Vertrieb der Zukunft

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Predictive Analytics: Fünf konkrete Anwendungsbeispiele aus der Praxis, die Ihren Vertrieb 2019 erfolgreich machen werden

 
Fünf konkrete Predictive-Analytics-Anwendungsbeispiele aus der Vertrieb Praxis.

In der heutigen Wettbewerbssituation ist es wichtig, sich einen Vorsprung zu verschaffen. Für B2B-Unternehmen bedeutet der Einsatz von Tools zur Erkundung des Kundenverhaltens und zur Priorisierung von Leads nicht nur eine Produktivitätssteigerung, sondern auch eine Steigerung des überaus wichtigen Endergebnisses.

Predictive Sales Analytics hat in den letzten zehn Jahren einen langen Weg zurückgelegt. Es ist jetzt für Unternehmen in traditionellen Branchen weitaus zugänglicher. Für viele ist es ein leistungsstarkes Werkzeug, um die Vertriebsplanung und -steuerung zu unterstützen.

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Vertriebsmanagement in Zeiten der künstlichen Intelligenz – Die 5 wichtigsten Tipps für den B2B-Vertrieb

Vertriebsprozesse, -mitarbeiter und -management müssen sich öffnen für die Welt der künstlichen Intelligenz. Künstliche Intelligenz (KI) übernimmt zeitintensive administrative Aufgaben und wiederholte Routinen. Verwaltung gelingt schneller, zuverlässiger und zu niedrigeren Kosten. Vertriebsmanagement erhält dank KI eine neue Definition.

Im B2B-Vertrieb bezieht sich künstliche Intelligenz auf Enterprise-Resource-Planning (ERP) und Customer-Relationship-Management (CRM) Systeme, die mit maschinellem Lernen und automatisierten Data Mining Features ausgestattet werden.

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Wie viele Daten benötigen Sie für die Implementierung von Predictive Analytics?

 
Wie viele Daten benötigen Sie für Predictive Analytics?

Predictive Analytics ist eine der Technologien mit den größten finanziellen Auswirkungen im B2B-Vertrieb. Mehrere beliebte Anwendungen der Predictive Analytics werden heute zu einem “Must-Have”.

Vertriebsleiter verlassen sich auf Lead-Scoring, Kundenabwanderungsmodellierung, Cross-Selling-Analysen und Preisanalysen, um ihre Vertriebsaktivitäten zu priorisieren und ihren Customer Lifetime Value zu steigern.
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Warum Datenqualität der Schlüssel für erfolgreiche Predictive Analytics Methoden und KI ist

 
Wie schlechte Datenqualität den Fortschritt der künstlichen Intelligenz behindert

Künstliche Intelligenz (KI) entwickelt sich im B2B-Vertrieb stetig weiter. KI verändert die Art und Weise, wie Kunden kaufen und somit wie Verkäufer arbeiten sollten.

Die Erfassung von Daten, ihre Qualität und die Quellsysteme, alle spielen eine zentrale Rolle bei der Implementierung von KI im Vertrieb. Schlechte Datenqualität mag schwer zu messen sein, aber sie hat eine zentrale Bedeutung bei der Anwendung und Ausführung von Systemen der künstlichen Intelligenz und Predictive Analytics Methoden.

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Die Sache mit der KI im Vertrieb

 
Warum künstliche Intelligenz im B2B-Vertrieb alternativlos ist und wie Sie davon profitieren können.

Sich anpassen oder untergehen – heutzutage hat der B2B-Vertrieb nur diese Alternativen. Auch Key Account Manager können ein Lied davon singen, denn sie haben im Vergleich zu vor zehn Jahren sehr veränderte Aufgaben und Jobs.

E-Commerce ist bei weitem nicht nur ein neuer Vertriebskanal. Die Rolle des Verkäufers als Auftragsempfänger wird im nächsten Jahrzehnt endgültig verschwinden. Diese Verschiebung der Aufgaben wird einen starken Einfluss darauf haben, wie Vertriebspersonal ausgewählt wird und wie es sich verhält. Und auch künstliche Intelligenz beeinflusst die Rolle des B2B-Vertriebs.

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