Die Geschichte und der Untergang eines deutschen Großhandelsunternehmens "Wollschläger" - Teil 2
Es geht weiter mit Teil 2 der Geschichte und dem Untergang des Großhandelsunternehmens "Wollschläger". Was können Großhandelsunternehmen daraus lernen? Wenn Sie Teil 1 noch nicht gelesen haben, dann klicken Sie hier.
Als ob die Übernahme eines ganzen Unternehmens (der Essener Arbeitsschutz GmbH im Jahr 2007) nicht schon ein komplexes Projekt wäre, folgte 2009 die Einführung von SAP (ERP, EWM, PI und BI).Im selben Jahr wechselte Haberstock von Hamburg in die Zentrale nach Bochum, um im Controlling und im Geschäftsbereich E-Procurement unter dem Namen fuxx4trade zu arbeiten.
Die Wollschläger-Gruppe verfügte nun über 12 Niederlassungen in ganz Deutschland und beschäftigte über 600 Mitarbeiter, darunter 130 Vertriebsaußendienstler.
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Interessante Fakten und Statistiken über B2B-Großhändler und -Hersteller in Europa
Fakten und Statistiken über B2B-Großhandel, Herstellung und Vertrieb in Europa und Deutschland.
Der Großhandel in Europa ist ein bedeutender Jobanbieter - 10 Millionen Mitarbeiter. Er agiert im Zentrum der Wirtschaft Europas und deckt fast alle Waren und Dienstleistungen ab.
Die meisten Bürger nehmen den Großhandel in der europäischen Landschaft nicht richtig wahr, obwohl er eine wesentliche Rolle als Schnittstelle zwischen Importeuren, Herstellern, Händlern und Dienstleistern spielt.
Predictive Analytics, um das Kundenverhalten im B2B-Bereich zu verstehen
Predictive Analytics ist auch im B2B-Bereich eine innovative Technologie, die datenbasierte Vorhersagen über das Kundenverhalten berechnet.
Für das ein oder andere B2B-Unternehmen gleicht das Vorhersagen des Kundenverhaltens einem Rätselraten. Manager*innen sitzen zusammen und versuchen Prognosen über den kommenden Umsatz, die zukünftige Preissetzung oder über passende Kundenbindungsmaßnahmen zu erstellen.
Oft basieren diese Prognosen auf Vertriebsberichten, dem eigenen Bauchgefühl und abenteuerlichen Excel-Analysen, die mit viel Frustration erstellt wurden. Verstehen Sie uns nicht falsch, das Bauchgefühl eines erfahrenen Vertriebsteams kann sehr oft richtig liegen, insbesondere wenn es um Kunden geht, mit denen sie schon viel Kontakt hatten. Doch was ist mit all den anderen Kunden?
Wie Sie ohne Stress eine dynamischere Preisgestaltung in Ihren B2B-Vertrieb umsetzen können.
Alle Preise im Business-to-Business-Bereich sind dynamisch. Einige sind einfach dynamischer als andere.
Erfolgreiche Unternehmen im B2B-Bereich neigen dazu, ihre Preise basierend auf Faktoren wie Produktionskosten, Wettbewerbspreise, Angebot und Nachfrage anzupassen. Die dynamische Preisgestaltung ist eine Preisstrategie, bei der Unternehmen ihre Preise für Produkte oder Dienstleistungen auf der Grundlage aktueller Marktsituationen anpassen.
Anwendungen im B2B-Bereich beziehen sie sich auch auf dynamische Preise, wie z.B. steigende Preise, Nachfrage- oder zeitabhängige Preise. Sie basieren auf fortschrittlichen B2B-Preisanalysen.
Künstliche Intelligenz bei einem Baumaschinenunternehmen
Die Technologie der künstlichen Intelligenz kann in einer Vielzahl von Bereichen eingesetzt werden. In diesem Artikel erfahren Sie, wie KI einem Baumaschinenunternehmen hilft.
In diesem Blog habe ich schon einige Beiträge zum Thema Künstliche Intelligenz (KI) im Vertrieb verfasst. Einfach ein faszinierendes Thema für einen alten Vertriebshasen wie mich, der sowohl mit mehreren verschiedenen CRM-Systemen gearbeitet hat als auch KI-Systeme verkauft hat.
Für jemanden aus dem Vertrieb ist insbesondere der Bereich Predictive Analytics interessant - eine Künstliche Intelligenz ist in der Lage Verkaufschancen vorherzusagen. Deshalb berichte ich im Folgenden von einem konkreten Fallbeispiel.
Predictive Sales Analytics mit Excel? Es würde gehen!
Anwendungsbeispiele von Predictive (Sales) Analytics Methoden für die Vertriebsplanung mit einer Excel Vorlage.
Eine der wichtigsten Aufgaben eines Vertriebsleiters ist es rechtzeitig zu erkennen, hinter welchen Verkaufschancen gute Möglichkeiten stehen. Diese Aufgabe zu erfüllen, ist das A und O einer erfolgreichen Vertriebsplanung.
Key Account Manager im B2B-Bereich bedienen in der Regel Hunderte von Kunden und überwachen Dutzende von neuen und bestehenden Verkaufsmöglichkeiten (oder Opportunities). Sie haben nur begrenzte Zeit und sind eine der teuersten Ressourcen in einem Unternehmen.
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Customer Lifetime Value vorhersagen: Warum Sie keine externen Daten verwenden sollten
Es gibt zwei Arten von historischen Daten für Analysen und Verkaufsprognosen: interne und externe Daten. Wie finden Sie heraus, welche Sie wählen sollen?
Die Erstellung einer Prognose erfordert immer eine Planung unter unsicheren Bedingungen. Erfolgreiche Vertriebsleiter planen und führen eine genaue Umsatzprognose mit Hilfe von Daten durch. Ein aggregierter, präziser Vertriebsplan sollte die Prognose der individuellen Kundenlebensdauer (EN: Customer Lifetime Value (CLV)) berücksichtigen.
Es gibt verschiedene Datenquellen, die Führungskräfte zur Umsatzprognose verwenden können. Einige schwören eher auf interne, andere auf externe Faktoren.
Predictive Sales Analytics für eine dynamische Vertriebsplanung: Antworten auf 5 Fragen des Vertriebs
Warum sollten wir Predictive Sales Analytics für eine dynamische Vertriebsplanung einsetzen? Dieser Beitrag richtet sich an alle, die mit dem Gedanken spielen, KI zur effizienteren Vertriebsplanung und Vertriebssteuerung einzusetzen.
Jeden Samstagvormittag besucht Herr Meier den Zeitschriftenladen um die Ecke, um sich dort die Wochenendausgabe seiner geliebten Zeitung zu kaufen. Das geht nun schon ein halbes Jahr so. Die Verkäuferin kennt Herrn Meier mittlerweile, und weil er jeden Samstag vorbeischaut, spricht sie ihn schon beim Betreten ihres Geschäfts mit der immer gleichen Frage an: „Guten Tag, Herr Meier! Die Wochenendausgabe, wie immer?“
Für Herrn Meier ist der Kauf seiner Zeitung am Wochenende zum Ritual geworden. Es ist ein Muster, dass sich jede Woche wiederholt. Die Verkäuferin hat dieses Muster erkannt und spricht Herrn Meier, quasi automatisch, darauf an.
Künstliche Intelligenz im Handel – was kann der Großhandel vom Einzelhandel lernen?
Wie wird künstliche Intelligenz (KI) im Einzelhandel eingesetzt und was kann der Großhandel davon mitnehmen?
In diesem Beitrag beschreibe ich einen realen Beispielfall von künstlicher Intelligenz im B2C-Einzelhandel. Sie erfahren, was die Möglichkeiten und die Herausforderungen beim Einsatz von KI-Systemen waren.
Besonders interessant ist natürlich, welche Faktoren sich dabei auf den B2B-Großhandel übertragen lassen.
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Wird Künstliche Intelligenz der Picasso der Zukunft?
Kann künstliche Intelligenz kreativ sein?
Das Titelbild zeigt die Gesichter von vier Personen. Eine Person existiert nicht, denn sie wurde von einer künstlichen Intelligenz (KI) erstellt. Können Sie erraten, welche es ist? Nummer 1, 2, 3 oder 4? Am Ende von diesem Beitrag lösen wir das kleine Rätsel auf!
Heute schweifen wir etwas von unseren üblichen Themenschwerpunkten rund um moderne Datenanalysen mit Predictive Analytics und dem B2B Vertrieb ab. Es geht um künstliche Intelligenz und Kreativität. Kann KI kreativ sein?