Warum Predictive Analytics für B2B-Vertrieb?

Predictive Analytics bietet große Chancen für den B2B Vertrieb. Predictive Sales Analytics spielt eine wichtige Rolle, um die Produktivität im B2B-Vertrieb zu steigern. Es reduziert die Zeiten, die Vertriebsmanager und Key Account Managers in unproduktive, nicht kundenorientierte Verkaufsaktivitäten investieren. Außerdem bietet sich ein entscheidender Wettbewerbsvorteil in wettbewerbsintensiven Branchen.

Vertriebsleiter müssen in der Lage sein, die am besten geeigneten Vertriebsaktivitäten und KPIs zu identifizieren, umzusetzen und zu verfolgen. Diese KPIs sollten den Gesamtstatus der heutigen Kunden inklusive dem segmentierten Umsatz, Profitabilität und Neukundengewinnung widerspiegeln.

Besonders wichtig für B2B-Vertriebsteams sind in diesem Zusammenhang Prognosen und Informationen über die Low-Hanging Fruits, Cross-Selling, Kundenbindung, Korrekturmaßnahmen und zusätzliche Vertriebsaktivitäten mit einem hohen Einfluss auf den Vertriebserfolg und -kosten.

Schließlich sollten Vertriebsmitarbeiter sich auf eine begrenzte Anzahl von Kunden konzentrieren, die höhere Chancen haben, Verkaufschancen abzuschließen, Cross-Selling zu entdecken oder mehr zu zahlen.


Beispiele für Predictive Analytics.

Dank Predictive Analytics ist Big-Data eine „Big Chance“ für B2B-Vertriebsleiter. Diese riesen Chance erfordert jedoch ein genaues Verständnis jeder Verkaufssituation, inklusive dem Verständnis über mögliche/die zur Verfügung stehenden Big-Data Mining Modellen, die zur Verfügung stehen.

Unabhängig davon, wie groß Big Data ist, beginnt die Definition von Data Mining und Predictive Analytics Methoden mit dem Verständnis der Art von Informationen, die das Vertriebsteam braucht, um erfolgreich zu sein. CRM und ERP Data-Mining für Predictive Analytics ist ein Prozess zur Erforschung der vergangenen Verkaufsdaten auf der Suche nach Mustern bzw. Zusammenhänge zwischen Variablen.

Sobald diese Zusammenhänge entdeckt wurden, können B2B-Vertriebsmanager diese als Muster verwenden, um genaue Prognosen zu erstellen, neue Verkaufschancen zu identifizieren und die Effizienz des Vertriebsteams zu steigern.

In Business-to-Business-Verkaufssituationen muss Big Data nicht so groß sein: CRM und ERP Data Mining sind ausreichend als Startkapital für Predictive Analytics. ERP- und CRM-Verkaufsdaten sind eine der wertvollsten Datensätze, die ein Unternehmen analysieren kann. Deshalb sollten B2B-Vertriebsleiter diese Verkaufsdaten für wertvolle Erkenntnisse analysieren.



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