Predictive Sales Analytics ist das neueste „Must-Have“ des B2B-Vertriebsmanagers
Was ist B2B Predictive Sales Analytics und warum ist es ein geheimer Wettbewerbsvorteil?
Vertriebsproduktivität im Business-to-Business (B2B) bezeichnet die Leistungsfähigkeit von Vertriebsstrukturen und -prozessen, unter Berücksichtigung aller direkten Kosten und Leistungen.
Sales Analytics und insbesondere Predictive Sales Analytics steigern die B2B-Vertriebsproduktivität erheblich.
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.
Kundenanalyse im B2B: Verstehen Sie das Kaufverhalten Ihrer Kunden?
B2B-Kundenanalyse: Kaufverhalten analysieren und verstehen.
Neue Technologien ermöglichen heute ein sehr detailliertes Verständnis des digitalen Kaufverhaltens, auch als Customer Journey bekannt (deutsch: „Reise des Kunden - Kundenreise“). Sie ermöglichen auch die Anwendung von Predictive Analytics im B2B-Vertrieb.
Allerdings ist diese Analyse des Kaufverhaltens gleichzeitig eine der größten Herausforderungen, denen sich Unternehmen stellen müssen. Da Kunden zunehmend ihre Einkaufsaktivitäten auf digitale Kanäle, einschließlich Social Media, Internet und E-Procurement ausdehnen, wird es immer schwieriger zu verstehen, wie Kunden wirklich kaufen.
Business Intelligence vs. Artificial Intelligence-basierte Analysen
Der Unterschied zwischen Business Intelligence (BI) und Self-Service BI (SSBI) und warum KI-basierte Predictive Sales Analytics Anwendungen (wie Qymatix) keine klassischen Self-Service BI Lösungen sind.
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.
Künstliche Intelligenz im B2B-Vertrieb: Neue Herausforderungen - Neue Chancen
Ein interessanter Artikel über den Einsatz künstlicher Intelligenz im B2B-Vertrieb.
Künstliche Intelligenz (KI) gewinnt im Business-to-Business (B2B) Vertrieb an Bedeutung. Forschungen zeigen, dass die Investitionen in die Entwicklung und Integration von KI-Technologien, insbesondere des maschinellen Lernens, weiter steigen.
Mehr Geld als je zuvor fließt heute in künstliche Intelligenz Systeme. Um das kostspielige Scheitern ihrer KI-Entwicklungen zu verhindern, versuchen B2B-Unternehmen sich auf ihre Ziele und Potentiale zu fokussieren.
Vertrieb der Zukunft: So läuft Ihr B2B-Vertrieb in 50 Jahren
Digitalisierung im B2B-Vertrieb der Zukunft.
Wird es den Beruf des Vertrieblers in 50 Jahren überhaupt noch geben? Oder werden Roboter den Job übernehmen? Welchen langfristigen Einfluss wird die Digitalisierung auf den Vertrieb haben?
Um einen Blick in die Zukunft zu werfen, wollen wir uns zunächst anschauen, wie Vertrieb vor 50 Jahren lief, wie Vertrieb heute funktioniert und dann einen Blick in die Glaskugel werfen, wie der Vertrieb der Zukunft aussehen kann.
Vertrieb vor 50 Jahren: Eine zeitintensive Angelegenheit.
Vor 50 Jahren gab es noch nicht die Kommunikationsmittel, die für uns heute so selbstverständlich geworden sind: Smartphone (ca. 1994), E-Mail (verrückte 80er), generell: das Internet, das uns mit Menschen am anderen Ende der Welt in Sekunden verbindet (geboren 1989). Auch Computer waren noch kein Alltag im Büro. Zur Kommunikation mit dem Kunden gab es das Telefon und die Post.
Predictive Sales Analytics mit Excel? Es würde gehen!
Anwendungsbeispiele von Predictive (Sales) Analytics Methoden für die Vertriebsplanung mit einer Excel Vorlage.
Eine der wichtigsten Aufgaben eines Vertriebsleiters ist es rechtzeitig zu erkennen, hinter welchen Verkaufschancen gute Möglichkeiten stehen. Diese Aufgabe zu erfüllen, ist das A und O einer erfolgreichen Vertriebsplanung.
Key Account Manager im B2B-Bereich bedienen in der Regel Hunderte von Kunden und überwachen Dutzende von neuen und bestehenden Verkaufsmöglichkeiten (oder Opportunities). Sie haben nur begrenzte Zeit und sind eine der teuersten Ressourcen in einem Unternehmen.
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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.
Excel: Beispiel einer Warenkorbanalyse für Cross-Selling
Ein nützliches Beispiel für eine Warenkorbanalyse (oder auf englisch "Market-Basket-Analysis") mit Excel.
Cross-Selling (auch als Querverkauf bekannt) bezeichnet die Praxis, ein zusätzliches Produkt oder Dienstleistung an einen bestehenden Kunden zu verkaufen. Tatsächlich definieren B2B-Unternehmen Cross-Selling im Allgemeinen und Cross-Selling-Analytics im Besonderen in vielerlei Hinsicht und mit vielen Namen. Eine übliche Benennung, die im Einzelhandel verwendet wird, ist "Market-Basket-Analytics".
Die meisten von uns sind mit Cross-Selling aus unserer Erfahrung als Online-Konsumenten vertraut. "Kunden, die X gekauft haben, kauften auch Y" oder "wird oft zusammen gekauft". E-Commerce-Websites machen Produktvorschläge basierend auf einer Warenkorbanalyse. Die Liste der möglichen Vorschläge wird auch als "Assoziationsregel" bezeichnet. Marketingprofis sprechen oft über „Käuferverhalten“ und „Kaufgewohnheiten“, wenn sie Assoziationsregeln bezeichnen.
Predictive Analytics Methoden | Einsatz von Big-Data im Bereich B2B-Vertrieb
Drei Beispiele für Predictive Analytics und Big Data in der B2B-Kundenanalyse.