Data-Mining ERP – Was wir nach der Analyse von 100 Millionen 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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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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Kundenanalyse: ist Predictive Analytics Software eine Geheimwaffe?

Kein Unternehmen wird das nächste Jahrzehnt überleben, ohne die Macht von Predictive Sales Analytics zu nutzen. Allerdings fehlt vielen Vertriebsleitern im Business-to-Business Bereich (B2B) immer noch das Verständnis oder die Infrastruktur, die sie dafür benötigen.

Einige ignorieren den Wert ihrer Vertriebsdaten, die unbenutzt in ihren ERP- und CRM-Systemen verkümmern. Obwohl Vertriebscontroller mit dem Sammeln einer stetig wachsenden Menge an Verkaufs- und Vertriebsdaten belastet werden, nutzen ihre Vertriebsleiter diese nicht. Daten haben keinen Wert, wenn sie nicht für die Umsatzsteigerung verwendet werden.
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Wir glauben, dass Automatisierung und künstliche Intelligenz einfach Arbeitsplätze ersetzen. Das tun sie nicht. Sie ersetzen stattdessen die Fähigkeiten und Aufgaben eines Berufs. Wenn Sie sich also fragen, wann künstliche Intelligenz Ihren Vertriebsjob ersetzen wird, müssen Sie analysieren, aus welchen Fähigkeiten und Aufgaben er besteht.

Hochproduktive Jobs – wie z.B. B2B-Vertriebsjobs – erfordern fortgeschrittene Fähigkeiten wie Entscheidungsfindung, Problemlösung und erweiterte Analyse.

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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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