Die Anwendung von Predictive Analytics zur Auswahl Ihrer B2B-Vertriebskennzahlen

Eine einfache Frage: Verwendet Ihr Vertriebsteam dieselben Vertriebskennzahlen wie vor fünf Jahren? Wenn Ihre Antwort Ja lautet, sollten Sie alarmiert sein. Sie verwenden möglicherweise nicht die richtigen KPIs.

Natürlich ist – zum Beispiel – der Umsatz pro Quartal ein sinnvoller KPI. Allerdings sind Gesamtumsatz- oder Umsatzerlöse Indikatoren, die die Vergangenheit betreffen. Sie sind KPIs, die in der heutigen dynamischen B2B-Vertriebswelt, viel zu spät kommen.

Buchungen, Bestellungen oder Aufträgen zu messen ist etwas besser. Sie messen, was vor dem Verkauf passiert. Obwohl praktisch und vernünftig, bieten diese Kennzahlen dennoch fast keine Zeit, auf Marktänderungen zu reagieren.

Beispiel: Kundenabwanderung vor der Kündigung entdecken

Ein einfaches Beispiel: Einige Unternehmen definieren ihre Abwanderungsquote oder -rate (Englisch Churn (rate) von to churn = jmdn. bewegen, aufrühren), als Prozentsatz der Stammkunden, die innerhalb eines bestimmten Zeitraums nicht mehr kaufen.

Warum aber warten, bis ein Kunde aufhört zu kaufen? Warum kontaktieren Sie ihn nicht im Voraus, um die Abwanderung rechtzeitig zu vermeiden?

Unabhängig davon, wie diese Kündigungsrate definiert ist, können Sie sie reduzieren. Bewerten Sie die Wahrscheinlichkeit, dass Kunden nicht erneut kaufen. Danach ergreifen Sie Maßnahmen, um dies zu vermeiden.

Sie verstehen die Logik dahinter. Einfach abzuwarten kann teuer werden. Die Vertriebswelt bewegt sich schneller als je zuvor. Sie können nicht warten.

Diese neue Dynamik erfordert, dass Vertriebsleiter ausführlich verstehen, wie sie ihren Umsatz realisieren. Wenn Sie darüber hinaus vorhersehbare Einnahmen erzielen möchten, müssen Sie extrem proaktiv sein. Wie genau erreichen denn Sie ihre Vertriebsziele?

Stellen Sie schon sicher, dass Sie Außendienstmitarbeiter mit der richtigen Einstellung auswählen. Darüber hinaus sollten Sie sich auf deren Aktivitäten konzentrieren: Was sie machen und wie sie ihre Zeit investieren. Wie analysieren Sie dies? Messen Sie die Vertriebsaktivitäten, die Ihre Key Account Manager durchführen.

Die Messung der Anzahl der Vertriebsaktivitäten, Verkaufsgespräche oder Vertriebsmaßnahmen ist eine Verbesserung, denn sie sind sehr wichtige Indikatoren.

Vertriebskennzahlen im Zusammenhang mit Aktivitäten haben im B2B-Bereich an Bedeutung gewonnen, da sie berücksichtigen, was vor dem Verkauf passiert ist.

Predictive Analytics hat einen starken Einfluss im B2B-Vertrieb

Es ist ein bekannter Fakt, dass die meisten B2B-Unternehmen ein Plateau in der Vertriebseffektivität erreichen. Key Account Manager sind teure Ressourcen, brauchen Zeit geschult zu werden und können nicht 24 Stunden am Tag arbeiten. Wo liegen die besten Verbesserungschancen im B2B-Vertrieb? Bei Predictive Analytics.

Was ist Predictive Analytics? Predictive Analytics verwendet die Vertriebsdaten eines Unternehmens, statistische Algorithmen und maschinelle Lerntechniken, um die Wahrscheinlichkeit zukünftiger Ergebnisse zu klassifizieren.

[bctt tweet=“Ein Schlüsselkriterium für den Einstieg in Predictive Analytics ist die Definition neuer, moderner Vertriebskennzahlen für die aktuelle Vertriebssituation Ihres Unternehmens.“]

Insbesondere sind Predictive-Analytics-Methoden und -Werkzeuge für Kundenanalyse im B2B-Bereich sehr bedeutend. Zum Beispiel können Vertriebsleiter die Vorhersagbarkeit ihres Umsatzes und ihrer Kundenbindung durch den Einsatz von Predictive Analytics deutlich verbessern.

Bedenken Sie, dass jede Software zur Vorhersage der Abwanderung von Kunden in erster Linie auf Predictive-Analytics-Methoden basiert, die auf Kundenbindung angewendet werden.

Die genaue und konsistente Berechnung der Wahrscheinlichkeit, einen erwarteten Umsatz zu erzielen, bietet einen Wettbewerbsvorteil bei gleichzeitiger Steigerung der Kundenzufriedenheit. Diese Verbesserung ist heutzutage ohne Predictive Analytics unmöglich.

Ich möchte mein Vertriebscontrolling mit Predictive Sales verbessern.

Kennzahlen für Predictive Analytics im B2B-Vertriebscontrolling

Dieser letzte Gedanke bringt uns zum ursprünglichen Thema dieses Artikels. Nutzen Sie die gleichen Vertriebskennzahlen wie vor fünf Jahren? Seitdem hat sich die Technologie enorm verändert. Um wettbewerbsfähig zu bleiben, sollten Sie neue Vertriebskennzahlen definieren.

B2B-Vertriebsleiter sollten die Anwendung von Predictive-Analytics-Methoden auf ihre Vertriebskennzahlen evaluieren. Es gibt mehrere Beispiele für KPIs für Predictive Analytics und wie diese ein B2B-Vertriebsteam unterstützen können.

Wie machen Sie sich mit Predictive Sales KPIs vertraut? Berücksichtigen Sie zunächst die wichtigsten Fragen, die Sie für den zukünftigen Status Ihres Vertriebs beantworten müssen. Zweitens überprüfen Sie die aktuellen Vertriebskennzahlen, die Sie verwenden und versuchen Sie, sie mit diesen Fragen abzugleichen.

Wenn beispielsweise die Kundenabwanderung ein wichtiges Thema für Ihr Unternehmen ist, berechnen Sie die Wahrscheinlichkeit, dass ein Stammkunde nicht mehr kauft, anstatt einfach abzuwarten. Möglicherweise benötigen Sie eine Predictive-Analytics-Methode oder Churn Prevention Software, um diesen Score zu berechnen.

[bctt tweet=“Berücksichtigen Sie zunächst die wichtigsten Fragen, die Sie für den zukünftigen Status Ihres Vertriebs beantworten müssen.“]

Sobald Sie in der Lage sind, Ihre Kundenabwanderung zu analysieren, mit einer Software oder Predictive-Analytics-Methoden, können Sie dieses Ergebnis auf andere Vertriebskennzahlen wie die Life-Time-Value Ihres Kundenstamms anwenden.

Verwenden Sie darüber hinaus Predictive-Analytics-Methoden, um neue KPIs basierend auf den von Ihnen definierten Performance-Fragen zu berechnen. Denken Sie daran, dass wie bei jeder Vertriebssituation, weniger immer mehr ist. Konzentrieren Sie sich auf die wesentlichen Vertriebskennzahlen für Ihre aktuelle Herausforderung.

Die Anwendung von Predictive Analytics zur Auswahl Ihrer B2B-Vertriebskennzahlen – Fazit

Predictive Analytics verändert den B2B-Vertrieb radikal. Es bietet eine entscheidende Verbesserung der Vertriebsleistung und ist daher unumgänglich.

Ein Schlüsselkriterium für den Einstieg in Predictive Analytics ist die Definition neuer Vertriebskennzahlen für die aktuelle Vertriebssituation Ihres Unternehmens. KPIs können zum Beispiel mit Lead-Scoring, Kundenabwanderung, Cross-Selling usw. in Verbindung gebracht werden.

Vertriebsleiter können mit einer Beurteilung ihrer aktuellen Herausforderungen und Vertriebskennzahlen beginnen. Es ist ihre Aufgabe, neue auf Predictive Analytics basierte KPIs in ihr Reporting-System zu integrieren.

Ich möchte heute anfangen.