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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Wie sich die von Ihnen eingesetzten Predictive-Analytics-Methoden auf Ihr Vertriebscontrolling auswirken.

Vertriebscontrolling im B2B-Bereich entwickelt sich zunehmend zu einem Hightech-Spiel. Da die Verkaufszyklen im Business-to-Business immer länger und der Vertrieb immer teurer werden, muss das Controlling weiter in die Zukunft schauen.

Machine Learning, ein bekanntes Beispiel für schwache künstliche Intelligenz, stellt dennoch eine hervorragende Möglichkeit zur Verbesserung des B2B-Vertriebscontrollings und der Business Intelligence dar. Es bereichert die Welt der Kundenanalyse um einen wesentlichen Wettbewerbsvorteil.

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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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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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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.

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