Kunden klassifizieren im B2B-Vertrieb: ABC-Analyse und dann?
Joachim Meyn hat langjährige Erfahrung im B2B-Vertrieb und im Kundenmanagement. In diesem Beitrag teilt er seine Erfahrungen zum Thema „moderne Kundenklassifizierung“.
Die Klassifizierung von Kunden und potenziellen Kunden ist immer wieder ein Thema für heiße Diskussionen. In aller Regel herrscht Einigkeit darüber, dass kein Vertriebsteam alle Kunden und potenziellen Kunden mit gleicher Intensität betreuen kann.
Um ein möglichst gutes Ergebnis zu erreichen, ist also eine entsprechende Fokussierung erforderlich, d. h. Klassifizierung der Kunden und potenziellen Kunden, kurz es muss selektiert werden.
Die bekannteste und seit Jahrzehnten bewährte Form der Klassifizierung ist die Einteilung der Kunden in A-, B- oder C-Kunden.
Die klassische ABC-Analyse – ein schneller Überblick
Hierbei stellen A-Kunden die wertvollsten Kunden dar. In aller Regel gilt auch hier das Pareto-Prinzip, 20 % der Kunden stehen für 80 % des Ergebnisses. Das klingt jetzt erst einmal einfach, aber wie so oft, steckt der Teufel im Detail. Es fängt schon damit an, dass erst einmal definiert werden muss, was ein wertvoller Kunde ist. Die gängigsten Parameter sind Umsatzhöhe, Ertrag und Deckungsbeitrag.
Sehen wir uns diese drei Parameter doch einmal genauer an:
Parameter 1: Umsatzhöhe
Der Umsatz eines Kunden lässt sich mühelos ermitteln. Aber wie aussagekräftig ist dieser Parameter? Zwei Punkte fallen dabei sofort ins Auge:
1. Die Umsatzhöhe sagt nichts darüber aus, wie ertragreich der Kunde für das Unternehmen ist. Oft werden Kunden mit einem hohen Umsatz auch hohe Rabatte gewährt, was dann auf den Ertrag bzw. Deckungsbeitrag durchschlägt.
2. Die Umsatzhöhe mit Ihnen sagt noch nichts über das tatsächliche Potenzial des Kunden aus. Sie können einen Kunden als C-Kunden auf Basis seines Umsatzes mit Ihnen eingestuft haben, 90 % seines Umsatzes macht er aber mit Ihrem Wettbewerber, weil Sie bei ihm nur als C-Lieferant eingestuft sind. Alleine deswegen müsste der Kunde evtl. anders eingestuft werden.
Parameter 2 & 3: Ertrag und Deckungsbeitrag
Auch ein reiner Fokus auf den Ertrag bzw. Deckungsbeitrag kann problematisch sein:
1. Sie haben dann evtl. nur noch wenige kleine Kunden, die aber bereit sind, einen hohen Preis zu zahlen. Möglicherweise wird dadurch Ihre Kapazität nicht ausgelastet und Ihre Kosten steigen.
2. Wenn Sie Ihrem Außendienst eine Umsatzprovision zahlen, ist der Konflikt vorprogrammiert. Der Außendienst wird im eigenen Interesse dann Kunden mit hohen Umsätzen aber evtl. geringem Ertrag bzw. niedrigem Deckungsbeitrag akquirieren.
3. Auch hier gilt, das tatsächliche Geschäft sagt noch nichts über das tatsächliche Potenzial eines Kunden aus. Evtl. kauft der Kunde nur bei Ihnen, weil die Kapazität eines Wettbewerbers nicht ausreicht, Sie liefern also nur „Restmenge“.
Die Entlohnung des Außendienstes lässt sich natürlich in allen Szenarien anpassen.
Die „Abschlusswahrscheinlichkeit“ mit Hilfe von KI
Bisher wird in Unternehmen kaum der Punkt „Abschlusswahrscheinlichkeit“ bei einer Kunden-Priorisierung berücksichtigt. In den meisten Fällen beruhten Aussagen zur Abschlusswahrscheinlichkeit im Wesentlichen auf dem Bauchgefühl des entsprechenden Vertriebsmitarbeiters.
Heute können Sie aber von modernen und hoch entwickelten KI-Systemen unterstützt werden. Richtig eingesetzt, nehmen solche Systeme Ihnen die meiste Analysearbeit ab und ergänzen das „Bauchgefühl“ durch datengetriebene Analysen.
Ein modernes KI-System bietet Ihnen, auf Basis Ihrer vorhandenen Daten, leistungsstarke und präzise Vertriebsvorhersagen, um Kunden besser einschätzen bzw. bewerten zu können.
Mit einer Predictive Sales Analytics Software können Sie heute Prognosen zur Abschlusswahrscheinlichkeit, Cross- und Up-Selling Potenzial, Vorhersagen zur Kundenfluktuation (Churn Prediction) und Preisanalysen bekommen, die dann in einer zuverlässigen Kundenklassifikation und einer Vertriebsplanung und -steuerung münden.
Bedenken Sie dabei, dass keiner die Zukunft kennt. Solche Vorhersagetools berechnen mit Hilfe von KI „Wahrscheinlichkeiten“ für zukünftige Ereignisse. Das heißt KEINE 100%ige Sicherheit, denn auch die beste Software und das beste KI-System sind keine „magische Glaskugeln“.
Doch diese Wahrscheinlichkeiten sind essenzielle Informationen für den Vertrieb und präzisieren die Klassifizierung der Kunden und Planung der Vertriebsaktionen enorm. Mit Hilfe von präzisen Vertriebsprognosen kann sich das Vertriebsteam auf die vielversprechendsten Kunden und Aktionen fokussieren. Oder wüssten Sie nicht auch gerne die Antworten auf folgende Fragen: „Welcher Kunde droht in den nächsten Monaten abzuwandern?“ oder „Welcher Kunde könnte am wahrscheinlichsten welches Produkt kaufen?“
Umsetzung einer erfolgreichen Kunden-Klassifizierung im B2B-Vertrieb
In allen Szenarien müssen die Vertriebsprozesse angepasst werden, damit nicht auf einmal ein Teil der Kunden gar nicht mehr betreut wird, denn dann droht Kundenverlust. Kunden können durchaus unterschiedlich betreut werden. Auch sollten Sie Maßnahmen überlegen, wie Sie aus einem B- oder C-Kunden evtl. einen A-Kunden machen können.
Bei der Einführung einer KI-basierten Predictive Sales Analytics Software für Vertriebsprognosen, sollte das Vertriebsteam auch nicht alleine gelassen werden. Denn bei einer Frühwarnung zu einer hohen Abwanderungswahrscheinlichkeit eines Kunden, kann der Vertriebsmitarbeiter nicht einfach dort anrufen und sagen: „Hallo, meine Software sagt, Sie wollen abwandern, stimmt das?“. Auch hier gilt es, kleine Strategien (Microstrategien), je nach Vorhersageart für die Vertriebsteams festzulegen.
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Kunden klassifizieren im B2B-Vertrieb: ABC-Analyse und dann? – Fazit
Zu einer modernen ABC-Analyse gehört heute die Berücksichtigung und Klassifizierung der Kunden anhand von folgenden Parametern:
– Tatsächliches Geschäft
– Strategisches Potenzial
– Deckungsbeitrag
Alle drei Punkte sollten Eingang in die Klassifizierung finden und entsprechend gewichtet werden. Dazu kommt, dass die Klassifizierung flexibel sein sollte, um mögliche noch unentdeckte Potenziale zu realisieren.
Apropos unentdeckte Potenziale: als weiterer Faktor zur Priorisierung von Kunden und Vertriebsaktivitäten sollten Sie KI-basierte Vertriebsprognosen nutzen. Prognosen zur Abschlusswahrscheinlichkeit, Cross-Selling Potenzialen, Abwanderungswahrscheinlichkeit und Preissetzungspotenzialen. Solche Informationen sind sehr wertvoll für den Vertrieb, denn sie verfeinern die Klassifizierung und Priorisierung der Kunden und verschaffen einen Wettbewerbsvorteil.