Digitaler Vertrieb Aufgaben
 

Wenn der Vertrieb immer digitaler wird, stellt sich die Frage: Auf welche Aufgaben können sich Vertriebsleiter dank moderner Software zur Datenanalyse zukünftig konzentrieren?

Daten, Daten, Daten. Die moderne „Währung“ in Unternehmen verändert auch die Aufgaben im Vertrieb.

Nicht selten wissen Vertriebsleiter aufgrund des Wettbewerbsdrucks, der vom Megatrend Digitalisierung ausgeht, dass sie ihre Kundendaten effektiv nutzen sollten.


Aber wie? Buzzwords, wie etwa Big Data, geistern durch die Unternehmensflure. Tatsächlich ist die effektive Nutzung von Kundendaten nicht trivial – eben, weil Kundendaten nicht trivial sind!

Hier helfen moderne, digitale Lösungen auf Basis von KI, mit Hilfe derer Vertriebsleiter umfangreiche Analysen von Kundendaten sowie Prognosen für wahrscheinliches Kundenverhalten erstellen können.

Im Gegenzug bleibt mehr Zeit für strategische Vertriebsarbeit, um so das eigentliche Kerngeschäft voranzutreiben.

Auf folgende fünf Aufgaben können sich Vertriebsleiter deshalb zukünftig konzentrieren.

1. Daten lesen beziehungsweise interpretieren.

Digitale „Helferlein“, wie etwa Lösungen für Predictive Analytics, unterstützen den Vertrieb bei der Analyse und Auswertung von Kundendaten.

Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter im Vertrieb können sich deshalb darauf konzentrieren, diese Daten aus relevanten Quellen zu lesen und so einen fundierten Einblick ins Kundengeschehen zu gewinnen.

Es ergeben sich interessante Erkenntnisse über mögliche Absatzpotenziale, Abwanderungsrisiken oder auch Preisgestaltungsoptionen.

Dadurch ist eine in die Zukunft gerichtete Interpretation der Daten möglich: Der Vertrieb kann bestimmte Entwicklungen besser prognostizieren und so vorbeugende Maßnahmen ergreifen, anstatt nur zu reagieren.

2. Daten-Korrelationen erkennen, auswerten und Schlüsse daraus ziehen.

Moderne Lösungen für Predictive Sales Analytics ermöglichen es, aus einem Meer an Kundendaten einzelne Daten herauszupicken und bestimmte Beziehungen, Korrelationen, herzustellen.

Eine Korrelation misst die Stärke einer statistischen Beziehung von zwei Variablen zueinander. Bei einer positiven Korrelation gilt: Je mehr Variable A, desto mehr Variable B beziehungsweise umgekehrt.

Eine negative Korrelation bedeutet: Je mehr Variable A, desto weniger Variable B beziehungsweise umgekehrt. Korrelationen zwischen Daten beziehungsweise definierten KPIs geben dem Vertrieb wichtige Hinweise darauf, wo es möglicherweise sinnvoll ist, die Vertriebsstrategie anzupassen oder zu ändern.

Mit Hilfe von digitalen Lösungen zur Datenanalyse können Vertriebsleiter Daten-Korrelationen nicht nur erkennen, sondern daraus auch bestimmte Schlüsse für die zukünftige Vertriebsplanung und Vertriebssteuerung ziehen.

 
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3. Strategische Vertriebsentscheidungen treffen.

Vertriebssteuerung und Vertriebsplanung sind Kernelemente des strategischen Vertriebs. Vertriebsstrategie bedeutet eine langfristig angestrebte und planvolle Gestaltung der Vertriebsfunktion im Rahmen eines Marketingplans.

Dabei geht es etwa um die Auswahl und Struktur der Zielkunden, die Festlegung der Art der Kundenbeziehungen, eine Definition der angestrebten Wettbewerbsvorteile oder um die Festlegung der Vertriebswege und des Vertriebsprozesses.

Wenn eine Software für Predictive Analytics bestimmte Korrelationen zwischen verschiedenen Daten herstellen und daraus Prognosen für wahrscheinlich eintretende Ereignisse erstellen kann, können sich Vertriebsleiter auf strategische Vertriebsaufgaben konzentrieren.

Sie können zum Beispiel auf Basis dieser Korrelationen und Wahrscheinlichkeiten konkrete Vertriebsziele, wie etwa ein Umsatzziel für ein bestimmtes Produkt, festlegen.

Dabei sollten sie aber berücksichtigen, ein bestimmtes Prognoseergebnis nicht mit einem Vertriebsziel zu verwechseln. Diese kann dem Prognosewert entsprechen, muss es aber nicht zwingend.

4. Priorisierung von Aktionen und Kunden.

Digitale Lösungen zur Prognose von Kundenverhalten, wie Abwanderungsrisiken oder Cross- und Up-Selling-Potenziale, ermöglichen Vertriebsleitern einen tiefen Blick ins „Innere“ der Kunden.

Dieses Innere besteht aus vielen einzelnen Daten, die in ERP- und CRM-Systemen schlummern und darauf warten, ausgewertet zu werden. Nun verhalten sich Kunden natürlich nicht immer gleich. Die einen kaufen mehr, die anderen weniger. Die einen halten einem Unternehmen jahrelang die Treue, während andere recht schnell wieder das Weite suchen.

Vertriebsleiter sind deshalb damit beschäftigt, über eine Kundenanalyse wertvolle und notwendige Erkenntnisse über das wichtigste Gut des Unternehmens zu erhalten. Aus der Kundenanalyse entsteht der Kundenwert, der die Frage beantwortet, wie viel ein Kunde oder eine Gruppe von Kunden zur Wertschöpfung beiträgt.

In diese Qualifizierung fließen sowohl monetäre Faktoren (wie der Umsatz) ein aber auch nicht-monetäre, wie etwa bedeutende Referenzkunden oder Kunden, die über ihre Beschwerden zu wichtigen Verbesserungen in Prozessen beitragen.

Aus der Bestimmung des Kundenwerts können Vertriebsleiter dann sowohl ihre Kunden als auch entsprechende Vertriebsaktionen priorisieren.

 
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5. Kunden zielgerichtet in der Customer Journey ansprechen.

Die meisten Unternehmen behaupten, bei ihnen sei der Kunde König. Diese Floskel ist schnell formuliert und steht dann auch entsprechend auf der Homepage der Firmenwebseite in großen Lettern.

Damit soll ausgedrückt werden, dass man sich vornehmlich an den Wünschen und Bedürfnissen der Kunden orientiert. Aber woran erkennt man die Wünsche und Bedürfnisse von Kunden? Welche Möglichkeiten gibt es, den Wünschen, Bedürfnisse und Präferenzen von Kunden auf die Spur zu kommen?

Hilfreich dafür ist das Instrument der Customer Journey, also der „Reiseroute“ eines Kunden. Sie hilft, ein Verständnis für eben diese Wünsche, Bedürfnisse und Präferenzen zu entwickeln, indem sie sämtliche Berührungspunkte (Touchpoints) eines (potenziellen) Kunden mit dem Unternehmen miteinander verbindet.

Die Customer Journey beginnt beim ersten Kontakt mit einem Produkt, einer Marke oder einem Unternehmen und reicht über die beabsichtigte Handlung, also zum Beispiel dem Kauf eines Produkts, hinaus.

Auch der Vertrieb kann die Customer Journey nutzen, um Kunden am richtigen „Halt“ ihrer Reise abzuholen. Gemäß dem Modell des Verkaufstrichters (Sales Funnel), verlässt ein Kunde in einer bestimmten Phase die Sphäre des Marketings und taucht in die Sphäre des Vertriebs ein – ist also kaufbereit.

Aus einem Kontakt, einem Lead, wird ein Kunde. Manche Leads müssen dabei erst noch weiterentwickelt werden, manche sind schon früher „reif“ für den Kauf. Digitale Lösungen für Lead Scoring unterstützen Vertriebsleiter bei ihrer Entscheidung, welchen potenziellen Kunden man sich wie intensiv widmet.

Auf Basis maschinellen Lernens ermöglicht Lead Scoring frühzeitig auf die Leads mit den höchsten Abschlusschancen hinzuweisen, damit die Verkaufszyklen zu verkürzen und den Umsatz zu steigern.

 
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