Die Zukunft des B2B-Großhandels: Predictive Analytics und ERP-Data-Mining
KI-basierte Predictive Sales Analytics und ERP Data Mining: Technologien, die dem Großhandel helfen, seine Margen zu steigern, wettbewerbsfähig zu bleiben und Kosten zu senken.
B2B-Großhandelsunternehmen stehen vor der Herausforderung, nicht nur mit der aktuellen Marktdynamik Schritt zu halten, sondern auch vorausschauend zu agieren.
Data-Mining im B2B-Großhandel und Vertrieb
B2B-Vertriebsleiter und Geschäftsführer von Fachgroßhändlern in Deutschland stehen im heutigen wettbewerbsorientierten Geschäftsumfeld vor vielen Herausforderungen.
Der Aufstieg des E-Commerce macht es für Großhändler notwendig, Data Mining im ERP-System zu nutzen, um der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein.
Durch die Analyse der historischen Verkaufsdaten und die Implementierung von künstlicher Intelligenz in ihr ERP-System, können B2B-Großhändler wertvolle Einblicke in das Kundenverhalten gewinnen, die profitabelsten Produkte ermitteln und den optimalen Endpreis für jeden Kunden finden. Außerdem können sie Kunden an sich binden, bevor sie sie verlieren.
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Künstliche Intelligenz in SAP R3, ECC und HANA
Wie SAP die Preispolitik automatisiert und welche Unterschiede zwischen SAP R3 und S4 HANA bestehen.
Künstliche Intelligenz (KI) ist ein sich rasch entwickelnder Bereich, der das Potenzial hat, den B2B-Vertrieb zu revolutionieren. Eines der Unternehmen, das bei der Einführung von KI eine Vorreiterrolle einnimmt, ist SAP. SAP ist ein globaler Softwarekonzern, der eine Unternehmenssoftware (ERP-Software) für die Verwaltung von Geschäftsabläufen und Kundenbeziehungen anbietet.
In diesem Blogbeitrag werden wir die Rolle der KI in den Produkten und Dienstleistungen von SAP untersuchen und erörtern, wie das Unternehmen KI zur Automatisierung der Preisgestaltung und der Vertriebsanalyse einsetzt.
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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.
Warum ist Ihr ERP-System ohne künstliche Intelligenz nutzlos?
Warum ein veraltetes ERP in der Ära der künstlichen Intelligenz an Nutzen verliert und was Sie dagegen tun können.
Künstliche Intelligenz ist in aller Munde. Doch was genau bedeutet dies für mittelständische Unternehmen? Werden Maschinen bald den Job eines Vertriebsleiters übernehmen?
Jetzt, im Jahre 2021, erkennen wir den Fortschritt, den Technologien wie maschinelles Lernen gebracht haben. Trotzdem ist es noch nicht so weit, dass „der Terminator“ unseren Job im Vertrieb kapert.
Digitaler Vertrieb: Das sind Ihre Aufgaben in der Zukunft
Wenn der Vertrieb immer digitaler wird, stellt sich die Frage: Auf welche Aufgaben können sich Vertriebsleiter dank moderner Software zur Datenanalyse zukünftig konzentrieren?
Daten, Daten, Daten. Die moderne „Währung“ in Unternehmen verändert auch die Aufgaben im Vertrieb.
Nicht selten wissen Vertriebsleiter aufgrund des Wettbewerbsdrucks, der vom Megatrend Digitalisierung ausgeht, dass sie ihre Kundendaten effektiv nutzen sollten.
Warum Datenqualität der Schlüssel für erfolgreiche Predictive Analytics Methoden und KI ist
Künstliche Intelligenz (KI) entwickelt sich im B2B-Vertrieb stetig weiter. KI verändert die Art und Weise, wie Kunden kaufen und somit wie Verkäufer arbeiten sollten.
Die Erfassung von Daten, ihre Qualität und die Quellsysteme, alle spielen eine zentrale Rolle bei der Implementierung von KI im Vertrieb. Schlechte Datenqualität mag schwer zu messen sein, aber sie hat eine zentrale Bedeutung bei der Anwendung und Ausführung von Systemen der künstlichen Intelligenz und Predictive Analytics Methoden.
Ein Geheimnis: 3 triftige Gründe, warum Ihr Unternehmen Predictive Analytics im Vertrieb implementieren sollte
Predictive Analytics: Drei überzeugende Gründe, warum Ihre Vertriebsabteilung es implementieren soll.
Predictive Analytics umfasst eine Vielzahl von statistischen Algorithmen aus maschinellem Lernen, prädiktive Modellierungen und Data Mining.
Es analysiert Vergangenheitsfakten und historische Daten, um Vorhersagen zu treffen und die Wahrscheinlichkeit zukünftiger Ergebnisse zu berechnen. Predictive Analytics existiert schon seit Jahren. Aufgrund einer unzureichenden Datenanalyse Infrastruktur, war es bisher aber unpraktisch im B2B-Vertrieb zu implementieren.