„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.

In seinem Buch bietet Marr viele Ideen und Beispiele für die Verwendung von Daten in Unternehmen.

Daten gewinnen in vielen Branchen an Relevanz, wobei der industrielle Vertrieb und die Fertigung keine Ausnahme bilden. Wir, als deutscher Marktführer im Bereich B2B Predictive Sales, haben mehr als eine Milliarde Verkaufstransaktionen mit unserer Predictive Sales Analytics Software untersucht. Daraus ergeben sich einige (hoffentlich interessante) Details, die wir der Diskussion hinzufügen.

Zunächst möchten wir die im Buch gewonnenen Erkenntnisse durch unsere Überlegungen zur Datenstrategie – im Kontext einer prädiktiven Vertriebsanalyse – erweitern. Weiterhin werden wir diskutieren, inwieweit prädiktive Analysen für die Datenstrategie eines Unternehmens relevant sind. Zuletzt werden wir kurz darauf eingehen, wie Sie wissen können, ob Ihr Unternehmen über relevante Daten für einen prognostizierten Umsatz verfügt.

Lassen Sie uns jeden Punkt nacheinander überprüfen.

Was ist eine Datenstrategie im Kontext einer Verkaufsanalyse?

Jede Strategie beginnt mit einem Assessment. Fragen wie: Welche Art von Datensätzen haben wir? Wie gut ist ihre Qualität? Welches Geschäftsziel verfolgen wir mit unseren Daten? Kommen zuerst. Ausgehend von der Beurteilung des Geschäftsziels eines Unternehmens, ist die Vertriebsanalyse von entscheidender Bedeutung.

Unternehmen, die erfolgreich eine Datenstrategie entwickeln, behalten ihre Unternehmensziele immer im Blick. Die Vertriebsanalyse ist nur ein Werkzeug, das einem Unternehmensziel dient. Darüber hinaus verändert sich die Technologie in einem Tempo, dem schwer zu folgen ist. Eine zuverlässige Beurteilung der aktuellen Situation und der Unternehmensziele ist von größter Bedeutung und kann einen großen Unterschied in Ihren finanziellen Ergebnissen ausmachen.

Wie Marr es ausdrückte: „Die Herausforderung bei der Entwicklung einer robusten Datenstrategie besteht darin, den besten, zugänglichsten und am besten erreichbaren analytischen Ansatz für Sie zu identifizieren. Allerdings sind die Fortschritte in der Analytik, der KI und dem maschinellen Lernen so schnell, dass man davon ausgehen kann, dass sehr, sehr bald neue und verbesserte Wege der Wertsteigerung aus Daten entstehen werden“.

Nachdem Sie Ihre Ziele definiert und Ihren aktuellen Status bewertet haben, sollte der folgende Punkt Ihrer Strategie Leitfäden beinhalten. Erfolgreiche Führungskräfte sehen in der Politik die „Spielregeln“. Sie antworten auf die zentrale Frage „Wie wollen wir unsere Ziele erreichen“?

Schließlich sollte eine gute Datenstrategie im Rahmen der Verkaufsanalyse spezifische Maßnahmen beinhalten. Diese Maßnahmen sind das Resultat aus der Festlegung klarer Unternehmensziele und Arbeitsrichtlinien. Beispiele für strategische Aktivitäten einer erfolgreichen Datenstrategie sind die Verbesserung der Datenqualität, die Etablierung neuer Prozesse zur Datenerfassung und die Implementierung prädiktiver Verkaufsanalysen.

Achten Sie auf die Kosten jeder Maßnahme. Angenommen, ein B2B-Vertriebsteam besteht aus 10 Mitarbeitern. Einschließlich Gehalt, Provisionen und damit zusammenhängender Aufwendungen können allein die Verkaufsberichterstattungen das Unternehmen rund 250.000 Euro pro Jahr kosten. Erfolgreiche Datenstrategien reduzieren die Kosten für Reporting und Vertriebssteuerung. Hier erfahren Sie mehr über den ROI Ihres Vertriebsteams.

Warum ist Predictive Analytics für Ihre Datenstrategie relevant?

Im Rahmen der Vertriebsanalyse bietet Predictive Sales Analytics (prädikative Vertriebsanalysen) B2B-Unternehmen einen Blick in die Zukunft. Predictive Analytics stellt einen kosteneffektiven Weg dar, um die Vertriebsaktivitäten zu verbessern, die Kundenzufriedenheit und den Lifetime Value zu erhöhen.

Es gibt jedoch einzigartige Auswirkungen der Predictive Analytics auf Ihre Datenstrategie. Predictive Analytics basiert auf Daten – von der Quantität bis zur Qualität.

Predictive Analytics basiert auf Daten – von der Quantität bis zur Qualität.

Erfolgreiche Vertriebsleiter verstehen Datenqualität und Quantität als zwei getrennte, aber miteinander in Beziehung stehende Arbeitspakete. Ersteres ist ein iterativer Prozess, bei dem Predictive Analytics hilft, Prioritäten zu setzen, wo sie verbessert werden kann. Letzteres beginnt mit einer Bewertung der aktuellen Daten, die das Unternehmen besitzt, denn jedes B2B-Unternehmen hat Verkaufsdaten.

Die Implementierung von Predictive Sales Analytics und maschinellem Lernen unter Verwendung von ERP- und CRM-Daten hilft Vertriebsleitern, ihre Datenbemühungen auf die Bereiche zu fokussieren, für die es am wichtigsten ist.

Haben Sie die Daten, die Sie für die Analyse im Vertrieb benötigen?

Wir kommen schließlich zum letzten Punkt Ihrer Datenstrategie in Bezug auf die Vertriebsanalyse: Woher wissen Sie, ob Ihr Unternehmen die Daten hat, die es braucht?

Die Beurteilung, ob Ihr Unternehmen die benötigten Datensätze besitzt, ist ein entscheidendes Element Ihrer Datenstrategie.

Dies zu bestimmen hängt im Wesentlichen davon ab, welche Information das Unternehmen aus den Daten gewinnen möchte und der verfügbaren Software für das Sales Data Mining.

Erfolgreiche Führungskräfte unterscheiden klar zwischen Informationen und Daten. Laut Peter Drucker sind Informationen „Daten, die mit Relevanz und Zweck ausgestattet sind“. Die Bestimmung, welche Informationen das Unternehmen benötigt, basiert auf den Punkten, die wir in den obigen Abschnitten beschrieben haben, vor allem auf Ihren Geschäftszielen, dem Entscheidungsprozess und der verfügbaren Technologie. Erlauben Sie uns, Bernard Marr noch einmal zu zitieren: „Rohdaten, wie Kundenbindungsraten, Verkaufszahlen und Lieferkosten, sind von begrenztem Wert, bis sie mit anderen Daten integriert und in entscheidungsrelevante Informationen umgewandelt wurden. “

Informationen sind „Daten, die mit Relevanz und Zweck ausgestattet sind“.

Der zweite zu berücksichtigende Punkt ist, ob Ihr Unternehmen über die Softwarelösungen verfügt, die je nach Geschäftsziel Informationen aus Ihren Daten extrahieren können. Wenn es Ihr Ziel ist, mehr zu verkaufen, die Marketingkosten zu senken und den Customer Lifetime Value zu erhöhen, brauchen Sie eine entsprechende Software, die Ihre Daten auswertet. Die meisten B2B-Unternehmen besitzen bereits die Rohdaten, die eine solche Software benötigt. Diese Datensätze umfassen Verkaufsdaten und Transaktionen (z.B. ERP-Daten) sowie CRM-Daten.

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen ermöglichen es heute, diese Verkaufsdaten in wertvolle Informationen umzusetzen. Moderne Predictive Sales Software ist eine kostengünstige Möglichkeit, Daten in relevante Informationen umzuwandeln.

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Datenstrategie für B2B Predictive Sales Analytics – Fazit

Wir fragen uns, ob jedes Unternehmen bald zu einem Datenunternehmen wird, wie Maar argumentiert. Wir können uns durchaus darauf einigen, dass ERP Data Mining und Sales Analytics heute von enormer Bedeutung für Industrievertriebshändler und -hersteller sind.

Die Analytik ist entscheidend, um den Umsatz zu steigern und die Kosten zu senken. Mit Hilfe von Predictive Sales Analytics und Data Mining kann das Vertriebsteam in die Zukunft blicken und wesentlich produktiver werden.

Produktivitätssteigerungen sind der entscheidende Grund, warum eine Datenstrategie für die predictive Analytics relevant ist. Darüber hinaus sind Vertriebsziele, verfügbare Datensätze und Vertriebsanalysesoftware wichtige Bestandteile einer erfolgreichen Datenstrategie.

Basierend auf unseren Lösungen und Erfahrungen haben wir schließlich einige Ideen über die Art der Daten vorgestellt, die erfolgreiche Unternehmen benötigen, um eine Datenstrategie umzusetzen.

Haben Sie weitere Ideen oder Fragen zu Ihrer Datenstrategie? Bitte schreiben Sie uns noch heute! Wir freuen uns, diese mit Ihnen zu besprechen.

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Literaturnachweis:

Data Strategy: How To Profit From A World Of Big Data, Analytics And The Internet Of Things

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