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Kundenanalyse: ist Predictive Analytics Software eine Geheimwaffe?

Kein Unternehmen wird das nächste Jahrzehnt überleben, ohne die Macht von Predictive Sales Analytics zu nutzen. Allerdings fehlt vielen Vertriebsleitern im Business-to-Business Bereich (B2B) immer noch das Verständnis oder die Infrastruktur, die sie dafür benötigen.

Einige ignorieren den Wert ihrer Vertriebsdaten, die unbenutzt in ihren ERP- und CRM-Systemen verkümmern. Obwohl Vertriebscontroller mit dem Sammeln einer stetig wachsenden Menge an Verkaufs- und Vertriebsdaten belastet werden, nutzen ihre Vertriebsleiter diese nicht. Daten haben keinen Wert, wenn sie nicht für die Umsatzsteigerung verwendet werden.

Predictive Sales Analytics verbessert das Finanzergebnis und unterstützt ein erfolgreiches Vertriebscontrolling. Bereits in der „Analytics Advantage“ Studie von Deloitte 2013 stellen 96% der Geschäftsführer fest, dass Analytics – nicht nur im Vertrieb – in den kommenden Jahren immer wichtiger werden wird. Die Studie zeigt zwei Gründe für diesen optimistischen Blick auf Analytics: Erstens wurde eine signifikante Datenmenge noch nicht für die Entscheidungsfindung herangezogen. Zweitens nutzen viele Firmen bis jetzt nur rudimentäre analytische Technologien.

Wertschöpfung aus Vertriebsdaten mittels Predictive Sales Analytics erfolgt in drei Schritten. Erstens die bereits gesammelten ERP und CRM Vertriebsdaten des Unternehmens werden genutzt. D.h., Vertriebsleiter sollten Fragen stellen, die mit den verfügbaren Daten beantwortet werden können. Zweitens sollten Vertriebscontroller die wichtigsten Key Performance Indicators (KPI) anpassen. Gute Kommunikation zwischen Controllern und Vertriebsleitern ist sehr wichtig. Drittens: Den Vertriebsprozess beschleunigen. Im Folgenden beschreiben wir diese drei Schritte.

Wie kann Predictive Sales Analytics eine B2B-Vertriebsteam mit Kundenanalyse am schnellsten unterstützen?

Die Tage in denen B2B-Vertriebssteuerung ein einfaches Rezept war, sind vorbei.

Dennoch scheint es, dass einige Vertriebsleiter noch einer alten Weisheit folgen. Sie glauben, dass es vier einfache Schritte zum Vertriebserfolg gibt: charismatische Key Account Manager (KAM), Produkt Ausbildung, intensiver Kundenkontakt und leistungsbasierte Erfolgskontrolle. Diese Weisheit ist Schnee von gestern.

Heutzutage ist die B2B-Vertriebswelt komplexer. Der ganze Kaufprozess hat sich geändert. Einkäufer erwarten mehr und sind besser informiert. Der Wettbewerb reagiert immer schneller. Vertriebsaktivitäten sind teurer geworden. KAM müssen extrem gut ausgebildet und vorbereitet sein.

Die Datenflut steigt: ERP & CRM Vertriebsdaten, Mobile Daten, Soziale Netzwerke, fortgeschrittene Analysemodelle und analytische Software. Dieser Trend birgt Risiken und Chancen für Vertriebsleiter.

In einer Studie von 2013 erwähnten Geschäftsführer, dass ein großer Teil ihrer Daten noch nicht für Geschäftsentscheidungen benutzt wurden und dass ihre Firmen nur begrenzte Analyse Technologie besitzen.

Das sollte im B2B-Vertrieb nicht der Fall sein. Die meisten, wenn nicht alle Unternehmen verwenden ein Enterprise Resource Planning System (ERP) für ihre Vertriebsoperationen. Viele auch ein Customer Relationship Management System (CRM). Diese beiden Datensätze sind genug, um mit der Wertschöpfung durch Predictive Sales Analytics zu beginnen.

Um Wert aus ERP und CRM Umsatzdaten zu extrahieren, sollten Vertriebsleiter die geschäftlichen Fragen mit höheren Umsatzchancen in Erfahrung bringen. Diese Fragen sind in der Regel individuell unterschiedlich und hängen von den Markt-Herausforderungen und dem Vertriebsteam ab. Erforderliche Investitionskosten für die Predictive Analytics Lösungen sollten auch einberechnet werden.

Vertriebsleiter in nahezu jeder Firma machen mit den folgenden Fragen einen guten Anfang:


Welche Kunden haben höheres Up-Selling- oder Cross-Selling-Verkaufspotenzial?


Bei welchen Bestandskunden besteht ein Risiko, dass diese nicht mehr kaufen?


Welche anstehenden Vertriebspläne oder Leads haben eine bessere Erfolgschance?


Wie kann die Leistung der KAM beurteilt werden?

Mit diesen Geschäftsfragen als Orientierungshilfe, bietet Predictive Sales Analytics Rahmenbedingungen für die Entscheidungsfindung auf Basis von Daten.

Weitere Fragen für das Vertriebscontrolling finden Sie hier.

Die richtigen KPI sind ausschlaggebend für den Vertriebserfolg

Sobald die Geschäftsfragen und die Vertriebsdaten definiert sind, hängt Predictive Sales Analytics von Key Performance Indicators (KPI) ab. Diese Auswahl ist von der Fragestellung selbst abhängig. Es gibt kein einfaches Rezept, um festzustellen, welche KPIs zu berücksichtigen sind. Vertriebsleiter sollten zuerst reflektieren, mit welchen Herausforderungen ihr Vertriebsteam konfrontiert ist. Diese Reflexion führt zu bestimmten KPIs, die mit den verfügbaren ERP- und CRM-Daten analysiert werden können.

Kundeanalyse im Allgemeinen (und Predictive Sales Analytics im Besonderen) sollte den Fokus auf die Ursachen jeder Herausforderung legen. Dies hat Einfluss auf die Art der verwendeten KPI.
Beispiele für mögliche Geschäftsfragen und deren KPI:

 

Geschäftsfrage Predictive KPI
Welche Kunden haben höhere Up-Selling- oder Cross-Selling-Verkaufspotenziale? Verkaufspotenziale – Liefereigenanteil (“Share-of-Wallet”)
Bei welchen Bestandskunden besteht ein Risiko, dass diese nicht mehr kaufen? Abwanderungsrisiko – Loyalität
Wie stehen Vertriebsaktivitäten im Verhältnis zum Vertriebserfolg? Anzahl der Aufträge, Transaktionen, neue Kunden pro KAM; Proportion der aktiven Kunden
Welche anstehenden Vertriebsspläne oder Leads haben eine bessere Erfolgschance? Durchschnittliches Volumen und Zeitraum pro Lead
Wie kann die Leistung der KAM beurteilt werden? Verhältnisse: Aktivitäten – Verkauf pro Konto vs. Potenzial pro KAM

 

Die Wahl der richtigen KPIs ist mehr Handwerk als Wissenschaft. Zusätzlich konzentrieren sich erfolgreiche B2B-Vertriebsleiter auf eine reduzierte Anzahl von KPIs, um das Risiko einer Überlastung des Teams zu vermeiden. Weniger ist in diesem Fall mehr.

Erfolgreiche Vertriebsleiter sind flexibel. KPIs dürfen nicht in Stein gemeißelt werden. Sie sollten regelmäßig überprüft werden. Märkte und Herausforderungen können sich von einem Quartal zum nächsten ändern

Zu guter Letzt sollten KPIs verwendet werden, um das Verhalten des Vertriebsteams zu steuern. Welche Kunden, Vertriebsaktivitäten und -pläne werden priorisiert? Das Verhalten des Vertriebsteams zu ändern ist eine große Herausforderung.

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Vertriebscontrolling mit Predictive Analytics: Steuerung + Beschleunigung

Rekorde sind da, um sie zu brechen. Das Controlling und Steuern des Vertriebsteams in eine ermutigende Richtung allein, bringt keinen signifikanten Unterschied. Geschwindigkeit ist das Wesentliche. Die Firma muss sich schneller als die Konkurrenz bewegen.

Mittelständische B2B-Unternehmen, die auf Umsatzwachstum abzielen, setzen heute eine Vertriebscontrolling-Software auf Basis von Predictive Analytics ein. Auch ein konstruktives Coaching ist notwendig. Gute Führungskräfte empfehlen ihren KAM, täglich fünf Minuten lang Prioritäten zu setzen. Die finanziellen Vorteile von Anwendungen zur Vertriebsbeschleunigung liegen auf der Hand:


Höhere Umsatzerlöse durch erhöhte Chancen-, Gewinn- und Quotenerreichung
verbesserte Bedarfs- und Vertriebsplanung, Verkaufszykluslänge wird reduziert
teure IT-Projekte zur Implementierung sind nicht notwendig

Unternehmen, die sich speziell auf Verbesserungen der Vertriebseffektivität konzentrieren, kommen ohne Vertriebsbeschleunigung nicht weiter. Diese Anwendungen wachsen schnell. Grund dafür ist, dass der Return on Investment (ROI) dieser Tools immer transparent nachzuvollziehen ist. Eine Marktstudie der deutschen B2B-Vertriebs- und Marketing-Führungskräfte 2014 zeigte, dass 30% der Unternehmen bereits Beschleunigungslösungen implementiert hatten. Diese Entwicklung hinkt jedoch derer in USA, Großbritannien und Frankreich nach.

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Predictive Sales Analytics & Controlling für Unternehmenserfolg – Fazit:

Die nackte Wahrheit über Predictive Sales Analytics & Controlling ist, dass Geschäftsführer die Möglichkeiten erkennen, das Wunder aber selten selbst erlebt haben.

Dieses Wunder passiert in drei Schritten. Erstens können Vertriebsleiter mit ERP-Verkaufsdaten und CRM-Vertriebsdaten Geschäftsfragen herausfiltern, um den Wert der Firma zu steigern. Predictive Sales Analytics bietet einen klaren Weg zu mehr Umsatz und Vertriebseffizienz.

Zweitens sollten Vertriebsleiter anhand der verfügbaren Vertriebs- und Verkaufsdaten die Geschäftsfragen mit den passenden KPI abgleichen. Ebenso sollten Vertriebsleiter auch die Kosten für die Erhebung neuer Daten oder eines ERP Data-Mining Prozesses beachten. Klare und transparente Kommunikation zwischen Controlling und Vertriebsleitung ist sehr wichtig.

Drittens: Beschleunigen. B2B-Vertrieb bedeutet immer ein Wettrennen. Wettbewerber und Kunden warten nicht. Sobald das Unternehmen die Business-Herausforderungen und KPIs definiert hat, ist rasches und modifizierendes Handeln gefragt.

Predictive Sales Analytics hilft, Cross- und Up-Selling Chancen schneller zu finden. Parallel sollten sich Vertriebsleiter auf die Kunden mit ungenutztem Umsatzpotential konzentrieren, während sie gleichzeitig Kundenabwanderung vermeiden.

Haben Sie weitere Fragen zum Thema Predictive Sales Analytics? Wir helfen gerne weiter!

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    Literaturnachweis:

    Link zum Huffington Post Artikle – The Selling of Sales Acceleration (auf Englisch) .

    Link zum Marktstudie von Adobe – New Research Indicates that Mobile is the Future of Sales Enablement (auf Englisch).

    Link zum Computerwoche – Was ist was bei Predictive Analytics?.

    Link zum Informationweek – Gartner Magic Quadrant Advanced Analytics: Fast Growth Continues (auf Englisch).

     


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