Predictive Analytics oder ein neues CRM? Was kommt zuerst?

Die Implementierung eines neuen Customer Relationship Management Systems (CRM) ist ein Minenfeld für B2B-Unternehmen. Diese Projekte brauchen in der Regel länger als geplant und kosten mehr, als budgetiert wurde. In vielen Fällen scheitern sie ganz und gar.

Viele Kunden von CRM-Anbietern sind enttäuscht, weil Ihnen sehr viel versprochen wurde und die Realität ganz anders aussieht. Unternehmen kaufen die Programme gutgläubig, ohne klare und messbare Erwartungen.

Je nach Quelle scheitern zwischen einem und zwei Drittel aller Customer Relationship Management (CRM)-Projekte.

Was ist allerdings eine Alternative zu einem komplett neuen CRM-Projekt? Predictive Sales Software nutzt die Daten aus bereits vorhandenen ERP- und CRM Programmen, um daraus wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Eine solche Software unterstützt nachweisbar profitables Wachstum.

B2B-Unternehmen können heute die auf künstlicher Intelligenz basierende Predictive Sales Software einsetzen, um Kosten zu senken und den Umsatz zu steigern. Diese vorausschauende Software umfasst Analysen für Cross-Selling, Kundenabwanderung und Preispolitik in traditionellen und digitalen Kanälen.

Viele Unternehmen überlegen sich Predictive Analytics zu implementieren und entscheiden sich letztendlich doch dafür ihr bestehendes CRM komplett neu – mit vermeintlich besseren Funktionen – zu überarbeiten. Der Fokus dieser Unternehmen liegt eindeutig auf der Quantität: Sie wollen mehr Rechnungen schreiben, mehr Neukunden gewinnen und mehr Kontaktversuche zu Kunden starten. Im Gegensatz dazu, setzt Predictive Analytics auf Qualität: Weniger, aber gezielter Kundenkontakt mit mehr Erfolg.

Natürlich besteht die Möglichkeit Predictive Analytics in ein neues CRM zu implementieren. Jedoch bevorzugen viele Unternehmen ein „Fokusprojekt“, sodass nicht mehrere Projekte gleichzeitig laufen. Mit was sollten Sie also starten? Einem neuen CRM oder eine Erweiterung Ihres bestehenden CRMs durch Predictive Analytics? Lassen Sie uns drei kritische Argumente für und gegen jede Alternative besprechen.

Der erste Grund: Predictive Sales Software bietet eine kürzere Time-to-Value-Zeit (Amortisierungszeit)

Die Implementierung von Predictive Analytics benötig deutlich kürzere Zyklen als die Implementierung eines völlig neuen CRM. Der Kauf einer Predictive Sales Software bedeutet einen Aufzug zu nehmen. Die Planung und Implementierung einer CRM-Software gleicht eher einem Aufstieg zum Mount Everest.

Die Implementierung einer neuen CRM-Software ist für die meisten mittelständischen Unternehmen ein erheblicher Aufwand. Da 3/4 aller CRM-Implementierungen scheitern, sollte das Management im Detail abwägen, ob es sich für ein ganz neues CRM entscheidet oder alternative Software-Tools in Betracht zieht.

Da 3/4 aller CRM-Implementierungen scheitern, sollte das Management im Detail abwägen, ob es sich für ein ganz neues CRM entscheidet oder alternative Software-Tools in Betracht zieht.

Möglicherweise müssen/wollen Sie noch immer ein neues CRM implementieren. Daher ist es wichtig, Ihren erwarteten ROI und den Zeitpunkt zu definieren, an dem das System vollständig laufen soll – in der Regel bekannt als “Time to Value”. Ziel eines jeden IT-Projekts ist es, die “Time to Value” zu minimieren, um finanzielle Vorteile so schnell wie möglich zu realisieren.

Der zweite Grund: Die Implementierung von Predictive Sales Software birgt ein deutlich geringeres Risiko.

Je länger ein Projekt dauert, desto höher sind seine Risiken. Der Austausch eines CRM in einem mittelständischen Unternehmen kann zwischen einem Monat und einem Jahr dauern, je nach Komplexität. Die Verwendung von Predictive Analytics in bestehenden Verkaufsdaten ist heutzutage eine Frage von Stunden, vielleicht Tagen, wenn man an Workshops und Schulungen teilnimmt.

Die Implementierung einer prädiktiven Kundenanalyse-Software erfordert einen kürzeren Zeitaufwand, geringere Kosten und weniger Änderungen in Vertriebsprozessen als die Implementierung eines neuen CRM. Wie Sie vermutlich aus eigener Erfahrung wissen, ist die Planung und Implementierung eines neuen CRM mit viel Zeit, Aufwand und Anstrengungen verbunden. Oft führt es sogar zu nutzlosen Auseinandersetzungen innerhalb von Vertriebs- und Marketingteams.

Somit ermöglichen Cloud basierte Predictive Analytics-Technologien, die Datenmodelle für maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz und Datenvisualisierung für ERP- und CRM-Systeme kombinieren, wesentlich schnellere und risikoärmere IT-Projekte.

Somit ermöglichen Cloud basierte Predictive Analytics-Technologien, die Datenmodelle für maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz und Datenvisualisierung für ERP- und CRM-Systeme kombinieren, wesentlich schnellere und risikoärmere IT-Projekte.

Die Software Predictive Sales Analytics ermöglicht es Vertriebsmanagern im B2B-Bereich, Cross-Selling, Kundenabwanderung-Prävention und Preispolitik-Analysen ohne Unterbrechungen und mit geringerem Risiko der Nicht-Erfüllung durchzuführen.

Der dritte Grund: Predictive Sales Software bietet einen höheren (und messbaren) Return on Investment (ROI).

Der Return on Investment (ROI) ist ein leistungsstarkes Werkzeug zur Bewertung der Performance jeder IT-Investition. Die Messung des ROI Ihrer CRM-Software kann schwierig sein. Es hängt von anekdotischen Beweisen (also in Form von Hörensagen mit schwacher argumentativer Aussagekraft) und weichen Faktoren ab. Vorteile von CRM? Jede fünfte CRM-Investition hat die Kundenbeziehung ruiniert, berichtete Bains and Co 2001.

Die Messung des ROI einer Predictive Analytics Software ist jedoch unkompliziert. Predictive Analytics verwendet Data-Mining-Methoden, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, um Vorhersagen über Kunden, Vertriebskontakte und Produkte zu treffen. Erfolgreiche Unternehmen nutzen es heute für Lead-Scoring, Churn-Risikoanalyse, Preisanalyse und Cross-Selling. Der ROI basiert demnach auf klar definierten und durch Daten belegbaren KPIs.

Beispielsweise erklären CRM-Softwareführer wie Salesforce, dass CRM die Kundenbindung um 27 % verbessern kann. Dieses Ergebnis ist gering im Vergleich zu maschinellen Lernmodellen für Customer Churn, die 90 % der Kunden korrekt vorhersagen können.

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Predictive Analytics – CRM? Die 3 Gründe, warum Ihr Unternehmen kein neun CRM braucht und stattdessen Predictive Analytics einsetzen sollte – Fazit.

Erfolgreiche Unternehmen wissen, wie sie das Beste aus ihrer bestehenden IT-Landschaft herausholen können. Vertriebsleiter, die die Einführung eines völlig neuen CRM-Systems in Betracht ziehen, um Vertriebsleistung zu verbessern, sollten zunächst Predictive Analytics beurteilen.

Predictive Sales Analytics bietet im Vergleich zu einer CRM-Implementierung einen schnelleren Time-to-Value. Dieser Punkt gilt insbesondere, wenn Sie gebrauchsfertige Softwarelösungen kaufen. Ein paar Anpassungen hier und da und Ihr Vertriebsteam ist bereit, mehr zu verkaufen.

Der Kauf von Software, die Ihre ERP- und CRM-Daten für Predictive Analytics verwendet, stellt ein deutlich geringeres Risiko dar als die Implementierung eines CRM. Letzteres ist ein sehr langer Triathlon, den Sie vielleicht nie beenden werden, dahingegen ist Ersteres mit ein paar kurzen Sprints vergleichbar.

Schließlich bietet Predictive Analytics einen höheren Return on Investment (ROI). Innovative Technologieunternehmen haben in den vergangenen zwei Jahrzehnten auf dieses letzte Argument angespielt. Heutzutage machen die Verfügbarkeit von Verkaufsdaten und Lösungen für künstliche Intelligenz die Implementierung von Predictive Analytics erschwinglich. Bitte schreiben Sie uns, um Ihre Möglichkeiten zu besprechen

Haben Sie weitere Fragen zum Thema Predictive Analytics CRM? Wir helfen gerne weiter!

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