Wie Sie Predictive Analytics in Ihrem CRM für datenbasierte Entscheidungen nutzen können
Die erfolgreiche Implementierung von Predictive Analytics für datengesteuerten Entscheidungen in Ihrem CRM erfordert mehr als nur die Software.
Jedes erfolgreiche Vertriebsteam möchte datengesteuert arbeiten. Unternehmen, die Predictive Analytics erfolgreich in ihrem CRM einsetzen, sind leicht zu identifizieren.
Sie kümmern sich um ihre Vertriebsmitarbeiter und nutzen erfolgreich ihre aktuellen Daten und Prozesse. Sie setzen Standardsoftware ein und passen diese an ihre Situation an. Schließlich führen sie Predictive Sales schrittweise in ihr CRM ein und lernen aus ihren Erfahrungen.
Ich habe bisher über 40 Predictive Analytics CRM-Projekte gesehen, bearbeitet oder geleitet. Während jedes Unternehmen, mit dem ich zu tun hatte, versuchte, effektiver zu werden, gelang es nicht allen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen.
In diesem Artikel fasse ich die wichtigsten Schritte zusammen, um die Erfolge dieser Unternehmen zu reproduzieren. Zunächst werde ich erörtern, wie Sie Ihre Account-Management-Methoden auf der Grundlage von Predictive Analytics umgestalten können. Dabei gehe ich davon aus, dass Sie eine sofort einsatzbereite Predictive Sales Software verwenden möchten, anstatt eine eigene Lösung zu entwickeln.
Zweitens werde ich erörtern, wie Sie Ihre Kundenbeziehungen auf der Grundlage von Predictive Analytics verbessern können. In diesem Artikel kann ich nicht im Detail auf die künftige Rolle Ihrer Vertriebsteams eingehen, aber ich werde einige Ideen angereißen.
Lassen Sie uns beginnen.
Ändern Sie Ihre Account-Management-Prozesse auf der Grundlage von Predictive Analytics.
Sie haben beschlossen KI-basierte Predictive Analytics (DE: prädiktive Analysen) in Ihrer Vertriebsorganisation einzuführen. Sie sind davon überzeugt, dass diese Art von Technologie Ihnen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen wird und Ihr Team voranbringt. Die ordnungsgemäße Implementierung dieser Technologie ist jetzt für Sie unerlässlich. Sie müssen verstehen, wie Sie Predictive Analytics in Ihrem CRM nutzen können, um wirklich datengesteuerte Entscheidungen zu treffen.
Predictive Analytics in Ihrem CRM hilft Ihren Vertriebsmitarbeiter*innen, effizienter zu werden als die ihrer Mitbewerber. Der zentrale Gedanke dieses Artikels ist die Rolle von Predictive Analytics und künstlicher Intelligenz im CRM. Zunächst ist erst einmal wichtig festzuhalten: KI ersetzt den Menschen nicht. Eine KI-basierte Predictive Sales Software ersetzt keine Vertriebsmitarbeiter*innen. Stattdessen unterstützt und erweitert diese Art von Technologie die Fähigkeiten und Fertigkeiten Ihres Teams.
Um die beste Predictive Sales Software erfolgreich in Ihr CRM zu implementieren, sollte daher die Interaktion zwischen Ihrem Team und der Technologie im Mittelpunkt stehen.
Der zweite entscheidende Aspekt, den es zu berücksichtigen gilt, ist Ihre aktuelle Situation selbst. Jedes Unternehmen unterscheidet sich von den anderen. Und auch wenn die Account-Management-Prozesse alle unterschiedlich sind, bekommen Sie hier einige Anhaltspunkte, an denen Sie ansetzen können.
Ihre derzeitige Situation wird durch die vorhandenen Ressourcen definiert: Ihre Vertriebsprozesse und Ihr Kundenbeziehungsmanagementsystem. Eine einfache Empfehlung ist, dort anzufangen, wo Sie stehen.Tappen Sie nicht in die Falle zu denken, dass nichts von dem, was Sie in den letzten Jahren aufgebaut haben, durch Predictive Analytics unterstützt werden kann. Erfolgreiche Führungskräfte passen ihre Prozesse an die Technologie an.
Implementierung einer sofort einsatzbereiten Predictive Sales Software
Obwohl jedes Unternehmen anders ist, gibt es im Vertrieb Standardarbeitsweisen. Um KI-basierte Predictive Analytics einzusetzen, sollten Sie zunächst Kundensegmente und Anwendungsfälle berücksichtigen. Versuchen Sie außerdem nicht, Ihre eigene KI zu entwickeln, sondern verwenden Sie stattdessen eine sofort einsatzbereite Predictive Sales Software. Haben Sie Ihr eigenes CRM entwickelt, oder verwenden Sie eine Standardsoftware wie Salesforce?
Vor zwanzig Jahren, als ich meine Karriere im Vertrieb begann, hatten die meisten industriellen Händler und Hersteller ihre CRMs selbst entwickelt. Heute ist das Bild anders. Erfolgreiche B2B-Unternehmen haben sich für Standardlösungen entschieden, die sie an ihre Kundensegmente und Vertriebsprozesse anpassen können. Durch den Einsatz bestehender Software kann Ihr Vertriebsteam Risiken minimieren und die Nutzung beschleunigen. Beide Effekte sichern Ihren Erfolg und vielleicht auch Ihre Karriere.
Eine kritische Anmerkung zu den Vertriebsprozessen: Viele Vertriebsmitarbeiter glauben fälschlicherweise, dass sie keine formalen Vertriebsprozesse anwenden müssen. Es ist ein schwerer Fehler zu glauben, dass es keine Verfahren gibt, nur weil man sie nie aufgeschrieben hat. Ob richtig oder nicht, jedes Unternehmen hat Methoden und Praktiken. Diese Verkaufsmethoden haben einen Abdruck in Ihren Verkaufsdaten hinterlassen.
Nehmen Sie zum Beispiel Ihre ERP-Daten (Verkaufsdaten). In diesem einzigartigen Datensatz sind alle Ihre vergangenen Verkaufstransaktionen gespeichert. Das ist Ihr Gold. Wenn Ihr Ziel darin besteht, Predictive Analytics in Ihrem CRM für wirklich datengestützte Entscheidungen zu nutzen, ist die Implementierung einer Out-of-the-Box Predictive Sales Software unter Verwendung Ihrer ERP-Daten der bestmögliche Start.
Lernen und verbessern Sie Ihre Kundenbeziehungen auf der Grundlage von Predictive Analytics
Die Implementierung des besten Tools für Predictive Analytics im Marketing und Vertrieb ist der erste Schritt zur Verbesserung Ihrer Kundenbeziehungen. Das Kundenmanagement mit Predictive Analytics in Ihrem CRM ist ein iteratives Unterfangen, selbst wenn Sie mit einer Standardsoftware beginnen. Ihr Team muss lernen, wie man das Tool benutzt. Und das Lernen geschieht am besten in kleinen Schritten. Stichwort „agil“.
Die erfolgreiche Implementierung einer neuen Software in Ihrer CRM-Landschaft erfordert höchstwahrscheinlich neue Fähigkeiten und Einstellungen. Jedes erfahrene Vertriebsteam kann seine Fähigkeiten und Einstellungen ändern. In einigen Fällen werden neue Teammitglieder diese jedoch mitbringen. Denken Sie darüber nach, neue Vertriebsmitarbeiter*innen als Teil Ihrer Strategie einzustellen und hinzuzufügen.
Nehmen wir schließlich an, Sie implementieren eine sofort einsatzbereite Predictive Sales Software. In diesem Fall bietet Ihnen der Softwareanbieter eine Reihe von Best-Practices, Erfahrungen mit anderen Kunden und Mikrostrategien. Nutzen Sie diese.
Definieren Sie konkrete Meilensteine für die Implementierung von Predictive Analytics in Ihrem CRM. Die Anwendung von Predictive Sales kann nur in einer agilen, iterativen Weise erfolgen. Kein Unternehmen macht es beim ersten Mal richtig. Der Aufbau einer Dynamik, die Definition von Schlüsselanwendern und die Sicherstellung, dass die Implementierung einen kontrollierten Wandel ermöglicht, werden Ihren Erfolg sichern.
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Wie können Sie Predictive Analytics in Ihrem CRM für datengesteuerte Entscheidungen nutzen? Fazit.
Die ordnungsgemäße Implementierung von Predictive Analytics in ein CRM ist für Großhändler und Hersteller von entscheidender Bedeutung. Unabhängig davon, ob Sie sich für eines der besten Tools für Predictive Analytics entscheiden, oder ein eigenes entwickeln, gehört die Anpassung der Kundenmanagementprozesse auf Ihre Agenda.
Sofern Ihr Unternehmen nicht zu einem ungeeigneten Segment gehört, kann ich nicht stark genug betonen, dass Sie eine Software „aus dem Regal“ verwenden sollten. In den kommenden Jahren wird Predictive Analytics für CRM-Systeme zum Mainstream werden, und Sie werden eine sichere Investition tätigen. Implementieren Sie, wann immer möglich, eine sofort einsatzbereite Predictive Sales Software.
Lernen und verbessern Sie Ihre Kundenbeziehungen auf der Grundlage von Predictive Analytics-Erkenntnissen. Ob es darum geht, die Kundenabwanderung zu verringern, die Preisgestaltung zu verbessern oder das Cross-Selling zu steigern – auch Ihre Kunden werden von Predictive Analytics profitieren. Sorgen Sie dafür, dass Sie sich um sie kümmern.
