Was sind Algorithmen - einfach erklärt
Algorithmen - das Wort wird heute für alles verwendet, von einfachen Instagram-Feed-Empfehlungen bis hin zu komplexen Tools wie ChatGPT. Aber was sind Algorithmen? Sind sie nur etwas für Computer? Wie können sie Ihnen helfen?
Im heutigen Artikel erklären wir, was Algorithmen sind, und geben einige Beispiele dafür, wie Sie von dieser allgegenwärtigen, aber oft missverstandenen Technologie profitieren können.
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So definieren Sie realistische Vertriebs- und Umsatzziele mit Predictive Analytics
Was Sie brauchen, um realistische Vertriebs- und Umsatzziele zu definieren.
Im November 2000 hat der Vorstand der Firma „General Electric (GE)“ Jeffery Immelt ausgewählt, um den legendären Jack Welch als CEO zu ersetzen. Als Immelt die Zügel in die Hand nahm, setzte er ein ehrgeiziges Umsatzziel: "Wir glauben, dass GE zwei- bis dreimal schneller wachsen kann als das weltweite Bruttoinlandsprodukt, was einem nachhaltigen Umsatzwachstum von etwa 8 Prozent entspricht".
Als Zusatzinformation ist festzuhalten, dass das Industriesegment von GE historisch gesehen um 4 Prozent gewachsen ist.
Wie kann KI gegen den Fachkräftemangel im B2B-Großhandel und in der Produktion helfen?
Die Bedeutung der Predictive Sales Software zur Bewältigung des Fachkräftemangels im Fachgroßhandel Deutschlands.
Der Fachkräftemangel hat in Deutschland ein alarmierendes Ausmaß erreicht und betrifft insbesondere den Fachgroßhandel. Vertriebsleiter und Geschäftsführer von Fachgroßhändlern in Deutschland stehen unter großem Druck, da sie mit einem akuten Fachkräftemangel konfrontiert sind.
In diesem Fachartikel wird erläutert, wie wichtig der Einsatz einer Predictive Sales Software ist, um die Produkte mit der höchsten Kaufwahrscheinlichkeit pro Kunde zu identifizieren, den optimalen Endpreis für jeden Kunden zu finden und Kundenbindung zu erreichen, bevor Kunden verloren gehen.
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Predictive Analytics vs Prescriptive Analytics
Da es so viele Arten von Datenanalysen und Analysemethoden gibt, gehen wir in diesem Beitrag auf vier Analysetypen ein.
Besonders befassen wir uns mit der Predictive und Prescriptive Analytics (DE: prädiktiver und präskriptiver Analyse), da diese häufig verwechselt werden. Außerdem gilt es zu verstehen, wann und wie Sie beide einsetzen sollten.
Was kann künstliche Intelligenz (KI) und was nicht?
Künstliche Intelligenz (KI) schwankt seit Jahren zwischen „Terminator“, „Technologie der Zukunft“ oder „neue Supermacht“ und „funktioniert nicht“, „ist enttäuschend“ oder „kein Vertrauen“.
Nicht umsonst gab es in den rund letzten 70 Jahren immer wieder sogenannte „KI-Sommer“ und „KI-Winter“. Genauer gesagt, gab es seit den 50er Jahren, in denen KI erforscht und entwickelt wurde, zwei KI-Winter: Anfang der 70er Jahre und Ende der 80er wurden die hohen Erwartungen in die Technologie enttäuscht. Investoren haben sich zurückgezogen und Forscher bekamen weniger Fördergelder.
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Die Top 3 Predictive Sales Analytics Software für B2B-Großhändler in Deutschland
Der Aufstieg des E-Commerce hat die B2B-Großhändler in Deutschland unter großen Druck gesetzt, ihre Verkaufsstrategien zu optimieren. Bei rund 5.000 bis 10.000 Kunden mit 20.000 bis 100.000 Artikeln ist es für Großhändler eine Herausforderung, das Kundenverhalten vorherzusagen, den optimalen Preis für jeden Kunden zu finden und von Cross-Selling-Chancen zu profitieren.
Deshalb haben beispielsweise führende Unternehmen wie die High Precision Components Witten GmbH, die KIS Antriebstechnik GmbH & Co. KG, Armbruster Engineering GmbH & Co. KG und X-Bond GmbH & Co. KG gemeinsam mit dem Lehrstuhl für Industrial Sales and Service Engineering (ISSE) und dem Sales Management Department (SMD) der RUB ein Forschungskonsortium gegründet.
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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.
Wie künstliche Intelligenz Vertriebsprognosen verbessert
Die Erstellung und Nutzung von Vertriebsprognosen sind ein essenzieller Geschäftsprozess für jedes B2B-Unternehmen. Es ist auch eine der wichtigsten Aufgaben für Vertriebsmanager, die Verkaufsprognosen zur Vertriebsplanung und Strategie verwenden.
Es gibt viele Möglichkeiten Vertriebsprognosen zu erstellen. Von Befragungen und Schätzungen der Vertriebsmitarbeiter über zukünftige Verkäufe bis hin zu regelbasierten Excel-Kalkulationen oder Business-Intelligence-Anwendungen. Doch die unschlagbarsten Prognosen werden mit Hilfe von künstlicher Intelligenz erstellt. Warum das so ist, besprechen wir in diesem Artikel.
Grob gesagt, helfen Vertriebsprognosen Unternehmen dabei, etwas Planungssicherheit in einer unsicheren Zukunft zu erlangen. Das Ziel dabei ist Ressourcen effizient zuzuweisen, Geld und Kosten zu sparen und den Umsatz zu steigern.
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Wie die Vorhersage der Kundenabwanderung im B2B-Bereich funktioniert
Für Unternehmen, die ad-hoc verkaufen, ist es nicht so einfach, die Kundenabwanderung vorherzusagen. Im Gegensatz dazu ist es für „As-a-Service-Unternehmen“, deren Geschäftsmodell auf Abonnements basiert, einfacher, gefährdete Kunden bereits sehr früh zu identifizieren.
SaaS-Unternehmen profitieren von ständig aktualisierten, detaillierten Live-Statistiken zur Kundennutzung. Zum Beispiel während einer kostenlosen Testphase und auch darüber hinaus, wenn der Kunde ein Abonnent geworden ist. Sie erstellen Modelle zur Vorhersage der Kundenabwanderung auf der Grundlage historischer Daten, die zeigen, wie oft sich Kunden anmelden und welche Funktionen sie nutzen.
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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.