Wie sich die von Ihnen eingesetzten Predictive-Analytics-Methoden auf Ihr Vertriebscontrolling auswirken.

Vertriebscontrolling im Business-to-Business (B2B) Bereich entwickelt sich zunehmend zu einem Hightech-Spiel. Da die Verkaufszyklen im B2B recht lang sind und der Vertrieb immer teurer wird, muss das Controlling weiter in die Zukunft schauen.

Machine Learning, ein bekanntes Beispiel für schwache künstliche Intelligenz, stellt dennoch eine hervorragende Möglichkeit zur Verbesserung des B2B-Vertriebscontrollings und der Business Intelligence dar. Es bereichert die Welt der Kundenanalyse um einen wesentlichen Wettbewerbsvorteil.

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Karlsruhe, 11.03.2021. Wir freuen uns zu verkünden, dass wir den Zugang zu unserer Online Academy ab sofort öffentlich freigeben. Die Qymatix Online Academy startet somit in die Pilotphase.

Als Anbieter einer KI-basierten Predictive Sales Software, haben unsere Experten täglich mit der Zusammenarbeit von künstlicher Intelligenz (KI) und dem B2B-Vertrieb zu tun.

In den letzten sieben Jahren haben wir gemerkt, dass es in der B2B Praxis noch viele offene Fragen zu diesen Themen gibt.
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Was fällt Ihnen zu Thomas Alva Edison ein? Mein erster Gedanke ist immer noch: Der Erfinder der Glühbirne. Und dies, obwohl es inzwischen ein bekannter Fakt ist, dass das nicht ganz stimmt. Er hat sie optimiert und somit massentauglich gemacht – jedoch nicht erfunden.

Ähnlich schreiben wir Samuel Morse die Erfindung des elektrischen Telegrafen zu. Morse hat tatsächlich unabhängig einen aufzeichnenden elektrischen Telegrafen entwickelt und 1837 patentieren lassen. Allerdings war er nicht allein.
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Mit Predictive Analytics können Unternehmen aus Kundendaten Prognosen und Eintrittswahrscheinlichkeiten ermitteln. Als Ergebnis steht dann etwa ein wahrscheinlich erreichbares Umsatzziel. In der Deutung dieser Ergebnisse unterliegen viele aber einem Denkfehler.

Schon einmal hatte ich in einem anderen Blog-Artikel beschrieben, dass Geschäftsführer oder auch Führungskräfte im Vertrieb nur allzu gerne wissen würden, warum bestimmte Ereignisse eintreten oder nicht. Warum bestimmte Kunden abwandern. Warum sich ein Produkt nicht oder schwieriger als ein anderes verkauft. Warum aus einem erfolgversprechenden Lead am Ende doch kein Kunde wird und es bei einem unverbindlichen Kontakt bleibt.

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Wer sich gerne über neue Technologien auf dem Laufenden hält, ist mit Sicherheit schon auf mehrere Fachartikel über Predictive Analytics (PA) gestoßen.

Predictive Analytics, so sind sich die Experten laut Harvard Business Review einig, liefert einen großen Gewinn aus Ihren Daten: handlungsrelevante Informationen. Präzise Prognosen sind der heilige Gral für Vertriebsentscheidungen im B2B-Bereich.

Doch wer Predictive Analytics gewinnbringend nutzen will, sollte es auch verstehen. Aus diesem Grund haben wir vier Fakten über PA zusammengestellt, die in der Praxis häufig unterschätzt oder ignoriert werden.

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