Was ist "Umsatzrendite" und wie kann man sie verbessern?
Unternehmen, die ihr Wachstum steigern wollen, fragen sich vielleicht: "Was ist Umsatzrendite, warum ist sie wichtig und wie kann man sie verbessern?". Wenn Sie sich in dieser Situation befinden, sind Sie nicht allein.
Da die Umsatzrendite eine wichtige Kennzahl für den Unternehmenserfolg ist, werden wir heute diese Kernfragen beantworten und einige Ratschläge zur Steigerung der Umsatzrendite in Ihrem Unternehmen geben.
So definieren Sie realistische Vertriebs- und Umsatzziele mit Predictive Analytics
Was Sie brauchen, um realistische Vertriebs- und Umsatzziele zu definieren.
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.
Verkaufspotenziale durch Cross- & Up-Selling im B2B-Vertrieb realisieren.
Cross-Selling (auch als Querverkauf bekannt) den Verkauf eines zusätzlichen Produktes oder Dienstleistung an einen bestehenden Kunden. Gezieltes und individuell an die Bedürfnisse des Kunden angepasstes Cross-Selling steigert die Kundenzufriedenheit und ist eine serviceorientierte Möglichkeit den Umsatz zu steigern.
„Cross-Selling“ bietet eine Möglichkeit, interne Synergiepotenziale zu nutzen und zügige, attraktive Wachstumsmöglichkeiten zu eröffnen.
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Key Performance Indicators, die jeder Sales Manager im B2B-Vertrieb verwenden sollte.
KPIs im B2B-Vertrieb: Nutzen Sie die richtigen Vertriebskennzahlen und KPI, für ein erfolgreiches Vertriebscontrolling und -steuerung im B2B-Bereich.
Warum sind KPIs im B2B-Vertrieb wichtig? Vertriebsmanager können das Kaufverhalten ihrer Kunden wenig beeinflussen, aber sie haben sicherlich Einfluss auf die Performance ihres Vertriebsteams. Dies geschieht mit Hilfe von umsetzbaren KPI und Vertriebskennzahlen.
Das Controlling und die Motivation eines B2B-Vertriebsteams mit den passendsten Vertriebskennzahlen und KPIs ist entscheidend für den Erfolg. KPIs sollen helfen, die richtigen Schlüsse zu ziehen und ggfs. fundierte Entscheidungen über ihre Key Account Manager und Kunden zu treffen und Veränderungen durchzuführen.
Customer Lifetime Value vorhersagen: Warum Sie keine externen Daten verwenden sollten
Es gibt zwei Arten von historischen Daten für Analysen und Verkaufsprognosen: interne und externe Daten. Wie finden Sie heraus, welche Sie wählen sollen?
Die Erstellung einer Prognose erfordert immer eine Planung unter unsicheren Bedingungen. Erfolgreiche Vertriebsleiter planen und führen eine genaue Umsatzprognose mit Hilfe von Daten durch. Ein aggregierter, präziser Vertriebsplan sollte die Prognose der individuellen Kundenlebensdauer (EN: Customer Lifetime Value (CLV)) berücksichtigen.
Es gibt verschiedene Datenquellen, die Führungskräfte zur Umsatzprognose verwenden können. Einige schwören eher auf interne, andere auf externe Faktoren.
Der Zusammenhang zwischen Kundenabwanderung und Preispolitik Analyse
Denken Sie einen Moment daran, wann Sie das letzte Mal Ihr Lieblingsrestaurant besucht und Ihr Lieblingsgericht gegessen haben. In meinem Fall war es ein argentinisches Filet zusammen mit einem Glas Rioja. Wie viel haben Sie dafür bezahlt? Wie viel werden Sie in Zukunft noch ausgeben, bevor Sie nicht mehr in dieses Restaurant gehen?
Wenn Sie ein regelmäßiger Besucher von gastronomischen Einrichtungen sind, sei es ein Restaurant oder eine Kneipe, verstehen Sie meinen Punkt. Sie wissen, dass es ein bestimmtes Preisniveau gibt, bei dem Sie aufhören würden, das Lokal aufzusuchen. Denken Sie daran, dass der Besuch eines Restaurants schon vor Beginn der aktuellen Pandemie üblich war und nach deren Ende wiederkehren wird.
Warum künstliche Intelligenz im B2B-Vertrieb unaufhaltsam ist.
Was fällt Ihnen zu Thomas Alva Edison ein? Mein erster Gedanke ist immer noch: Der Erfinder der Glühbirne. Und dies, obwohl es inzwischen ein bekannter Fakt ist, dass das nicht ganz stimmt. Er hat sie optimiert und somit massentauglich gemacht – jedoch nicht erfunden.
Ähnlich schreiben wir Samuel Morse die Erfindung des elektrischen Telegrafen zu. Morse hat tatsächlich unabhängig einen aufzeichnenden elektrischen Telegrafen entwickelt und 1837 patentieren lassen. Allerdings war er nicht allein.
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Warum Predictive Analytics für Ihr CRM keine Glaskugel ist
Mit Predictive Analytics können Unternehmen aus Kundendaten Prognosen und Eintrittswahrscheinlichkeiten ermitteln und die Ergebnisse werden meistens im CRM (Customer Relationship Management System) sichtbar gemacht. Als Ergebnis steht dann z.B. etwa ein wahrscheinlich erreichbares Umsatzziel. In der Deutung dieser Ergebnisse unterliegen viele aber einem Denkfehler.
Schon einmal hatte ich in einem anderen Blog-Artikel beschrieben, dass Geschäftsführer oder auch Führungskräfte im Vertrieb nur allzu gerne wissen würden, warum bestimmte Ereignisse eintreten oder nicht. Warum bestimmte Kunden abwandern. Warum sich ein Produkt nicht oder schwieriger als ein anderes verkauft. Warum aus einem erfolgversprechenden Lead am Ende doch kein Kunde wird und es bei einem unverbindlichen Kontakt bleibt.
Umsatzwachstum: Kundenbindung als Booster im B2B
Der erfolgreiche und effiziente Aufbau von Kundenloyalität ist das, was Business-to-Business-Unternehmen langfristig florieren lässt. Marktführer investieren stark in Kundenbindungsmaßnahmen. Letztendlich lebt die Kundenloyalität von einem gemeinsamen Ziel und nicht vom passiven "Abwarten".
Darüber hinaus sind für Unternehmen, die auf ein stabiles und vorhersehbares Umsatzwachstum ausgerichtet sind, B2B-Loyalitätsprogramme unumgänglich.
Predictive Analytics: Von der Kundenanalyse zum Kundenwert
Aus der Kundenanalyse mit Predictive Analytics lassen sich gezielte Vertriebsaktivitäten entwickeln.
Kennen Sie Ihre Kunden wirklich - und zwar nicht nur die Großkunden? Eine Kundenanalyse liefert notwendige Erkenntnisse über die eigenen Kunden. Welche Vorlieben haben sie? Wie kaufen sie ein?
Anhand von Kundendaten lassen sich mit Predictive Analytics individuelle Angebotschancen ermitteln und in der Folge den Wert eines Kunden bestimmen.
Ziel der Kundenanalyse ist es, mehr über die Kunden zu erfahren. Je besser Unternehmen ihre Kunden kennen und verstehen, desto besser können Sie ihre Leistungen an deren Bedürfnisse anpassen.
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