Predictive Analytics in Excel ohne Raketenwissenschaft? Einfache Excel Vorlage für Umsatzprognosen.
Genaue Umsatzprognosen sind entscheidend für Ihren Job. Sie sind ein erfahrener Vertriebsleiter und haben eine starke Affinität zu Vertriebsanalysen. Nur mit präzisen Prognosen können Sie mit Ihrem Team und dem Management gesündere Umsatzziele vereinbaren.
Mit zuverlässigen Umsatzprognosen können Sie Ihren Vertriebsprozess verbessern und Kunden priorisieren.
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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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 Datenqualität der Schlüssel für erfolgreiche Predictive Analytics Methoden und KI ist
Künstliche Intelligenz (KI) entwickelt sich im B2B-Vertrieb stetig weiter. KI verändert die Art und Weise, wie Kunden kaufen und somit wie Verkäufer arbeiten sollten.
Die Erfassung von Daten, ihre Qualität und die Quellsysteme, alle spielen eine zentrale Rolle bei der Implementierung von KI im Vertrieb. Schlechte Datenqualität mag schwer zu messen sein, aber sie hat eine zentrale Bedeutung bei der Anwendung und Ausführung von Systemen der künstlichen Intelligenz und Predictive Analytics Methoden.
Predictive Analytics: 5 konkrete Anwendungsbeispiele aus der Praxis
Diese fünf Predictive Analytics Anwendungsbeispiele aus der Praxis können ihren Vertrieb in Zukunft erfolgreich machen.
In der heutigen Wettbewerbssituation ist es wichtig, sich einen Vorsprung zu verschaffen. Für B2B-Unternehmen bedeutet der Einsatz von Tools zur Erkundung des Kundenverhaltens und zur Priorisierung von Leads nicht nur eine Produktivitätssteigerung, sondern auch eine Steigerung des überaus wichtigen Endergebnisses.
Predictive Sales Analytics hat in den letzten zehn Jahren einen langen Weg zurückgelegt. Es ist jetzt für Unternehmen in traditionellen Branchen weitaus zugänglicher. Für viele ist es ein leistungsstarkes Werkzeug, um die Vertriebsplanung und -steuerung zu unterstützen.
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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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.
Shakespeare ist tot! Lassen Sie die Intelligenz des maschinellen Lernens in Ihren Text einfließen.
Ein Beispiel für prädiktive Textbewertung und Stimmungsanalyse mit maschinellem Lernen aus erster Hand.
Wir sind immer auf der Suche nach einem Weg, das maschinelle Lernen in ERP-Systeme zu integrieren. Unternehmen können ein Predictive Scoring mit maschinellem Lernen (EN: Machine Learning) anwenden, um Vertriebsleads zu priorisieren, Cross-Selling-Möglichkeiten zu entdecken und Texte zu klassifizieren.
Um die Bemühungen unseres B2B-Marketingteams zu unterstützen, haben wir Zeit und Ressourcen investiert und ein maschinelles Bewertungssystem für unsere Blog-Inhalte entwickelt.
Machine Learning: Vier Anwendungen, die Ihre B2B-Vertriebsteams bereits heute nutzen.
Das Thema Machine Learning ist in aller Munde. Welche Anwendungen nutzt Ihr Vertriebsteam bereits?
Zweifellos werden in den kommenden Jahren die Fortschritte in den Bereichen Machine Learning, Künstliche Intelligenz und Digitalisierung viele der zeitaufwändigen Aufgaben im B2B-Vertrieb ersetzen. Wahrscheinlich nutzt Ihr Vertriebsteam bereits maschinelles Lernen.
Künstliche Intelligenz (KI) im Vertrieb bedeutet nicht, dass sich Terminator um eine Stelle im Vertrieb bewirbt. Nein, es bedeutet vor allem maschinelles Lernen. Machine Learning (ML) ist ein Teil dessen, was die Forscher "weak" oder "schwache" künstliche Intelligenz nennen. Weder "schwach" noch "weak" klingt nach einem Kampfroboter. Weak KI verwendet eine Software, um spezifische Probleme schneller zu lösen als Menschen.
Wie viele Daten benötigen Sie für die Implementierung von Predictive Analytics?
Wie viele Verkaufsdaten benötigen Sie für Predictive Analytics?
Predictive Analytics ist eine der Technologien mit den größten finanziellen Auswirkungen im B2B-Vertrieb. Mehrere beliebte Anwendungen der Predictive Analytics werden heute zu einem "Must-Have".
Vertriebsleiter verlassen sich auf Lead-Scoring, Kundenabwanderungsmodellierung, Cross-Selling-Analysen und Preisanalysen, um ihre Vertriebsaktivitäten zu priorisieren und ihren Customer Lifetime Value zu steigern.
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