Die Macht der Daten - Drei typische Fehler im B2B-Vertrieb
Was sind häufige Fehler im Umgang mit Daten im B2B-Vertrieb und wie Sie die Daten für sich arbeiten lassen.
Macht können wir mit Stärke, Einfluss und Kraft, aber auch mit Zerstörung und Gewalt verbinden – die typischen zwei Seiten einer Medaille.
Sprüche wie „Daten sind das neue Öl“ oder „Daten sind Rohstoffe“ werden in der heutigen Zeit von Big Data oft gehört und gesagt. Allerdings haben diese Aussagen einen wahren Kern, denn bei richtiger Nutzung sind Daten für ein Unternehmen tatsächlich Gold wert.
Wie werde ich im Vertrieb erfolgreich
In diesem Beitrag erfahren Sie die Top sieben Merkmale und Eigenschaften, um im Vertrieb erfolgreich zu sein.
Springen wir doch direkt in das Thema rein und räumen dabei auch einmal mit einigen Vorurteilen zu Verkäufern auf.
Grundsätzlich wird in diesem Beitrag der Begriff Verkäufer auch für Vertriebsingenieure und die zahlreichen amerikanischen Begriffe genutzt, die ja inzwischen auch ins Deutsche übernommen wurden (Account Manager, KAM, etc.).
Künstliche Intelligenz bei einem Baumaschinenunternehmen
Die Technologie der künstlichen Intelligenz kann in einer Vielzahl von Bereichen eingesetzt werden. In diesem Artikel erfahren Sie, wie KI einem Baumaschinenunternehmen hilft.
In diesem Blog habe ich schon einige Beiträge zum Thema Künstliche Intelligenz (KI) im Vertrieb verfasst. Einfach ein faszinierendes Thema für einen alten Vertriebshasen wie mich, der sowohl mit mehreren verschiedenen CRM-Systemen gearbeitet hat als auch KI-Systeme verkauft hat.
Für jemanden aus dem Vertrieb ist insbesondere der Bereich Predictive Analytics interessant - eine Künstliche Intelligenz ist in der Lage Verkaufschancen vorherzusagen. Deshalb berichte ich im Folgenden von einem konkreten Fallbeispiel.
Wie Sie Predictive Analytics in Ihrem CRM für datenbasierte Entscheidungen nutzen können
Die erfolgreiche Implementierung von Predictive Analytics für datengesteuerten Entscheidungen in Ihrem CRM erfordert mehr als nur die Software.
Jedes erfolgreiche Vertriebsteam möchte datengesteuert arbeiten. Unternehmen, die Predictive Analytics erfolgreich in ihrem CRM einsetzen, sind leicht zu identifizieren.
Sie kümmern sich um ihre Vertriebsmitarbeiter und nutzen erfolgreich ihre aktuellen Daten und Prozesse. Sie setzen Standardsoftware ein und passen diese an ihre Situation an. Schließlich führen sie Predictive Sales schrittweise in ihr CRM ein und lernen aus ihren Erfahrungen.
Warum ein CRM-System mit Predictive Sales Analytics und KI?
Künstliche Intelligenz und CRM: In diesem Beitrag erfahren Sie, was Sie von einem CRM-System mit künstlicher Intelligenz erwarten können.
CRM-Systeme sind heute bei großen Unternehmen längst üblich und Stand der Technik, wenn auch nicht immer erfolgreich implementiert. Bei kleinen und mittlständigen Unternehmen (KMU) besteht häufig noch Nachholbedarf.
Inzwischen läuft längst die nächste Ausbaustufe. Die CRM-Systeme werden um Predictive Sales Analytics/künstliche Intelligenz (KI) erweitert.
Lead Management B2B & Marketing-Automation - und dann?
Wie Sie nach dem Marketing auch den Vertrieb mit Innovationen und intelligenter Technologie nach vorne bringen.
Viele Unternehmen haben in der letzten Zeit in ein modernes Leadmanagement investiert. Dabei steht vor allem der Onlinekanal im Mittelpunkt.
Ein modernes Leadmanagement sorgt hier mit einer durchdachten Leadstrategie, konsequenter Leadbewertung und -priorisierung sowie leistungsfähigen Tools dafür, dass die Vermarktungsressourcen im Marketing effizient und wirksam eingesetzt werden.
Und dann? Wie geht es weiter, sobald aus Leads Kunden geworden sind?
Die Macht der Daten - Drei typische Fehler im B2B-Vertrieb
Was sind häufige Fehler im Umgang mit Daten im B2B-Vertrieb und wie Sie die Daten für sich arbeiten lassen.
Macht können wir mit Stärke, Einfluss und Kraft, aber auch mit Zerstörung und Gewalt verbinden – die typischen zwei Seiten einer Medaille.
Sprüche wie „Daten sind das neue Öl“ oder „Daten sind Rohstoffe“ sind in der heutigen Zeit von Big Data oft gehört und gesagt. Allerdings haben diese Aussagen einen wahren Kern, denn bei richtiger Nutzung sind Daten für ein Unternehmen tatsächlich Gold wert.
Predictive Analytics - CRM? Die 3 Gründe, warum Ihr Unternehmen kein neues CRM braucht und stattdessen Predictive Analytics einsetzen sollte
Predictive Analytics oder ein neues CRM? Was kommt zuerst?
Die Implementierung eines neuen Customer Relationship Management Systems (CRM) ist ein Minenfeld für B2B-Unternehmen. Diese Projekte brauchen in der Regel länger als geplant und kosten mehr, als budgetiert wurde. In vielen Fällen scheitern sie ganz und gar.
Viele Kunden von CRM-Anbietern sind enttäuscht, weil Ihnen sehr viel versprochen wurde und die Realität ganz anders aussieht. Unternehmen kaufen die Programme gutgläubig, ohne klare und messbare Erwartungen.
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?
Predictive Lead Scoring: Lead- und Kunden-Scoring mit Predictive Analytics
Welchen Nutzen bietet KI-basiertes Predictive Lead- und Kunden Scoring für Ihr Marketing und Vertriebsteam gegenüber traditionellen Verfahren?
Verwenden Sie für Ihre Lead- und Kundenbewertung Ihr CRM-System und das vielleicht sogar schon mit integrierter Marketingautomatisation? Da sind Sie schon auf einem sehr guten Weg, aber es geht noch besser: Die nächste Stufe ist Predictive Lead- und Kunden Scoring.
Lead- und Kunden-Scoring gibt es schon lange und hat sich bewährt: Laut einer Studie von MarketingSherpa, erlangten Unternehmen, die Modelle zum Lead-Scoring nutzten, schon im Jahr 2011 einen ROI der Lead-Generierung von 138%. Das sind 77% mehr als Unternehmen, die keine Lead-Scoring Methoden verwenden (mit einem ROI von 78%).