Vertriebsanalyse

Predictive Analytics in B2B: 3 Ideen für Vertriebsleiter

Drei Beispiele für Predictive Analytics | Einsatz von Big-Data im Bereich B2B-Vertrieb

Dank Predictive Analytics ist Big-Data eine „Big Chance“ für B2B-Vertriebsleiter. Diese riesen Chance erfordert jedoch ein genaues Verständnis jeder Verkaufssituation, inklusive dem Verständnis über mögliche/die zur Verfügung stehenden Big-Data Mining Modellen, die zur Verfügung stehen.

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Vertriebscontrolling-Kunstliche-Intelligenz

Vertriebscontrolling & Künstliche Intelligenz – Das Traumpaar für bessere Vertriebsentscheidungen?

Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz (KI) sind der Schlüssel zu einer deutlichen Effizienzverbesserung im Vertriebscontrolling. Eine Software ist intelligent, wenn sie Probleme autonom und effizient lösen kann.

Der Grad der Intelligenz hängt vom Grad der Autonomie, dem Grad der Komplexität des Problems und der Effizienz des Problemlösungsprozesses ab. Forscher reden von “starker” und “schwacher” künstlichen Intelligenz – General vs Weak Artificial Intelligence auf Englisch.

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ai-sales

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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customer-attrition

Definition und Verringerung der Kundenabwanderung in auf Abonnement- bzw. Subskriptionsmodellen basierenden Unternehmen

 
Churn Prediction Model für intelligentes Customer-Relationship-Management in auf Abonnement- bzw. Subskriptionsmodellen basierenden Unternehmen.

B2B-Unternehmen können im Durchschnitt mit einer jährlichen Kundenabwanderungsrate von 11 % rechnen, wie eine aktuelle Studie ergab.

Diese Verlustquote schwankt zwischen Ländern und Branchen. Die Kundenabwanderung kann im Bereich Bürobedarf durchschnittlich 24 %, in der Versicherungswirtschaft 16 % und im Bankensektor 13 % betragen.

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All About ERP Data Mining for Sales

Alles zu ERP Data-Mining für Ihren Vertrieb

 
Data-Mining ERP – Was wir nach Analyse von 100 Millionen Verkaufstransaktionen erkannt haben.

Data-Mining ist die Anwendung einer Vielzahl von verschiedenen statistischen Methoden auf Daten im ERP-System. Unternehmen nutzen heute Data-Mining, um Ergebnisse vorherzusagen, Verkaufstrends zu erkennen, eine Abwanderung von Kunden zu verhindern und die Preispolitik dynamisch anzupassen.

Die Mustererkennung aus Enterprise Resource Planning (ERP) Daten ist im Business-to-Business Bereich von entscheidender Bedeutung, da bereits kleine Verbesserungen der Vertriebseffizienz erhebliche Auswirkungen auf die Ergebnisse haben können. Das Data-Mining der Vertriebsdaten im ERP-System helfen den Kunden dabei, eine beträchtliche Wertschöpfung zu erreichen, Quick-Wins zu entdecken und ihre Verkaufsaktivitäten zu priorisieren. Die Automatisierung dieses Prozesses ist heute mithilfe von künstlicher Intelligenz (KI) möglich.

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