B2B Großhandel in Deutschland: Zahlungsunfähigkeiten und Insolvenzen.

B2B Großhandel in Deutschland: Zahlungsunfähigkeiten und Insolvenzen.

 

In den zehn Jahren bis 2020 hat der deutsche Großhandel einen Rückgang von rund 34.000 Betrieben zu verzeichnen, wie das Statistische Bundesamt mitteilt. Damit ist die Gesamtzahl der Unternehmen im Großhandel (ohne den Handel mit Kraftfahrzeugen) in Deutschland in den letzten Jahren kontinuierlich gesunken, zuletzt auf rund 135.000 im Jahr 2020. Bedeutet das den Abschied vom Großhandel?

Verschärft wird dieser deprimierende Trend durch die jüngste Zunahme von Insolvenzen im industriellen Groß- und Einzelhandel, bei denen mehrere prominente Namen Insolvenz angemeldet haben. Eines der markantesten Beispiele für dieses Phänomen ist der Zusammenbruch des Praktiker-Dachunternehmens im Jahr 2013. Ein weiteres aktuelles Beispiel ist die Ludwig Leuchten GmbH.
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Vertriebsprognosen künstliche Intelligenz

Wie künstliche Intelligenz Vertriebsprognosen verbessert

 
Die Erstellung und Nutzung von Vertriebsprognosen sind ein essenzieller Geschäftsprozess für jedes B2B-Unternehmen. Es ist auch eine der wichtigsten Aufgaben für Vertriebsmanager, die Verkaufsprognosen zur Vertriebsplanung und Strategie verwenden.

Es gibt viele Möglichkeiten Vertriebsprognosen zu erstellen. Von Befragungen und Schätzungen der Vertriebsmitarbeiter über zukünftige Verkäufe bis hin zu regelbasierten Excel-Kalkulationen oder Business-Intelligence-Anwendungen. Doch die unschlagbarsten Prognosen werden mit Hilfe von künstlicher Intelligenz erstellt. Warum das so ist, besprechen wir in diesem Artikel.

Grob gesagt, helfen Vertriebsprognosen Unternehmen dabei, etwas Planungssicherheit in einer unsicheren Zukunft zu erlangen. Das Ziel dabei ist Ressourcen effizient zuzuweisen, Geld und Kosten zu sparen und den Umsatz zu steigern.
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Kundenabwanderung vorhersagen | Predicting Customer Churn

Wie die Vorhersage der Kundenabwanderung im B2B-Bereich funktioniert

 

Für Unternehmen, die ad-hoc verkaufen, ist es nicht so einfach, die Kundenabwanderung vorherzusagen. Im Gegensatz dazu ist es für „As-a-Service-Unternehmen“, deren Geschäftsmodell auf Abonnements basiert, einfacher, gefährdete Kunden bereits sehr früh zu identifizieren.

SaaS-Unternehmen profitieren von ständig aktualisierten, detaillierten Live-Statistiken zur Kundennutzung. Zum Beispiel während einer kostenlosen Testphase und auch darüber hinaus, wenn der Kunde ein Abonnent geworden ist. Sie erstellen Modelle zur Vorhersage der Kundenabwanderung auf der Grundlage historischer Daten, die zeigen, wie oft sich Kunden anmelden und welche Funktionen sie nutzen.
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Künstliche Intelligenz bei einem Verkäufer von Baumaschinen

Künstliche Intelligenz bei einem Baumaschinenunternehmen

 
Die Technologie der künstlichen Intelligenz kann in einer Vielzahl von Bereichen eingesetzt werden. In diesem Artikel erfahren Sie, wie KI einem Baumaschinenunternehmen hilft.

In diesem Blog habe ich schon einige Beiträge zum Thema Künstliche Intelligenz (KI) im Vertrieb verfasst. Einfach ein faszinierendes Thema für einen alten Vertriebshasen wie mich, der sowohl mit mehreren verschiedenen CRM-Systemen gearbeitet hat als auch KI-Systeme verkauft hat.

Für jemanden aus dem Vertrieb ist insbesondere der Bereich Predictive Analytics interessant - eine Künstliche Intelligenz ist in der Lage Verkaufschancen vorherzusagen. Deshalb berichte ich im Folgenden von einem konkreten Fallbeispiel.

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