Datenanalyse

Datenbasierte Entscheidungen – Hat die Intuition ausgedient?

Welche Entscheidungen sind besser? Intuitive Entscheidungen aus dem Bauch heraus oder rationale Entscheidungen, die auf Daten und Fakten basieren?

Diese Frage beschäftigt unzählige Forscher und es gibt noch immer keine klare Antwort darauf.
In der heutigen Zeit von Big Data, Data Mining und Digitalisierung ist die große Bedeutung von Daten für ein Unternehmen unbestreitbar. So sind in der Geschäftswelt analytisch fundierte Entscheidungen angesehen und bevorzugt. Sie sind belegbar, begründbar und die Entscheidung kann durch Daten gerechtfertigt werden.

In der Realität sieht es allerdings anders aus.
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Sales-Controlling-predictive-analytics-B2B

Die nackte Wahrheit über Predictive Sales Analytics & Controlling

Ist eine fortgeschrittene Kundenanalyse-Software eine Geheimwaffe?

Kein Unternehmen wird das nächste Jahrzehnt überleben, ohne die Macht von Predictive Sales Analytics zu nutzen. Allerdings fehlt vielen Vertriebsleitern im Business-to-Business Bereich (B2B) immer noch das Verständnis oder die Infrastruktur, die sie dafür benötigen.

Einige ignorieren den Wert ihrer Vertriebsdaten, die unbenutzt in ihren ERP- und CRM-Systemen verkümmern. Obwohl Vertriebscontroller mit dem Sammeln einer stetig wachsenden Menge an Verkaufs- und Vertriebsdaten belastet werden, nutzen ihre Vertriebsleiter diese nicht. Daten haben keinen Wert, wenn sie nicht für die Umsatzsteigerung verwendet werden.
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“Jedes Unternehmen ist ein Datenunternehmen”. Eine Datenstrategie für B2B Predictive Sales Analytics

Wie man eine erfolgreiche Datenstrategie im Zeitalter der künstlichen Intelligenz entwickelt.

Nach der Lektüre der jüngsten Veröffentlichung des Autors, strategischen Geschäfts- und Technologieberaters Bernard Marr “Data Strategy: Wie Sie von einer Welt voller Daten, Analytik und dem Internet der Dinge profitieren können”, möchten wir Ihnen unsere Ideen zur prädiktiven Umsatzanalyse im Business-to-Business (B2B) vorstellen.

Marr ist ein internationaler best-selling Autor und Zukunftsforscher, der sich mit den Auswirkungen neuer Technologien wie künstlicher Intelligenz, Big Data, Blockchains und dem Internet der Dinge beschäftigt.
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Predictive Analytics in B2B: 3 Ideen für Vertriebsleiter

Drei Beispiele für Predictive Analytics | Einsatz von Big-Data im Bereich B2B-Vertrieb

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

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Definition und Verringerung der Kundenabwanderung in auf Abonnement- bzw. Subskriptionsmodellen basierenden Unternehmen

 
Churn Prediction Model für intelligentes Customer-Relationship-Management in auf Abonnement- bzw. Subskriptionsmodellen basierenden Unternehmen.

B2B-Unternehmen können im Durchschnitt mit einer jährlichen Kundenabwanderungsrate von 11 % rechnen, wie eine aktuelle Studie ergab.

Diese Verlustquote schwankt zwischen Ländern und Branchen. Die Kundenabwanderung kann im Bereich Bürobedarf durchschnittlich 24 %, in der Versicherungswirtschaft 16 % und im Bankensektor 13 % betragen.

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