Preisanalyse Methoden: Wie man eine Preiskorridoranalyse 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 in Excel auf Basis einer Liste von Verkaufstransaktionen aus 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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Predictive Sales Analytics B2B-Vertrieb

Predictive Sales Analytics ist das neueste „Must-Have“ des B2B-Vertriebsmanagers

Was ist B2B Predictive Sales Analytics und warum ist es ein geheimer Wettbewerbsvorteil?

Vertriebsproduktivität im Business-to-Business (B2B) bezeichnet die Leistungsfähigkeit von Vertriebsstrukturen und -prozessen, unter Berücksichtigung aller direkten Kosten und Leistungen.

Sales Analytics und insbesondere Predictive Sales Analytics steigern die B2B-Vertriebsproduktivität erheblich.

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sales-facts

Fünf interessante Fakten & Statistiken über den B2B-Großhandel

 

Der B2B-Vertrieb ändert sich, weil sich die Käufer ändern - hauptsächlich in der Art, wie sie einkaufen. Von der Veränderung des Kundenverhaltens und des Wettbewerbsumfelds sind insbesondere Unternehmen im B2B-Vertrieb betroffen. Die Veränderung des Kundenverhaltens ist der primäre Treiber für die Digitalisierung des Vertriebs.

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Einsatz von KI-basierten Assistenten im B2B- Großhandelsvertrieb

 
Erfahren Sie in diesem Artikel, wie KI-basierte Assistenten den Großhandelsvertrieb auf eine neue Ebene heben und Unternehmen dabei unterstützen, ihre Ziele effizienter zu erreichen.

Laut dem Bundesverband Großhandel, Außenhandel, Dienstleistungen (BGA) nutzen Unternehmen im Groß- und Außenhandel zunehmend die Potenziale, die der Einsatz von Künstlicher Intelligenz bietet.

Obwohl viele Unternehmen noch am Anfang stehen, werden die Möglichkeiten zunehmend erkannt. Laut BGA sind zwei Anwendungsbereiche von KI im Großhandel besonders beliebt: KI in der Logistik & Lagerbestandsplanung und die KI-basierte Analyse von Kunden & Kaufentscheidungen.

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Die Macht der Daten

Die Macht der Daten - Drei typische Fehler im B2B-Vertrieb

Was sind häufige Fehler im Umgang mit Daten im B2B-Vertrieb und wie Sie die Daten für sich arbeiten lassen.

Macht können wir mit Stärke, Einfluss und Kraft, aber auch mit Zerstörung und Gewalt verbinden – die typischen zwei Seiten einer Medaille.

Sprüche wie „Daten sind das neue Öl“ oder „Daten sind Rohstoffe“ werden in der heutigen Zeit von Big Data oft gehört und gesagt. Allerdings haben diese Aussagen einen wahren Kern, denn bei richtiger Nutzung sind Daten für ein Unternehmen tatsächlich Gold wert.

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Korrelation ist nicht gleich Kausalität

Achtung! Viele Vertriebsleiter oder Geschäftsführer im B2B Bereich verwechseln Korrelation und Kausalität, wenn es um Datenanalysen geht.

Datenbasierte Entscheidungen im Vertrieb sind nicht immer automatisch die besseren Entscheidungen. Der Grund dafür liegt in der häufigen Verwechslung der Begriffe Kausalität und Korrelation.

Wie schön wäre es doch, wüssten Geschäftsführer oder Führungskräfte im Vertrieb immer sofort, warum etwas so und so passiert. 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, obwohl alles dafür getan wurde, dass er kauft.

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Vertriebsreporting vertriebscontrolling

Vertriebsreporting: die richtigen Kennzahlen erfassen und regelmässig abrufen

Ein wichtiges Instrument zur Planung und Steuerung sowie für das Monitoring des Vertriebs, ist das regelmäßige Reporting.

Hierbei gilt es, den Aufwand für das Reporting relativ gering zu halten und auf Basis geeigneter Kennzahlen aussagekräftige Berichte zu erhalten, die den Ansprüchen des Managements und des Vertriebsteams gerecht werden.

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CLV B2B Forecast

Wie Sie den Customer Lifetime Value Ihrer B2B-Kunden berechnen und steigern können

B2B Customer Lifetime Value berechnen und steigern.

Für Business-to-Business-Vertriebsleiter und -Vermarkter ist die Fähigkeit, den Kundenwert zu berechnen, sehr attraktiv. Darum ist der Customer Lifetime Value heutzutage in so vielen Branchen weit verbreitet. Es gibt dabei jedoch ein kleines Problem. Ein Teil des Wertes liegt in der Zukunft. Wer weiß schon wie lange ein Kunde noch Kunde ist? Und wie viel er kaufen wird?

Zunächst ein paar Definitionen:

Experten im B2B Vertrieb und Marketing definieren Customer Lifetime Value (CLV oder häufig CLTV), Lifetime Value (LTV) oder Lifetime Customer Value (LCV) als den Deckungsbeitrag, der der gesamten Kundenbeziehung zugerechnet wird. Vertriebsfachleute bezeichneten diese Kennzahl gewöhnlich als prognostiziert - also in der Zukunft liegend. Andere nehmen lieber nur den historischen Wert eines Kunden und lassen den prädiktiven Teil einfach weg.

Der auf Deutsch "Kundenlebenswert" stellt also eine quantitative Kennzahl dar und bringt eine langfristige Perspektive in die Kundenbeziehungen.

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B2B-Pricing-Analytics

Preisstrategien und Management mit Hilfe von Preiskorridoren im B2B

 
Der Preiskorridor als wichtiges Instrument des B2B-Pricing. So haben Sie Ihre Preise im Griff.

Sie erfahren wie ein Preiskorridor Ihre B2B-Pricing Strategie optimiert. Vermeiden Sie ein willkürliches Preismanagement. Denn Sie wissen selbst, dass Entscheidungen in der Preispolitik für Unternehmen von enormer Bedeutung sind, da sie sich direkt auf das Ergebnis auswirken.

Die zielgerichtete und systematische Gestaltung des Preismanagements stellt Unternehmen unterschiedlichster Branchen vor große Herausforderungen. Dieser Artikel gibt einen Überblick über ein grundlegendes Instrument der Preisanalyse: den Preiskorridor.

Pricing Analytics hat einen bemerkenswerten Einfluss auf das Geschäftsergebnis. Eine durchschnittliche Preissteigerung von 5 % kann den Gewinn um 50 % steigern. Die gleiche Verbesserung bei Fixkosten, variablen Kosten oder Umsatzvolumen würde das Ergebnis entsprechend um 15, 20 und 30 % verändern.

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Business Intelligence und künstliche Intelligenz

Business Intelligence vs. Artificial Intelligence-basierte Analysen

Der Unterschied zwischen Business Intelligence (BI) und Self-Service BI (SSBI) und warum KI-basierte Predictive Sales Analytics Anwendungen (wie Qymatix) keine klassischen Self-Service BI Lösungen sind.

2018 sagte Carlie J. Idoine, Research Director bei Gartner: "Der Trend der Digitalisierung treibt die Nachfrage nach Analysen in allen Bereichen der modernen Wirtschaft und Verwaltung.“

Das stimmt. Nicht nur große Unternehmen und Big Player, sondern auch immer mehr KMU haben den Wert von Datenanalysen schon längst erkannt: Datengestützte Entscheidungen zur Erreichung der Unternehmensziele.

Und genau das ist auch Sinn und Zweck von BI-Anwendungen. BI Systeme sammeln Daten, bereiten sie auf, analysieren und visualisieren sie.

In den Anfängen von BI (ca. 1990), galt der Einsatz einer solchen Software als enormer Wettbewerbsvorteil.

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