B2B-Sales-Controlling

Predictive Analytics – Einsatz im Vertriebscontrolling

 
Wie sich die von Ihnen eingesetzten Predictive-Analytics-Methoden auf Ihr Vertriebscontrolling auswirken.

Vertriebscontrolling im B2B-Bereich entwickelt sich zunehmend zu einem Hightech-Spiel. Da die Verkaufszyklen im Business-to-Business immer länger und der Vertrieb immer teurer werden, muss das Controlling weiter in die Zukunft schauen.

Machine Learning, ein bekanntes Beispiel für schwache künstliche Intelligenz, stellt dennoch eine hervorragende Möglichkeit zur Verbesserung des B2B-Vertriebscontrollings und der Business Intelligence dar. Es bereichert die Welt der Kundenanalyse um einen wesentlichen Wettbewerbsvorteil.

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

Vertriebsprozesse, -mitarbeiter und -management müssen sich öffnen für die Welt der künstlichen Intelligenz. 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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All About ERP Data Mining for Sales

Alles zu ERP Data-Mining für Ihren Vertrieb

 
Data-Mining ERP – Was wir nach Analyse von 100 Millionen Verkaufstransaktionen erkannt haben.

Data-Mining ist die Anwendung einer Vielzahl von verschiedenen statistischen Methoden auf Daten im ERP-System. Unternehmen nutzen heute Data-Mining, um Ergebnisse vorherzusagen, Verkaufstrends zu erkennen, eine Abwanderung von Kunden zu verhindern und die Preispolitik dynamisch anzupassen.

Die Mustererkennung aus Enterprise Resource Planning (ERP) Daten ist im Business-to-Business Bereich von entscheidender Bedeutung, da bereits kleine Verbesserungen der Vertriebseffizienz erhebliche Auswirkungen auf die Ergebnisse haben können. Das Data-Mining der Vertriebsdaten im ERP-System helfen den Kunden dabei, eine beträchtliche Wertschöpfung zu erreichen, Quick-Wins zu entdecken und ihre Verkaufsaktivitäten zu priorisieren. Die Automatisierung dieses Prozesses ist heute mithilfe von künstlicher Intelligenz (KI) möglich.

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Die Top 5 ERP Data-Mining Methoden, die ein Vertriebsmanager kennen muss

 

In klassischen Zeiten war ein Orakel eine Person, die einen aufschlussreichen Rat oder prophetische Vorhersagen bot, von den Göttern inspiriert. Pythia, die Priesterin im Orakel von Delphi, war die wichtigste der hellenischen Welt und bestand bis in die Spätantike. Es war natürlich eine Form der Wahrsagerei.

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Warum Datenqualität der Schlüssel für erfolgreiche Predictive Analytics Methoden und KI ist

 
Wie schlechte Datenqualität den Fortschritt der künstlichen Intelligenz behindert

Künstliche Intelligenz (KI) entwickelt sich im B2B-Vertrieb stetig weiter. KI verändert die Art und Weise, wie Kunden kaufen und somit wie Verkäufer arbeiten sollten.

Die Erfassung von Daten, ihre Qualität und die Quellsysteme, alle spielen eine zentrale Rolle bei der Implementierung von KI im Vertrieb. Schlechte Datenqualität mag schwer zu messen sein, aber sie hat eine zentrale Bedeutung bei der Anwendung und Ausführung von Systemen der künstlichen Intelligenz und Predictive Analytics Methoden.

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