Preiskorridor mir Excell

Excel: Wie man eine Preiskorridor-Analyse in drei einfachen Schritten durchführt

Dieser Artikel beschreibt eine schrittweise Einführung in die Preiskorridoranalyse mit Excel.

Sie lernen die Bedeutung eines Preiskorridors kennen und erfahren, wie Sie einen Preiskorridor aus einer Liste von Verkaufstransaktionen in Ihrem ERP-System erstellen können.

Lassen Sie uns offenlegen, dass unsere Software KI-basierte Data-Mining-Methoden verwendet, um Key Account Managern eine B2B-Preisstrategie zu präsentieren.

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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.

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Der klassische Außendienst in Zeiten von 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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Predictive Sales

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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Kundenbindung statt Kundenabwanderung mit Qymatix

Kundenabwanderung? – So erkennen Sie mögliche Verluste bevor es zu spät ist

Wie können Sie die Wahrscheinlichkeit der Kundenabwanderung reduzieren?

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.

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