Einfach erklärt: Warum interne Daten besser für Predictive Analytics sind
Viele Unternehmen sitzen auf einem Schatz: Die eigenen Verkaufsdaten. Für die Anwendung von Predictive Analytics ist das ein enormer Vorteil.
Prognosen sollen unternehmerische Entscheidungen absichern. Sie werden auch genutzt, um zukünftige Entwicklungen besser vorherzusagen als der Wettbewerb. Doch verlässliche Prognosen sind selten. Für Unternehmen besser geeignet ist die Nutzung eigener Daten im Haus – mit Predictive Analytics.
„Es gibt drei Arten von Lügen: Lügen, verdammte Lügen, und Statistiken.“ Dieses Zitat von Benjamin Disraeli, einem britischen Staatsmann und Romanautor im 19. Jahrhundert, passt sehr gut auf die Situation in Unternehmen.
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Kundenabwanderung? – So erkennen Sie mögliche Verluste bevor es zu spät ist
Wie können Sie die Wahrscheinlichkeit einer Kundenabwanderung verringern und B2B-Kundenbindungsprogramme gezielt einsetzen?
Vertriebsleiter in B2B-Unternehmen stehen ständig unter Druck, neue Geschäftschancen aufzudecken.
Allerdings ergeben sich neue Geschäfte nicht nur durch Beziehungen zu neuen Kunden, sondern auch durch die Vertiefung der Geschäftsbeziehung mit den bestehenden Kunden.
Doch gerade der Verlust der bewährten Kundenbeziehungen birgt ein hohes Risiko: Wenn Bestandskunden zum Wettbewerber wechseln, bedeutet das einen Verlust von wiederkehrenden Einnahmen.
Unterstützung KI-basierter Software-Lösungen im B2B-Vertriebsprozess
Ein Auszug aus der Bachelorthesis von Tamara Mayer mit einer Status-Quo-Analyse und Handlungsempfehlungen.
Vorab: Tamara Mayer ist Absolventin der Hochschule Landshut und hat sich in ihrer Bachelorthesis mit dem Thema künstliche Intelligenz im B2B-Vertrieb beschäftigt. Im Rahmen dieser Thesis hat sie verschiedene Experteninterviews geführt – unter anderem auch mit dem Geschäftsführer von Qymatix Solutions GmbH Lucas Pedretti.
In dem folgenden Auszug ihrer Arbeit gibt Tamara Mayer konkrete Handlungsempfehlungen an Unternehmen, die ihre Vertriebsprozesse mit KI optimieren wollen.
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Predictive Lead Scoring: Lead- und Kunden-Scoring mit Predictive Analytics
Welchen Nutzen bietet KI-basiertes Predictive Lead- und Kunden Scoring für Ihr Marketing und Vertriebsteam gegenüber traditionellen Verfahren?
Verwenden Sie für Ihre Lead- und Kundenbewertung Ihr CRM-System und das vielleicht sogar schon mit integrierter Marketingautomatisation? Da sind Sie schon auf einem sehr guten Weg, aber es geht noch besser: Die nächste Stufe ist Predictive Lead- und Kunden Scoring.
Lead- und Kunden-Scoring gibt es schon lange und hat sich bewährt: Laut einer Studie von MarketingSherpa, erlangten Unternehmen, die Modelle zum Lead-Scoring nutzten, schon im Jahr 2011 einen ROI der Lead-Generierung von 138%. Das sind 77% mehr als Unternehmen, die keine Lead-Scoring Methoden verwenden (mit einem ROI von 78%).
5 gefährliche Aussagen, die Sie Ihren Job im Vertrieb kosten werden
Vertriebskosten? Neue Kunden? Loyalität?: Warum diese Themen riskant sind.
Ihre Kunden sind im Wandel. Ist Ihr Vertriebsteam zukunftsbereit? Sind sie auf eine digitale Transformation vorbereitet? Jeder Vertriebler hat seine eigenen Weisheiten, wie er Kunden überzeugt oder zum Abschluss führt. In diesem Beitrag befassen wir uns mit fünf gefährlichen Aussagen, die Sie – wenn Sie weiterhin diesen Fehlannahmen folgen, Ihren Job kosten können.
1. "Ich kenne meine Kunden."
Shakespeare ist tot! Lassen Sie die Intelligenz des maschinellen Lernens in Ihren Text einfließen.
Ein Beispiel für prädiktive Textbewertung und Stimmungsanalyse mit maschinellem Lernen aus erster Hand.
Wir sind immer auf der Suche nach einem Weg, das maschinelle Lernen in ERP-Systeme zu integrieren. Unternehmen können ein Predictive Scoring mit maschinellem Lernen (EN: Machine Learning) anwenden, um Vertriebsleads zu priorisieren, Cross-Selling-Möglichkeiten zu entdecken und Texte zu klassifizieren.
Um die Bemühungen unseres B2B-Marketingteams zu unterstützen, haben wir Zeit und Ressourcen investiert und ein maschinelles Bewertungssystem für unsere Blog-Inhalte entwickelt.
Neuer Job? So meistern Sie die ersten 100 Tage als Vertriebsleiter
Die ersten 100 Tage im neuen Job als Vertriebsleiter ist eine kritische Phase: Wird es Ihnen gelingen, einen bleibenden ersten Eindruck zu machen? Werden Sie die Chance nutzen, den Status Quo verändern zu können?
Ihr Vertriebsteam wird eventuell Zweifel an Ihnen als neue Führungskraft hegen und Sie werden unter einer Menge Stress stehen. In diesem Artikel wollen wir Ihnen Tipps mitgeben, wie Sie die Herausforderungen im ersten Quartal erfolgreich überstehen werden.
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"Jedes Unternehmen ist ein Datenunternehmen". Eine Datenstrategie für B2B Predictive Sales Analytics
Wie man eine erfolgreiche Datenstrategie im Zeitalter der künstlichen Intelligenz entwickelt.
Nach der Lektüre der jüngsten Veröffentlichung des Autors, strategischen Geschäfts- und Technologieberaters Bernard Marr "Data Strategy: Wie Sie von einer Welt voller Daten, Analytik und dem Internet der Dinge profitieren können", möchten wir Ihnen unsere Ideen zur prädiktiven Umsatzanalyse im Business-to-Business (B2B) vorstellen.
Marr ist ein internationaler best-selling Autor und Zukunftsforscher, der sich mit den Auswirkungen neuer Technologien wie künstlicher Intelligenz, Big Data, Blockchains und dem Internet der Dinge beschäftigt.
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Künstliche Intelligenz im Vertrieb - Ist Ihr Job schon ersetzbar?
Wir glauben, dass Automatisierung und künstliche Intelligenz einfach Arbeitsplätze ersetzen. Das tun sie nicht. Sie ersetzen stattdessen die Fähigkeiten und Aufgaben eines Berufs. Wenn Sie sich also fragen, wann künstliche Intelligenz Ihren Vertriebsjob ersetzen wird, müssen Sie analysieren, aus welchen Fähigkeiten und Aufgaben er besteht.
Hochproduktive Jobs - wie z.B. B2B-Vertriebsjobs - erfordern fortgeschrittene Fähigkeiten wie Entscheidungsfindung, Problemlösung und erweiterte Analyse.
So lässt sich Kundenabwanderung verhindern – Ein Beispiel aus der Praxis
Reduzierung der Kundenabwanderung durch den Einsatz einer Churn Prediction-Software in Ihrem Vertriebsreporting
Ob Ihre B2B-Organisation ein finanziell erfolgreiches Jahr hat oder ein miserables, kann davon abhängen, ob Sie eine sich langsam ankündigende Kundenabwanderung rechtzeitig erkennen oder nicht.
Jeder erfahrene Vertriebsleiter weiß, dass einige Kunden irgendwann abwandern werden. Studien über Kundenbindung sprechen von einer jährlichen Kundenabwanderung von 5 bis 25 %, je nach Branche. Kundenabwanderung bedeutet Umsatzverlust.