Kundenanalyse

b2b sales strategies

So beschleunigen kluge B2B-Vertriebsmanager ihr Umsatzwachstum

B2B Sales Strategien: Wachstumsstrategien nach Ansoff

Umsatzstagnierung ist ein Alptraum, den sich die meisten Manager ersparen wollen. Sollte Ihr Umsatz stagnieren und der Markt im Einklang mit der Wirtschaft wachsen, dann schrumpft grundsätzlich Ihren Markanteil. Bald wird Ihr Unternehmen irrelevant. Kein Vertriebsmanager will das.

Allerdings stehen Unternehmen in der heutigen Zeit unter enormen Druck, profitabel zu wachsen. Umsatzwachstum und Profitabilität sind leider schwer zu vereinen. Wie bei einem Auto, wird Beschleunigung definiert, um einen Zustand der zunehmenden Geschwindigkeit zu beschreiben. Es bedeutet i.d.R. mehr Kraftstoff (oder Profite) zu verbrennen. Umsatzwachstum und Profitabilität: Man kann nicht auf zwei Hochzeiten gleichzeitig tanzen.

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Customer Analytics, Kundenanalyse, Kundenwert

Predictive Analytics: Von der Kundenanalyse zum Kundenwert

Aus der Kundenanalyse mit Predictive Analytics lassen sich gezielte Vertriebsaktivitäten entwickeln.

Kennen Sie Ihre Kunden wirklich – und zwar nicht nur die Großkunden? Eine Kundenanalyse liefert notwendige Erkenntnisse über die eigenen Kunden. Welche Vorlieben haben sie? Wie kaufen sie ein?

Anhand von Kundendaten lassen sich mit Predictive Analytics individuelle Angebotschancen ermitteln und in der Folge den Wert eines Kunden bestimmen.

Ziel der Kundenanalyse ist es, mehr über die Kunden zu erfahren. Je besser Unternehmen ihre Kunden kennen und verstehen, desto besser können Sie ihre Leistungen an deren Bedürfnisse anpassen.
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All About ERP Data Mining for Sales

Alles zu ERP Data-Mining für Ihren Vertrieb

Data-Mining ERP – Was wir nach der Analyse von 100 Millionen Verkaufstransaktionen erkannt haben.

Data-Mining ist die Anwendung einer Vielzahl von verschiedenen statistischen Methoden auf Daten im ERP-System. Heutzutage nutzen Unternehmen Data-Mining, um Ergebnisse vorherzusagen, Verkaufstrends zu erkennen, eine Abwanderung von Kunden zu verhindern und die Preispolitik dynamisch anzupassen.

Die Mustererkennung aus Enterprise Resource Planning (ERP) Daten ist im Business-to-Business Bereich von entscheidender Bedeutung, da bereits kleine Verbesserungen der Vertriebseffizienz erhebliche Auswirkungen auf die Ergebnisse haben können. Das Data-Mining der Vertriebsdaten im ERP-System hilft den Kunden dabei, eine beträchtliche Wertschöpfung zu erreichen, Quick-Wins zu entdecken und ihre Verkaufsaktivitäten zu priorisieren. Die Automatisierung dieses Prozesses ist heute mithilfe von künstlicher Intelligenz (KI) möglich.

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B2B Customer Journey Management

Wie kann Predictive Analytics Ihrer B2B Customer Journey helfen

Über das Customer Journey Management im B2B-Bereich und wie Predictive Analytics dabei hilft.

Predictive Analytics, kundenzentriertes Verkaufen und Optimierung der Customer Journey (CJ) ist im B2C-Bereich schon lange Alltag. Im B2B-Bereich sieht es etwas anders aus. Erste Projekte starten, die Theorie ist auch schon gehört und verstanden – aber es herrscht noch große Unsicherheit in Bezug auf die konkrete Umsetzung.

Das ist auch kein Wunder. Der B2B-Bereich weist einige grundlegende Unterschiede zum B2C-Bereich auf. Zum Beispiel haben Geschäftskunden häufig eine höhere Erwartung an die Geschäftsbeziehung.
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Algorithmic Management in B2B Sales

Künstliche Intelligenz im Vertrieb: B2B Algorithmic Management

Modernes datengesteuertes Management im B2B-Vertrieb: Big Data meets Artificial Intelligence.

Obwohl das algorithmic Management einen neuen, ausgefallenen Namen hat, ist das Prinzip dahinter nicht unbedingt neu. Denn der Gedanke, Prozesse durch die Verwendung von Daten zu steuern ist alt.

Man erinnere sich nur daran, dass die “Principles of Scientific Management” 1911 von Frederick Taylor veröffentlicht und zum Vorreiter des datengesteuerten Managements wurden.

Algorithmic Management ist Taylorismus in Zeiten von Big Data und künstlicher Intelligenz.
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