Artificial Intelligence in B2B Sales

Warum künstliche Intelligenz im B2B-Vertrieb unaufhaltsam ist.

 
Würde es eine digitale B2B-Transformation ohne Predictive-Analytics-Software geben?

Was fällt Ihnen zu Thomas Alva Edison ein? Mein erster Gedanke ist immer noch: Der Erfinder der Glühbirne. Und dies, obwohl es inzwischen ein bekannter Fakt ist, dass das nicht ganz stimmt. Er hat sie optimiert und somit massentauglich gemacht – jedoch nicht erfunden.

Ähnlich schreiben wir Samuel Morse die Erfindung des elektrischen Telegrafen zu. Morse hat tatsächlich unabhängig einen aufzeichnenden elektrischen Telegrafen entwickelt und 1837 patentieren lassen. Allerdings war er nicht allein.
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Predictive Analytics B2B Glaskugel

Warum Predictive Analytics für Ihr CRM keine Glaskugel ist

 
Sie erfahren hier, was Predictive Analytics im B2B Vertrieb kann und was es nicht kann.

Mit Predictive Analytics können Unternehmen aus Kundendaten Prognosen und Eintrittswahrscheinlichkeiten ermitteln und die Ergebnisse werden meistens im CRM (Customer Relationship Management System) sichtbar gemacht. Als Ergebnis steht dann z.B. 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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Predictive Analytics Fakten

Vier Fakten über Predictive Analytics, die Sie wissen sollten.

 
Predictive Analytics – Wer diese Technologie nutzen möchte, sollte Sie zuerst verstehen.

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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Umsatzwachstum: Kundenbindung als Booster im B2B

Umsatzwachstum: Kundenbindung als Booster im B2B

 
Predictive Analytics (DE: prädiktive Analysen) zur Kundenbindung spielt eine entscheidende Rolle, um den Verkauf im Business-to-Business-Geschäft zu beschleunigen.

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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Badass Data Analytics B2B

Badass Sales Analytics für B2B-Unternehmen

 
Erfahren Sie 5 Badass Sales Analytics Hacks für große und mittelständische B2B-Unternehmen.

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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