Sales Analytics verändert die Arbeit von B2B-Vertriebsteams. Enterprise Resource Planning (ERP) sowie Customer Relationship Management (CRM) -Systeme bieten Vor- und Nachteile für Sales Analytics. Einige Firmen verwenden bereits maschinelles Lernen für Predictive Sales Analytics aus ERP-Daten. Viele Firmen implementieren Analytics zunächst in ihrem CRM-System.
Bei der Umsetzung von Analytics aus CRM-Daten, gilt es, drei Fehler zu vermeiden. Basierend auf unserer Erfahrung der letzten Jahre: Das Überlasten des Teams mit nicht umsetzbarer Datenvisualisierung; Verwendung von Data Mining Tools, die Key Account Manager überfordern; ein Festhalten an einer Reihe von Vertriebs- KPIs unabhängig von Änderungen der Situation.
Zoltners, Sinha und Lorimer, die Autoren des Buchs „The Power of Sales Analytics“, bieten drei nützliche Tipps für die Implementierung einer erfolgreichen CRM Analytics. Inspiriert davon bieten wir hier unsere drei effektivsten Tipps für Unternehmen, die Analytik aus ihren CRM-Systemen implementieren möchten.
Die erfolgreiche Implementierung von Analytics in einem CRM, prädiktiv oder nicht, hängt von wichtigen Entscheidungen ab. Wenn ein Unternehmen CRM Analytics implementiert, das Vertriebsverhalten sich aber nicht ändert oder zu viele KPIs verwendet, werden die Verkaufsergebnisse nicht verbessert.
Tipp “Numero Uno”: Weniger ist mehr.
In CRM Analytics, ist weniger immer mehr. Die effektivsten Sales Analytics Methoden nutzen so wenig Key Performance Indicators (KPI) wie möglich. Vertriebsleiter sollten klar verstehen, mit welchen Herausforderung sie konfrontiert sind und erst dann Analytics in einem CRM implementieren.
Besonders bei komplexen Vertriebssituationen bietet die Fokussierung auf die wesentlichen Aspekte einer Verkaufsherausforderung den entscheidenden Vorteil.
Um wirklich effektiv zu sein, sollte darüber hinaus CRM Analytics Schwerpunkte auf Ursachen setzen, nicht auf Ergebnisse. Ansonsten riskiert ein analytisches CRM, Vertriebsmanager mit Informationen zu überladen, die entweder unbrauchbar oder rückständig sind.
Tipp 2: Die Vertriebssprache sprechen.
Key Account Manager und Vertriebsleiter sind keine Datenwissenschaftler und müssen auch keine werden. CRM Analytics ist heutzutage ein brisantes Thema. Das Aufkommen der leistungsstarken neuen Cloud-Technologien und die zunehmenden Investitionen in die Datenwissenschaft machen Sales Analytics zu einem interessanten Projekt. Damit CRM Analytics für den Vertrieb effektiv ist, sollte dieses System eine Vertriebssprache sprechen, nicht einen datenwissenschaftlichen Dialekt.
Anstatt der analytischen Methoden, sollten CRM Analytics dem Vertriebsteam nur spezifische Ergebnisse anbieten.
Tipp 3: Seien Sie flexibel.
Nicht alle Vertriebssituationen erfordern denselben Ansatz. Keine B2B-Vertriebsorganisation wird über längere Sicht mit den immer gleichen Herausforderungen konfrontiert. Vertriebsmanager müssen regelmäßig über die Art der Herausforderung nachdenken.
Ein standardisiertes analytisches CRM ist definitiv nötig, aber nicht immer genug, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Zoltners erklärt, dass ein analytischer „Turnkey“ -Service ein guter Weg ist, um Adoption, Nutzung und Return on Investment zu verbessern. Ein wichtiger Vorteil ist es, unterschiedliche Vertriebs-KPIs zu betrachten, von einem Pool von Output, Input und Advanced.
CRM Analytics – Drei Tipps – Fazit:
Sales Analytics und Predictive Sales Analytics verändern die Art und Weise, wie B2B-Vertriebsteams arbeiten. Analytics in CRMs wird heutzutage immer beliebter. Um CRM Analytics erfolgreich im B2B-Vertrieb einzusetzen, gibt es drei wichtige Punkte zu beachten.
Zuerst Fokus. Vertriebsleiter sollten so viele KPIs wie nötig verwenden, so wenig wie möglich. Zweitens sollte die Analytics-Lösung eine Vertriebssprache sprechen, nicht eine technische Sprache. Schließlich braucht nicht jede Verkaufssituation den gleichen Ansatz und die gleichen Vertriebs-KPIs.
Haben Sie weitere Fragen zu diesem Thema? Wir helfen gerne weiter!
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