Vertriebsanalyse

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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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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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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 Management und des Vertriebsteams gerecht werden.
 
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