Handlungsempfehlung

Global Key Account Management in B2B

Global Key Account Management im B2B Mittelstand – Teil Zwei

 
Dieser Beitrag entstand in Kooperation mit dem Interim Manager Ralf H. Komor.
 
Basics für eine erfolgreiche Umsetzung einer Global Key Account Management Strategie im B2B Mittelstand.

Der zweite Teil widmet sich voll und ganz der Umsetzung einer GAM Strategie und was dabei zu beachten ist. Was bisher geschah: In dem ersten Teil unserer Global Key Account Management Strategie ging es um die konkreten Aufgaben und Ziele eines erfolgreichen Global Managements.

Anhand von vier Kriterien können Sie erkennen, ob sich eine Einführung für das eigene Unternehmen lohnt.
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Global Key Account Management in B2B

Global Key Account Management im B2B Mittelstand – Teil 1

Basics, die jeder GAM-Manager kennen sollte, für eine erfolgreiche Einführung einer Global Key Account Management Strategie im B2B Mittelstand.

Gerade im B2B Mittelstand treiben die Kunden die Aktivitäten der Firmen. Denn oft folgt der Mittelstand seinen Auftraggebern hinaus in die Welt. Dadurch entsteht jedoch eine neue Situation für die Lieferanten mit vielen Herausforderungen.

Preisunterschiede in den Ländern müssen gehändelt werden, ein weltweiter Support ist gefordert, eine Anpassung an die globale Beschaffungsstrategie der Kunden ist nötig und am besten sollten sie noch den größtmöglichen Profit aus der doch sehr chancenreichen Situation ziehen.

Kurz gesagt: Irgendwann reicht das Nationale Key Account Management nicht mehr aus. Es wird Zeit für ein Globales oder auch Internationales Account Management seitens der Lieferanten.

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B2B Customer Journey Management

Wie kann Predictive Analytics Ihrer B2B Customer Journey helfen

Über das Customer Journey Management im B2B-Bereich und wie Predictive Analytics dabei hilft.

Predictive Analytics, kundenzentriertes Verkaufen und Optimierung der Customer Journey (CJ) ist im B2C-Bereich schon lange Alltag. Im B2B-Bereich sieht es etwas anders aus. Erste Projekte starten, die Theorie ist auch schon gehört und verstanden – aber es herrscht noch große Unsicherheit in Bezug auf die konkrete Umsetzung.

Das ist auch kein Wunder. Der B2B-Bereich weist einige grundlegende Unterschiede zum B2C-Bereich auf. Zum Beispiel haben Geschäftskunden häufig eine höhere Erwartung an die Geschäftsbeziehung.
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sales-ai-analytics

Predictive Analytics: 5 konkrete Anwendungsbeispiele aus der Praxis

 
Diese fünf Predictive Analytics Anwendungsbeispiele aus der Praxis können ihren Vertrieb in Zukunft erfolgreich machen.

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 weitaus zugänglicher. Für viele ist es ein leistungsstarkes Werkzeug, um die Vertriebsplanung und -steuerung zu unterstützen.

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ai-sales

Vertriebsmanagement in Zeiten der künstlichen Intelligenz – Die 5 wichtigsten Tipps für den B2B-Vertrieb

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.

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