Predictive Analytics, um das Kundenverhalten im B2B-Bereich zu verstehen
Predictive Analytics ist auch im B2B-Bereich eine innovative Technologie, die datenbasierte Vorhersagen über das Kundenverhalten berechnet.
Für das ein oder andere B2B-Unternehmen gleicht das Vorhersagen des Kundenverhaltens einem Rätselraten. Manager*innen sitzen zusammen und versuchen Prognosen über den kommenden Umsatz, die zukünftige Preissetzung oder über passende Kundenbindungsmaßnahmen zu erstellen.
Oft basieren diese Prognosen auf Vertriebsberichten, dem eigenen Bauchgefühl und abenteuerlichen Excel-Analysen, die mit viel Frustration erstellt wurden. Verstehen Sie uns nicht falsch, das Bauchgefühl eines erfahrenen Vertriebsteams kann sehr oft richtig liegen, insbesondere wenn es um Kunden geht, mit denen sie schon viel Kontakt hatten. Doch was ist mit all den anderen Kunden?
Kein Mensch kann für Tausenden Kunden und Produkte präzise und datenbasierte Vorhersagen tätigen. Die Technologie „Predictive Analytics“, oder auf deutsch „prädiktive Analysen“, kann genau dies sehr gut und sehr schnell.
Im Bereich Vertriebsvorhersagen spricht man auch von „Predictive Sales Analytics“.
Kurz gesagt, berechnet Predictive Analytics mit verschiedenen Methoden, wie z.B. Algorithmen des maschinellen Lernens, aus historischen Daten Wahrscheinlichkeiten für die Zukunft. Wie genau die Technologie funktioniert, können Sie in diesem Artikel nachlesen.
Und so funktioniert es auch mit Prognosen über das Kundenverhalten im B2B-Bereich: Daten aus der Vergangenheit, wie Verkaufstransaktionen aus Ihrem ERP-System, dienen als Basis für die Vorhersagen. Algorithmen berechnen dann die wahrscheinlichsten Verhaltensweisen Ihrer Kunden.
Lassen Sie uns nun drei Use-Cases für das Vorhersagen des Kundenverhaltens im B2B-Bereich betrachten. Für jeden Use-Case gibt es einen weiteren Artikel, der das Thema tiefergehend betrachtet. Den Link dazu finden Sie am Ende des jeweiligen Cases.
„Churn Prediction“, oder auch Kundenabwanderungsprognosen.
Bei der Kundenabwanderung im B2B wird grob zwischen „weicher“ und „harter“ Kundenabwanderung unterschieden. Die harte Kundenabwanderung passiert Schlag auf Schlag, ohne große Vorzeichen. Das ist z.B. der Fall, wenn ein Unternehmen plötzlich Illiquidität anmeldet. Die weiche Kundenabwanderung kommt weitaus häufiger vor und ist viel schwerer zu erkennen. Hier kauft der Kunde ganz langsam immer weniger oder in immer größeren Zeitabständen, bis er dann schließlich ganz weg ist.
Für Vertriebsteams ist die weiche Kundenabwanderung sehr ärgerlich, denn es gab Anzeichen, die allerdings zu spät bemerkt wurden – nämlich dann, wenn der Kunde schon weg ist.
Eine Churn-Prediction Software, die Predictive Analytics verwendet, kann dem Vertriebsteam bis zu sechs Monate im Voraus Warnhinweise zu abwanderungsgefährdeten Kunden senden. So hat der Vertrieb genug Zeit entsprechende Kundenbindungsmaßnahmen zu tätigen und wird nicht von einem „plötzlichen“ Kundenschwund überrascht.
Wenn Sie daran interessiert sind, wie genau Predictive Analytics mit Hilfe von künstlicher Intelligenz die Kundenabwanderung vorhersagt, dann empfehlen wir Ihnen diesen Artikel zu lesen.
„Next best Offer“ – Cross-Selling Chancen entdecken.
Je größer Ihr Produktsortiment, desto schwieriger ist es Ihren Kunden passende Produkte vorzuschlagen. Es ist auch erwiesen, dass Produktvorschläge, die an die Interessen des Kunden angepasst sind, zu einer höheren Kundenzufriedenheit führen.
Einige der bekanntesten Cross-Selling Anwendungen im B2C-Bereich kennen Sie bestimmt schon. Amazon schlägt Ihnen Produkte vor „die Sie auch noch interessieren könnten“. Oder Netflix empfiehlt Ihnen Serien und Filme, die zu Ihren Vorlieben passen. Das sind alles Cross-Selling Empfehlungen. Und sie funktionieren: Dem Amazon Algorithmus für Cross-Selling ist 25 % des Amazon-Umsatzes zu verdanken.
Wir haben gute Neuigkeiten für Sie: genau die gleichen Algorithmen können Sie für Ihr B2B-Unternehmen verwenden, um ebenfalls passende Produktvorschläge zur rechten Zeit zu machen.
Was Amazon, Netflix und Co. verwendet, sind Predictive Analytics Methoden basierend auf maschinellem Lernen.
Für einen tieferen Einblick in die Cross-Selling Algorithmen, empfehlen wir Ihnen diesen Beitrag.
Preisakzeptanz berechnen und Preissetzungspotenziale erkennen.
Die Preissetzung ist in vielen B2B-Unternehmen ein Pain-Point. Meistens werden für die finale Preissetzung Listenpreise und Herstellungskosten herangezogen. Preisanpassungen sind auch ein schwieriges Thema. Es passiert beispielsweise nicht selten, dass Ihre Kunden jahrelang den gleichen Preis für ein Produkt bezahlen, weil sie einfach in Vergessenheit geraten sind. Oder es besteht die Angst, dass der Kunde bei einer Preiserhöhung unzufrieden ist und abwandert.
Eine Predictive Analytics Software ist hier eine wertvolle Unterstützung. Zum einen, macht Sie Preissetzungsunstimmigkeiten sichtbar und zum anderen berechnet sie auf Basis Ihrer Verkaufs- und Kundendaten eine Preisrange pro Kunde und Produkt. Preise innerhalb dieser Preisrange werden am wahrscheinlichsten vom Kunden akzeptiert.
Solche Empfehlungen können Ihrem Vertriebsteam Verhandlungssicherheit geben und in Bezug auf den historischen Verlauf Begründungen für eine Preiserhöhung liefern.
Bei tieferem Interesse zu datenbasierten Preisentscheidungen, schauen Sie gerne in diesen Artikel hinein.
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Predictive Analytics, um das Kundenverhalten im B2B-Bereich zu verstehen – Fazit
Drei Use-Cases für Predictive Analytics im B2B-Vertrieb, um Kundenverhalten zu prognostizieren sind: Kundenabwanderungsprognosen, Cross-Selling Chancen entdecken und Preissetzungspotenziale erkennen.
Alle drei Use-Cases sind wichtig für den Vertriebserfolg. Allerdings, sollten Sie wissen, dass diese drei Bereiche sich gegenseitig bedingen. Ein Kunde, der mit der Preissetzung unzufrieden ist, könnte abwandern. Ein Kunde, der keine Produktempfehlungen bekommt, die zu seinen Interessen passen, könnte sich woanders besser beraten fühlen.
Aus diesem Grund empfehlen wir Ihnen, dass Sie sich beim Einsatz von Predictive Analytics im Vertrieb nicht nur auf einen der drei Bereiche konzentrieren. Setzen Sie auf ein Tool, das alle drei Prognosearten abdeckt.
ICH MÖCHTE PREDICTIVE ANALYTICS FÜR DEN B2B-VERTRIEB
Literaturnachweis:
Adobe Experience Cloud: Predictive Analytics: Antizipieren, was der Kunde als Nächstes tun wird
Wirtschaftsforum: Predictive Analytics im Marketing: Vorausdenken für maximale Ergebnisse