Über zwei Drittel der befragten Vertriebler im B2B-Bereich erhoffen sich durch die Datennutzung vor allem eine Erleichterung ihres Alltags, da relevante Informationen leichter aus den Daten abgeleitet werden und sie stärker proaktiv auf Kunden zugehen können. 62 Prozent sind überzeugt, dass sich auch ihre Wahrnehmung durch die Kunden ändern wird, denn durch zusätzliche Erkenntnisse aus den Daten können sie eher die Rolle des Kundenberaters als die des Verkäufers einnehmen. Die Gefahren der Datennutzung für die Vertriebsmitarbeiter werden im Vergleich dazu deutlich geringer eingeschätzt: Weniger als die Hälfte der Befragten hat Bedenken, leichter austauschbar zu sein oder aber durch künstliche Intelligenz ersetzt zu werden. *Über die Erhebung: Im Rahmen der "B2B Sales Study - Einsatz von Künstlicher Intelligenz und Big Data im Vertrieb" von Simon-Kucher & Partners wurden im Oktober 2019 insgesamt 394 Vertriebsmitarbeiter aus B2B-Unternehmen in Deutschland zur Rolle des persönlichen Vertriebs in Zeiten von Big Data und KI repräsentativ befragt.
BERECHNEN SIE JETZT DEN ROI VON QYMATIX PREDICTIVE SALES SOFTWARE B2B Predictive Analytics Beispiele mit Big Data – Fazit: Unabhängig davon, wie groß Big Data ist, beginnt die Definition von Data Mining und Predictive Analytics Methoden mit dem Verständnis der Art von Informationen, die das Vertriebsteam braucht, um erfolgreich zu sein. CRM und ERP Data-Mining für Predictive Analytics ist ein Prozess zur Erforschung der vergangenen Verkaufsdaten auf der Suche nach Mustern bzw. Zusammenhänge zwischen Variablen. Sobald diese Zusammenhänge entdeckt wurden, können B2B-Vertriebsmanager diese als Muster verwenden, um genaue Prognosen zu erstellen, neue Verkaufschancen zu identifizieren und die Effizienz des Vertriebsteams zu steigern. In Business-to-Business-Verkaufssituationen muss Big Data nicht so groß sein: CRM und ERP Data Mining sind ausreichend als Startkapital für Predictive Analytics. ERP- und CRM-Verkaufsdaten sind die wertvollsten Datensätze, die ein Unternehmen analysieren kann. Deshalb sollten B2B-Vertriebsleiter diese Verkaufsdaten für wertvolle Erkenntnisse analysieren.
Von diesem Ergebnis wurden weitere Hypothesen und Analyse abgeleitet bis klare Handlungsempfehlungen entstanden sind. Wir erhöhten daraufhin im Rahmen des Digitalisierungsprojektes durch ein Inside Sales Team die Betreuungsintensität im C-Kundensegment und erreichten in kurzer Zeit eine deutliche Umsatzsteigerung mit dem Verkauf dieses Produkt-Bundles. Mittelfristig erhöhte sich sogar die Kundenzufriedenheit in den "kleineren" Kundensegmenten. Kernaussagen des Praxisbeispiels Big Data Kein Erfolg ohne eine valide Datengrundlage im digitalen Vertrieb von morgen: Die Festlegung eines geprüften Daten-Sets und des Datenflusses sind Pflicht. Organisieren Sie ihre Systemlandschaft mit einem Experten für Digitalisierung im Vertrieb gegeben falls neu. Ohne die Definition der Problemstellung und eine klare Zielsetzung werden die erhofften Ergebnisse des Analyseprozesses ausbleiben. Ohne einen Analyseexperten ist die Gefahr allerdings groß, dass falsche Schlüsse gezogen werden. Denn Automation und künstliche Intelligenz haben aktuell noch ihre Grenzen im B2B-Vertrieb.
Ähnlich wie bei dem oben genannten Cluster-Beispiel kann der Apriori-Algorithmus nützliche Zusammenhänge und Regeln bei kaufenden Kunden erkennen. Im B2C Bereich, ist die Warenkorbanalyse eine häufige Anwendung des Apriori-Algorithmus. Wenn zum Beispiel mehrere Kunden die Produkte A und B zusammengekauft haben, dann platziert der Algorithmus diese im gleichen Cluster. Vertriebsleiter können dann diese Cluster vergleichen, um Kaufpotentiale aufzudecken und das Cross-Selling zu erhöhen. Schlussendlich können diese Cluster dann verwendet werden, um Preisunstimmigkeiten bei Kunden aufzudecken. Ein Apriori-Algorithmus kann erkennen, welche Kunden Preise bezahlen, die unter dem Durchschnitt liegen. Beispiel Nummer Drei: Berechnung und Optimierung der Absatzplanung dank eines Kundenverhalten-Modells Mit Big-Data Analytics sollte die richtige Verkaufsaktion oder Marketing Maßnahme den richtigen Kunden zum richtigen Zeitpunkt erreichen. So kann ein Unternehmen auch seine Verkaufsplanung deutlich verbessern.
Welches Potenzial liegt noch bei meinen Kunden verborgen? "Wir nutzen die Unbefangenheit und Neutralität einer Datenanalyse und die Erfahrung unserer Vertriebsprofis, um Hypothesen aufzustellen. Unser Erkenntnisgewinn resultiert aus diesen beiden Faktoren, folglich aus einer Gesamtbetrachtung. " Garvin Beer, Sales Intelligence Experte SUXXEED Große Datenmengen mit dem Closed Loop-Verfahren auswerten 4 Schritte Anleitung für den B2B-Vertrieb Schritt 1: Machen Sie einen Daten-Check und werden Sie zum Herr Ihrer Daten. Sowohl die Datenaktualität als auch die Vollständigkeit sind starke Faktoren für die Qualität von Daten. Lücken müssen teilweise von Vertriebsmitarbeitenden oder können von KI-gestützten Webcrawlern im B2B-Vertrieb bereits vor der Analyse "gestopft werden". Ein erfolgreiches "Data Processing" impliziert nicht nur die Aufbereitung der Daten. Auch der Datenfluss zwischen den Systemen, alle internen und externen Datenquellen und das Zielbild sollte mindestens skizziert werden.
International Journal of Information Management. Volume 35, Issue 2, April 2015, Pages 137-144 (Auf Englisch)
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