Kundenanalyse im B2B: Die nackte Wahrheit über Predictive Analytics & Sales Controlling
Kundenanalyse: ist Predictive Analytics 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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Datenbasierte Entscheidungen – Hat die Intuition ausgedient?
Welche Geschäftsentscheidungen sind besser? Datenbasierte Entscheidungen oder intuitive Entscheidungen aus dem Bauch heraus?
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.
Predictive Analytics: Warum B2B-Unternehmen jetzt anfangen müssen
Wie weit haben sich KI- und Predictive Analytics Anwendungen im Jahr 2021 in der deutschen B2B-Unternehmenswelt etabliert? Wohin geht der Trend und was können wir anhand der „Dringend-und-Wichtig-Matrix“ lernen?
Wenn Sie in diesem Beitrag gelandet sind, dann wissen Sie vermutlich was Predictive Analytics (PA) ist, wie es mit künstlicher Intelligenz zusammenhängt und welchen Nutzen Sie erwarten können. Falls nicht, dann empfehlen wir erst diesen Beitrag zu lesen.
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Verkaufsprognosen – wie entstehen präzise Vorhersagen?
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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Qymatix ist stolzes Mitglied der Plattform „GoodFirms“
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.
Warum Predictive Analytics für Ihr CRM keine Glaskugel ist
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.
Vier Fakten über Predictive Analytics, die Sie wissen sollten.
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.
Warum es nicht tolerierbar ist, wenn Sie Excel für Ihr Vertriebsreporting nutzen und was Sie alternativ tun können
Das Vertriebsreporting bzw. der Vertriebsbericht ist die Grundlage für eine erfolgreiche Vertriebs- und Operationsplanung, -Controlling und -Steuerung. Es umfasst den Prozess der Auswahl, Analyse und Kommunikation der wichtigsten Vertriebskennzahlen in einem Vertriebsteam und einer B2B-Organisation.
Erfolgreiche Unternehmen wissen, dass Vertriebscontrolling und Vertriebsberichte nur ein Mittel zum Zweck sind. Sie dienen dazu, zu analysieren, zu priorisieren, zu kommunizieren und letztendlich effektiver zusammen zu arbeiten.
Umsatzwachstum: Kundenbindung als Booster im B2B
Der erfolgreiche und effiziente Aufbau von Kundenloyalität ist das, was Business-to-Business-Unternehmen langfristig florieren lässt. Marktführer investieren stark in Kundenbindungsmaßnahmen. Letztendlich lebt die Kundenloyalität von einem gemeinsamen Ziel und nicht vom passiven "Abwarten".
Darüber hinaus sind für Unternehmen, die auf ein stabiles und vorhersehbares Umsatzwachstum ausgerichtet sind, B2B-Loyalitätsprogramme unumgänglich.
Badass Sales Analytics für B2B-Unternehmen
Kennen Sie folgende Situation? Sie arbeiten bei einem B2B Hersteller oder Großhändler und haben in Ihrer IT-Abteilung einige kluge Köpfe. Datenprojekte gibt es wie Sand am Meer: in einzelnen Abteilungen, abteilungsübergreifend (vielleicht ein neues CRM?) und einige ITler versuchen sich sogar daran „DIE EINE Datenanalyse“ zu erstellen.
Trotzdem funktioniert nichts so richtig. Die Bemühungen zahlen sich nicht messbar aus und die Analysen verkümmern in Archiven.
So oder so ähnlich geht es unserer Erfahrung nach vielen B2B-Unternehmen.
Dieser Beitrag „Badass Sales Analytics“ ist also für alle strategischen Sales & Marketing Manager, Projektleiter, Business Developer oder ITler in großen und mittelständischen B2B-Unternehmen, die verzweifelt versuchen aus den eigenen Daten zu lernen.
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