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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Qymatix als Preisträger des Wettbewerbs „100 Orte für Industrie 4.0 in Baden-Württemberg“ ausgezeichnet
Karlsruhe, 03.08.2020. Per Videobotschaft hat Staatssekretärin Katrin Schütz die Preisträger der „100 Orte für Industrie 4.0 in Baden-Württemberg“ ausgezeichnet.
Wir sind sehr stolz darauf, dass die Qymatix Solutions GmbH als eines von 13 Unternehmen zum Themenfokus künstliche Intelligenz ausgewählt wurde.
Die „Allianz Industrie 4.0 Baden-Württemberg“ verfolgt mit dem Wettbewerb das Ziel, innovative Konzepte aus der Wirtschaft zu finden, die mit der intelligenten Vernetzung von Prozessen erfolgreich sind. Wichtige Bewertungskriterien der Experten-Jury sind der Innovationsgrad und insbesondere auch die Praxisrelevanz für Industrie 4.0.
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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.
Predictive Analytics: Drei unglaubliche Einsatzgebiete in der Zukunft
Drei mögliche Zukunftsszenarien in unerwarteten Anwendungsbereichen von Predictive Analytics.
Die Funktion von Predictive Analytics (PA) ist einfach erklärt: Eine Software analysiert mit Hilfe von Algorithmen bestehende Daten und errechnet Wahrscheinlichkeiten von zukünftigen Ereignissen.
Durch Big Data und dem Fortschritt in der Technologie wird Predictive Analytics immer genauer und kann mit erstaunlicher Trefferquote Ereignisse prognostizieren.
Der klassische Außendienst in Zeiten von Predictive Analytics
B2B-Außendienst richtig organisieren mit Predictive Analytics
Zukünftig wird es darum gehen, Kundendaten richtig zu lesen und daraus die richtigen Schlüsse für die Kundenstrategie zu ziehen. Für den auf Abschlüsse getrimmten Vertrieb klassischer Prägung bedeutet das ein Paradigmenwechsel.
Stirbt der klassische Außendienst, so wie ihn Unternehmen und Kunden kennen – langsam, aber sicher - aus? Die digitale Transformation als derzeit wichtigster Treiber für Veränderungen legt das nahe, und sie hat große Auswirkungen für das B2B-Geschäft und auch auf interne Prozesse.
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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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