Reduzierung der Kundenabwanderung durch den Einsatz einer Churn Prediction-Software in Ihrem Vertriebsreporting

Ob Ihre B2B-Organisation ein finanziell erfolgreiches Jahr hat oder ein miserables, kann davon abhängen, ob Sie eine sich langsam ankündigende Kundenabwanderung rechtzeitig erkennen oder nicht.

Jeder erfahrene Vertriebsleiter weiß, dass einige Kunden irgendwann abwandern werden. Studien über Kundenbindung sprechen von einer jährlichen Kundenabwanderung von 5 bis 25 %, je nach Branche. Kundenabwanderung bedeutet Umsatzverlust.

Sowohl die Vorhersage, als auch die Verhinderung von Kundenabwanderungen, können für einen Key Account Manager eine Herausforderung sein. Seine Zeit ist knapp und teilt sich meistens in die Suche nach neuen Kunden und die Erreichung der eigenen Quote auf.

Wie kann ein Vertriebsleiter seinem Team helfen, Kundenabwanderung bzw. Umsatzeinbrüche zu erkennen, bevor es zu spät ist? Mit der Hilfe von Predictive Analytics!

Churn Prediction Software: Lassen Sie die Roboter berechnen, wie es um Ihre Kundenbeziehungen steht!

Vertriebsteams im B2B-Bereich bedienen eine immer größere Anzahl von Kunden. Der Druck die jährlichen Zahlen zu erreichen, macht diese Aufgabe besonders herausfordernd. Die Spannung zwischen Kundenzufriedenheit und Erreichen der Verkaufsziele, schafft eine Situation, in der die aktuell laufenden Kunden aus dem Fokus rücken und von Key-Account-Managern eher vernachlässigt werden.

 
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Professionelle Vertriebsleiter achten natürlich immer auf ihre besten Kunden. Unbemerkte Kundenabwanderung entsteht deshalb schnell auf der zweiten Ebene der Konten – also Kunden mit niedrigeren Umsätzen oder „B“ Kunden. Unter dem Druck, Großkunden zufrieden zu stellen und neue zu gewinnen, übersehen Vertriebsleute leicht die Abwanderungswarnsignale.

An dieser Stelle kommen Predictive Sales Analytics und die Fähigkeiten künstlicher Intelligenz zum Einsatz: Statt bis zum Ultimo zu warten, wenn ein Kunde nicht wiederbestellt, kann ein Vertriebsleiter mit der Hilfe von Predictive Analytics bereits Frühwarnsignale erkennen und sein Team unterstützen, Gegenmaßnahmen einzuleiten. Ein solches Frühwarnsignal, gefolgt von einer Handlung (wie ein Anruf oder ein Besuch beim Kunden), kann eine Kundenabwanderung rechtzeitig verhindern.

Die finanziellen Zahlen der letzten Vertriebsperioden, üblicherweise im ERP-System hinterlegt, sind eine der wertvollsten Informationen, um eine Kundenabwanderung vorherzusagen. Aktuelle Studien zeigen, dass im B2B-Bereich, handlungsbezogene Variablen (wie die Zeit zwischen Transaktionen) und finanzielle Variablen (wie die Marge) eine signifikante Rolle spielen, wenn es darum geht, Kundenbindung zu prognostizieren.

 
Anwendungsbeispiel: Wie die Qymatix Expertise in Predictive Sales Analytics hilft, die Abwanderung von Kunden zu reduzieren.
 

Einfach gesagt: Nutzen Sie Ihre Vertriebsdaten aus der Vergangenheit, um die Zukunft und das Risiko einer Kundenabwanderung vorherzusagen!

Wie machen Sie dies mit Qymatix? In der Hauptansicht wird Ihnen direkt ein Dashboard mit der Anzahl der Kunden, die nah an einer Abwanderung oder Umsatzeinbruch sind, angezeigt. Anstatt darauf zu warten, bis ein Kunde wirklich „Goodbye“ sagt, können Vertriebsleiter ihre Kunden in Qymatix schon danach sortieren, wie hoch das Risiko einer Kundenabwanderung bei den jeweiligen Kunden ist.

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Das Churn-Dashboard oben zeigt beispielsweise das Churn-Risiko im Vergleich zur relativen Marge – ein Proxy für den Kundenwert. Die Größe der Blasen stellt den Umsatz dar. Mit diesem Churn-Dashboard kann ein Vertriebsleiter das Abwanderungsrisiko im Vergleich zum Kundenwert verstehen und analysieren.

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Die Qymatix Customer Churn Software stellt Ihnen, wie oben gezeigt, auch eine Liste von Kunden zur Verfügung.

Gehen Sie über ein Customer Churn Dashboard hinaus: Graben Sie tiefer, um den Kunden zu binden.

Sobald der Vertriebsleiter den Fokus auf der Kundenabwanderung bzw. Kundenbindung hat, kann er tiefer in die Materie eintauchen: Was wird gekauft? Wann wird gekauft? Wie performt der einzelne Kunde im Vergleich zu anderen Kunden?

Jeden Kunden können Sie im Detail ansehen und analysieren. Sie sehen z. B. die relevantesten KPI eines Accounts oder Sie können Vergleiche eines Kunden zum Rest Ihrer Kunden ziehen.

Kundenabwanderung verhindern mit KI

Qymatix findet die Kunden mit dem höchsten Abwanderungsrisiko. Sind sie gefunden, heißt es handeln, bevor es zu spät ist.

Machen Sie Ihr Team erfolgreich: Handeln Sie.

Sobald der Vertriebsleiter einen Kunden identifiziert hat, der von Abwanderung bedroht ist, ist es entscheidend, sofort zu handeln.

Im B2B-Bereich, wo Verkaufszyklen lange andauern und frühzeitige Maßnahmen erforderlich sind, ist es umso wichtiger, rechtzeitige Aktionen einzuleiten, um eine Kundenabwanderung zu vermeiden.

Eine gute Churn-Prediction-Software liefert einem Vertriebsleiter eine Liste der Maßnahmen, die sein Key Account Manager bei jedem Kunden durchgeführt hat. Hat Ihr Außendienstmitarbeiter diesen Kunden in der Vergangenheit besucht? Verfolgt er ein offenes Projekt der Verkaufschance?

Abwanderungsrisiko-metriken

Wenn die Churn Prediction Software einen Kunden mit hohem Risiko findet, den Ihr Key Account Manager schon länger vergessen hat, ist es Zeit zu handeln. Erfolgreiche Sales-Manager verbessern die Kundenbindung, indem sie rechtzeitig handeln. Fügen Sie einen neuen Sales Plan hinzu und besprechen Sie diese Situation mit Ihrem Kunden!

kundenabwanderung verhindern

Freiwillige Kundenabwanderung resultiert aus der Unzufriedenheit der Kunden oder dem erfolgreicheren Vertrieb oder Marketing Ihrer Wettbewerber.

Die Vorhersage der Kundenabwanderung ist der erste Schritt auf dem Weg zu einer effektiven Kundenbindungsstrategie im B2B. Durch die Implementierung einer B2B-Bindungsstrategie können Unternehmen von niedrigeren Vertriebskosten bei gleichzeitig höheren Umsätzen profitieren.

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Kundenabwanderung im B2B Vertrieb verhindern


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Literaturnachweis:

Kuanchin Chen, Ya-Han Hu, Yi-Cheng Hsieh. „Predicting customer churn from valuable B2B customers in the logistics industry: a case study“. Information Systems and e-Business Management. August 2015, Volume 13, Issue 3, pp 475–494.