Predictive Analytics

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Predictive Analytics – Möglichkeiten zur Neukundengewinnung im B2B E-Commerce

 
Predictive Analytics – Möglichkeiten zur Neukundengewinnung im B2B E-Commerce am Beispiel eines österreichischen Bauzulieferers

Herr Haunschmid, stellen Sie sich bitte unseren Lesern kurz vor.

Mein Name ist Thomas Haunschmid, wohnhaft in Niederösterreich.

Beruflich beschäftige ich mich als „Business Manager E-Commerce“ tagtäglich mit neuen Trends und Strategien, um das Einkaufserlaubnis für unsere Kunden aus dem B2B Bereich stetig zu verbessern und zu optimieren.

Um einen Trend kommt man als Business Manager im E-Commerce dieser Tage nicht herum: der systematischen Verwendung von Daten für die Optimierung der Produkt- bzw. Vertriebsstrategie.

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Vertriebsplanung-optimieren

So optimieren Sie Ihre B2B-Vertriebsplanung mit Predictive Analytics

 
Vier Schritte zur Optimierung der Vertriebsplanung mit Predictive Analytics.

Die strategische und operative Vertriebsplanung (S&OP) umfasst zwei nah verwandte Elemente: Vertriebs- und Betriebsplanung. S&OP ist der vielleicht wichtigste Planungsprozess eines Unternehmens. Das Hauptziel von S&OP ist es, drei kritische aber konkurrierende Ziele in Einklang zu bringen: Vertriebsproduktivität, Kundenzufriedenheit und Lagerbestandsoptimierung.

Mit Hilfe von Predictive Analytics können heutzutage B2B-Vertriebsleiter ihre S&OP durch die Steigerung der Vertriebsproduktivität verbessern.

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Sales Reporting Software

Was Sie heute von einer Sales Reporting Software benötigen

 
Sales Reporting Software: ein unverzichtbares Werkzeug für eine effiziente Vertriebssteuerung und -kontrolle im B2B-Bereich.

Vertriebsreporting ist für Vertriebsleiter zu einer Selbstverständlichkeit geworden. Die Auswahl einer Sales-Reporting-Software kann jedes Vertriebsteam erfolgreich machen oder zerbrechen („make or break“). Unternehmen dürfen die Bedeutung solcher Software nicht mehr unterschätzen.

Das Vertriebsreporting sollte die wichtigsten Key Performance Indicators (KPIs) des Außendienstes beinhalten. Es sollt auch die Anzahl der KPIs auf ein Minimum reduzieren.
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Warum ist Ihr ERP-System ohne künstliche Intelligenz nutzlos?

Blicken wir der Wahrheit ins Auge: In ein paar Jahren werden wir den Kampf gegen Terminator verlieren. Ein Vertriebsleiter erkennt auch ohne die Hilfe eines Informatikers, dass die nahe Zukunft gewaltige Veränderungen in seinem Beruf bringen wird – ausgelöst durch Künstliche Intelligenz.

Bald werden Maschinen den Job eines Vertriebsleiters übernehmen. Es wird automatisierte Verkaufsmaschinen geben, die dank künstlicher Intelligenz bessere Entscheidungen treffen werden, als der Mensch. Je mehr Daten diese Maschinen erhalten, umso besser werden sie sein. Seien Sie also vorbereitet.

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Wie Sie den Customer Lifetime Value Ihrer B2B-Kunden berechnen und steigern können

 
B2B Customer Lifetime Value berechnen und steigern.

Experten im B2B Vertrieb und Marketing definieren Customer Lifetime Value (CLV oder häufig CLTV), Lifetime Value (LTV) oder Lifetime Customer Value (LCV) als den Deckungsbeitrag, der der gesamten Kundenbeziehung zugerechnet wird. Vertriebsfachleute bezeichneten diese Kennzahl gewöhnlich als prognostiziert, aber sie kann auch ein auf einer Historie beruhender Wert sein.

Für Business-to-Business-Vertriebsleiter und -Vermarkter ist die Fähigkeit, den Kundenwert zu berechnen, sehr attraktiv. Darum ist der Customer Lifetime Value heutzutage in so vielen Branchen weit verbreitet. CLV stellt eine quantitative Kennzahl dar und bringt eine langfristige Perspektive in die Kundenbeziehungen.

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