Digitalisierung im B2B-Vertrieb: Fakten & Trends der digitalen Transformation
Fakten und Trends zur digitalen Transformation im B2B-Bereich.
Wenn Sie einen Business-to-Business-Hersteller oder -Distributor leiten, wissen Sie es bereits: Der Vertrieb erlebt derzeit weltweit einen massiven Wandel.
Die Weiterentwicklung der Technologien der künstlichen Intelligenz in den letzten fünf Jahren eröffnet produzierenden Unternehmen und Distributoren ein neues, spannendes Potenzial.
Laut McKinsey verfügen Unternehmen nun über eine Reihe leistungsstarker technologischer Tools, die bei richtiger Umsetzung in der Lage sind, zukünftiges Wachstum zu gewährleisten:
Humanoide Roboter - ein Segen oder ein Fluch?
Sophia, der erste humanoide Roboter, der die Staatsbürgerschaft eines Landes erhält - wer ist der nächste?
In letzter Zeit gab es viele Diskussionen über humanoide Roboter und die Frage, ob sie ein Segen oder ein Fluch für unsere Gesellschaft sind. Humanoide Roboter helfen den Menschen bei komplexen Aufgaben, die für uns sonst nur schwer zu bewältigen wären.
Es gibt jedoch auch Spekulationen über diese Roboter und darüber, ob sie zu weit fortgeschritten sind und den Menschen zum Beispiel am Arbeitsplatz ersetzen könnten. Bekannte Szenarien aus dem Science-Fiction Genre zeigen eine sehr extreme zukünftige Realität, in der die Roboter das ultimative Ende der Menschheit bedeuten können. Die Frage ist, wie viel davon könnte wahr werden?
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Vier Situationen, in denen Sie kein Maschinelles Lernen nutzen sollten.
Maschinelles Lernen (ML) ist eine großartige Technologie. Doch muss sie wirklich immer zum Einsatz kommen? In diesem Beitrag geht es um vier Situationen, bei denen Sie kein maschinelles Lernen verwenden sollten.
Es gibt (zu Recht) einen großen Hype um künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (ML). Wie gesagt, daraus entstehen großartige Technologien und Anwendungsfälle. Auch in unseren Blogartikeln finden Sie viele Beispiele, die maschinelles Lernen nutzen. Doch in welchen Situationen ist kein maschinelles Lernen nötig?
Denken Sie dran, es gibt immer Ausnahmen für die kommenden Beispiele. Allerdings wird Ihr KI-Projekt vermutlich fünfmal schwieriger, wenn diese Beispiele zutreffen.
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Reale Anwendungen des Maschinellen Lernens
Erfahren Sie hier von vier realen Anwendungen des maschinellen Lernens.
Wenn Sie in ein neues Land reisen, mussten Sie da schon einmal ein Wort schnell übersetzen? Oder wie sieht es mit automatischen Antworten auf E-Mails, bspw. Gmail-Funktionen passend zum Kontext, aus? Haben Sie schon gemerkt, dass es da Empfehlungen für mögliche Antworten gibt?
Bei den oben genannten Beispielen kommt maschinelles Lernen zum Einsatz. Von computergesteuerten Übersetzern über E-Mail-Empfehlungen und Filmvorschlägen auf Netflix bis hin zu autonomen Autos. All dies ist durch maschinelles Lernen möglich. Aber was ist maschinelles Lernen?
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Wird Künstliche Intelligenz der Picasso der Zukunft?
Kann künstliche Intelligenz kreativ sein?
Das Titelbild zeigt die Gesichter von vier Personen. Eine Person existiert nicht, denn sie wurde von einer künstlichen Intelligenz (KI) erstellt. Können Sie erraten, welche es ist? Nummer 1, 2, 3 oder 4? Am Ende von diesem Beitrag lösen wir das kleine Rätsel auf!
Heute schweifen wir etwas von unseren üblichen Themenschwerpunkten rund um moderne Datenanalysen mit Predictive Analytics und dem B2B Vertrieb ab. Es geht um künstliche Intelligenz und Kreativität. Kann KI kreativ sein?
Was ist ein prädiktives Score-Modell im B2B-Vertrieb und wie erstellen Sie Ihres?
Ein prädiktives Score-Modell ist eine Formel zur Berechnung einer Wahrscheinlichkeit.
Es besteht eine Wahrscheinlichkeit von 70 %, dass Sie diesen Artikel vollständig lesen werden. Woher ich das weiß? Weil ich ein prädiktives Score-Modell verwendet habe. Die Punktzahl ist die Wahrscheinlichkeit, dass Sie den Artikel bis zum Ende lesen (oder eins minus die Wahrscheinlichkeit, dass Sie es nicht tun - das genaue Gegenteil).
Mein Beispiel im obigen Absatz ist eine bekannte Anwendung der Predictive Analytics (prädiktiven Analytik) im Marketing. Die gängigsten Beispiele für den Business-to-Business-Vertrieb (B2B) sind Lead-Scoring, Kundenabwanderungsvorhersagen (oder Kundenschwund), Cross-Selling Potenziale finden und die Preisgestaltung verbessern.
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Predictive Sales Analytics ist das neueste „Must-Have“ des B2B-Vertriebsmanagers
Was ist B2B Predictive Sales Analytics und warum ist es ein geheimer Wettbewerbsvorteil?
Vertriebsproduktivität im Business-to-Business (B2B) bezeichnet die Leistungsfähigkeit von Vertriebsstrukturen und -prozessen, unter Berücksichtigung aller direkten Kosten und Leistungen.
Sales Analytics und insbesondere Predictive Sales Analytics steigern die B2B-Vertriebsproduktivität erheblich.
Predictive Analytics: Die Fünf meistgestellten Fragen und Antworten
In diesem Beitrag beantworten wir die – laut Google – am häufigsten gestellten Fragen zum Thema Predictive Analytics (PA).
Besonders in den letzten zwei bis drei Jahren merken wir ein deutlich steigendes Interesse an Predictive Analytics Technologien, deren Möglichkeiten und Funktionsweisen.
Wir haben schon einmal im Jahr 2015 versucht herauszufinden, was die Menschen über Predictive Analytics googlen. Außer der Frage „Was ist Predictive Analytics“ kamen keine brauchbaren Ergebnisse.
Qymatix unterstützt internationales Forschungsprojekt im Bereich Vertrieb und künstliche Intelligenz
Karlsruhe, 18.11.2021. Qymatix unterstützt ein spannendes Forschungsprojekt: Drei Forscherinnen von drei verschiedenen Universitäten haben sich für ein gemeinsames Forschungsprojekt zusammengeschlossen: “Erfolg im Vertrieb durch den Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI)“.
Sieben exotische Künstliche Intelligenz Anwendungen – Was gibt es schon heute?
Als Anbieter einer KI-gestützten Software für den B2B-Vertrieb ist unsere KI-Anwendung logischerweise für einen kleinen Nischenbereich interessant und nicht für die große Masse. Doch auch wir interessieren uns natürlich für die Technik und die Forschung in Bezug auf künstliche Intelligenz. Was gibt es auf dem Markt?
Ich bin zum Beispiel immer fasziniert davon, wenn ich auf eine etwas exotischere KI-Anwendung stoße. Mit „exotisch“ sind KI-Anwendungen gemeint, die besonders beeindrucken, in spannenden Bereichen eingesetzt werden und nicht ganz so bekannt sind wie z.B. das autonome Fahren.
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