Die Zukunft des B2B-Großhandels: Einsatzbereiche von Predictive Sales Analytics – Chancen und Herausforderungen

Predictive Sales Analytics revolutioniert die Art und Weise, wie Unternehmen im B2B-Großhandel ihre Verkaufsstrategien entwickeln und umsetzen. Diese fortschrittliche Methode nutzt Datenanalysen und maschinelles Lernen (ML), um zukünftige Verkaufstrends vorherzusagen und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Dieser Artikel wirft einen kurzen Blick darauf, was Predictive Sales Analytics ist und was man damit erreichen kann.

Danach werden anhand eines praktischen Beispiels die vielfältigen Einsatzmöglichkeiten dieser Technologie mit einem besonderen Fokus auf mittelständische Unternehmen aufgezeigt. Darüber hinaus beleuchten wir die Chancen von Predictive Sales Analytics im B2B-Großhandel in Bezug auf Umsatzsteigerung, dynamische Preisgestaltung und Kundenbindung. Zuletzt erklären Ihnen, welche Herausforderungen damit einhergehen und welche Lösungen es im Einzelnen gibt.

Was ist Predictive Sales Analytics und was kann man damit erreichen?

Predictive Sales Analytics ist eine effektive Software für B2B-Großhändler, um den Umsatz zu steigern, Kunden zu binden und das Pricing zu optimieren.

Predictive Sales Analytics deckt Muster von Kunden auf, die es in jeder Branche und in jedem Unternehmen gibt. Diese Software dient dazu, mithilfe von Daten, statistischen Algorithmen und maschinellem Lernen die Wahrscheinlichkeit zukünftiger Ergebnisse auf der Grundlage historischer Daten zu prognostizieren.

Ziel ist es, anhand einer Analyse vergangener Ereignisse bestmöglich vorherzusagen, was in Zukunft geschehen wird.

Predictive Sales Analytics – Chancen

Anhand eines praktischen Beispiels zeigen wir Ihnen, in welchen Bereichen Predictive Sales Analytics äußerst effektive und wertvolle Arbeit leistet:
• Dynamic Pricing zur Optimierung der Preisgestaltung
Ein wichtiger Aspekt von Predictive Sales Analytics ist die Möglichkeit zur dynamischen Preisgestaltung. So können Großhändler ihre Preise kontinuierlich anpassen, um die Nachfrage zu steuern, ihre Gewinnmargen und ihre Rentabilität zu maximieren. Dies könnte bedeuten, dass die Preise für saisonale Produkte während der Hochsaison angepasst werden, um von einer erhöhten Nachfrage zu profitieren, oder dass Rabatte angeboten werden, um die Verkäufe in langsam bewegten Perioden anzukurbeln.

Durch die Anpassung der Preise an sich ändernde Marktbedingungen in Echtzeit können Sie ihren Wettbewerbsvorteil verbessern und gleichzeitig ihre Margen schützen.

Ein praktisches Beispiel hierfür:

Bei einem Elektrogroßhandel konnten mit Hilfe von Predictive Sales Software versteckte Verluste von ca. 2 Mio. Euro pro Jahr aufgrund von vermeidbarer Kundenabwanderung identifiziert werden.

Die Qymatix-Software machte die spezifischen Kunden und Produktlinien sichtbar, bei denen sie sich auf Cross-Selling konzentrieren können, um ein Umsatzwachstum von 10 % zu erzielen.

Das Management des Unternehmens ermittelte einen siebenstelligen Gewinn für entdecktes Cross-Selling-Potenzial, bessere dynamische Preisgestaltung und verlorene oder abwanderungsgefährdete Kunden.

• Kundenbindung durch maßgeschneiderte Angebote
Neben der Umsatzsteigerung und der Preisoptimierung spielt Predictive Sales Analytics auch eine wichtige Rolle bei der Kundenbindung.
Indem Großhändler das Kaufverhalten und die Präferenzen ihrer Kunden analysieren, können sie maßgeschneiderte Angebote und Dienstleistungen entwickeln, die deren individuellen Bedürfnissen entsprechen. Dies führt zu einer höheren Kundenbindung und besseren Kundenloyalität. Zudem können beim Cross- und Upselling Angebote von speziellen Rabatten oder Boni, die auf frühere Einkäufe und Präferenzen basieren, zur Kundenbindung beitragen.

• Proaktiver Kundenservice und Retention
Retention im Marketing bedeutet, über die Steigerung der Kundenzufriedenheit die Abwanderungsrate zu reduzieren, die Kunden an das Unternehmen zu binden und im optimalen Falle bereits abgewanderte Kunden sogar zurückzugewinnen.
Beim proaktiven Verkauf geht es darum, die Initiative frühzeitig zu ergreifen, anstatt nur auf die Kundenbedürfnisse zu reagieren. Hier werden Bedürfnisse antizipiert und gehandelt, noch bevor sie dringlich werden. Auch die Chancen oder Herausforderungen potenzieller Kunden sollten identifiziert werden, bevor sie offensichtlich sind. Hier ist es wichtig, dementsprechende Maßnahmen frühzeitig in Gang zu setzen.
Gerade für mittelständische Großhandelsunternehmen ist Predictive Analytics ein optimales und bezahlbares Instrument, um neben den großen Konzernen wettbewerbsfähig zu bleiben.
Mittelständische B2B-Großhandelsunternehmen sind mit einer solchen Software in der Lage, Kundenabwanderung frühzeitig zu erkennen. So kann das Vertriebsteam proaktiv Kundenbindungsmaßnahmen einleiten, um potenzielle Probleme oder Bedürfnisse seiner Kunden zu lösen bzw. zu erfüllen.
In der Praxis könnte dies bedeuten, dass Kunden, die seit einiger Zeit nicht mehr eingekauft haben, spezielle Angebote erhalten, um sie zurückzugewinnen, oder dass Kunden, die einen Rückgang ihrer Bestellung zeigen, persönlich kontaktiert werden, um ihre Bedenken zu klären.

• Umsatzsteigerung durch Predictive Sales Analytics – Vorhersage von Nachfrage und Lagerbeständen
Eine der größten Chancen, die Predictive Sales Analytics dem B2B-Großhandel bietet, liegt in der Möglichkeit zur Umsatzsteigerung. Durch die Analyse von historischen Verkaufsdaten, Markttrends sowie saisonale Trends, Kundenverhalten und anderen relevanten Faktoren ist die Software in der Lage Vorhersagen darüber zu treffen, welche Produkte oder Dienstleistungen in Zukunft gefragt sein werden. Auf Basis dieser Erkenntnisse können Großhändler ihre Lagerbestände optimieren und gezielt auf die Bedürfnisse ihrer Kunden eingehen. Indem Überbestände vermieden werden und gleichzeitig sichergestellt wird, dass beliebte Produkte stets verfügbar sind, können Unternehmen im Großhandel ihre Umsätze steigern und die Kundenzufriedenheit verbessern.

Mit Predictive Analytics sind auch mittelständische Großhandelsunternehmen in der Lage, rechtzeitig zu intervenieren, indem sie das Kaufverhalten ihrer Kunden analysieren und Muster identifizieren,
die auf Unzufriedenheit oder Verlust hindeuten könnten, um die Kundenbindung zu stärken und Kundenverluste zu minimieren.

Predictive Sales Analytics – Herausforderungen

Der Einsatz von Predictive Sales Analytics im Großhandel bringt zweifellos eine Vielzahl von Vorteilen mit sich, aber er ist auch mit einigen Herausforderungen verbunden. Diese bestehen im Wesentlichen in den nun folgenden Punkten:

• Datenqualität und -verfügbarkeit:
Die Effektivität von Predictive Sales Analytics hängt stark von der Qualität und Verfügbarkeit der Daten ab. Großhändler können Schwierigkeiten haben, konsistente und hochwertige Daten zu sammeln, insbesondere wenn sie aus verschiedenen Quellen stammen und in unterschiedlichen Formaten vorliegen.
Die Lösung hierzu bieten ERP-Daten: Das sind historische Verkaufstransaktionsdaten, die in jedem Großhandelsunternehmen vorhanden sind. Diese Daten sind sehr zuverlässig und lassen sich einfach in eine standardisierte Form bringen!

• Komplexität der Datenanalyse:
Die Analyse großer Datenmengen erfordert fortgeschrittene Analysemethoden und Technologien. Es kann eine Herausforderung sein, qualifizierte Datenanalysten zu finden, die in der Lage sind, komplexe Modelle zu entwickeln und zu implementieren. Das ist besonders bei eigenen Analysen mit bspw. Excel der Fall.
Die Lösung dafür bietet eine KI-basierte Predictive Sales Software.

• Integration in bestehende Systeme:
Die Integration von Predictive Sales Analytics in bestehende Geschäftssysteme und -prozesse kann zeitaufwändig und kostspielig sein. Es erfordert oft Anpassungen an IT-Infrastruktur und -Architektur, um sicherzustellen, dass die Analyse-Ergebnisse nahtlos in die täglichen Geschäftsabläufe integriert werden können.
Ein guter Tipp hierzu:
Am besten informieren Sie sich bei entsprechenden Predictive-Sales-Software-Anbietern, zu welchen Systemen bereits die passenden Konnektoren verfügbar sind.

• Datenschutz und -sicherheit:
Der Umgang mit sensiblen Kundendaten und Geschäftsinformationen stellt eine Herausforderung dar, insbesondere im Hinblick auf Datenschutzbestimmungen wie die DSGVO. Großhändler müssen sicherstellen, dass sie angemessene Sicherheitsmaßnahmen implementieren, um die Vertraulichkeit und Integrität der Daten zu gewährleisten.

• Change Management:
Die Einführung von Predictive Sales Analytics erfordert oft Veränderungen in der Unternehmenskultur und den Arbeitsabläufen. Mitarbeiter müssen möglicherweise geschult werden, um die neuen Analysetools und -prozesse zu nutzen, und es kann Widerstand gegen Veränderungen geben, insbesondere wenn traditionelle Verkaufs- und Marketingmethoden ersetzt werden sollen.

 
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Die Zukunft des B2B-Großhandels: Einsatzbereiche von Predictive Sales Analytics – Chancen und Herausforderungen – Fazit

Indem Großhändler diese Herausforderungen proaktiv angehen und entsprechende Lösungsstrategien entwickeln, können sie die Potenziale von Predictive Sales Analytics voll ausschöpfen, ihre Wettbewerbsfähigkeit auf dem Markt stärken und langfristigen Erfolg sicherstellen.

Dabei werden sie von professionellen Predictive-Sales-Anbietern unterstützt.

Die Implementierung von Predictive Sales Analytics ist – im Vergleich zu bspw. der Implementierung eines neuen komplexen CRM-Programmes – mit deutlich weniger finanziellem und zeitlich geringerem Aufwand zu realisieren.

Für mittelständische Unternehmen stellt Predictive Sales Analytics eine besonders wertvolle Alternative dar, weil ihnen eine solche Software ermöglicht, mit den großen Playern der Branche zu konkurrieren und gleichzeitig ihre individuellen Stärken auszuspielen.