E-Commerce Analytics Software - Predictive Analytics auch im B2B wichtig
E-Commerce Analytics Software: warum Predictive Analytics für B2B-E-Commerce entscheidend ist
E-Commerce Analytics Software:
Der Vertrieb von Produkten und Leistungen über B2B-Plattformen ist stark im Kommen. Doch gerade wegen der dort herrschenden großen Konkurrenz vergleichbarer Angebote sollten Firmen ihre Kundendaten automatisiert analysieren, um eine personalisierte Customer Experience zu ermöglichen und Abwanderungsrisiken zu erkennen.
Für private Konsumenten sind Online-Bestellungen mittlerweile gang und gäbe. Im B2C-Bereich dominieren E-Commerce-Plattformen wie beispielsweise Amazon, Zalando oder booking.com, die 365 Tage im Jahr, 7 Tage in der Woche und 24 Stunden rund um die Uhr „geöffnet“ haben. Der B2C-Onlinehandel ist bereits Selbstverständlichkeit.
Vertriebsleiter Aufgaben: Was Vertriebsleiter darüber denken aber niemals laut sagen würden
Die Vertriebsleitung spielt eine zentrale Rolle in jedem Unternehmen. Was denken Vertriebsleiter über ihre Aufgaben und niemals laut sagen würden?
Der Beruf des Vertriebsmanagements ändert sich rasant. Vor ein paar Jahren war ein guter Manager, na ja, ein Manager. Heute muss er oder sie neben vielen anderen Rollen Coach, Mentor und Datenanalyst sein.
In der schnelllebigen B2B-Welt von heute sollte eine versierte Führungskraft ihr Team zusammenarbeiten lassen. Nur gemeinsam können sie erfolgreich Mehrwert für ihre Kunden schaffen.
Was ist ERP Data Mining?
Ein Kurzbeitrag zum Thema ERP Data Mining und wie Vertriebsleiter schnell auf die entscheidenden ERP Daten Analyse zugreifen können.
Vertriebsleiter im B2B können aus ihren ERP-Daten wertvolle Insights erhalten.
Als Vertriebsleiter verfügen Sie über eine Menge an Daten. Die wertvollsten Daten sind die Verkaufsdaten aus dem Enterprise Ressource Planning (ERP) System (oder Warenwirtschaftsprogramm); zusammen mit den Daten aus dem Customer Relationship Management (CRM) System.
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Großhandel: Potenziale für Cross-Selling mit Predictive Analytics erkennen
So erkennen Großhändler Cross-Selling Potenziale mit Predictive Analytics.
Viele Hersteller verkaufen ihre Produkte mittlerweile über Web-Marktplätze direkt an die Endverbraucher. Zum Leidwesen des Großhandels, der dadurch verstärkt unter Druck gerät.
Das Errechnen von Potenzialen fürs Cross-Selling mittels moderner Data Mining kann eine geeignete Strategie sein, um im Wettbewerb Schritt zu halten.
Knapp 90 % der Deutschen kaufen mindestens einmal pro Jahr online ein, zeigt ein Blick in die Analysen des Statistischen Bundesamtes.
Vertriebsziele erreichen: Vier Indikatoren, dass Sie in diesem Jahr Ihre Vertriebsziele verfehlen werden
Mit einem Wachstum von 10,8% war das Jahr 2010 für den deutschen Medienmarkt im Vergleich zu 2008 und 2009 ein gutes. Zu den Verbesserungen gehörten Online-Marketing, öffentliche Zeitschriften und Fachzeitschriften. Jeder setzte auf eine starke Erholung der wichtigsten Marktteilnehmer.
Trotzdem musste am 18. Januar 2011 der zweitgrößte europäische Druckdienstleister, die Schlott Gruppe AG aus Deutschland, ein Insolvenzverfahren eröffnen.
Einfach erklärt: Warum interne Daten besser für Predictive Analytics sind
Viele Unternehmen sitzen auf einem Schatz: Die eigenen Verkaufsdaten. Für die Anwendung von Predictive Analytics ist das ein enormer Vorteil.
Prognosen sollen unternehmerische Entscheidungen absichern. Sie werden auch genutzt, um zukünftige Entwicklungen besser vorherzusagen als der Wettbewerb. Doch verlässliche Prognosen sind selten. Für Unternehmen besser geeignet ist die Nutzung eigener Daten im Haus – mit Predictive Analytics.
„Es gibt drei Arten von Lügen: Lügen, verdammte Lügen, und Statistiken.“ Dieses Zitat von Benjamin Disraeli, einem britischen Staatsmann und Romanautor im 19. Jahrhundert, passt sehr gut auf die Situation in Unternehmen.
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Kundenabwanderung? – So erkennen Sie mögliche Verluste bevor es zu spät ist
Wie können Sie die Wahrscheinlichkeit einer Kundenabwanderung verringern und B2B-Kundenbindungsprogramme gezielt einsetzen?
Vertriebsleiter in B2B-Unternehmen stehen ständig unter Druck, neue Geschäftschancen aufzudecken.
Allerdings ergeben sich neue Geschäfte nicht nur durch Beziehungen zu neuen Kunden, sondern auch durch die Vertiefung der Geschäftsbeziehung mit den bestehenden Kunden.
Doch gerade der Verlust der bewährten Kundenbeziehungen birgt ein hohes Risiko: Wenn Bestandskunden zum Wettbewerber wechseln, bedeutet das einen Verlust von wiederkehrenden Einnahmen.
5 gefährliche Aussagen, die Sie Ihren Job im Vertrieb kosten werden
Vertriebskosten? Neue Kunden? Loyalität?: Warum diese Themen riskant sind.
Ihre Kunden sind im Wandel. Ist Ihr Vertriebsteam zukunftsbereit? Sind sie auf eine digitale Transformation vorbereitet? Jeder Vertriebler hat seine eigenen Weisheiten, wie er Kunden überzeugt oder zum Abschluss führt. In diesem Beitrag befassen wir uns mit fünf gefährlichen Aussagen, die Sie – wenn Sie weiterhin diesen Fehlannahmen folgen, Ihren Job kosten können.
1. "Ich kenne meine Kunden."
Neuer Job? So meistern Sie die ersten 100 Tage als Vertriebsleiter
Die ersten 100 Tage im neuen Job als Vertriebsleiter ist eine kritische Phase: Wird es Ihnen gelingen, einen bleibenden ersten Eindruck zu machen? Werden Sie die Chance nutzen, den Status Quo verändern zu können?
Ihr Vertriebsteam wird eventuell Zweifel an Ihnen als neue Führungskraft hegen und Sie werden unter einer Menge Stress stehen. In diesem Artikel wollen wir Ihnen Tipps mitgeben, wie Sie die Herausforderungen im ersten Quartal erfolgreich überstehen 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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