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.
Einsatz von KI-basierten Assistenten im B2B- Großhandelsvertrieb
Erfahren Sie in diesem Artikel, wie KI-basierte Assistenten den Großhandelsvertrieb auf eine neue Ebene heben und Unternehmen dabei unterstützen, ihre Ziele effizienter zu erreichen.
Laut dem Bundesverband Großhandel, Außenhandel, Dienstleistungen (BGA) nutzen Unternehmen im Groß- und Außenhandel zunehmend die Potenziale, die der Einsatz von Künstlicher Intelligenz bietet.
Obwohl viele Unternehmen noch am Anfang stehen, werden die Möglichkeiten zunehmend erkannt. Laut BGA sind zwei Anwendungsbereiche von KI im Großhandel besonders beliebt: KI in der Logistik & Lagerbestandsplanung und die KI-basierte Analyse von Kunden & Kaufentscheidungen.
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 Ihr Marktanteil. 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.
Kundenanalyse im B2B: Verstehen Sie das Kaufverhalten Ihrer Kunden?
B2B-Kundenanalyse: Kaufverhalten analysieren und verstehen.
Neue Technologien ermöglichen heute ein sehr detailliertes Verständnis des digitalen Kaufverhaltens, auch als Customer Journey bekannt (deutsch: „Reise des Kunden - Kundenreise“). Sie ermöglichen auch die Anwendung von Predictive Analytics im B2B-Vertrieb.
Allerdings ist diese Analyse des Kaufverhaltens gleichzeitig eine der größten Herausforderungen, denen sich Unternehmen stellen müssen. Da Kunden zunehmend ihre Einkaufsaktivitäten auf digitale Kanäle, einschließlich Social Media, Internet und E-Procurement ausdehnen, wird es immer schwieriger zu verstehen, wie Kunden wirklich kaufen.
Wie Sie den Customer Lifetime Value Ihrer B2B-Kunden berechnen und steigern können
Für Business-to-Business-Vertriebsleiter und -Vermarkter ist die Fähigkeit, den Kundenwert zu berechnen, sehr attraktiv. Darum ist der Customer Lifetime Value heutzutage in so vielen Branchen weit verbreitet. Es gibt dabei jedoch ein kleines Problem. Ein Teil des Wertes liegt in der Zukunft. Wer weiß schon wie lange ein Kunde noch Kunde ist? Und wie viel er kaufen wird?
Zunächst ein paar Definitionen:
Experten im B2B Vertrieb und Marketing definieren Customer Lifetime Value (CLV oder häufig CLTV), Lifetime Value (LTV) oder Lifetime Customer Value (LCV) als den Deckungsbeitrag, der der gesamten Kundenbeziehung zugerechnet wird. Vertriebsfachleute bezeichneten diese Kennzahl gewöhnlich als prognostiziert - also in der Zukunft liegend. Andere nehmen lieber nur den historischen Wert eines Kunden und lassen den prädiktiven Teil einfach weg.
Der auf Deutsch "Kundenlebenswert" stellt also eine quantitative Kennzahl dar und bringt eine langfristige Perspektive in die Kundenbeziehungen.
Künstliche Intelligenz Software: Die wahren Entwicklungskosten.
KI-Tools ermöglichen in vielen Bereichen effizienteres Arbeiten. So auch im B2B-Vertrieb. Eine KI-Vertriebssoftware erspart Zeit, Nerven und Kosten, während sie den Customer Lifetime Value und Kundenerlebnisse verbessert.
Unternehmen, die KI-gestützte Tools NICHT einführen, werden deutlich ineffizienter sein als ihre Mitbewerber und lassen sich überholen.
Wenn Sie in diesem Beitrag gelandet sind, dann haben Sie das schon längst verstanden. Deshalb soll es auch nicht weiter um die Benefits einer KI-gestützten Software gehen, sondern um die Frage „Make or Buy“.
Preisstrategien und Management mit Hilfe von Preiskorridoren im B2B
Der Preiskorridor als wichtiges Instrument des B2B-Pricing. So haben Sie Ihre Preise im Griff.
Sie erfahren wie ein Preiskorridor Ihre B2B-Pricing Strategie optimiert. Vermeiden Sie ein willkürliches Preismanagement. Denn Sie wissen selbst, dass Entscheidungen in der Preispolitik für Unternehmen von enormer Bedeutung sind, da sie sich direkt auf das Ergebnis auswirken.
Die zielgerichtete und systematische Gestaltung des Preismanagements stellt Unternehmen unterschiedlichster Branchen vor große Herausforderungen. Dieser Artikel gibt einen Überblick über ein grundlegendes Instrument der Preisanalyse: den Preiskorridor.
Pricing Analytics hat einen bemerkenswerten Einfluss auf das Geschäftsergebnis. Eine durchschnittliche Preissteigerung von 5 % kann den Gewinn um 50 % steigern. Die gleiche Verbesserung bei Fixkosten, variablen Kosten oder Umsatzvolumen würde das Ergebnis entsprechend um 15, 20 und 30 % verändern.
Business Intelligence vs. Artificial Intelligence-basierte Analysen
Der Unterschied zwischen Business Intelligence (BI) und Self-Service BI (SSBI) und warum KI-basierte Predictive Sales Analytics Anwendungen (wie Qymatix) keine klassischen Self-Service BI Lösungen sind.
2018 sagte Carlie J. Idoine, Research Director bei Gartner: "Der Trend der Digitalisierung treibt die Nachfrage nach Analysen in allen Bereichen der modernen Wirtschaft und Verwaltung.“
Das stimmt. Nicht nur große Unternehmen und Big Player, sondern auch immer mehr KMU haben den Wert von Datenanalysen schon längst erkannt: Datengestützte Entscheidungen zur Erreichung der Unternehmensziele.
Und genau das ist auch Sinn und Zweck von BI-Anwendungen. BI Systeme sammeln Daten, bereiten sie auf, analysieren und visualisieren sie.
In den Anfängen von BI (ca. 1990), galt der Einsatz einer solchen Software als enormer Wettbewerbsvorteil.
Key Performance Indicators, die jeder Sales Manager im B2B-Vertrieb verwenden sollte.
KPIs im B2B-Vertrieb: Nutzen Sie die richtigen Vertriebskennzahlen und KPI, für ein erfolgreiches Vertriebscontrolling und -steuerung im B2B-Bereich.
Warum sind KPIs im B2B-Vertrieb wichtig? Vertriebsmanager können das Kaufverhalten ihrer Kunden wenig beeinflussen, aber sie haben sicherlich Einfluss auf die Performance ihres Vertriebsteams. Dies geschieht mit Hilfe von umsetzbaren KPI und Vertriebskennzahlen.
Das Controlling und die Motivation eines B2B-Vertriebsteams mit den passendsten Vertriebskennzahlen und KPIs ist entscheidend für den Erfolg. KPIs sollen helfen, die richtigen Schlüsse zu ziehen und ggfs. fundierte Entscheidungen über ihre Key Account Manager und Kunden zu treffen und Veränderungen durchzuführen.
Vertrieb der Zukunft: So läuft Ihr B2B-Vertrieb in 50 Jahren
Digitalisierung im B2B-Vertrieb der Zukunft.
Wird es den Beruf des Vertrieblers in 50 Jahren überhaupt noch geben? Oder werden Roboter den Job übernehmen? Welchen langfristigen Einfluss wird die Digitalisierung auf den Vertrieb haben?
Um einen Blick in die Zukunft zu werfen, wollen wir uns zunächst anschauen, wie Vertrieb vor 50 Jahren lief, wie Vertrieb heute funktioniert und dann einen Blick in die Glaskugel werfen, wie der Vertrieb der Zukunft aussehen kann.
Vertrieb vor 50 Jahren: Eine zeitintensive Angelegenheit.
Vor 50 Jahren gab es noch nicht die Kommunikationsmittel, die für uns heute so selbstverständlich geworden sind: Smartphone (ca. 1994), E-Mail (verrückte 80er), generell: das Internet, das uns mit Menschen am anderen Ende der Welt in Sekunden verbindet (geboren 1989). Auch Computer waren noch kein Alltag im Büro. Zur Kommunikation mit dem Kunden gab es das Telefon und die Post.