Implementierung und Nutzung von Dynamic Pricing im B2B
KI im Großhandel und industriellen Vertrieb: Der Wind des Wandels im B2B-Vertrieb.
In der Welt des B2B-Vertriebs, in der Fachgroßhändler in Deutschland 5.000 bis 10.000 Kunden betreuen und mit einem Bestand von 20.000 bis 100.000 Artikeln jonglieren, weht der Wind des Wandels stärker denn je.
Der E-Commerce-Moloch hat einen digitalen Sturm entfesselt und zwingt Vertriebsleiter und Führungskräfte zur Anpassung und Innovation. Angetrieben von KI und Predictive Sales Software für den Vertrieb ist die dynamische Preisgestaltung eines der wirksamsten Instrumente in diesem Kampf um Relevanz und Rentabilität.
Level up! Effizienz im Vertrieb – Wie KI die Abläufe im B2B-Vertrieb upgraded.
Vielleicht kennen Sie den Unterschied zwischen Effektivität und Effizienz. Aber berücksichtigen Sie ihn auch in Ihrem Arbeitsalltag im Vertrieb? In diesem Artikel zeige ich Ihnen, wie Sie Ihre Vertriebsprozesse von effektiv auf effizient upgraden, und damit vermeiden, in den nächsten Geschäftsjahren „Game Over“ zu gehen.
Vertriebsmitarbeiter*innen erreichen auch ohne technische Unterstützung oft ihr Ziel – den Verkauf eines, oder eines weiteren Produktes. Doch meist entstehen auf dem Weg dahin auch hohe Kosten. Zum Beispiel durch überflüssige Kontaktversuche, abwandernde Kunden, oder nicht ausgeschöpftes Preispotenzial.
Diese Tatsache liefert ein grandioses Beispiel für die Unterscheidung von Effektivität und Effizienz im Vertrieb.
Datenvisualisierung für Predictive Sales Analytics
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Intelligente Datenvisualisierung
„Ein Bild sagt mehr als tausend Worte.“ Genau so funktioniert Qymatix. Mit nur einer einzigen übersichtlichen Datenvisualisierung können Sie jederzeit die wesentlichen Informationen über die Umsatzentwicklung Ihres Unternehmens abrufen: Wo sollte zugegriffen werden, wo sind rasche Erfolge, Cash Cows und neue Erfolgskonzepte zu erwarten, zeichnen sich eventuell sogar neue Märkte ab etc.? Den Vertriebsleitern wird so ein neues Werkzeug zur Verkaufsplanung an die Hand gegeben, um relevante Informationen zu erheben und zu beobachten, darunter z. B. die Gesamtheit der Bestandskunden, separat betrachtete Umsatz- und Rentabilitätszahlen sowie Daten zur Neukundengewinnung.
