Customer Lifetime Value

Predictive Analytics B2B Glaskugel

Warum Predictive Analytics keine Glaskugel ist

 
Sie erfahren hier, was Predictive Analytics kann und was es nicht kann.

Mit Predictive Analytics können Unternehmen aus Kundendaten Prognosen und Eintrittswahrscheinlichkeiten ermitteln. Als Ergebnis steht dann 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.

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Umsatzwachstum: Kundenbindung als Booster im B2B

Umsatzwachstum: Kundenbindung als Booster im B2B

 
Predictive Analytics (DE: prädiktive Analysen) zur Kundenbindung spielt eine entscheidende Rolle, um den Verkauf im Business-to-Business-Geschäft zu beschleunigen.

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.

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Customer Analytics, Kundenanalyse, Kundenwert

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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Qymatix Predictive Sales Software in Microsoft for Startups Program

Qymatix wurde für das „Microsoft for Startups“ Programm ausgewählt

Qymatix unterstützt B2B-Unternehmen dabei, mit Predictive Sales Analytics und künstlicher Intelligenz im Vertrieb voranzukommen.

Karlsruhe, 07.10.2020. Die Qymatix Solutions GmbH ist jetzt Teil des „Microsoft for Startups“ Programms. Dabei handelt es sich um ein globales Format, das B2B-Startups dabei unterstützt, ihr Unternehmen erfolgreich weiterzuentwickeln.

Microsoft for Startups stellt seinen Schützlingen Produkt-, Vertriebs- und technische Ressourcen zur Verfügung. Somit wird der Start mit Predictive Sales in Azure unterstützt und insgesamt das Wachstum beschleunigt.
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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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