Predictive Analytics Blog – The Best of 2020
Die sechs erfolgreichsten Beiträge aus dem Qymatix Predictive Analytics Blog 2020.
Was für ein Jahr.
Es fällt uns etwas schwer, das Jahr 2020 in kurzen Sätzen zu beschreiben.
Dinge wie Homeoffice, Webcalls und „Maske vergessen“ kommen Ihnen wahrscheinlich allen bekannt vor.
Kurzum, ein etwas anderes Jahr. Und wirklich kein Leichtes.
Aus diesem Grund haben wir unsere sechs erfolgreichsten Blogartikel von 2020 ganz nach dem Motto “Extreme Feel Good” gestylt.
Letztes Jahr waren es “Miss Sophie” und “Diener James”, die humorvoll unsere “Best Of 2019” präsentiert haben.
Dieses Jahr lassen wir es uns einfach gut gehen. Nehmen Sie sich einen Kaffee oder Tee und schmökern Sie in unseren “Best Of 2020”.
So wünscht Ihnen das gesamte Qymatix Team frohe Feiertage, einen guten Rutsch in das nächste Jahr und bleiben Sie gesund (oder, wie man heute wohl sagt “stay negative”).
Wir sehen uns 2021 wieder!
Adios Amigos.
1. B2B-Trends 2020/21: Die Top 6 im Vertrieb
Wie jedes Jahr schätzen Experten ein, was wohl die kommenden B2B-Trends sein werden. Was den Vertrieb und sein zukünftiges Entwicklungspotenzial anbelangt, so geht der Trend eindeutig hin zu künstlicher Intelligenz und den damit verbundenen Technologien.
Wir haben uns mehrere Studien und Quellen angesehen und daraus die Top 6 zusammengefasst.
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2. Den Customer Lifetime Value vorhersagen
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.
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3. Business Intelligence vs. Artificial Intelligence
2018 sagte Carlie J. Idoine, Research Director bei Gartner:
“Der Trend der Digitalisierung treibt die Nachfrage nach Analysen in allen Bereichen der modernen Wirtschaft und Verwaltung.“
Das stimmt. Nicht nur große Unternehmen und Big Player, sondern auch immer mehr KMU haben den Wert von Datenanalysen schon längst erkannt: Datengestützte Entscheidungen zur Erreichung der Unternehmensziele. Und genau das ist auch Sinn und Zweck von BI-Anwendungen. BI-Systeme sammeln Daten, bereiten sie auf, analysieren und visualisieren sie.
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4. B2B Customer Journey und Predictive Analytics
Predictive Analytics, kundenzentriertes Verkaufen und Optimierung der Customer Journey (CJ) ist im B2C-Bereich schon lange Alltag. Im B2B-Bereich sieht es etwas anders aus.
Erste Projekte starten, die Theorie ist auch schon gehört und verstanden – aber es herrscht noch große Unsicherheit in Bezug auf die konkrete Umsetzung. Das ist auch kein Wunder. Der B2B-Bereich weist einige grundlegende Unterschiede zum B2C-Bereich auf.
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5. Machine Learning – Wo bleibt der Mensch?
Das Zusammenspiel zwischen Mensch und KI im B2B-Vertrieb.
Mit Machine Learning lassen sich wiederkehrende Muster von Kundendaten auslesen und daraus Verkaufsempfehlungen ableiten.
Wo es aber zum direkten Kontakt von Verkäufer und Käufer kommt, spielt der Mensch nach wie vor eine zentrale Rolle.
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6. Dynamische Preisgestaltung im B2B-Vertrieb
Erfolgreiche Unternehmen im B2B-Bereich neigen dazu, ihre Preise basierend auf Faktoren wie Produktionskosten, Wettbewerbspreise, Angebot und Nachfrage anzupassen.
Die dynamische Preisgestaltung ist eine Preisstrategie, bei der Unternehmen ihre Preise für Produkte oder Dienstleistungen auf der Grundlage aktueller Marktsituationen anpassen.
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