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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Wer sich gerne über neue Technologien auf dem Laufenden hält, ist mit Sicherheit schon auf mehrere Fachartikel über Predictive Analytics (PA) gestoßen.

Predictive Analytics, so sind sich die Experten laut Harvard Business Review einig, liefert einen großen Gewinn aus Ihren Daten: handlungsrelevante Informationen. Präzise Prognosen sind der heilige Gral für Vertriebsentscheidungen im B2B-Bereich.

Doch wer Predictive Analytics gewinnbringend nutzen will, sollte es auch verstehen. Aus diesem Grund haben wir vier Fakten über PA zusammengestellt, die in der Praxis häufig unterschätzt oder ignoriert werden.

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Warum CRM-Projekte im B2B-Bereich scheitern und wie man sie erfolgreicher macht.

Viele Studien haben im Laufe der Jahre gezeigt, dass ein hoher Prozentsatz der Implementationen von Customer Relationships Management (CRM) Systemen scheitert. Bereits im Jahr 2001 schätzte Gartner diesen Anteil auf etwa 50 %.

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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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Kennen Sie folgende Situation? Sie arbeiten bei einem B2B Hersteller oder Großhändler und haben in Ihrer IT-Abteilung einige kluge Köpfe. Datenprojekte gibt es wie Sand am Meer: in einzelnen Abteilungen, abteilungsübergreifend (vielleicht ein neues CRM?) und einige ITler versuchen sich sogar daran „DIE EINE Datenanalyse“ zu erstellen.

Trotzdem funktioniert nichts so richtig. Die Bemühungen zahlen sich nicht messbar aus und die Analysen verkümmern in Archiven.

So oder so ähnlich geht es unserer Erfahrung nach vielen B2B-Unternehmen.

Dieser Beitrag „Badass Sales Analytics“ ist also für alle strategischen Sales & Marketing Manager, Projektleiter, Business Developer oder ITler in großen und mittelständischen B2B-Unternehmen, die verzweifelt versuchen aus den eigenen Daten zu lernen.
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