Kundenanalyse im B2B: Die nackte Wahrheit über Predictive Analytics & Sales Controlling
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Kundenanalyse: ist eine Predictive Sales Analytics Software eine Geheimwaffe?
Viele B2B-Unternehmen verfügen über wertvolle Vertriebsdaten, nutzen sie jedoch kaum. Die meisten Informationen liegen im ERP-System und werden im Tagesgeschäft nicht ausgeschöpft. 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-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.
Predictive Sales Analytics hat sich in den letzten Jahren zu einem praxisbewährten Instrument entwickelt. Es ist kein Zukunftsthema mehr, sondern ein Werkzeug, das bereits heute in vielen Unternehmen eingesetzt wird, um Abwanderung zu vermeiden, Cross-Selling zu verbessern und die Marge stabiler zu steuern. Die Voraussetzung dafür ist nicht ein neues IT-Projekt, sondern die Bereitschaft, vorhandene ERP-Daten strategisch zu nutzen. Daten entfalten ihren Wert erst dann, wenn sie in konkrete Maßnahmen übersetzt werden und dem Vertrieb dabei helfen, Prioritäten klarer zu setzen.
Wertschöpfung aus Vertriebsdaten mittels Predictive Sales Analytics erfolgt in drei Schritten
Im ersten Schritt nutzen Unternehmen ihre vorhandenen ERP-Verkaufsdaten und gegebenenfalls CRM-Daten. Diese Daten reichen aus, um Muster zu identifizieren, die für die Verkaufschancen, das Risiko von Kundenverlusten oder die Profitabilität einzelner Segmente entscheidend sind. Die grundlegende Frage lautet dabei, welche vertrieblichen Herausforderungen mit diesen Daten beantwortet werden können. Dazu gehören beispielsweise die Identifikation unprofitabler Kunden, das Erkennen von Kaufrückgängen oder das Aufdecken von Potenzialen in bestimmten Produktbereichen.
Der zweite Schritt besteht darin, die relevanten Key Performance Indicators zu definieren. Die Auswahl der KPI richtet sich nach den Herausforderungen des Unternehmens und den Fragen, die beantwortet werden sollen. Erfolgreiche Vertriebsorganisationen konzentrieren sich auf wenige präzise Kennzahlen, die regelmäßig überprüft und an die Marktsituation angepasst werden. Die richtigen KPI machen Ursachen sichtbar und schaffen Orientierung. Sie zeigen beispielsweise, wie aktiv ein Kunde ist, wie sich seine Deckungsbeiträge entwickeln oder welches Potenzial im Verhältnis zum tatsächlichen Umsatz besteht.
Im dritten Schritt wird der Vertriebsprozess beschleunigt. Das bedeutet nicht, dass mehr Aktivitäten notwendig sind, sondern dass die vorhandenen Aktivitäten relevanter werden. Moderne Analytics-Lösungen übersetzen Daten in konkrete Handlungsempfehlungen und geben Vertriebsmitarbeitern täglich Orientierung. Dadurch reagieren Unternehmen früher auf Risiken und Chancen, nutzen Potenziale gezielter und reduzieren Blindleistung im Vertrieb. Die Geschwindigkeit, mit der Entscheidungen getroffen werden, wächst und die Qualität dieser Entscheidungen verbessert sich gleichzeitig.
Wie kann Predictive Sales Analytics eine B2B-Vertriebsteam mit Kundenanalyse am schnellsten unterstützen?
Die Vertriebsrealität im B2B hat sich stark verändert. Kunden erwarten fundierte Beratung, individuelle Preisgestaltung und reibungslose Prozesse. Gleichzeitig steigt die Informationsflut, die aus ERP-Daten, Verkaufsbewegungen, Preisen und komplexen Sortimentsstrukturen entsteht. Während früher der persönliche Kontakt und Erfahrung im Vordergrund standen, reichen diese Faktoren heute nicht mehr aus. Vertriebsteams müssen wissen, welche Kunden wertvoll sind, wo Potenziale liegen und welche Aktivitäten sich wirklich lohnen.
Predictive Analytics hilft, die Übersicht zu behalten. Es zeigt, welche Kunden abwandern könnten, welche Käufergruppen versteckte Potenziale haben und welche Produkte das größte Margenrisiko bergen. Ein Vertriebsteam kann dadurch schneller reagieren und gezielter arbeiten. Die eingesetzte Zeit im Innen- und Außendienst konzentriert sich stärker auf Bereiche mit höherem Gewinnbeitrag, während Tätigkeiten mit geringem Effekt reduziert werden. Das Ergebnis ist eine bessere Steuerung des Vertriebsalltags auf Basis der tatsächlichen Datenlage.
Um Wert aus den ERP Umsatzdaten zu extrahieren, sollten Vertriebsleitende die geschäftlichen Fragen mit höheren Umsatzchancen in Erfahrung bringen. Diese Fragen sind in der Regel individuell unterschiedlich und hängen von den Markt-Herausforderungen und dem Vertriebsteam ab. Erforderliche Investitionskosten für die Predictive Analytics Lösungen sollten auch einberechnet werden.
Mit den folgenden Fragen machen Sie einen guten Anfang:
Welche Kunden haben höheres Up-Selling- oder Cross-Selling-Verkaufspotenzial?
Bei welchen Bestandskunden besteht ein Risiko, dass diese nicht mehr kaufen?
Welche anstehenden Vertriebspläne oder Leads haben eine bessere Erfolgschance?
Welchen Preis akzeptieren meine Kunden am wahrscheinlichsten?
Mit diesen Geschäftsfragen als Orientierungshilfe, bietet KI-basierte Predictive Sales Analytics Rahmenbedingungen für die Entscheidungsfindung auf Basis von Daten. Weitere Fragen für das Vertriebscontrolling finden Sie hier.
Die richtigen KPI sind ausschlaggebend für den Vertriebserfolg
Sobald die Geschäftsfragen und die Vertriebsdaten definiert sind, hängt Predictive Sales Analytics von Key Performance Indicators (KPI) ab. Diese Auswahl ist von der Fragestellung selbst abhängig. Es gibt kein einfaches Rezept, um festzustellen, welche KPIs zu berücksichtigen sind. Vertriebsleiter sollten zuerst reflektieren, mit welchen Herausforderungen ihr Vertriebsteam konfrontiert ist. Diese Reflexion führt zu bestimmten KPIs, die mit den verfügbaren ERP- und CRM-Daten analysiert werden können.
Kundeanalyse im Allgemeinen (und Predictive Sales Analytics im Besonderen) sollte den Fokus auf die Ursachen jeder Herausforderung legen. Dies hat Einfluss auf die Art der verwendeten KPI.
Beispiele für mögliche Geschäftsfragen und deren KPI:
| Geschäftsfrage | Predictive KPI |
| Welche Kunden haben höhere Up-Selling- oder Cross-Selling-Verkaufspotenziale? | Verkaufspotenziale – Liefereigenanteil (“Share-of-Wallet”) |
| Bei welchen Bestandskunden besteht ein Risiko, dass diese nicht mehr kaufen? | Abwanderungsrisiko – Loyalität |
| Wie stehen Vertriebsaktivitäten im Verhältnis zum Vertriebserfolg? | Anzahl der Aufträge, Transaktionen, neue Kunden pro KAM; Proportion der aktiven Kunden |
| Welche anstehenden Vertriebsspläne oder Leads haben eine bessere Erfolgschance? | Durchschnittliches Volumen und Zeitraum pro Lead |
| Wie kann die Leistung der KAM beurteilt werden? | Verhältnisse: Aktivitäten – Verkauf pro Konto vs. Potenzial pro KAM |
Die Wahl der richtigen KPIs ist mehr Handwerk als Wissenschaft. Zusätzlich sollten Sie sich auf eine reduzierte Anzahl von KPIs konzentrieren, um das Risiko einer Überlastung des Teams zu vermeiden. Weniger ist in diesem Fall mehr.
Erfolgreiche Vertriebsleitende sind flexibel. KPIs dürfen nicht in Stein gemeißelt werden. Sie sollten regelmäßig überprüft werden. Märkte und Herausforderungen können sich von einem Quartal zum nächsten ändern
Zu guter Letzt sollten KPIs verwendet werden, um das Verhalten des Vertriebsteams zu steuern. Welche Kunden, Vertriebsaktivitäten und -pläne werden priorisiert? Das Verhalten des Vertriebsteams zu ändern ist eine große Herausforderung.
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Vertriebscontrolling mit Predictive Sales Analytics: Steuerung + Beschleunigung
Vertriebscontrolling ist dann erfolgreich, wenn es zu konkreten Maßnahmen führt. Predictive Analytics beschleunigt Entscheidungen, indem Risiken und Chancen früher erkannt werden. Wenn ein Kunde weniger aktiv wird, wird dies unmittelbar sichtbar und kann direkt behandelt werden. Wenn Potenziale bestehen, die noch nicht genutzt werden, werden diese klar präsentiert und können vom Vertrieb aufgegriffen werden. Unternehmen steigern dadurch ihre Abschlussquote und stellen sicher, dass wertvolle Chancen nicht verloren gehen.
Für viele Mittelständler ist besonders relevant, dass moderne Predictive-Analytics-Lösungen ohne umfangreiche IT-Projekte auskommen. Sie können schnell eingeführt werden und liefern oft innerhalb weniger Wochen nutzbare Ergebnisse. Entscheidend ist, dass der Vertrieb versteht, dass datenbasierte Systeme kein Ersatz für Erfahrung sind, sondern ein Verstärker. Sie unterstützen Führungskräfte und Key Account Manager dabei, ihre Zeit intelligenter einzusetzen und die richtigen Prioritäten zu setzen.
Predictive Sales Analytics & Controlling für Unternehmenserfolg – Fazit:
Predictive Sales Analytics zeigt Unternehmen, welche Entscheidungen den größten Einfluss auf Umsatz, Marge und Stabilität haben. Die Grundlage bildet immer das ERP-System, das alle relevanten Verkaufsinformationen enthält. Wenn Unternehmen ihre Fragen klar definieren, geeignete Kennzahlen auswählen und Risiko sowie Potenzial frühzeitig erkennen, entsteht eine neue Qualität in der Vertriebsarbeit. Entscheidungen werden schneller und präziser und Vertriebsteams können ihre Aktivitäten auf Kunden und Produkte ausrichten, die den größten Beitrag leisten.
Der Großhandel befindet sich in einem Marktumfeld, das sich rasch verändert. Wer seine Daten aktiv nutzt, handelt nicht nur schneller, sondern auch profitabler. Wenn Sie erfahren möchten, welches Potenzial in Ihren ERP-Daten steckt oder wie Predictive Analytics konkret in Ihrem Vertrieb eingesetzt werden kann, unterstützen wir Sie gerne.
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Literaturnachweis:
Huffington Post Artikle – The Selling of Sales Acceleration (auf Englisch) .
Computerwoche – Was ist was bei Predictive Analytics?.
Informationweek – Gartner Magic Quadrant Advanced Analytics: Fast Growth Continues (auf Englisch).