Ein Geheimnis: 3 triftige Gründe, warum Ihr Unternehmen Predictive Analytics im Vertrieb implementieren sollte
Predictive Analytics: Drei überzeugende Gründe, warum Ihre Vertriebsabteilung es implementieren soll.
Predictive Analytics umfasst eine Vielzahl von statistischen Algorithmen aus maschinellem Lernen, prädiktive Modellierungen und Data Mining.
Es analysiert Vergangenheitsfakten und historische Daten, um Vorhersagen zu treffen und die Wahrscheinlichkeit zukünftiger Ergebnisse zu berechnen. Predictive Analytics existiert schon seit Jahren. Aufgrund einer unzureichenden Datenanalyse Infrastruktur, war es bisher aber unpraktisch im B2B-Vertrieb zu implementieren.
Allerdings spielt Predictive Analytics in letzter Zeit eine immer wichtigere Rolle als leistungsfähige Technologie für Unternehmen auf der Suche nach Projekten mit hohem ROI (Return on Investment). Da der Zugang zu weiteren Vertriebsdaten gestiegen ist (ERP, CRM, Social Media, eCommerce, u.a.) und neue Software-Tools sowie leistungsstarke Hardware entwickelt wurde, ist Predictive Analytics im B2B-Vertrieb unverzichtbar geworden. Die zentrale Frage ist, ob eine Firma die Vorteile dieser Technologie bereits nutzt oder nicht.
In diesem Artikel präsentieren wir Vertriebsleitern und Geschäftsführern drei gute Gründen, warum Predictive Analytics nicht bis morgen warten kann. Erstens verliert ein Unternehmen wahrscheinlich schon Geld, wenn es bisher keine Predictive Analytics Tools verwendet. Denn Predictive Analytics kann Preise optimieren und Kosten senken. Zweitens muss man davon ausgehen, dass die Konkurrenz es bereits nutzt, da heutzutage Predictive Analytics für viele Firmen unentbehrlich geworden ist. Drittens riskieren Unternehmen, die keine Predictive Analytics implementieren, Marktanteile, Kundenzufriedenheit und Vertriebsproduktivität.
Erster Grund: Wenn Sie keine Predictive Analytics verwenden, verliert Ihr Unternehmen wahrscheinlich bereits Geld
Kein Sales Analytics zu verwenden bedeutet nicht in der Lage zu sein, die aktuelle Leistung eines Sales-Team zu beurteilen. Das ist schlecht. Die fehlende Verwendung von Predictive Analytics bedeutet, die Zukunft zu ignorieren. Das ist sehr schlecht.
Es gibt mehrere Anwendungen für Predictive Analytics im Vertrieb, die die zukünftigen Finanzergebnisse eines Unternehmens stark beeinflussen können, einschließlich Preisoptimierung, Prävention der Kundenabwanderung und Lead-Scoring.
Es ist ein bekannter und interessanter Fakt, dass im B2B-Vertrieb einige Produkte manchmal unprofitabel verkauft werden. Vielleicht versucht ein Key Account Manager, ein attraktives Geschäft abzuschließen. Vielleicht bezahlt ein Kunde durch mehrere Rabattstaffeln einen außergewöhnlichen Preis für ein bestimmtes Produkt. Der Preis geht nach unten, die Marge wird negativ.
Vertriebsleiter sollten Preise daher kontinuierlich beobachten und anpassen – also „optimieren“. Leider entdecken die meisten Manager sehr niedrige Preise erst, wenn die Margen bereits negativ sind.
Verwenden Sie im Gegenteil Predictive Analytics für Ihre Preisoptimierung, müssen Sie nicht befürchten, dass Ihr Finanzdirektor Sie anruft. Predictive Analytics kann darauf hinweisen, welche Produkte oder Kunden am ehesten eine Preisanpassung benötigen – bevor es zu spät ist.
Predictive Analytics bietet mehrere interessante Methoden mit hohem ROI für den B2B-Vertrieb.
Prävention der Kundenabwanderung und Modellierung ist eine der bekanntesten Anwendung von Predictive Analytics. Die Kundenbindung ist ein wichtiges Ziel aller B2B-Unternehmen. Allerdings können wirksame Kundenbindungsmaßnahmen teuer sein, wie zum Beispiel pauschalisierte Produkt-Rabatte oder Marketing-Sonderaktionen. Warum verschenkt ein Unternehmen Ressourcen an alle Kunden, wenn nur wenige abzuwandern drohen? Die monetären Vorteile von Kundenbindungsmaßnahmen in B2B basieren auf der Fokussierung auf Kunden mit dem höchsten Kundenabwanderungs-Risiko. Predictive Analytics hilft, diese zu finden und so Geld zu sparen.
Ich möchte verstehen, wie Predictive Analytics meinem Vertriebsteam helfen kann.
Lead-Qualifizierung oder Lead-Scoring ist ein sehr interessantes weiteres Beispiel für Predictive Analytics im B2B-Bereich. Unternehmen folgen in der Regel Hunderten von offenen Leads, Verkaufschancen oder Opportunities. Wirksame Nachverfolgung oder Follow-Up aller ist unmöglich. Wie können sich Unternehmen auf aktuelle Verkaufschancen fokussieren?
Predictive Analytics findet die Chancen oder Leads, die am ehesten zu einem Verkauf führen. Warum sollte Ihr Unternehmen Ressourcen mit Leads verschwenden, die nie kaufen werden? Warum nicht stattdessen rechtzeitig mögliche Kunden besuchen, um einen Verkauf zu konkretisieren? Auch hier bietet Predictive Analytics die richtige Antwort.
Zusammenfassend bietet Predictive Analytics mehrere interessante Methoden mit hohem ROI für den B2B-Vertrieb. Unter den Firmen, die Predictive Analytics nutzen, sagen 66 %, dass Predictive Analytics „sehr große“ oder „große“ Vorteile bietet. Predictive Analytics-Projekte erreichen einen durchschnittlichen ROI von 145 %. I.d.R. erreichen Business Intelligence Initiativen nur einen durchschnittlichen ROI von 89 %.
Zweiter Grund: Ihr Konkurrent nutzt bereits Predictive Analytics
Die Verwendung von Predictive Analytics bietet einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil im Business-to-Business Bereich. Da drei von vier Unternehmen bereits in Datenanalyse investieren, verwendet Ihr Konkurrent wahrscheinlich schon ein oder mehrere Predictive Analytics Methoden.
B2B-Vertrieb ist immer ein Wettrennen. Ihre Kunden warten nicht und Sie müssen Ihre Konkurrenten immer im Auge behalten. Wenn Ihr Wettbewerber eine Software oder ein Tool nutzen kann, um einen Wettbewerbsvorteil zu schaffen, wird er es sicherlich tun. Wenn Ihr Unternehmen keine Predictive Analytics verwendet, verlieren Sie über Gebühr.
Denken Sie nur einmal an das Beispiel des Großhandels, bei dem Predictive Analytics ausschlaggebend an Bedeutung gewonnen hat, unterstützt durch neuere Datenquellen und Korrelationsmethoden. Durch die Verwendung von Predictive Analytics erhöhte sich beispielweise der Bruttomargen-Dollar pro Produkt im Lager (eine Vertriebskennzahl, als SKU bekannt) um 40 Cent. Was würden Sie anstellen, wenn Sie zusätzliche 40 Cent pro Dollar bei jedem Produkt sparen könnten? Stellen Sie mehr Key Account Manager ein? Steigern Sie Ihre Investition in Marketing? Erschließen Sie neue Märkte? Investieren Sie in technische Innovationen?
Facebook und Amazon haben heute eine höhere Marktkapitalisierung als IBM und Walmart, weil sie Pioniere in der Verwendung von Predictive Analytics sind. Natürlich können Walmart und IBM es sich leisten, die Fehleinschätzung zu kompensieren und sind noch konkurrenzfähig, aber beide haben das Predictive Analytics-Rennen bereits verloren. Wenn Ihr Unternehmen Predictive Analytics nicht verwendet, wird es auch verlieren.
Die Verwendung von Predictive Analytics bietet einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil im B2B.
Ein weiteres Beispiel: Disney hat einen Rückgang beim Profit von 9 % und stagnierte Umsatz im Jahr 2016 gebraucht, um zu verstehen wie wesentlich die Macht der Daten ist. Das Unternehmen hat vor kurzem angekündigt, dass es beginnen wird, seine Filme direkt zu vertreiben, ohne seinen heutigen Distributor Netflix. Netflix führte Online-Streaming im Jahr 2007 ein. Der Kunde kann Filme und TV-Shows auf dem persönlichen Computer ansehen. Durch die Bequemlichkeit und einfache Bedienung hat Netflix einen Wettbewerbsvorteil erlangt sowie eine riesige Menge an Kundendaten. Zehn Jahre später nutzt Netflix diese Daten, um Geschäftsentscheidungen zu treffen, während Disney weiterhin „nur“ den Inhalt (Films und TV-Serien) produziert.
Des Weiteren führt die begrenzte Anzahl von Datenanalysten auf dem Markt dazu, dass die Implementierung von Predictive Analytics enorme Wettbewerbsvorteile im Vertrieb bietet.
Während viele Unternehmen bereits Datenanalyse-Fähigkeiten ausbauen, bleibt die Anzahl der Datenwissenschaftler gleich. Mit anderen Worten, viele Firmen engagieren sich bereits im neuen Wettbewerb um Personal und Fachwissen. Dies ist ein klares Argument, warum Ihr Unternehmen nicht bis morgen warten kann, um mit Predictive Analytics zu beginnen. Wenn es dies macht, wird es höchstwahrscheinlich diese Entscheidung teuer bezahlen. Genauso wie es Walmart, IBM und Disney erfahren mussten.
Dritter Grund: Wie riskant ist es kein Predictive Analytics zu verwenden?
Es ist hoch riskant, keine Predictive Analytics zu nutzen. Ein Unternehmen gewinnt mit Predictive Analytics eine effektivere Methode, das Geschäftsrisiko zu senken. Ein Geschäftsführer muss an das größte Risiko für seine Firma denken. Predictive Analytics kann dazu beitragen, dieses Risiko zu reduzieren. Kundenbindung? Kundenzufriedenheit? Umsatzstagnierung? Mitarbeiterbindung im Vertrieb? All dies kann heute kostengünstig mit der Anwendung von Predictive Analytics in B2B umgesetzt werden.
Warum stellen dann nicht alle Unternehmen sofort mehrere Datenanalysten ein? Weil das Risiko schwer zu beurteilen bleibt. Risikoanalyse ist im Allgemeinen schwierig aus verschiedenen Gründen: Vorurteile der Geschäftsführung (Management-Bias), Widerstand gegen Veränderung, Subjektivität, mangelnde Informationen zur Risikoanalyse, Vorurteile auf der Grundlage persönlicher Eindrücke, Meinungen statt Fakten u.a.
Da Predictive Analytics immer mehr zum Mainstream im B2B-Vertrieb wird, Konkurrenten es bereits nutzen und sein ROI steigt, würde eine Nichtverwendung dieser Technologie das Risiko exponentiell ansteigen lassen. Stellen Sie sich vor, dass Ihr Mitwettbewerber ein geheimes Tool nutzt. Dieses informiert Ihren Konkurrenten im Voraus, welche Ihrer Kunden nach Alternativen suchen, wo Ihre Produktschwächen liegen oder welche Ihrer Kundensegmente mehr kaufen können. Wie gut würden Sie dann schlafen?
Glauben Sie, dass dies übertrieben ist? Schauen Sie sich den Einzelhandel an. In weniger als einem Jahrzehnt hat Amazon Walmart abgelöst. Zum Zeitpunkt der Erstellung dieses Beitrages, hat Amazon doppelt so viel Unternehmenswert wie Walmart mit nur einem Fünftel von dessen Umsatz. Warum? Hauptsächlich wegen der Anwendung von Datenanalyse und Predictive Analytics auf riesige Datenmengen. Kann Walmart zurückschlagen? Irgendwie, zum Beispiel durch eine Partnerschaft mit Google, die wiederum Datenanalyse Spezialisten sind.
Predictive Analytics wird immer mehr zum Mainstream im B2B-Vertrieb.
Dasselbe kann von Facebook und Google gesagt werden, die etablierte Unternehmen im Medienmarkt entthronten, indem sie Datenanalyse und Predictive Analytics für Werbung und Marketing verwenden. Sie haben ganze neue Märkte erschaffen und dominieren diese. Sie machen ihre Kunden glücklich und verkaufen mit einem Grad an Effizienz, von dem vor zwanzig Jahren keiner zu träumen gewagt hätte.
Einzelhandel, Großhandel und Medien sind nicht die einzigen Branchen, die Predictive Analytics verändert. Eric Siegel, der Gründer der Predictive Analytics World Conference, nennt u.a. Marketing, Finanzdienstleistungen, Kreditrisikoanalyse, Versicherungen, Personalmanagement, Gesundheitswesen, Fertigung und Regierungstätigkeiten. B2B-Vertrieb ist keine Ausnahme. Predictive Analytics heutzutage noch nicht zu verwenden, birgt ein großes Risiko.
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Ein Geheimnis: 3 triftige Gründe, warum Ihr Unternehmen Predictive Analytics im Vertrieb implementieren sollte – Fazit
Anwendungen der Predictive Analytics waren vor Jahren wirtschaftlich unattraktiv. Aufgrund von Verbesserungen in der Infrastruktur und erhöhten Datenmengen ist Predictive Analytics heute zu einem Muss geworden.
In etablierten Industrien neigen dennoch viele Unternehmen dazu, neue Technologien zu spät zu übernehmen. Dies scheint bei Predictive Analytics im B2B-Vertrieb – zumindest in einigen Ländern und Gebieten – nicht der Fall zu sein.
In diesem Artikel haben wir Argumente angebracht, warum Unternehmen Predictive Analytics im B2B-Vertrieb sofort implementieren sollten. Das entscheidende Geheimnis ist: Predictive Analytics im B2B-Vertrieb ist ausgereift genug, um sichere ROIs zu bieten, andererseits aber auch innovativ genug, um Ihr Unternehmen von Ihrem Konkurrenten zu unterscheiden.
Es bietet zunächst äußerst attraktive finanzielle Vorteile. Predictive Analytics ermöglicht Umsatzwachstum und Kostensenkung in vielen Geschäftsbereichen, einschließlich Vertrieb und Marketing.
Aufgrund seines hohen ROI bietet Predictive Analytics einen „unfairen“ Wettbewerbsvorteil. Während einige Unternehmen erraten, was und an wen sie verkaufen sollten, lassen sich andere durch Data Mining die besten Maßnahmen und Perspektiven vorhersagen.
Während darüber hinaus die Menge der Daten exponentiell ansteigt, wächst die Zahl der Datenanalysten auf dem Arbeitsmarkt nur langsam. Unternehmen, die Predictive Analytics nicht umsetzen, gefährden ihre Produktivität, Kundenzufriedenheit und Marktanteile. Kurz gesagt ist der Status-Quo unsicher.
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Literaturnachweis:
Google and Walmart agree shopping deal – BBC (auf Englisch)
Seven Reasons You Need Predictive Analytics Today – IBM (auf Englisch)
The Next Frontier Of B2B Sales Is Predictive Analytics – Forbes (auf Englisch)
Applying behavioral economics in predictive analytics for B2B churn: Findings from service quality data. Arash Barfar, Balaji Padmanabhan and Alan Hevner. (auf Englisch)
The Role of Big Data and Predictive Analytics in Retailing. Eric T. Bradlow, Manish Gangwar, Praveen Kopalle and Sudhir Voleti. (auf Englisch)
Disney to start online streaming, bypassing Netflix – BBC News (auf Englisch)