Vertriebserfolg durch optimale Datenanalyse
In einer Welt, in der der Wettbewerb härter ist als je zuvor, sind Daten das wertvollste Gut, über das ein Unternehmen verfügen kann.
Eine gezielte und effektive Datenanalyse ermöglicht nicht nur die Bewertung der aktuellen Leistung, sondern auch die Prognose künftiger Trends und die entsprechende Anpassung von Strategien.
In diesem Artikel erörtern wir die Möglichkeiten, die Datenanalysen im B2B-Vertrieb bieten, sowie bewährte Vorgehensweisen. Der Fokus liegt dabei auf Predictive Sales Analytics. Lassen Sie uns, gemeinsam in die Welt der Daten eintauchen.
Grundlagen der Datenanalyse im Vertrieb
Vor dem Beginn einer tieferen Auseinandersetzung mit dem Thema ist es wichtig, sich mit den grundlegenden Konzepten der Datenanalyse im Vertrieb vertraut zu machen.
Der Begriff Datenanalyse umfasst den Prozess der Untersuchung, Reinigung und Modellierung von Daten mit dem Ziel, nützliche Informationen zu entdecken, Schlussfolgerungen zu ziehen und Entscheidungsfindungen zu unterstützen.
In der Vertriebswelt bedeutet dies in erster Linie, Verkaufs- und Kundendaten zu analysieren, um Muster zu erkennen und Strategien zu entwickeln, die den Verkauf fördern.
Die Datenanalyse ist heute ein unerlässlicher Bestandteil des Unternehmensalltags. Sie hilft dabei, aktuelle Verkaufszahlen zu verstehen und zukünftige Trends vorherzusagen. Sobald es darum geht, Wahrscheinlichkeiten von zukünftigen Ereignissen zu berechnen, sind wir im Bereich der Predictive Analytics tätig.
Eine gezielte und effektive Datenanalyse kann zu signifikanten Umsatzsteigerungen führen.
Arten von Daten im Vertrieb
Um die Vorteile der Datenanalyse voll auszuschöpfen, müssen verschiedene Arten von Daten berücksichtigt werden:
– Verkaufsdaten (ERP-Daten)
Zu den Verkaufsdaten zählen alle Rechnungsinformationen. Durch die Aggregation erhalten Sie Informationen über Ihre Verkaufszahlen, Ihren Umsatz, Ihr Verkaufsvolumen und -frequenz sowie die Performance einzelner Produkte oder Dienstleistungen.
Die Auswertung dieser Daten ermöglicht die Identifikation von Trends und Mustern, die den Vertriebserfolg maßgeblich beeinflussen.
So können Unternehmen beispielsweise feststellen, welche Produkte sich besonders gut verkaufen und welche weniger erfolgreich sind. Darüber hinaus lassen sich Prognosen zu Cross-Selling, Kundenabwanderung und Preissetzungsspielräumen mit diesen Daten ermitteln. Diese Datenquelle eignet sich in besonderem Maße für Predictive Analytics.
– Kundendaten (CRM-Daten)
Kundendaten werden in der Regel in einem CRM-System gespeichert. Die Dokumentation von Vertriebsaktionen und Kundeninformationen erfolgt in den meisten Fällen durch die Vertriebsteams in den CRM-Systemen. Dies geschieht sowohl während der Kundenbesuche als auch im Rahmen von Telefonaten.
Das bedeutet die „Daten“, also die Informationen, variieren stark. Sie umfassen Informationen über demografische Merkmale, Kaufverhalten, Präferenzen und Feedback der Kunden.
Der Nachteil von CRM-Daten liegt in dem hohen Aufwand, der mit der Standardisierung dieser vielen kontextuellen Daten verbunden ist. Für die meisten Datenanalysen ist es erforderlich, dass die Daten in standardisierter Form vorliegen.
Die Erhebung und Analyse dieser Daten ermöglichen es jedoch, die eigenen Zielgruppen besser zu verstehen und Marketing- und Vertriebsstrategien entsprechend anzupassen.
Personalisierte Angebote und eine auf die jeweiligen Kunden zugeschnittene Kommunikation führen zu einer höheren Kundenzufriedenheit und Kundenbindung.
– Externe (Markt)-Daten
Zu den externen Daten zählen Informationen über Marktbedingungen, Wettbewerb, Social Media und Branchentrends.
Diese Daten sind sehr verlockend und begehrt. Allerdings ist die Beschaffung dieser Daten alles andere als leicht und mit großen Herausforderungen verbunden. Zudem ist die Verlässlichkeit dieser Daten auch häufig fragwürdig.
Bei Ihren eigenen Verkaufsdaten können Sie fast zu 100 % sicher sein, dass diese Daten korrekt sind und zudem regelmäßig neue, valide Daten hinzukommen. Wenn Sie hingegen eine zwei Jahre alte Preisliste eines Konkurrenten haben, können Sie in Bezug auf Datenanalysen nur begrenzt Nutzen daraus ziehen. Auch Marktdaten, wie beispielsweise das Bruttosozialprodukt verschiedener Länder, sind nie so aktuell wie Ihre eigenen Verkaufsdaten.
Die Kenntnis von externen Marktdaten ist unbestreitbar wichtig für strategische Unternehmensentscheidungen auf höchster Ebene.
Allerdings raten wir davon ab, diese Datenquelle für präzise Verkaufsprognosen zu nutzen. Hier fehlt die Zuverlässigkeit der Daten und das Nutzen-Aufwandsverhältnis ist nicht rentabel.
Methoden der Datenanalyse im Vertrieb
Die Datenanalyse im Vertrieb kann auf verschiedene Weisen erfolgen, je nach den spezifischen Zielen und Anforderungen des Unternehmens:
– Deskriptive Analyse
Die deskriptive Analyse konzentriert sich darauf, vorhandene Daten zu beschreiben und zu visualisieren. Sie beantwortet Fragen wie „Was ist passiert?“ und nutzt Werkzeuge wie Dashboards und Berichte, um Datenmuster und -trends darzustellen. Diese Methode ist ideal, um einen ersten Überblick über die Vertriebssituation zu erhalten und grundlegende Muster zu erkennen.
– Diagnostische Analyse
Die diagnostische Analyse geht einen Schritt weiter und zielt darauf ab, die Ursachen hinter den beobachteten Mustern und Trends zu identifizieren.
Sie liefert Antworten auf Fragen wie „Warum ist das passiert?“, und sie nutzt statistische Methoden, um Zusammenhänge und Korrelationen zu identifizieren.
Die Ergebnisse dieser Analyse bieten wertvolle Erkenntnisse über die Faktoren, die den Vertriebserfolg beeinflussen.
– Prädiktive Analyse (Predictive Analytics)
Die prädiktive Analyse nutzt historische Daten und Algorithmen des maschinellen Lernens, um zukünftige Verkaufstrends und -ergebnisse vorherzusagen. Sie beantwortet Fragen wie „Was wird wahrscheinlich passieren?“. Diese Methode ist besonders wertvoll, um proaktive Vertriebsstrategien zu entwickeln und um sich auf künftige Herausforderungen und Chancen vorzubereiten.
– Präskriptive Analyse
Die präskriptive Analyse ist eine weiterführende Methode, die nicht nur Vorhersagen trifft, sondern auch konkrete Handlungsempfehlungen gibt. Sie beantwortet Fragen wie „Was sollten wir tun?“, und sie nutzt fortschrittliche Algorithmen, um optimale Entscheidungen zu treffen. Diese Methode ermöglicht es Unternehmen, ihre Vertriebsstrategien zu optimieren und automatisierte Entscheidungen zu treffen, die auf Daten basieren.
Zum Beispiel gibt Qymatix Predictive Sales Software auf Basis der prädiktiven Analysen direkt konkrete Handlungsempfehlungen an Vertriebsteams. Sie ist damit ein gutes Beispiel für die Anwendung einer Präskriptiven Analyse.
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Best Practices für die optimale Nutzung von Datenanalyse im Vertrieb
Um das volle Potenzial der Datenanalyse auszuschöpfen, sollten Unternehmen einige bewährte Praktiken befolgen:
– Klein anfangen
Starten Sie mit dem, was Sie haben – mit Ihren eigenen Verkaufsdaten! Sie können mit Excel erste Erkenntnisse aus Ihren Daten gewinnen, wie beispielsweise zu Cross-Selling-Potenzialen oder abwanderungsgefährdeten Kunden.
Sollten Sie feststellen, dass die Umsetzung zu aufwendig ist, steht Ihnen mit Qymatix ein Anbieter für Predictive-Sales-Software zur Verfügung. So erhalten Sie KI-basierte Handlungsempfehlungen direkt für Ihr Vertriebsteam.
– Datenqualität und -pflege
Eine hohe Datenqualität ist entscheidend für eine effektive Datenanalyse. Unternehmen sind dazu verpflichtet, sicherzustellen, dass ihre Daten korrekt, vollständig und aktuell sind. Regelmäßige Datenpflege und -aktualisierung sind unerlässlich, um zuverlässige Analyseergebnisse zu erzielen. Fehlerhafte oder veraltete Daten können zu falschen Schlussfolgerungen und suboptimalen Entscheidungen führen.
Wenn Sie mit einem zuverlässigen Anbieter zusammenarbeiten, schauen sich Experten Ihre Datenqualität an und können beurteilen, ob sie für den Einsatz von KI geeignet ist oder ob noch Optimierungspotenzial besteht.
– Schulung und Weiterbildung
Nur wenn die Vertriebsteams die Bedeutung und die Nutzung der Datenanalyse-Ergebnisse verstehen, können sie die gewonnenen Erkenntnisse effektiv in ihre täglichen Arbeitsabläufe integrieren.
Sie sollten konkrete Ansätze und Ideen erhalten, wie sie datenbasierte Ergebnisse am Kunden anwenden können, ohne in unangenehme Situationen zu geraten.
– Kollaboration zwischen Abteilungen
Eine enge Zusammenarbeit zwischen Vertrieb, Marketing und IT ist essenziell, um die Vorteile der Datenanalyse vollständig zu nutzen. Diese Abteilungen sollten gemeinsam an der Datenerfassung, -analyse und -interpretation arbeiten, um ein ganzheitliches Bild der Vertriebssituation zu erhalten. Eine integrierte Herangehensweise fördert die gemeinsame Nutzung von Daten und Erkenntnissen und unterstützt die Entwicklung kohärenter und effektiver Strategien.
