Berechnen Sie den ROI Ihres Predictive Analytics Tools

Der Return on Investment, kurz: ROI, ist eine der meistgenutzten Kennzahlen in Businessanalysen. Der ROI ist die Kennzahl, die definiert, ob sich eine Investition rechnet oder nicht.

In diesem Artikel geben wir Ihnen nützliche Tipps zur Berechnung des ROI für Ihr Sales Analytics Projekt.

Predictive Analytics wendet mathematische Methoden und Techniken aus Data Mining, Statistik, maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz an, um Vorhersagen zu treffen.

Predictive Analytics wird heutzutage in Anwendungen, wie Lead-Scoring, Preisstrategie-Analyse, Churn-Risikoanalyse (Risiko, dass Kunden verloren gehen) und Cross-Selling verwendet. In diesem Beitrag geben wir Ihnen einige Hinweise zur Berechnung des ROI einer Predictive Analytics Software.

Warum Predictive Sales Analytics?

 
Laut McKinsey steigern Unternehmen, die ein Vertriebsanalysetool nutzen, ihren ROI in Vertrieb und Marketing um 15 bis 20 Prozent. Dieser Faktor stellt eine deutliche Verbesserung für jedes B2B-Vertriebsteam dar.

Insbesondere Predictive Analytics hat enorme Auswirkungen. Die Rendite, die es in sehr kurzer Zeit bieten kann, ist immens. Dennoch ist der ROI lediglich eine finanzielle Kennzahl, aus der sich weder Effizienz noch Effektivität der Vertriebsaktivitäten berechnen lassen. Aus diesem Grund benötigt Predictive Analytics im B2B durchdachte Anwendungsfälle und nützliche analytische Modelle.

Was sind die Kosten und der ROI im Vertrieb? Umsatzrentabilität und Return on Sales berechnen.

 

Wie berechnen Sie den Return on Investment für Ihren Vertrieb? Der ROI setzt Gewinne und Vertriebskosten miteinander in Beziehung. Im Vertrieb sind das die eingesetzten Kosten für das Vertriebsteam und dessen Aktivitäten. Gerade im B2B-Bereich entstehen hier die höchsten Kosten eines Unternehmens.

Der Return on Investment (ROI / Umsatzrentabilität) einer Vertriebsanalyse-Software ist der Nutzen für ein Unternehmen, der sich aus der Verwendung numerischer Bewertungen ergibt, um Vertriebsaktivitäten zu verstehen und zu analysieren. Um den ROI des Vertriebes zu berechnen, müssen wir uns auf die Kosten- und Werttreiber des Vertriebsmanagements und -teams konzentrieren.

Dazu gehören einerseits die Kosten für die Gehälter Ihrer Vertriebsmannschaft, deren Reisekosten und die Kosten für die Vertriebsanalyse-Software. Auf der Einnahmenseite stehen die Gewinne, die durch die Vertriebsmannschaft eingefahren wurden. Ein hoher ROI bedeutet, dass die investierten Kosten sich gegenüber den Einnahmen rechnen.

 
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Vertriebskosten berechnen – Beispiel für einen durchschnittlichen ROI für Predictive Sales Software

Um den ROI einer Vertriebsanalyse-Software zu berechnen, listen Sie zunächst folgende Vertriebskosten auf:

  • Das durchschnittliche Bruttogehalt Ihrer Vertriebsmitarbeiter
  • Die Gesamtkosten Ihres Vertriebsteams

 

Im zweiten Schritt listen Sie die Aktivitäten auf, mit denen Ihr Vertriebsteam die meiste Zeit verbringt:

Bspw. die Zeit, die Sie als Vertriebsleiter für die Vertriebsanalyse aufwenden:

  • Zeiten der Recherche: Suche nach den Accounts mit den höchsten Verkaufschancen, denjenigen Accounts mit dem Risiko der Abwanderung sowie dem Aufdecken von PreisiInkonsistenzen in Preispolitik
  • Anzahl der Stunden, die Sie in Vertriebsmeetings verbringen
  • Anzahl der Stunden, die Sie mit dem Coaching von Ihren Mitarbeitern verbringen
  • Anzahl der Stunden, in denen Sie neue Mitarbeiter einarbeiten

 

Ähnlich mit der Zeit, die Key Account Manager für Vertriebsaktivitäten aufwenden:

  • Anzahl der Stunden, in denen die Key Account Manager Termine bei Bestandskunden haben
  • Reisezeiten
  • Anzahl der Stunden in Vertriebsmeetings
  • Anzahl der Stunden, in denen Vertriebspläne mit dem Management besprochen werden

 

Die Liste wird nicht zu 100 % vollständig sein, Sie sollten aber die wichtigsten Kostentreiber berücksichtigen.

Mit dieser Liste und der Angabe der Kosten pro Stunde für das Vertriebsmanagement und das Team, können Sie schätzen, welche Einsparungen Sie durch den Einsatz einer Vertriebsanalyse-Software gewinnen werden. Übliche Benchmarks gehen von mindestens 5 Prozent aus und reichen bis zu 25 Prozent. Machen Sie eine Schätzung, die Ihnen für Ihr Unternehmen passend erscheint.

Zum Beispiel: Für ein durchschnittliches Team mit einem Vertriebsleiter und fünf Key Account Managern mit Kosten von 100.000 Euro pro Jahr, liegt der ROI bei 250.000 Euro pro Jahr (bei einer angenommenen Effizienzsteigerung von 10 %).

Im nächsten Schritt betrachten Sie die Anzahl der neuen Projekte mit Ihren Bestandskunden. Schätzen Sie, wie sich Ihre Erfolgsquote durch den Einsatz eines Vertriebsanalysetools erhöhen könnte und was ein realistischer Wert für eine höhere durchschnittliche Auftragsquote und ein höheres durchschnittliches Auftragsvolumen wäre (als Konsequenz besserer Preisverhandlungen und einer Fokussierung auf die Angebote mit den besten Abschlusschancen).

Zum Beispiel: Eine Firma mit durchschnittlich 200 Projekten (oder Verkaufschancen) pro Jahr, einer Erfolgsquote von 30 % und einer durchschnittlichen Auftragsgröße von 500.000 Euro könnte bei einer Optimierungsrate von 5 % einen zusätzlichen Umsatz von ca. 1 Million Euro im Jahr erwirtschaften.

Für Vertriebsleiter Benchmark (niedrig-hoch) Erwarteter Gewinn
Erhöhte Erfolgsquote 5 % bis 15 % € 450.000
Erhöhtes durchschnittliches Auftragsvolumen 5 % € 450.000
Schnellere Einarbeitung der Key Account Manager 5 % bis 20 % € 160.000
Weniger Key Account Manager in Einarbeitung 5 % € 80.000
Verbesserte Produktivität des Vertriebsmanagements 5 % bis 20 % € 20.000
Verbesserte Produktivität der Key Account Manager 5 % bis 20 % € 40.000
Gewinne gesamt   ca. € 1.000.000

 

Mit einer durchschnittlichen Brutto-Gewinnmarge von 30 % aus dem zusätzlichen Umsatz sollte der zusätzliche Vorteil (netto) bei 0,3 Millionen Euro/Jahr liegen.

 

 

Schlussendlich wird der ROI einer Vertriebsanalyse-Software berechnet, indem die erwarteten Nettogewinne durch die Kosten der Software geteilt werden. Für ein jährliches Vertriebsanalyseprojekt in Höhe von 100.000 Euro könnte ein Unternehmen einen ROI von 300 % überschreiten.

Fest steht, dass Ihr individueller ROI immer davon abhängt, welche ERP bzw. CRM Systeme Sie jetzt bereits nutzen und welche Lösung Sie auswählen, um Ihre Vertriebsanalyse durchzuführen.

Warum sollten Sie jetzt Ihre Vertriebskosten berechnen?

 

Anwendungen der Predictive Analytics waren vor Jahren noch wirtschaftlich unattraktiv. Aufgrund von Verbesserungen in der Infrastruktur und erhöhten Datenmengen ist Predictive Analytics heute zu einem Muss im B2B geworden.

Es bietet zunächst äußerst attraktive geldwerte Vorteile. Predictive Analytics hat gezeigt, dass sowohl Umsatzwachstum als auch Kostensenkungen in vielen Geschäftsbereichen, einschließlich Vertrieb und Marketing, möglich sind.

Sollte diese ROI Berechnung Sie noch nicht überzeugen, denken Sie nur an Ihre Mitbewerber. Das amerikanische Wirtschaftsmagazin Forbes schreibt, dass im Vergleich zum Vorjahr 2016 mit einer 58 % höheren Nutzung von Vertriebsanalyse-Software gerechnet werden kann. Das heißt, Ihr Wettbewerber fährt möglicherweise schon die Gewinne ein, die Sie sich wünschen. Ein geschätzter ROI von 300 % gibt jedem Unternehmen die zusätzlichen Mittel, um in Vertrieb und Marketing zu investieren.

Aufgrund seines hohen ROI bietet Predictive Analytics einen “unfairen” Wettbewerbsvorteil. Während einige Unternehmen erraten müssen, was und an wen sie verkaufen sollten, lassen sich andere durch Data Mining die besten Maßnahmen und Perspektiven vorhersagen. Nicht in Predictive Analytics zu investieren, könnte riskant sein.

 
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Rechnet sich eine Vertriebsanalyse-Software für Sie? – Fazit

Predictive Analytics verwendet Data-Mining-Methoden, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, um Vorhersagen über Kunden, Verkaufschancen und Produkte zu treffen. Es ist eine unvermeidliche Technologie geworden, um in B2B-Märkten mit hartem Wettbewerb profitabel zu bleiben. Erfolgreiche Unternehmen wenden Predictive Analytics häufig auf Lead Scoring, Churn-Risikoanalyse, Preisanalysen und Cross-Selling an.

In diesem Artikel haben wir einige Hinweise zur Berechnung des ROI für Predictive Analytics vorgestellt. Die ROI-Analyse ist möglicherweise das am besten geeignete Tool zur Bewertung der Leistungsfähigkeit von Predictive Analytics-Software.

Wir besprachen zuerst Ihre Vertriebskosten, einschließlich der Hauptkostentreiber im B2B. Wir treffen dann Annahmen über die erwarteten monetären Vorteile der Anwendung von Predictive Analytics.

Jede Situation ist anders und deshalb sind unsere Annahmen möglicherweise nicht die gleichen wie Ihre. Kontaktieren Sie uns noch heute. Wir helfen Ihnen gerne, den ROI zu berechnen, den Sie selbst von Predictive Analytics erwarten können.

 
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Literaturnachweis:

Boosting your sales ROI: How digital and analytics can drive new performance and growth – McKinsey

“Companies using sales analytics improve their Sales & Marketing ROI by 15 – 20 percent.” McKinsey

“Sales organizations plan to increase their use of sales analytics 58 % from 2015 to 2016.” Forbes.