Blicken wir der Wahrheit ins Auge: In ein paar Jahren werden wir den Kampf gegen Terminator verlieren. Ein Vertriebsleiter erkennt auch ohne die Hilfe eines Informatikers, dass die nahe Zukunft gewaltige Veränderungen in seinem Beruf bringen wird – ausgelöst durch Künstliche Intelligenz.

Bald werden Maschinen den Job eines Vertriebsleiters übernehmen. Es wird automatisierte Verkaufsmaschinen geben, die dank künstlicher Intelligenz bessere Entscheidungen treffen werden, als der Mensch. Je mehr Daten diese Maschinen erhalten, umso besser werden sie sein. Seien Sie also vorbereitet.

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Das Managen eines Vertriebsteams im B2B ist eine herausfordernde Aufgabe. Vertriebsleiter haben heutzutage eine endlose Liste von Tasks und Verantwortlichkeiten. Dies macht Vertriebsleitung spannend und gleichzeitig stressig.

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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.

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Sales Analytics verändert die Arbeit von B2B-Vertriebsteams. Enterprise Resource Planning (ERP) sowie Customer Relationship Management (CRM) -Systeme bieten Vor- und Nachteile für Sales Analytics. Einige Firmen verwenden bereits maschinelles Lernen für Predictive Sales Analytics aus ERP-Daten. Viele Firmen implementieren Analytics zunächst in ihrem CRM-System.

 
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In diesem Gastartikel gibt Dr. Niladri Syam Tipps für erfolgreichen B2B Prognosemodelle.

Es ist unbestritten, dass Unternehmen im B2B-Bereich nur begrenzt Ressourcen für Vertrieb und Marketing übrig haben. Deren größte finanziellen Aufwendungen fallen für die Mitarbeiter des Vertriebs an, weshalb Organisationen auch ständig nach Methoden Ausschau halten, die die Produktivität des Vertriebspersonals erhöhen können.

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