BI Tools – Sollten Sie Ihre B2B-Intelligence-Software herstellen oder kaufen?

Angesichts der steigenden Vertriebskosten und der Veränderung des Kaufverhaltens der B2B Kunden ist BI (Business Intelligence) für den Erfolg jedes Unternehmens von entscheidender Bedeutung.

Diese Situation zeigt sich besonders deutlich im Business-to-Business, wo die Vertriebskosten den wirtschaftlichen Erfolg am stärksten beeinflussen.

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

Vertriebscontrolling im Business-to-Business (B2B) Bereich entwickelt sich zunehmend zu einem Hightech-Spiel. Da die Verkaufszyklen im B2B recht lang sind und der Vertrieb immer teurer wird, 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 ERP – Was wir nach der Analyse von 100 Millionen ERP-Verkaufstransaktionen erkannt haben.

Data-Mining ist die Anwendung einer Vielzahl von verschiedenen statistischen Methoden auf Daten im ERP-System. Heutzutage nutzen Unternehmen 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 hilft 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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B2B-Kundenanalyse: Kaufverhalten analysieren und verstehen.

Neue Technologien ermöglichen heute ein sehr detailliertes Verständnis des digitalen Kaufverhaltens, auch als Customer Journey bekannt (deutsch: „Reise des Kunden – Kundenreise“). Sie ermöglichen auch die Anwendung von Predictive Analytics im B2B-Vertrieb.

Allerdings ist diese Analyse des Kaufverhaltens gleichzeitig eine der größten Herausforderungen, denen sich Unternehmen stellen müssen. Da Kunden zunehmend ihre Einkaufsaktivitäten auf digitale Kanäle, einschließlich Social Media, Internet und E-Procurement ausdehnen, wird es immer schwieriger zu verstehen, wie Kunden wirklich kaufen.

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Drei Beispiele für Predictive Analytics und Big Data für B2B Kundenanalyse

Dank Predictive Analytics ist Big-Data eine „Big Chance“ für B2B-Vertriebsleiter. Diese signifikante Chance erfordert jedoch ein genaues Verständnis jeder Verkaufssituation, inklusive der zur Verfügung stehenden Big-Data Mining Modelle.

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