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.
B2B Vertriebskennzahlen für erfolgreiches Controlling in digitalen Zeiten – Fünf unumgänglich Tipps mit Beispielen
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.
Die Digitalisierung im Vertrieb nimmt rasant zu, Kunden verändern ihr Kaufverhalten und neue innovative Technologien entstehen. Vertriebsmanager waren vor einigen Jahren noch Super-Vertriebsmitarbeiter, heute sind sie eine Mischung aus einem Data-Analysten und einem Vertriebs-Coach. Diese werden in einer digitalen Ära gebraucht. Vertriebscontrolling ist von diesem Wandel auch betroffen.
Warum Datenqualität der Schlüssel für erfolgreiche Predictive Analytics Methoden und KI ist
Künstliche Intelligenz (KI) entwickelt sich im B2B-Vertrieb stetig weiter. KI verändert die Art und Weise, wie Kunden kaufen und somit wie Verkäufer arbeiten sollten.
Die Erfassung von Daten, ihre Qualität und die Quellsysteme, alle spielen eine zentrale Rolle bei der Implementierung von KI im Vertrieb. Schlechte Datenqualität mag schwer zu messen sein, aber sie hat eine zentrale Bedeutung bei der Anwendung und Ausführung von Systemen der künstlichen Intelligenz und Predictive Analytics Methoden.
Predictive Analytics: 5 konkrete Anwendungsbeispiele aus der Praxis
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, wie z.B. im B2B-Großhandel, weitaus zugänglicher. Für viele ist es ein leistungsstarkes Werkzeug, um die Vertriebsplanung und -steuerung zu unterstützen.
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.
Wie Big Data die Aufgaben eines B2B-Vertriebsleiters radikal verändert
Wie Big Data im B2B-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.
Die Sache mit der KI im Vertrieb
Sich anpassen oder untergehen – heutzutage hat der B2B-Vertrieb nur diese Alternativen. Auch Key Account Manager können ein Lied davon singen, denn sie haben im Vergleich zu vor zehn Jahren sehr veränderte Aufgaben und Jobs.
E-Commerce ist bei weitem nicht nur ein neuer Vertriebskanal. Die Rolle des Verkäufers als Auftragsempfänger wird im nächsten Jahrzehnt endgültig verschwinden. Diese Verschiebung der Aufgaben wird einen starken Einfluss darauf haben, wie Vertriebspersonal ausgewählt wird und wie es sich verhält. Und auch künstliche Intelligenz beeinflusst die Rolle des B2B-Vertriebs.
Künstliche Intelligenz im Vertrieb: B2B Algorithmic Management
Modernes datengesteuertes Management im B2B-Vertrieb: Big Data meets Artificial Intelligence.
Obwohl das algorithmic Management einen neuen, ausgefallenen Namen hat, ist das Prinzip dahinter nicht unbedingt neu. Denn der Gedanke, Prozesse durch die Verwendung von Daten zu steuern ist alt.
Man erinnere sich nur daran, dass die "Principles of Scientific Management" 1911 von Frederick Taylor veröffentlicht und zum Vorreiter des datengesteuerten Managements wurden.
Algorithmic Management ist Taylorismus in Zeiten von Big Data und künstlicher Intelligenz.
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KI im Vertrieb - Die 5 wichtigsten Tipps für B2B VertriebsleiterInnen
Künstliche Intelligenz im Vertrieb - Unsere 5 top Tipps für B2B
Vertriebsprozesse, -mitarbeiter und -management sollten sich für die Welt der künstlichen Intelligenz öffnen. Künstliche Intelligenz (KI) übernimmt zeitintensive administrative Aufgaben und wiederholte Routinen. Verwaltung gelingt schneller, zuverlässiger und zu niedrigeren Kosten. Vertriebsmanagement erhält dank KI eine neue Definition.
Im B2B-Vertrieb bezieht sich künstliche Intelligenz auf Enterprise-Resource-Planning (ERP) und Customer-Relationship-Management (CRM) Systeme, die mit maschinellem Lernen und automatisierten Data Mining Features ausgestattet werden.
Motivation im Vertrieb: einfach nicht genug!
"Je motivierter die Vertriebler, desto mehr Umsatz macht er". Nein, wir sagen: Motivation reicht nicht!
Kennen Sie das? Zur Verbesserung der Vertriebsleistung gehen Ihre Key Account Manager und Vertriebler zu Coachings und Verkaufsschulungen. Eine Änderungen in der Arbeitsweise ist das Ziel, um effizienter zu werden. Experten im Bereich B2B Sales & Marketing wissen, dass dafür eine Verhaltensänderung nötig ist.
Motivation wird dabei oft als das A und O für eine bessere Performance im B2B-Vertrieb gepriesen. Ist das so?