Big Data

ai-sales

Vertriebsmanagement in Zeiten der künstlichen Intelligenz – Die 5 wichtigsten Tipps für den B2B-Vertrieb

Künstliche Intelligenz im Vertrieb – Unsere 5 top Tipps für B2B

Vertriebsprozesse, -mitarbeiter und -management sollten sich für die Welt der künstlichen Intelligenz öffnen. Künstliche Intelligenz (KI) übernimmt zeitintensive administrative Aufgaben und wiederholte Routinen. Verwaltung gelingt schneller, zuverlässiger und zu niedrigeren Kosten. Vertriebsmanagement erhält dank KI eine neue Definition.

Im B2B-Vertrieb bezieht sich künstliche Intelligenz auf Enterprise-Resource-Planning (ERP) und Customer-Relationship-Management (CRM) Systeme, die mit maschinellem Lernen und automatisierten Data Mining Features ausgestattet werden.

(mehr …)

Predictive Analytics in B2B: 3 Ideen für Vertriebsleiter

Predictive Analytics Methoden | Einsatz von Big-Data im Bereich B2B-Vertrieb

Drei Beispiele für Predictive Analytics und Big Data für B2B Kundenanalyse

Dank Predictive Analytics ist Big-Data eine „Big Chance“ für B2B-Vertriebsleiter. Diese signifikante Chance erfordert jedoch ein genaues Verständnis jeder Verkaufssituation, inklusive der zur Verfügung stehenden Big-Data Mining Modelle.

(mehr …)

Großhandel: Potenziale für Cross-Selling mit Predictive Analytics erkennen

So erkennen Großhändler Cross-Selling Potenziale mit Predictive Analytics.

Viele Hersteller verkaufen ihre Produkte mittlerweile über Web-Marktplätze direkt an die Endverbraucher. Zum Leidwesen des Großhandels, der dadurch verstärkt unter Druck gerät.

Das Errechnen von Potenzialen fürs Cross-Selling mittels moderner Data Mining kann eine geeignete Strategie sein, um im Wettbewerb Schritt zu halten.

Knapp 90 % der Deutschen kaufen mindestens einmal pro Jahr online ein, zeigt ein Blick in die Analysen des Statistischen Bundesamtes.

(mehr …)

Business Intelligence vs. Artificial Intelligence-basierte Analysen

Der Unterschied zwischen Business Intelligence (BI) und Self-Service BI und warum Qymatix (als KI-basierte Analysesoftware) keine klassische Self-Service BI Lösung ist.

2018 sagte Carlie J. Idoine, Research Director bei Gartner:

“Der Trend der Digitalisierung treibt die Nachfrage nach Analysen in allen Bereichen der modernen Wirtschaft und Verwaltung.“

Das stimmt. Nicht nur große Unternehmen und Big Player, sondern auch immer mehr KMU haben den Wert von Datenanalysen schon längst erkannt: Datengestützte Entscheidungen zur Erreichung der Unternehmensziele. Und genau das ist auch Sinn und Zweck von BI-Anwendungen. BI Systeme sammeln Daten, bereiten sie auf, analysieren und visualisieren sie.

In den Anfängen von BI (ca. 1990), galt der Einsatz einer solchen Software als enormer Wettbewerbsvorteil.

(mehr …)

Korrelation ist nicht gleich Kausalität

Achtung! Viele Vertriebsleiter oder Geschäftsführer im B2B Bereich verwechseln Korrelation und Kausalität, wenn es um Datenanalysen geht.

Datenbasierte Entscheidungen im Vertrieb sind nicht immer automatisch die besseren Entscheidungen. Der Grund dafür liegt in der häufigen Verwechslung der Begriffe Kausalität und Korrelation.

Wie schön wäre es doch, wüssten Geschäftsführer oder Führungskräfte im Vertrieb immer sofort, warum etwas so und so passiert. Warum bestimmte Kunden abwandern, warum sich ein Produkt nicht oder schwieriger als ein anderes verkauft, warum aus einem erfolgversprechenden Lead am Ende doch kein Kunde wird, obwohl alles dafür getan wurde, dass er kauft.

(mehr …)