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Business Intelligence Tools im Vertrieb: Make or buy?

Angesichts der steigenden Vertriebskosten und der Veränderung des Kaufverhaltens der B2B Kunden ist BI (Business Intelligence) für den Erfolg jedes Unternehmens von entscheidender Bedeutung.

Diese Situation zeigt sich besonders deutlich im Business-to-Business, wo die Vertriebskosten den wirtschaftlichen Erfolg am stärksten beeinflussen.

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“Das spannendste ist, unseren Kandidaten die Möglichkeit einer beruflichen Veränderung zu bieten.”

Außendienstmitarbeiter Quereinsteiger im Vertrieb gesucht! – Qymatix Expert Interview

Jana Mallah – Recruitment Specialist – Thema Group – Partner in Life Science Recruitment

Frau Mallah, stellen Sie sich bitte unseren Lesern kurz vor.

Mein Name ist Jana Mallah und ich bin Anfang Dreißig. Studiert habe ich Biochemie und nach Vollendung meines Masters habe ich mich entschlossen zu promovieren und bin dazu ans Max-Plank-Institute in Dortmund gegangen.

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Vertriebsleiter über die neue B2B-Landschaft

Was Vertriebsleiter über die neue B2B-Landschaft wissen sollten

 

“Was Vertriebsmitarbeiter über die neue B2B-Landschaft wissen müssen” ist ein grandioser Artikel, der 2015 im Harvard Business Review (HBR) veröffentlicht wurde.

HBR publizierte ihn mit dem Hintergrund des großen Interesses an Analytics und Big Data. Der Beitrag zeigte, wie diese neuen Technologien den B2B-Vertrieb verändern würden.
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Rechnet sich für Sie eine Vertriebsanalyse-Software?

 
Berechnen Sie den ROI Ihres Predictive Analytics Tools

Der Return on Investment, kurz: ROI, ist eine der meistgenutzten Kennzahlen in Businessanalysen. Der ROI ist die Kennzahl, die definiert, ob sich eine Investition rechnet oder nicht. In diesem Artikel geben wir Ihnen nützliche Tipps zur Berechnung des ROI für Ihr Sales Analytics Projekt.

Predictive Analytics wendet mathematische Methoden und Techniken aus Data Mining, Statistik, maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz an, um Vorhersagen zu treffen. Predictive Analytics wird heutzutage in Anwendungen, wie Lead-Scoring, Preisstrategie-Analyse, Churn-Risikoanalyse (Risiko, dass Kunden verloren gehen) und Cross-Selling verwendet.

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CRM Analytics – Qymatix Tipps für effektive B2B Vertriebsanalysen

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.

 
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