Wie Predictive Analytics funktioniert und welche Vorteile es bietet

Es gibt KI-basierte Programme, die ihrem Vertriebsteam helfen effizienter zu verkaufen. Diese Programme treffen Vorhersagen über das Verhalten Ihrer Kunden: Wer wird abwandern? Wer könnte einen anderen Preis bezahlen, oder ein zusätzliches Produkt kaufen?

Die Technik dahinter heiß „Predictive Analytics“ (oder prädiktive Analysen) und spezifisch auf den Vertrieb bezogen: „Predictive Sales Analytics“.

Woran Sie erkennen, ob auch Ihr Unternehmen ein ERP-System mit KI benötigt, um Kundenverhalten vorherzusagen, erfahren Sie in diesem Artikel.

Dazu diskutieren wir die Vorteile der Technik, wie sie funktioniert und was dazu benötigt wird.

Wie funktioniert Predictive Sales Analytics?

Predictive Sales Analytics ist ein Fachgebiet mit dem Ziel, möglichst präzise Verkaufsvorhersagen zu treffen. Dazu stehen verschiedene statistische und mathematische Methoden zur Verfügung. Durch das maschinelle Lernen (ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz), haben sich diese Modelle stark verbessert.

Doch wie funktioniert das Ganze? Dazu sind grob die folgenden vier Schritte nötig:

1. Eine durchdachte Datenerfassung:

Besonders für Modelle des maschinellen Lernens benötigen Sie viele historische Daten, mit denen die Algorithmen trainiert werden.

Welche Daten brauchen Sie?

Für Verkaufsprognosen sollten Sie Daten verwenden, die nahe am Ziel liegen: vergangene Verkaufsdaten. Sie können auch noch weitere Daten über Wettbewerber, dokumentiertes Kundenverhalten (wie Beschwerden), oder externe Marktdaten hinzufügen.

Aber Achtung: eine aufwendige Datenerfassung sollten Sie durch ein klares Kosten-Nutzen Verhältnis rechtfertigen können. Was hat eine teure und zeitraubende Datenerfassung von beispielsweise langen E-Mailverläufen für einen Endnutzen im Vorhersagemodell? Das sollten Sie herausfinden.

In den meisten Fällen erreichen Modelle, die lediglich mit Verkaufstransaktionsdaten arbeiten über 90 % Genauigkeit bei Verkaufsprognosen.

2. Datenaufbereitung:

„Bullshit in, bullshit out.“ Das ist ein Prinzip, das trotz künstlicher Intelligenz immer noch gilt. Ein in der Praxis sehr lästiger Punkt, besonders, wenn Daten in unterschiedlichen Formaten vorliegen.

Für prädiktive Verkaufsmodelle müssen die Daten einheitlich in standardisierter Form vorliegen. Das bedeutet, Sie sollten Duplikate entfernen, Daten aggregieren und einheitlich transformieren.

3. Predictive Sales Software Training

Jetzt kann es losgehen. Die aufbereiteten Daten spielen Sie nun in eine Predictive Sales Software ein. Eine fertige Software ist bereits mit entsprechenden Modellen modelliert und vortrainiert.

Trotzdem steht nun der Test an, wie genau die Software mit Ihren Daten arbeitet. Das funktioniert so:

Sagen wir, heute ist der 01.02.2022 und Sie haben einen Datensatz, der die letzten fünf Jahre umfasst.

Die Software bekommt aber nur Daten bis Februar 2021 – also vier Jahre, statt fünf. Dieses Auslassen von bestimmten Daten nennt man „Hold-Out-Set“. Die Software lernt also aus Daten von 02.2017 – 02.2021 und soll Vorhersagen über die verbleibende Zeit (02.2021 – 02.2022) treffen. Auf diese Weise können die Vorhersagen mit der Realität verglichen werden und wir sehen, wie gut das Vorhersagemodell ist.

4. Der Einsatz im Arbeitsalltag

Ist das Modell getestet und validiert, muss es auch eingesetzt werden. Die Software verkauft nicht für Sie. An den besten Prognosen verdienen Sie genau 0 €, wenn sie nicht genutzt werden.

Wir empfehlen eine Schulung der Endnutzer, also des Vertriebsteams oder des Customer Services, über den richtigen Umgang mit Algorithmen.

Was brauchen Sie für den Einsatz von Predictive Sales Analytics?

Was müssen Sie mitbringen? Viele historische Verkaufsdaten, aus denen sich Korrelationen ableiten lassen. Wenn Sie drei Produkte an 1.000 Kunden verkaufen, dann sind die Kombinationsmöglichkeiten nicht allzu schwer.

Prädestiniert für eine Predictive Sales Software sind eindeutig Großhandelsunternehmen. Sie haben die Daten, Markterfahrung und den Bedarf an einer optimalen Bestandskundenbetreuung.

Sind Sie sich unsicher, ob Sie einen Case für Predictive Sales Analytics haben? Probieren Sie doch unseren kostenlosen ROI-Rechner.

Welche Vorteile können Sie von Predictive Sales Analytics erwarten?

1. Mehr Sicherheit durch datenbasierte Empfehlungen.

Sie können die Empfehlungen der Predictive Sales Analytics Software mit in Ihre Vertriebsentscheidungen mit einfließen lassen und somit datenbasiert handeln.

Natürlich hat der Mensch immer ein Veto-Recht gegenüber den Vorschlägen der Software. Eine Studie von Yael Karlinsky-Shichor (School of Business at Northeastern; 2019) zeigt, dass die erfolgreichsten Vertriebsergebnisse durch eine Kombination aus einer KI-basierten Software und der Erfahrung der Vertriebsmitarbeiter*innen entstanden sind.

2. Verbesserte Wirtschaftlichkeit

Vertriebsaktivitäten sind sehr teuer. Die Priorisierung von Kunden und Aktivitäten ist nichts Neues und für ein erfolgreiches Vertriebsteam unumgänglich.

Eine Predictive Sales Software ist die beste Unterstützung zum Priorisieren. Sie wurde genau dafür geschaffen. Sie berechnet nichts als Wahrscheinlichkeiten für die Zukunft: Welchen Preis wird ein Kunde am wahrscheinlichsten akzeptieren? Welche Kunden haben eine hohe Wahrscheinlichkeit zur Abwanderung? Und welche Kunden sind wahrscheinlich an welchen Produkten interessiert.

Eine gute Software setzt diese Ergebnisse noch ins Verhältnis zum jeweiligen Umsatz der Kunden. Somit hat erhält das Vertriebsteam eine Priorisierung anhand mehrerer Faktoren.

3. Höhere Kundenzufriedenheit

Durch solche Verkaufsvorhersagen kann Ihr Vertriebsteam viel besser auf die individuellen Wünsche der Kunden eingehen. Es werden passende Produkte zum richtigen Zeitpunkt vorgeschlagen. Oder die Kund*innenwerden von Ihnen kontaktiert, weil eine hohe Wahrscheinlichkeit zur Abwanderung festgestellt wurde. Dabei kann auch ein eventuelles Problem aufgedeckt werden.

Denn denken Sie daran, unzufriedene Kund*innen melden sich häufig nicht bei Ihnen. Sie sind einfach irgendwann weg.

4. Wettbewerbsvorteil

Wir sehen es bereits in den USA: Predictive Sales Analytics wird sich weiter etablieren. Wir sind uns sicher, dass Unternehmen, die diese Technologie nutzen, diejenigen überholen, die es nicht tun.

Wenn Sie jetzt mit künstlicher Intelligenz im Vertrieb anfangen, gehören Sie in Deutschland noch zu den Vorreitern und haben die Chance „First-Mover-Effekte“ zu erzielen.

 
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Wie Predictive Sales Analytics funktioniert und welche Vorteile es bietet – Fazit.

Predictive Sales Analytics basiert auf Modellen der Mathematik und Statistik. Eine gute Software für Verkaufsprognosen verwendet maschinelles Lernen (Teilbereich der KI), um die Prognosen zu präzisieren.

Die Technologie bietet Ihnen einige essenzielle Vorteile. Ihr Vertriebsteam kann datenbasiert handeln und priorisieren, Sie erlangen einen Wettbewerbsvorteil und Sie können die Kundenzufriedenheit verbessern.

Die Technologie wird sich auch im deutschen B2B-Markt weiter etablieren. In den USA ist es schon so weit. Auch der B2C-Markt nutzt solche Algorithmen schon lange. Denken Sie nur an Amazon: vermutlich ist es nicht so lange her, dass Ihnen ein passendes Produkt entsprechend Ihrer Interessen vorgeschlagen wurde?

Wann fangen Sie bei sich im Unternehmen damit an?

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