So optimieren Sie Ihre B2B-Vertriebsplanung mit Predictive Analytics
Vier Schritte zur Optimierung der Vertriebsplanung mit Predictive Analytics.
Die strategische und operative Vertriebsplanung (S&OP) umfasst zwei nah verwandte Elemente: Vertriebs- und Betriebsplanung. S&OP ist der vielleicht wichtigste Planungsprozess eines Unternehmens. Das Hauptziel von S&OP ist es, drei kritische aber konkurrierende Ziele in Einklang zu bringen: Vertriebsproduktivität, Kundenzufriedenheit und Lagerbestandsoptimierung.
Mit Hilfe von Predictive Analytics können heutzutage B2B-Vertriebsleiter ihre S&OP durch die Steigerung der Vertriebsproduktivität verbessern.
Predictive Analytics vermindert die Zeit, die Vertriebsteams für unproduktive, nicht kundenbezogene Aktivitäten benötigen. Darüber hinaus bietet sie auch in wettbewerbsintensiven Branchen einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil.
Es gibt vier notwendige Schritte, um die Vertriebsplanung mit Hilfe von Predictive Analytics zu verbessern. Zuerst müssen Sie Ihren S&OP vereinfachen. Zweitens wenden Sie die Predictive Analytics-Modelle an, die Ihren Gewinn am stärksten beeinflussen.
Als Drittes, nutzen Sie die Verkaufsdaten, die Ihr Unternehmen besitzt. Viertens handeln Sie nach den gewonnenen Erkenntnissen und machen Sie diesen Prozess handlungsorientiert. Lassen Sie uns diese vier Vorschläge einmal im Detail ansehen.
Erstens: Sie müssen Ihre strategische und operative Vertriebsplanung vereinfachen
Einfachheit ist wohl der am meisten vernachlässigte Erfolgsfaktor im B2B-Vertrieb. Ein komplexer S&OP erschwert das Sammeln wertvoller und verwertbarer Verkaufsdaten und den Einsatz von Predictive Analytics.
Andererseits ist alles, was einfach ist, messbar, vergleichbar und umsetzbar. Ein schlichter S&OP ist einfach zu analysieren und vorherzusagen. Ein einfacher S&OP wird Ihrer Vertriebsorganisation einen Mehrwert bringen. Er ist durch Ihre Vertriebsmitarbeiter nutzbar. Vertriebs- und Planungsteams befolgen einfache Prozesse besser.
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Vertriebsmitarbeiter lieben die Einfachheit. Wenn Sie beispielsweise Ihren Vertriebsplanungsprozess vereinfachen, wird die Nutzung durch das Vertriebsteam zunehmen. Gleichzeitig wird sich das Engagement des Vertriebsteams dem Einsatz von Predictive Analytics gegenüber erhöhen. Das Team wird in der Lage sein, seine Empfehlungen zu verstehen und anzuwenden.
Einfachheit bedeutet, dass das Management Kompromisse finden muss. Wenn Sie zum Beispiel offene Angebote oder Projekte verfolgen, möchte jeder Key Account Manager unterschiedliche Merkmale in der Vertriebsplanungs-Software sehen, wie Angebotsstatus, Art der Produkte, Gründe für die Kaufentscheidung, Auftragsumfang, Entscheidungsträger, Chancen, usw. Diese Liste kann sehr lang werden.
Was sollte ein Vertriebsleiter tun? Vertriebsmanager sollten den Vertrieb auf das absolut Notwendige vereinfachen. Sie sollten beispielsweise so viele Schritte in Ihrem Vertriebsplanungsprozess wie nötig und so wenig wie irgend möglich haben.
Die Vereinfachung der Vertriebsplanungsprozess ermöglicht nicht nur umsetzbare Predictive Analytics, sondern beschleunigt auch den Verkauf und macht Kunden zufriedener. Überprüfen Sie Ihren S&OP und vereinfachen Sie ihn.
Einfachheit ist eines der wesentlichen Prinzipien in jedem Planungsprozess. Es ist entscheidend, wenn Sie möchten, dass Ihr S&OP von Predictive Analytics profitiert.
Zweitens: Wählen Sie der Predictive Analytics-Methoden mit der größten Wirkung auf das Ergebnis aus
Das grundlegende Ziel von S&OP ist es, die Vertriebsproduktivität zu steigern, die Kundenzufriedenheit zu erhöhen und den Lagerbestand zu optimieren. Die Optimierung der Vertriebsproduktivität, Kundenzufriedenheit und des Kapitaleinsatzes wird sich wiederum auf das Unternehmensergebnis auswirken.
Daher sollte ein Unternehmen die Predictive Analytics-Methoden wählen, die diese drei KPIs am stärksten beeinflussen. Es gibt keine Einheitsgröße, aber es gibt klare Richtlinien, welche Methoden implementiert werden sollten.
Erstens ist hier wieder Einfachheit gefragt. Wenn ein Unternehmen Dutzende von KPIs verwendet, um seinen S&OP zu kontrollieren, wird eine Prognose wenig Mehrwert bringen. Stattdessen sollte das Management die richtige Balance zwischen dem, was möglich und dem was wünschenswert ist, finden.
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Besprechen Sie mit Ihrem Vertriebsteam, welche KPIs die höchsten Auswirkungen auf Ihre Produktivität, Lagerbestände und Kundenzufriedenheit haben. Dabei kann es sich um Preise, Kundenabwanderung, verfügbare Cross-Selling-Verkaufschancen oder Bestandsprognosen handeln.
Die Vorhersage einer begrenzten Anzahl kritischer KPIs mit bekannten Methoden ermöglicht kosteneffiziente Prognosen. Es verkürzt auch die Implementierung und reduziert die Investition.
Auch als General Manager, monetarisieren Sie im Voraus Verbesserungen in jedem KPI. Darüber hinaus sollten Sie kein Predictive Analytics Projekt starten, ohne einen Entwurf zum ROI (Return on Investment), den Sie von ihm erwarten können.
Drittens: Nutzen Sie die Daten, die Sie haben, bevor Sie in externe Daten oder Datenqualität investieren
Ein häufiger Fehler der Predictive Analytics ist die falsche Annahme, dass Ihr Unternehmen nicht über genügend Daten, eine gute Datenqualität oder „die richtigen“ Daten verfügt – was auch immer Letzteres bedeutet.
Ja, Sie benötigen möglicherweise externe Datenquellen, um Ihren Vertriebsplanungsprozess durch Predictive Analytics zu verbessern, oder die Qualität Ihrer aktuellen Daten könnte furchtbar sein. Allerdings sollten Sie diese beiden Annahmen nicht vorschnell übernehmen. Nutzen Sie zuerst die Verkaufsdaten, die Sie haben. Die meisten Unternehmen haben ERP- und CRM-Daten – fangen Sie damit an.
Sie sollten sich überlegen, ob Sie externe Datenquellen benötigen, um Ihren Vertrieb und die Qualität Ihrer bestehenden CRM- und ERP-Daten zu verbessern. Da Predictive Analytics ein enger Verwandter des Data Mining ist, werden Sie später genau herausfinden, welche Daten Ihnen fehlen oder wo Sie die Qualität Ihrer vorhandenen Daten verbessern können.
Unternehmen können CRM-Daten beispielsweise mit externen B2B-Datenbanken anreichern. Darüber hinaus können sie ihre bestehenden ERP-Daten im Vergleich zu externen Datensätzen überprüfen und verbessern. In vielen Fällen können kleine Verbesserungen in der Datenqualität zu signifikanten Verbesserungen der Vorhersagen führen oder den Umfang der Predictive Analytics Software erweitern.
Verbessern Sie die Anwendung von Predictive Analytics zuerst auf Ihren S&OP mit den internen Daten, die Sie haben. Sobald Sie Erfahrung gesammelt haben, überlegen Sie, Ihre Datenbanken zu erweitern und die Qualität zu verbessern.
Viertens: Machen Sie Ihre strategische und operative Vertriebsplanung handlungsorientiert
Die Anwendung Predictive Analytics Methoden auf Ihre S&OP, wenn sie nicht handlungsorientiert ist, schafft keinen Wert. Was bedeutet ein handlungsorientierter Vertriebsplanungsprozess? Er beinhaltet im Grunde zwei Aspekte.
Erstens sollte Ihre strategische und operative Vertriebsplanung praktische Maßnahmen zum Umgang mit Prognosen, Alarmen, Frühwarnungssignalen usw. beinhalten. Zweitens bedeutet dies, dass Ihr Vertriebsteam bereit und in der Lage sein sollte, diese konkreten Maßnahmen rechtzeitig zu ergreifen.
Wenn ein Kunde kurz vor dem Lieferantenwechsel steht, kein profitables Preisniveau zahlt oder es gute Chancen für Cross-Selling gibt, sollte Ihr Vertriebsteam etwas unternehmen.
Wenn Sie durch Predictive Analytics auf mögliche zukünftige Probleme hingewiesen werden, darf Ihr Vertriebsteam nicht passiv darauf warten, dass diese von alleine verschwinden. Es muss bereit sein, Maßnahmen zu ergreifen, die den Erfolg der S&OP Ihres Unternehmens sicherstellen.
Eine handlungsorientierte strategische und operative Vertriebsplanung ist schwieriger als es klingt. Erfahrene Manager kennen die Herausforderung, das Wesentliche mit dem Dringlichen zu vermischen.
Führung bedeutet, schwierige Entscheidungen zu treffen, Prioritäten zu setzen, kalkulierte Risiken einzugehen und neue Chancen zu nutzen. Eine klare Führung führt zu schnellem Handeln.
Letztendlich profitieren nur handlungsorientierte S&OPs von Predictive Analytics, denn Planung ist häufig Krisenmanagement. Der Plan selbst ist nicht so wichtig wie der Planungsprozess. Um handlungsfähig zu sein, mit Hilfe von Predictive Analytics Prioritäten zu setzen und gegebenenfalls den Kurs zu ändern, wird zwischen guten und schlechten strategischen und operativen Vertriebsplanungsprozessen unterschieden.
So optimieren Sie Ihre B2B-Vertriebsplanung mit Predictive Analytics – Fazit
Die strategische und operative Vertriebsplanung (S&OP) ist vielleicht der kritischste Planungsprozess Ihres Unternehmens. S&OP zielt darauf ab, drei gegensätzliche Ziele in Einklang zu bringen: Vertriebsproduktivität, Kundenzufriedenheit und Kapitaleinsatz.
Der Einsatz von Predictive Analytics ist heute notwendig, um die Produktivität im B2B-Vertrieb zu steigern. Predictive Analytics bietet einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil in wettbewerbsintensiven Branchen.
In diesem Artikel stellen wir vier notwendige Schritte vor, den Vertrieb mit Hilfe von Predictive Analytics zu unterstützen.
Erstens sollte ein Unternehmen über eine Vereinfachung des Vertriebs nachdenken. Einfachheit führt zu Akzeptanz, Messbarkeit und erschwinglicher Anwendung von Predictive Analytics.
Zweitens sollte Predictive Analytics zur Ergebnisverbesserung eingesetzt werden. Daher sollten Unternehmen die Modelle und Methoden anwenden, die das Ergebnis am stärksten beeinflussen.
Drittens sollten Unternehmen vor der Anschaffung externer Datenquellen oder der Investition in Datenqualität, die bereits vorhandenen Verkaufsdaten nutzen. Keine Datensammlung ist perfekt und die meisten können gute Ergebnisse liefern.
Schlußendlich soll der gesamte Vertrieb handlungsfähig sein. Unternehmen sollten auf der Grundlage der gewonnenen Erkenntnisse mit Hilfe von Predictive Analytics spezifische Maßnahmen definieren und umsetzen.
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Literaturnachweis:
Sales Excellence: Vertriebsmanagement mit System
Change Management: Grundlagen und Erfolgsfaktoren – Springer Gabler
Harvard Business Manager 6/2018: Change Management – von manager magazin Verlagsgesellschaft mbH
