Churn Analytics

Die erfolgreiche Eroberung von Märkten und die Bindung von Kunden sind daher von zentraler Bedeutung für das Wachstum und die Stabilität eines Großhandelsunternehmens. Obwohl der Markt hart umkämpft ist, gibt es intelligente Strategien, die Unternehmen anwenden können, um Märkte zu erobern und Kunden langfristig zu binden.

In diesem Beitrag wird der Fokus auf mittlerweile unverzichtbar gewordene Schlüsselfaktoren gelegt, die im Großhandel zum Erfolg führen, wie das eines gut geführten Kundenbeziehungsmanagements, seine Bedeutung und was es beinhaltet.

Es werden Fragen beantwortet, warum ein modern geführtes Kundenbeziehungsmanagement nötig ist, welche Systeme und Alternativen besonders der mittelständische Großhandel dafür braucht und warum die Implementierung eines komplett neuen CRM-Systems auch Nachteile für den mittelständischen Großhandel haben kann.

Zudem erfahren Sie, neben den alt-bekannten Preisstrategien, welche Rolle Predictive Analytics besonders für mittelständische Großhandelsunternehmen beim Pricing spielt, warum diese Unternehmen durch den Einsatz von Predictive Analytics auch ihre Abwanderungsrate senken können und wofür man den Einsatz von KI benötigt.

Kundenbeziehungsmanagement – was ist das?

Kundenbeziehungsmanagement ist ein strategischer Ansatz, der darauf abzielt, die Beziehungen zwischen einem fUnternehmen und seinen Kunden zu verbessern. Es beinhaltet die Verwendung von Technologie und Daten, um Kundeninformationen zu sammeln, zu analysieren und zu nutzen, um personalisierte und maßgeschneiderte Erfahrungen anzubieten.

Kundenbeziehungsmanagement – CRM-Systeme

Ein effektives CRM-System (Customer Relationship Management) ermöglicht es Unternehmen, Kunden besser zu verstehen, ihre Bedürfnisse und Vorlieben zu antizipieren und ihnen relevante Produkte oder Dienstleistungen anzubieten. Durch die Nutzung von Kundendaten können Unternehmen auch gezielte Marketingkampagnen entwickeln und Kundenbindung fördern. Ein gut umgesetztes CRM-System kann Unternehmen dabei unterstützen, langfristige und profitable Kundenbeziehungen aufzubauen und ermöglicht eine intensive Kundenbetreuung.

Es ist wichtig zu beachten, dass ein System wie CRM nicht nur eine Softwarelösung ist, sondern eine ganzheitliche Strategie, die alle Aspekte der Kundeninteraktion umfasst. Es erfordert eine enge Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Abteilungen wie Vertrieb, Marketing und Kundenservice, um ein nahtloses Kundenerlebnis zu gewährleisten.

Einerseits kann ein gut implementiertes CRM-System sehr viele Vorteile bieten. Es kann die Effizienz steigern, indem es den Vertriebsprozess automatisiert und die Produktivität der Mitarbeiter erhöht. Es kann auch die Kundenzufriedenheit verbessern, indem es personalisierte Kommunikation ermöglicht und Kundenanfragen schnell und effektiv bearbeitet.

Andererseits sollte man beachten, dass CRM kein Allheilmittel ist und seine Wirksamkeit von einer sorgfältigen Planung und Umsetzung abhängt. Es erfordert auch eine kontinuierliche Überwachung und Anpassung, um sicherzustellen, dass es den sich ändernden Bedürfnissen und Erwartungen der Kunden gerecht wird.

Zudem ist es nicht immer notwendig, ein komplett neues CRM-System zu implementieren, was besonders für mittelständische Großhandelsunternehmen wichtig ist zu wissen. Neue CRM-Projekte brauchen in der Regel wesentlich länger als geplant und kosten immer mehr als dafür vorgesehen wurde. Je länger ein Projekt dauert, desto höher sind seine Risiken. Der Austausch eines CRM in einem mittelständischen Unternehmen kann zwischen einem Monat und einem Jahr dauern, je nach Komplexität. Es gibt etliche enttäuschte Kunden von CRM-Anbietern, weil Ihnen sehr viel versprochen wurde und die Realität ganz anders aussieht. Viele Unternehmen kaufen die Programme, ohne klare und messbare Erwartungen zu haben. Was also ist eine Alternative zu einem komplett neuen CRM-Projekt?

Analyse- und Prognose Software (Predictive Sales Software) für mittelständische Großhandelsunternehmen

Eine Analyse- und Prognose Software wie z. B. Predictive Sales Software nutzt die Daten aus bereits vorhandenen ERP- und CRM Programmen, um daraus wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Eine solche Software unterstützt profitables Wachstum.

Die Predictive Sales Software bietet eine kürzere Time-to-Value-Zeit (Amortisierungszeit). Ihre Implementierung benötigt deutlich kürzere Zyklen als die Implementierung eines völlig neuen CRM. Der Kauf einer Analyse- und Prognose Software bedeutet einen Aufzug zu nehmen. Die Planung und Implementierung einer CRM-Software gleicht eher einem Aufstieg zum Mount Everest, denn ¾ aller Implementierungen von neuen CRM-Systemen scheitern aufgrund des enorm hohen Aufwands. Darum sollte das Management im Detail abwägen, ob es sich für ein ganz neues CRM entscheidet oder besser alternative Software-Tools in Betracht zieht, um Kosten zu senken und den Umsatz zu steigern. Predictive Sales ist eine vorausschauende Software. Sie umfasst Analysen für Cross-Selling, Kundenabwanderung und Preispolitik in traditionellen und digitalen Kanälen. Schauen wir uns zwei wichtige Aspekte davon genauer an.

1. Preismanagement – Dynamic Pricing

Das Preismanagement und die Festlegung von Konditionen sind natürlich ganz entscheidende Elemente für den Erfolg eines Unternehmens. Dabei können verschiedene Strategien helfen, den optimalen Preis für Produkte oder Dienstleistungen zu bestimmen und gleichzeitig Kundenbindung und Rentabilität zu fördern.

Eine "alt bekannte" Strategie ist die marktorientierte Preisstrategie.

Die Marktorientierte Preisstrategie – auch als marktorientierte Preisgestaltung bezeichnet – orientiert sich an den Preisen der auf dem Markt angebotener Produkte. Man beobachtet, was andere Anbieter für ihre Produkte verlangen und legt dann selbst den Preis höher, niedriger oder auf den gleichen Preis wie die Konkurrenz fest. Dies hängt dann von der Qualität des eigenen Produktes ab und wie es mit den Konkurrenzprodukten mithalten kann.

Dynamische Preissetzung (Dynamic Pricing) und der Einsatz von Predictive Analytics

Zusätzlich zu diesen alt-bekannten Strategien gibt es KI-Systeme für Pricing. Die dynamische Preissetzung ist eine Strategie, mit der Unternehmen ihre Verkaufspreise an aktuelle Marktsituationen anpassen.

In der heutigen Zeit, in der es viele Daten gibt, bezieht sich die dynamische Preissetzung darauf, dass die Preise – sobald neue Informationen (in Form von neuen Daten) auftauchen, unmittelbar angepasst werden. Dafür stehen viele Methoden und Technologien zur Verfügung.

Besonders Algorithmen, die auf maschinellem Lernen (ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz) basieren, steigern die Leistung von Preisoptimierungen erheblich. Die fortschrittlichsten Pricing-Lösungen prognostizieren die Auswirkungen von Preisänderungen bereits, bevor diese in Kraft treten.

Erfolgreiche Unternehmen im Großhandel, wie Sonepar, haben ihre Preisfindung adaptiert. Sie verwenden mächtige und teure Business Intelligence Programme, um automatische Preisempfehlungen pro Kunde und Produkt zu generieren. Diese Preisempfehlungen richten sich nach dem individuellen Kundenverhalten bzw. der Kundensituation. Die bisherigen Preissetzungsstrategien werden natürlich nicht über Bord geworfen, sondern die kundenspezifischen Empfehlungen zusätzlich berücksichtigt.

Zum Beispiel wird eine Preiserhöhung der Hersteller nicht direkt 1:1 an jeden Kunden weitergegeben, sondern gezielt bei den Kunden, die am wahrscheinlichsten akzeptieren. Großhändler, die auf KI-gesteuerte Preisgestaltungslösungen umsteigen, erzielen erwiesenermaßen höhere Gewinne und übertreffen ihre Wettbewerber.

Für die Nutzung eines solchen Tools benötigt man also keine wertvollen IT-Fachkräfte, da die Opportunities direkt an den Vertrieb ausgespielt werden. Künstliche Intelligenz für eine dynamische Preissetzung ist inzwischen auch für mittelständische Großhandelsunternehmen durch entsprechende Predictive Sales Software Anbieter bezahlbar.

Doch wie können mittelständische Großhandels- und B2B-Unternehmen hier mithalten?

Ist Dynamic Pricing für mittelständische Großhandelsunternehmenüberhaupt finanzierbar? Ja, es gibt qualitativ sehr gute und finanzierbare Alternativen: zum Beispiel durch eine standardisierte KIbasierte Vertriebsprognosesoftware wie Qymatix. Die Software as a Service
gibt pro Kunde und Produkt eine Preisrange an, die am wahrscheinlichsten akzeptiert wird. Die Prognosen basieren auf den historischen Verkaufsdaten. So werden Preisunstimmigkeiten sichtbar und das Vertriebsteam hat eine zusätzliche Entscheidungsgrundlage für die Preissetzung. In den historischen Verkaufsdaten ist auch das bisherige Kaufverhalten der Kunden zu sehen. Es sind alles Transaktionen, denen die Kunden bereits zugestimmt haben. So können die KI-Algorithmen Ähnlichkeiten zwischen den Kunden und deren Kaufverhalten finden und je Produkt Preisranges prognostizieren.

2. Kundenbindung – Abwanderungsprognosen mit Predictive Analytics

Treue Kunden zu halten und die Abwanderungsrate aktiv zu vermeiden, gehören zu den wichtigsten Aufgaben eines Großhandelsunternehmen, denn - Loyalität braucht viele Jahre!
Niemand baut Kundenloyalität über Nacht auf. Seit einiger Zeit schon hat sich ergeben, dass es wesentlich effektiver, effizienter und viel günstiger ist, bereits bestehende Kunden zu erhalten und ihre Abwanderung zu verhindern, als sämtliche Energie für die Anwerbung von Neukunden zu verwenden.

Erstaunlich ist, dass Studien zur Kundenloyalität gezeigt haben, dass sowohl das Unternehmen, welches eine Kundenbindungsstrategie verfolgt, als auch seine Kunden um ein Vielfaches besser dran sind je niedriger die Abwanderungsrate ist. Die finanziellen Vorteile eines B2B-LoyalitätsProgramms könnten sich auch daraus ergeben, dass sowohl der Anbieter als auch der Käufer gegenseitiges Vertrauen belohnen.

Kundenbindungsprogramme - Software zur Vorhersage der Abwanderung von Kunden.

Eine vorausschauende Verkaufsanalyse wie Predictive Sales Analytics kann im Voraus sagen, welche Kunden abwandern könnten, denn das Handeln vor der tatsächlichen Abwanderung ist entscheidend für die Kundenbindung – nicht erst dann, wenn der Kunde schon abgewandert ist.

Erfolgreiche Verkaufsteams setzen eine Software zur Vorhersage von Kundenabwanderungen ein. Sobald Key-Account-Manager einen Kunden mit hohem Abwanderungsrisiko identifizieren, setzen sie gezielt solche Programme ein.

Und sobald man die Abwanderungsprognose operationalisiert hat, kann man ein spezielles B2B-Treueprogramm entwickeln. Der Aufbau von Kundentreue bedeutet, dass die Kunden mit Loyalität, Respekt und dem richtigen Maß an Priorität behandelt werden. Ein erfolgreiches B2BTreueprogramm gibt jedem Kunden das Gefühl, etwas Besonderes zu sein, während es eine Reihe von speziellen Kundenbindungsaktivitäten einsetzt. Jede gute Software zur Analyse der Kundenbindung ist nur der Anfang eines erfolgreichen B2B-Treueprogramms.

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Erfolgsfaktor Großhandel: Modernes Kundenbeziehungsmanagement – Fazit

Prognose- und Analyseprogramme wie Predictive Analytics, die gut finanzierbar und auch vergleichbar schnell einsetzbar sind, bieten Großhandelsunternehmen eine äußerst wertvolle Unterstützung – und das in vielerlei Hinsicht: Sie ermöglichen eine präzise Vorhersage zukünftiger Trends und Nachfragen, was zu einer verbesserten Vertriebsplanung führt. Dadurch können Unternehmen Verkaufsmuster und Kundenpräferenzen identifizieren, die es ermöglichen, ihre Marketing- und Vertriebsstrategien gezielter anzupassen.

Ein effizienter Großhandel ohne Automatisierung und den Einsatz moderner digitaler Technologien ist heutzutage nicht mehr konkurrenzfähig. Die Eroberung von Märkten und die Bindung von Kunden erfordern eine umfassende Strategie, die auf klaren Prinzipien und kontinuierlicher Anpassung basiert. Und darum ist für den Großhandel die Unterstützung durch Prognose- und Analyseprogrammen wie Predictive Analytics ein adäquates Mittel in der heutigen Zeit des Handels.

ICH MÖCHTE PREDICTIVE ANALYTICS FÜR DEN B2B-VERTRIEB
Literaturnachweis:

Thomas Johne(2011): Kundenbindung durch Kundenorientierung

Lucas Pedretti(2021): Predictive Analytics – CRM? Die 3 Gründe, warum Ihr Unternehmen kein neues CRM braucht und stattdessen Predictive Analytics einsetzen sollte

Svenja Szillat(2022): Ist Dynamische Preissetzung im B2B-Großhandel finanzierbar?