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Künstliche Intelligenz im B2B-Vertrieb: Neue Herausforderungen - Neue Chancen

 
Ein interessanter Artikel über den Einsatz künstlicher Intelligenz im B2B-Vertrieb.

Künstliche Intelligenz (KI) gewinnt im Business-to-Business (B2B) Vertrieb an Bedeutung. Forschungen zeigen, dass die Investitionen in die Entwicklung und Integration von KI-Technologien, insbesondere des maschinellen Lernens, weiter steigen.

Mehr Geld als je zuvor fließt heute in künstliche Intelligenz Systeme. Um das kostspielige Scheitern ihrer KI-Entwicklungen zu verhindern, versuchen B2B-Unternehmen sich auf ihre Ziele und Potentiale zu fokussieren.

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Umsatzrentabilität B2B steigern

Umsatzrentabilität mit strategischem Vertriebscontrolling steigern

Umsatzrentabilität? Wie der B2B Großhandel seine Umsatzrentabilität mit Predictive Analytics steigern kann.

Gibt es ein Vertriebs- und Marketing-KPI, mit dem produzierende und industrielle Vertriebsunternehmen die Effizienz ihrer Teams messen können? Ja. Gibt es, die Umsatzrentabilität (auch Umsatzrendite oder Return on Sales (ROS) genannt).

Vertriebsleiter definieren ROS auch als eine Nettogewinnrate. Das bedeutet, ein Unternehmen erfährt durch diese Kennzahl, wie viel von jedem eingenommenen Euro in Gewinn umgewandelt wird.
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Wie wird Vertrieb in 50 Jahren funktionieren – Blick in die Zukunft

Vertrieb der Zukunft: So läuft Ihr B2B-Vertrieb in 50 Jahren

Digitalisierung im B2B-Vertrieb der Zukunft.

Wird es den Beruf des Vertrieblers in 50 Jahren überhaupt noch geben? Oder werden Roboter den Job übernehmen? Welchen langfristigen Einfluss wird die Digitalisierung auf den Vertrieb haben?

Um einen Blick in die Zukunft zu werfen, wollen wir uns zunächst anschauen, wie Vertrieb vor 50 Jahren lief, wie Vertrieb heute funktioniert und dann einen Blick in die Glaskugel werfen, wie der Vertrieb der Zukunft aussehen kann.

Vertrieb vor 50 Jahren: Eine zeitintensive Angelegenheit.

Vor 50 Jahren gab es noch nicht die Kommunikationsmittel, die für uns heute so selbstverständlich geworden sind: Smartphone (ca. 1994), E-Mail (verrückte 80er), generell: das Internet, das uns mit Menschen am anderen Ende der Welt in Sekunden verbindet (geboren 1989). Auch Computer waren noch kein Alltag im Büro. Zur Kommunikation mit dem Kunden gab es das Telefon und die Post.

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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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Kundenabwanderung vorhersagen und verhindern ohne Stress

 
Kundenabwanderung: Definition und Verringerung 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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Predictive Sales Analytics Excell

Predictive Sales Analytics mit Excel? Es würde gehen!

 
Anwendungsbeispiele von Predictive (Sales) Analytics Methoden für die Vertriebsplanung mit einer Excel Vorlage.

Eine der wichtigsten Aufgaben eines Vertriebsleiters ist es rechtzeitig zu erkennen, hinter welchen Verkaufschancen gute Möglichkeiten stehen. Diese Aufgabe zu erfüllen, ist das A und O einer erfolgreichen Vertriebsplanung.

Key Account Manager im B2B-Bereich bedienen in der Regel Hunderte von Kunden und überwachen Dutzende von neuen und bestehenden Verkaufsmöglichkeiten (oder Opportunities). Sie haben nur begrenzte Zeit und sind eine der teuersten Ressourcen in einem Unternehmen.
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Customer Lifetime Value vorhersagen: Warum Sie keine externen Daten verwenden sollten

Es gibt zwei Arten von historischen Daten für Analysen und Verkaufsprognosen: interne und externe Daten. Wie finden Sie heraus, welche Sie wählen sollen?

Die Erstellung einer Prognose erfordert immer eine Planung unter unsicheren Bedingungen. Erfolgreiche Vertriebsleiter planen und führen eine genaue Umsatzprognose mit Hilfe von Daten durch. Ein aggregierter, präziser Vertriebsplan sollte die Prognose der individuellen Kundenlebensdauer (EN: Customer Lifetime Value (CLV)) berücksichtigen.

Es gibt verschiedene Datenquellen, die Führungskräfte zur Umsatzprognose verwenden können. Einige schwören eher auf interne, andere auf externe Faktoren.

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Ihre Vertriebsrolle definiert Ihre Bedürfnisse bei der Kundenanalyse

Sagen Sie uns was Ihre Funktion ist und wir sagen Ihnen, welche Art von Vertriebsanalyse Sie brauchen.

Vertriebsleiter, Key Account Manager und Sales Controller sind verschiedene Positionen im B2B-Vertrieb. Alle drei Rollen möchten den Vertrieb voran bringen und effizienter machen. Trotzdem sind die Anforderungen an eine Vertriebsanalyse eher verschieden.

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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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Fragen, auf die Sie als Vertriebsleiter eine Antwort parat haben sollten

15 Fragen, auf die Sie als Vertriebsleiter eine Antwort parat haben sollten

Das Vertriebsmanagement im B2B ist eine sich ständig weiterentwickelnde Profession. Der Job hat sich in den letzten zehn Jahren rasch verändert und es ist kein Ende in Sicht. Neue Technologien entstehen, die Millennials strömen auf den Arbeitsmarkt und etablierte Märkte werden zerschlagen.

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