Verpassen Sie nicht den Zug! Wie Predictive Analytics B2B-Vertrieb revolutionieren wird
Dieses B2B Beispiel überzeugt Sie sicherlich, Ihre Vertriebskosten neu berechnen zu wollen.
Vertrieb hat in den letzten Jahrzehnten viele Veränderungen erlebt. Jeder ist überall mobil, CRM-Systeme sind universell und “Customer Journey” hat einen Mainstream-Status erreicht. Diese Änderungen sind nichts im Vergleich zu der Revolution durch Predictive Analytics. Diese ist die entscheidende Technologie für den B2B-Vertrieb.
Die Fähigkeit, Vorhersagen über die Zukunft zu treffen, verändert den Vertrieb im Business-to-Business (B2B) radikal. Es bringt enorme Vorteile für die Gestaltung der Preisstrategie, verhindert Kundenabwanderung und verbessert die Vertriebsplanung.
Kundenabwanderung? – So erkennen Sie mögliche Verluste bevor es zu spät ist
Wie können Sie die Wahrscheinlichkeit einer Kundenabwanderung verringern und B2B-Kundenbindungsprogramme gezielt einsetzen?
Vertriebsleiter in B2B-Unternehmen stehen ständig unter Druck, neue Geschäftschancen aufzudecken.
Allerdings ergeben sich neue Geschäfte nicht nur durch Beziehungen zu neuen Kunden, sondern auch durch die Vertiefung der Geschäftsbeziehung mit den bestehenden Kunden.
Doch gerade der Verlust der bewährten Kundenbeziehungen birgt ein hohes Risiko: Wenn Bestandskunden zum Wettbewerber wechseln, bedeutet das einen Verlust von wiederkehrenden Einnahmen.
Unterstützung KI-basierter Software-Lösungen im B2B-Vertriebsprozess
Ein Auszug aus der Bachelorthesis von Tamara Mayer mit einer Status-Quo-Analyse und Handlungsempfehlungen.
Vorab: Tamara Mayer ist Absolventin der Hochschule Landshut und hat sich in ihrer Bachelorthesis mit dem Thema künstliche Intelligenz im B2B-Vertrieb beschäftigt. Im Rahmen dieser Thesis hat sie verschiedene Experteninterviews geführt – unter anderem auch mit dem Geschäftsführer von Qymatix Solutions GmbH Lucas Pedretti.
In dem folgenden Auszug ihrer Arbeit gibt Tamara Mayer konkrete Handlungsempfehlungen an Unternehmen, die ihre Vertriebsprozesse mit KI optimieren wollen.
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5 gefährliche Aussagen, die Sie Ihren Job im Vertrieb kosten werden
Vertriebskosten? Neue Kunden? Loyalität?: Warum diese Themen riskant sind.
Ihre Kunden sind im Wandel. Ist Ihr Vertriebsteam zukunftsbereit? Sind sie auf eine digitale Transformation vorbereitet? Jeder Vertriebler hat seine eigenen Weisheiten, wie er Kunden überzeugt oder zum Abschluss führt. In diesem Beitrag befassen wir uns mit fünf gefährlichen Aussagen, die Sie – wenn Sie weiterhin diesen Fehlannahmen folgen, Ihren Job kosten können.
1. "Ich kenne meine Kunden."
Shakespeare ist tot! Lassen Sie die Intelligenz des maschinellen Lernens in Ihren Text einfließen.
Ein Beispiel für prädiktive Textbewertung und Stimmungsanalyse mit maschinellem Lernen aus erster Hand.
Wir sind immer auf der Suche nach einem Weg, das maschinelle Lernen in ERP-Systeme zu integrieren. Unternehmen können ein Predictive Scoring mit maschinellem Lernen (EN: Machine Learning) anwenden, um Vertriebsleads zu priorisieren, Cross-Selling-Möglichkeiten zu entdecken und Texte zu klassifizieren.
Um die Bemühungen unseres B2B-Marketingteams zu unterstützen, haben wir Zeit und Ressourcen investiert und ein maschinelles Bewertungssystem für unsere Blog-Inhalte entwickelt.
"Jedes Unternehmen ist ein Datenunternehmen". Eine Datenstrategie für B2B Predictive Sales Analytics
Wie man eine erfolgreiche Datenstrategie im Zeitalter der künstlichen Intelligenz entwickelt.
Nach der Lektüre der jüngsten Veröffentlichung des Autors, strategischen Geschäfts- und Technologieberaters Bernard Marr "Data Strategy: Wie Sie von einer Welt voller Daten, Analytik und dem Internet der Dinge profitieren können", möchten wir Ihnen unsere Ideen zur prädiktiven Umsatzanalyse im Business-to-Business (B2B) vorstellen.
Marr ist ein internationaler best-selling Autor und Zukunftsforscher, der sich mit den Auswirkungen neuer Technologien wie künstlicher Intelligenz, Big Data, Blockchains und dem Internet der Dinge beschäftigt.
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Wie viele Daten benötigen Sie für die Implementierung von Predictive Analytics?
Wie viele Verkaufsdaten 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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Rechnet sich für Sie eine Vertriebsanalyse-Software?
Berechnen Sie den ROI Ihres Predictive Analytics Tools
Der Return on Investment, kurz: ROI, ist eine der meistgenutzten Kennzahlen in Businessanalysen. Der ROI ist die Kennzahl, die definiert, ob sich eine Investition rechnet oder nicht.
In diesem Artikel geben wir Ihnen nützliche Tipps zur Berechnung des ROI für Ihr Sales Analytics Projekt.
Predictive Analytics wendet mathematische Methoden und Techniken aus Data Mining, Statistik, maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz an, um Vorhersagen zu treffen.
Predictive Analytics – Möglichkeiten zur Neukundengewinnung im B2B E-Commerce
Predictive Analytics – Möglichkeiten zur Neukundengewinnung im B2B E-Commerce am Beispiel eines österreichischen BauzulieferersHerr Haunschmid, stellen Sie sich bitte unseren Lesern kurz vor.
Mein Name ist Thomas Haunschmid, wohnhaft in Niederösterreich.
Beruflich beschäftige ich mich als „Business Manager E-Commerce“ tagtäglich mit neuen Trends und Strategien, um das Einkaufserlaubnis für unsere Kunden aus dem B2B Bereich stetig zu verbessern und zu optimieren.
Um einen Trend kommt man als Business Manager im E-Commerce dieser Tage nicht herum: der systematischen Verwendung von Daten für die Optimierung der Produkt- bzw. Vertriebsstrategie.
So optimieren Sie Ihre B2B-Vertriebsplanung mit Predictive Analytics
Vier Schritte zur Optimierung der Vertriebsplanung mit Predictive Analytics.
Die strategische und operative Vertriebsplanung (S&OP) umfasst zwei nah verwandte Elemente: Vertriebs- und Betriebsplanung. S&OP ist der vielleicht wichtigste Planungsprozess eines Unternehmens. Das Hauptziel von S&OP ist es, drei kritische aber konkurrierende Ziele in Einklang zu bringen: Vertriebsproduktivität, Kundenzufriedenheit und Lagerbestandsoptimierung.
Mit Hilfe von Predictive Analytics können heutzutage B2B-Vertriebsleiter ihre S&OP durch die Steigerung der Vertriebsproduktivität verbessern.