Datenanalyse

Verkaufsprognosen erstellen

Verkaufsprognosen – wie entstehen präzise Vorhersagen?

 
Hier erfahren Sie, welche Möglichkeiten es zur Erstellung von Verkaufsprognosen gibt – und das mit guten Ergebnissen.

Wenn Sie in einem B2B-Unternehmen im (oder mit) dem Vertrieb arbeiten, dann wurden Sie mit Sicherheit schon einmal nach ihrer Meinung zu zukünftigen Verkäufen gefragt. Ungefähr so: „Wieviel werden Sie im nächsten Quartal schätzungsweise verkaufen?“

Ist das sinnvoll? Entstehen durch die grobe Abschätzung vieler Vertriebler gute Verkaufsprognosen? Seien Sie gespannt.
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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.

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Qymatix News 2021

Qymatix ist stolzes Mitglied der Plattform „GoodFirms“

 
Qymatix unterstützt B2B-Unternehmen dabei, mit Predictive Sales Analytics und künstlicher Intelligenz im Vertrieb voranzukommen.

Karlsruhe, 15.04.2021. Die Qymatix Solutions GmbH ist nun ein verifiziertes „GoodFirms“-Unternehmen und kann darüber gefunden werden.

GoodFirms umfasst ein Portfolio an leistungsstarken IT-Unternehmen und Softwarelösungen. Die Plattform soll Softwarekäufern oder Dienstleistungssuchenden helfen, sich für die passendste Software oder Firma zu entscheiden.

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Predictive Analytics B2B Glaskugel

Warum Predictive Analytics für Ihr CRM keine Glaskugel ist

 
Sie erfahren hier, was Predictive Analytics im B2B Vertrieb kann und was es nicht kann.

Mit Predictive Analytics können Unternehmen aus Kundendaten Prognosen und Eintrittswahrscheinlichkeiten ermitteln und die Ergebnisse werden meistens im CRM (Customer Relationship Management System) sichtbar gemacht. Als Ergebnis steht dann z.B. etwa ein wahrscheinlich erreichbares Umsatzziel. In der Deutung dieser Ergebnisse unterliegen viele aber einem Denkfehler.

Schon einmal hatte ich in einem anderen Blog-Artikel beschrieben, dass Geschäftsführer oder auch Führungskräfte im Vertrieb nur allzu gerne wissen würden, warum bestimmte Ereignisse eintreten oder nicht. 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 und es bei einem unverbindlichen Kontakt bleibt.

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Predictive Analytics Fakten

Vier Fakten über Predictive Analytics, die Sie wissen sollten.

 
Predictive Analytics – Wer diese Technologie nutzen möchte, sollte Sie zuerst verstehen.

Wer sich gerne über neue Technologien auf dem Laufenden hält, ist mit Sicherheit schon auf mehrere Fachartikel über Predictive Analytics (PA) gestoßen.

Predictive Analytics, so sind sich die Experten laut Harvard Business Review einig, liefert einen großen Gewinn aus Ihren Daten: handlungsrelevante Informationen. Präzise Prognosen sind der heilige Gral für Vertriebsentscheidungen im B2B-Bereich.

Doch wer Predictive Analytics gewinnbringend nutzen will, sollte es auch verstehen. Aus diesem Grund haben wir vier Fakten über PA zusammengestellt, die in der Praxis häufig unterschätzt oder ignoriert werden.

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