Künstliche Intelligenz im Vertrieb: B2B Algorithmic Management
Modernes datengesteuertes Management im B2B-Vertrieb: Big Data meets Artificial Intelligence.
Obwohl das algorithmic Management einen neuen, ausgefallenen Namen hat, ist das Prinzip dahinter nicht unbedingt neu. Denn der Gedanke, Prozesse durch die Verwendung von Daten zu steuern ist alt.
Man erinnere sich nur daran, dass die "Principles of Scientific Management" 1911 von Frederick Taylor veröffentlicht und zum Vorreiter des datengesteuerten Managements wurden.
Algorithmic Management ist Taylorismus in Zeiten von Big Data und künstlicher Intelligenz.
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Qymatix als Preisträger des Wettbewerbs „100 Orte für Industrie 4.0 in Baden-Württemberg“ ausgezeichnet
Karlsruhe, 03.08.2020. Per Videobotschaft hat Staatssekretärin Katrin Schütz die Preisträger der „100 Orte für Industrie 4.0 in Baden-Württemberg“ ausgezeichnet.
Wir sind sehr stolz darauf, dass die Qymatix Solutions GmbH als eines von 13 Unternehmen zum Themenfokus künstliche Intelligenz ausgewählt wurde.
Die „Allianz Industrie 4.0 Baden-Württemberg“ verfolgt mit dem Wettbewerb das Ziel, innovative Konzepte aus der Wirtschaft zu finden, die mit der intelligenten Vernetzung von Prozessen erfolgreich sind. Wichtige Bewertungskriterien der Experten-Jury sind der Innovationsgrad und insbesondere auch die Praxisrelevanz für Industrie 4.0.
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KI im Vertrieb - Die 5 wichtigsten Tipps für B2B VertriebsleiterInnen
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.
E-Commerce Analytics Software - Predictive Analytics auch im B2B wichtig
E-Commerce Analytics Software: warum Predictive Analytics für B2B-E-Commerce entscheidend ist
E-Commerce Analytics Software:
Der Vertrieb von Produkten und Leistungen über B2B-Plattformen ist stark im Kommen. Doch gerade wegen der dort herrschenden großen Konkurrenz vergleichbarer Angebote sollten Firmen ihre Kundendaten automatisiert analysieren, um eine personalisierte Customer Experience zu ermöglichen und Abwanderungsrisiken zu erkennen.
Für private Konsumenten sind Online-Bestellungen mittlerweile gang und gäbe. Im B2C-Bereich dominieren E-Commerce-Plattformen wie beispielsweise Amazon, Zalando oder booking.com, die 365 Tage im Jahr, 7 Tage in der Woche und 24 Stunden rund um die Uhr „geöffnet“ haben. Der B2C-Onlinehandel ist bereits Selbstverständlichkeit.
Predictive Analytics: Drei unglaubliche Einsatzgebiete in der Zukunft
Drei mögliche Zukunftsszenarien in unerwarteten Anwendungsbereichen von Predictive Analytics.
Die Funktion von Predictive Analytics (PA) ist einfach erklärt: Eine Software analysiert mit Hilfe von Algorithmen bestehende Daten und errechnet Wahrscheinlichkeiten von zukünftigen Ereignissen.
Durch Big Data und dem Fortschritt in der Technologie wird Predictive Analytics immer genauer und kann mit erstaunlicher Trefferquote Ereignisse prognostizieren.
Vertriebsleiter Aufgaben: Was Vertriebsleiter darüber denken aber niemals laut sagen würden
Die Vertriebsleitung spielt eine zentrale Rolle in jedem Unternehmen. Was denken Vertriebsleiter über ihre Aufgaben und niemals laut sagen würden?
Der Beruf des Vertriebsmanagements ändert sich rasant. Vor ein paar Jahren war ein guter Manager, na ja, ein Manager. Heute muss er oder sie neben vielen anderen Rollen Coach, Mentor und Datenanalyst sein.
In der schnelllebigen B2B-Welt von heute sollte eine versierte Führungskraft ihr Team zusammenarbeiten lassen. Nur gemeinsam können sie erfolgreich Mehrwert für ihre Kunden schaffen.
Großhandel: Potenziale für Cross-Selling mit Predictive Analytics erkennen
So erkennen Großhändler Cross-Selling Potenziale mit Predictive Analytics.
Viele Hersteller verkaufen ihre Produkte mittlerweile über Web-Marktplätze direkt an die Endverbraucher. Zum Leidwesen des Großhandels, der dadurch verstärkt unter Druck gerät.
Das Errechnen von Potenzialen fürs Cross-Selling mittels moderner Data Mining kann eine geeignete Strategie sein, um im Wettbewerb Schritt zu halten.
Knapp 90 % der Deutschen kaufen mindestens einmal pro Jahr online ein, zeigt ein Blick in die Analysen des Statistischen Bundesamtes.
Warum Algorithmen die Zukunft der Vertriebsleitung sind
Wir legen unser Leben regelmäßig in die Hände von Autopiloten. Wann vertrauen wir der KI bei unseren Kundenbeziehungen?
Lawrence Sperry war der dritte Sohn von Elmer Sperry, einem der produktivsten Erfinder Amerikas. Elmer meldete 400 Einzelpatente an, mehr als doppelt so viel wie Thomas Alva Edison. Vater und Sohn haben nicht nur gemeinsam geforscht, sondern auch ihre Erfindungen über ihre Unternehmen hergestellt und verkauft.
Lawrence erfand den Autopiloten. Er nahm eine der berühmtesten Erfindungen seines Vaters, den Kreiselkompass, und entwickelte ein automatisches Flugsteuerungssystem.
Verpassen Sie nicht den Zug! Wie Predictive Analytics B2B-Vertrieb revolutionieren wird
Dieses B2B Beispiel überzeugt Sie sicherlich, Ihre Vertriebskosten neu berechnen zu wollen.
Vertrieb hat in den letzten Jahrzehnten viele Veränderungen erlebt. Jeder ist überall mobil, CRM-Systeme sind universell und “Customer Journey” hat einen Mainstream-Status erreicht. Diese Änderungen sind nichts im Vergleich zu der Revolution durch Predictive Analytics. Diese ist die entscheidende Technologie für den B2B-Vertrieb.
Die Fähigkeit, Vorhersagen über die Zukunft zu treffen, verändert den Vertrieb im Business-to-Business (B2B) radikal. Es bringt enorme Vorteile für die Gestaltung der Preisstrategie, verhindert Kundenabwanderung und verbessert die Vertriebsplanung.
Der klassische Außendienst in Zeiten von Predictive Analytics
B2B-Außendienst richtig organisieren mit Predictive Analytics
Zukünftig wird es darum gehen, Kundendaten richtig zu lesen und daraus die richtigen Schlüsse für die Kundenstrategie zu ziehen. Für den auf Abschlüsse getrimmten Vertrieb klassischer Prägung bedeutet das ein Paradigmenwechsel.
Stirbt der klassische Außendienst, so wie ihn Unternehmen und Kunden kennen – langsam, aber sicher - aus? Die digitale Transformation als derzeit wichtigster Treiber für Veränderungen legt das nahe, und sie hat große Auswirkungen für das B2B-Geschäft und auch auf interne Prozesse.
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