Author: Lucas Pedretti

All About ERP Data Mining for Sales

Predictive Analytics ERP: Alles zu Data-Mining für Ihren Vertrieb

Data-Mining ERP – Was wir nach der Analyse von 100 Millionen ERP-Verkaufstransaktionen erkannt haben.

Data-Mining ist die Anwendung einer Vielzahl von verschiedenen statistischen Methoden auf Daten im ERP-System. Heutzutage nutzen Unternehmen Data-Mining, um Ergebnisse vorherzusagen, Verkaufstrends zu erkennen, eine Abwanderung von Kunden zu verhindern und die Preispolitik dynamisch anzupassen.

Die Mustererkennung aus Enterprise Resource Planning (ERP) Daten ist im Business-to-Business Bereich von entscheidender Bedeutung, da bereits kleine Verbesserungen der Vertriebseffizienz erhebliche Auswirkungen auf die Ergebnisse haben können. Das Data-Mining der Vertriebsdaten im ERP-System hilft den Kunden dabei, eine beträchtliche Wertschöpfung zu erreichen, Quick-Wins zu entdecken und ihre Verkaufsaktivitäten zu priorisieren. Die Automatisierung dieses Prozesses ist heute mithilfe von künstlicher Intelligenz (KI) möglich.

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How to set more realistic targets using predictive analytics

So setzen Sie realistische Vertriebsziele mit Predictive Analytics

Was Sie brauchen, um realistische Vertriebsziele zu setzen.

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.

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Predictive Analytics: 5 konkrete Anwendungsbeispiele aus der Praxis

 
Diese fünf Predictive Analytics Anwendungsbeispiele aus der Praxis können ihren Vertrieb in Zukunft erfolgreich machen.

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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Ein Geheimnis: 3 triftige Gründe, warum Ihr Unternehmen Predictive Analytics im Vertrieb implementieren sollte

Predictive Analytics: Drei überzeugende Gründe, warum Ihre Vertriebsabteilung es implementieren soll.

Predictive Analytics umfasst eine Vielzahl von statistischen Algorithmen aus maschinellem Lernen, prädiktive Modellierungen und Data Mining.

Es analysiert Vergangenheitsfakten und historische Daten, um Vorhersagen zu treffen und die Wahrscheinlichkeit zukünftiger Ergebnisse zu berechnen. Predictive Analytics existiert schon seit Jahren. Aufgrund einer unzureichenden Datenanalyse Infrastruktur, war es bisher aber unpraktisch im B2B-Vertrieb zu implementieren.

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Wie Big Data die Aufgaben eines B2B-Vertriebsleiters radikal verändert

Wie Big Data im Vertrieb die Aufgaben eines Vertriebsleiters neu definiert und was Manager darüber wissen sollten.

Das Kaufverhalten der Kunden im B2B-Bereich verändert sich grundlegend. Dieser Trend hat im letzten Jahrzehnt zu dramatischen Veränderungen im Vertriebsberuf geführt.

Johann W. von Goethe schrieb: „Das Leben gehört dem Lebendigen und wer lebt, muss auf Wechsel gefasst sein.“ Das Vertriebsmanagement im B2B erlebt heute eine abrupte und schnelle digitale Transformation.

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