plattformen bedroht (62 %).
Umsatzrentabilität im B2B-Großhandel - Wie lässt sie sich steigern?
Einige der größten deutschen B2B-Großhändler haben ihre Umsatzrentabilität (ROS) nach Corona verdoppelt, während andere zu kämpfen haben. So zum Beispiel die Würth-Gruppe, einer der größten Anbieter. Ihr Elektrogroßhandel war im Jahr 2022 besonders erfolgreich und verzeichnete ein Wachstum von 25,0 Prozent.
Ist es schwer, die Umsatzrentabilität zu steigern? Wenn Würth es konnte, warum nicht auch Sie? Im B2B-Großhandel müssen Vertriebsleiter und Führungskräfte ihre Umsatzrentabilität (ROS) steigern, um wettbewerbsfähig und profitabel zu bleiben.
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B2B Großhandel in Deutschland: Zahlungsunfähigkeiten und Insolvenzen.
In den zehn Jahren bis 2020 hat der deutsche Großhandel einen Rückgang von rund 34.000 Betrieben zu verzeichnen, wie das Statistische Bundesamt mitteilt. Damit ist die Gesamtzahl der Unternehmen im Großhandel (ohne den Handel mit Kraftfahrzeugen) in Deutschland in den letzten Jahren kontinuierlich gesunken, zuletzt auf rund 135.000 im Jahr 2020. Bedeutet das den Abschied vom Großhandel?
Verschärft wird dieser deprimierende Trend durch die jüngste Zunahme von Insolvenzen im industriellen Groß- und Einzelhandel, bei denen mehrere prominente Namen Insolvenz angemeldet haben. Eines der markantesten Beispiele für dieses Phänomen ist der Zusammenbruch des Praktiker-Dachunternehmens im Jahr 2013. Ein weiteres aktuelles Beispiel ist die Ludwig Leuchten GmbH.
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So definieren Sie realistische Vertriebs- und Umsatzziele mit Predictive Analytics
Was Sie brauchen, um realistische Vertriebs- und Umsatzziele zu definieren.
Im November 2000 hat der Vorstand der Firma „General Electric (GE)“ Jeffery Immelt ausgewählt, um den legendären Jack Welch als CEO zu ersetzen. Als Immelt die Zügel in die Hand nahm, setzte er ein ehrgeiziges Umsatzziel: "Wir glauben, dass GE zwei- bis dreimal schneller wachsen kann als das weltweite Bruttoinlandsprodukt, was einem nachhaltigen Umsatzwachstum von etwa 8 Prozent entspricht".
Als Zusatzinformation ist festzuhalten, dass das Industriesegment von GE historisch gesehen um 4 Prozent gewachsen ist.
Wie kann KI gegen den Fachkräftemangel im B2B-Großhandel und in der Produktion helfen?
Die Bedeutung der Predictive Sales Software zur Bewältigung des Fachkräftemangels im Fachgroßhandel Deutschlands.
Der Fachkräftemangel hat in Deutschland ein alarmierendes Ausmaß erreicht und betrifft insbesondere den Fachgroßhandel. Vertriebsleiter und Geschäftsführer von Fachgroßhändlern in Deutschland stehen unter großem Druck, da sie mit einem akuten Fachkräftemangel konfrontiert sind.
In diesem Fachartikel wird erläutert, wie wichtig der Einsatz einer Predictive Sales Software ist, um die Produkte mit der höchsten Kaufwahrscheinlichkeit pro Kunde zu identifizieren, den optimalen Endpreis für jeden Kunden zu finden und Kundenbindung zu erreichen, bevor Kunden verloren gehen.
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