Dank Predictive Analytics ist Big-Data eine „Big Chance“ für B2B-Vertriebsleiter. Diese riesen Chance erfordert jedoch ein genaues Verständnis jeder Verkaufssituation, inklusive dem Verständnis über mögliche/die zur Verfügung stehenden Big-Data Mining Modellen, die zur Verfügung stehen.

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Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz (KI) sind der Schlüssel zu einer deutlichen Effizienzverbesserung im Vertriebscontrolling. Eine Software ist intelligent, wenn sie Probleme autonom und effizient lösen kann.

Der Grad der Intelligenz hängt vom Grad der Autonomie, dem Grad der Komplexität des Problems und der Effizienz des Problemlösungsprozesses ab. Forscher reden von “starker” und “schwacher” künstlichen Intelligenz – General vs Weak Artificial Intelligence auf Englisch.

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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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