Die Corona-Krise ist ein Beschleuniger für die Nutzung digitaler Technologien im B2B-Vertrieb.

Durch die Corona-Krise sind die gängigen Vertriebsaktivitäten nahezu zum Stillstand gekommen. Persönliche Kontakte zu Kunden sind wenn, dann nur virtuell möglich. Eine Chance für den Vertrieb der Zukunft, noch stärker als bisher die digitale Karte zu spielen und bereichsübergreifend zu denken und zu handeln.

Welche Auswirkungen hat die Corona-Pandemie auf Kundenprojekte des IT-Systemhaus-Geschäfts in Deutschland? Dieser Frage ist das Vertriebsberatungsunternehmen Compris GmbH nachgegangen und hat dafür eigenen Angaben zufolge mit 228 Personen aus den Top 1.000 IT-Unternehmen im DACH-Raum gesprochen.
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Es gibt zwei Arten von historischen Daten für Analysen und Verkaufsprognosen: interne und externe Daten. Wie finden Sie heraus, welche Sie wählen sollen?

Die Erstellung einer Prognose erfordert immer eine Planung unter unsicheren Bedingungen. Erfolgreiche Vertriebsleiter planen und führen eine genaue Umsatzprognose mit Hilfe von Daten durch. Ein aggregierter, präziser Vertriebsplan sollte die Prognose der individuellen Kundenlebensdauer (EN: Customer Lifetime Value (CLV)) berücksichtigen.

Es gibt verschiedene Datenquellen, die Führungskräfte zur Umsatzprognose verwenden können. Einige schwören eher auf interne, andere auf externe Faktoren.

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Warum Predictive Analytics für B2B-E-Commerce entscheidend ist

Der Vertrieb von Produkten und Leistungen über B2B-Plattformen ist stark im Kommen. Doch gerade wegen der dort herrschenden großen Konkurrenz vergleichbarer Angebote sollten Firmen ihre Kundendaten automatisiert analysieren, um eine personalisierte Customer Experience zu ermöglichen und Abwanderungsrisiken zu erkennen.

Für private Konsumenten sind Online-Bestellungen mittlerweile gang und gäbe. Im B2C-Bereich dominieren E-Commerce-Plattformen wie beispielsweise Amazon, Zalando oder booking.com, die 365 Tage im Jahr, 7 Tage in der Woche und 24 Stunden rund um die Uhr „geöffnet“ haben. Der B2C-Onlinehandel ist bereits Selbstverständlichkeit.

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Drei mögliche Zukunftsszenarien in unerwarteten Anwendungsbereichen von Predictive Analytics.

Die Funktion von Predictive Analytics (PA) ist einfach erklärt: Eine Software analysiert mit Hilfe von Algorithmen bestehende Daten und errechnet Wahrscheinlichkeiten von zukünftigen Ereignissen.

Durch Big Data und dem Fortschritt in der Technologie wird Predictive Analytics immer genauer und kann mit erstaunlicher Trefferquote Ereignisse prognostizieren.

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Drei Beispiele für Predictive Analytics und Big Data für B2B Kundenanalyse

Dank Predictive Analytics ist Big-Data eine „Big Chance“ für B2B-Vertriebsleiter. Diese signifikante Chance erfordert jedoch ein genaues Verständnis jeder Verkaufssituation, inklusive der zur Verfügung stehenden Big-Data Mining Modelle.

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