Die Anwendung und der finale Schritt zur Nutzung von KI und Big Data stehen oft noch gar nicht zur Diskussion", berichtet Radloff. Doch offensichtlich haben die Unternehmen die Notwendigkeit erkannt, denn 63 Prozent der Unternehmen haben zumindest konkrete Maßnahmen eingeleitet, um die Kundendaten besser zu nutzen. "Oftmals sind dies naheliegende und einfach umzusetzende Maßnahmen, die jedoch ein wichtiger Ausgangspunkt für die professionelle Datennutzung sind", so Radloff. Vertriebler rechnen mit positiven Auswirkungen auf ihren Alltag Barrieren zur Umsetzung der Maßnahmen gibt es kaum: Die befragten Vertriebsmitarbeiter bewerten auch die Reaktion der Kunden auf bessere Datennutzung durchweg positiv, 81 Prozent rechnen mit einer höheren Kundenzufriedenheit. Sie erwarten, dass die Kunden eine engere Beziehung zum Anbieter aufbauen und dadurch auch eine höhere Abschlusswahrscheinlichkeit erzielt wird. Auch in puncto Budget und Zahlungsbereitschaft der Kunden sehen die Befragten Vorteile für ihr Unternehmen.
Mithilfe von ERP- und CRM-Verkaufsdaten und Big Data Analytics-Methoden kann Predictive Analytics beispielsweise den Vertriebsleitern helfen, bei bestehenden B2B-Kunden unentdeckte Verkaufschancen zu erkennen. Suchen Sie ein paar Beispiele oder Ideen, wo Sie anfangen könnten? In diesem Beitrag stellen wir drei Data-Mining-Techniken für Predictive Analytics auf Basis von ERP- und CRM-Verkaufsdaten vor. Beispiel Nummer Eins: B2B-Marktsegmentierung mit einer Clustering-Methode Eine erfolgreiche Marktsegmentierung ist wichtig, um die Produktpolitik und das Angebot einer Firma an die Bedürfnisse und Anforderungen des Marktes anzupassen. Andre Lingenfelser schrieb in "Big-Data-Methoden eröffnen dem Vertriebsleiter nun ein enormes Potenzial, eine Kundensegmentierung deutlich effektiver zu gestalten. " Eine Clustering-Methode gruppiert Kunden abhängig von ihrer Ähnlichkeit. In der Regel wird diese Segmentierung nicht mit einer bestimmten Motivation ausgeführt. Aufgrund der "positiven" Natur der bisherigen Verkaufstransaktionen (Kunden, die ein Produkt oder eine Dienstleistung gekauft haben), gibt es keinen besseren Start als die ERP-Verkaufsdaten eines Unternehmens, um eine Clusteranalyse erfolgreich durchzuführen.
Clemens Oberhammer, Sales-Experte und Partner bei Simon-Kucher & Partners, erklärt: "B2B-Unternehmen müssen die Chancen von KI und Big Data für ihren Vertrieb nutzen, um konkurrenzfähig zu bleiben. In Zeiten von Arbeitskräftemangel, hohen Gehältern und sinkenden Margen müssen Unternehmen an ihrer Vertriebseffizienz arbeiten. Die Nutzung von Big Data und Machine Learning kann Unternehmen dabei helfen, sowohl die Vertriebskosten zu senken als auch den Umsatz je Vertriebler zu steigern. Beispielsweise kann ein Unternehmen mit Hilfe von KI die Erfolgswahrscheinlichkeit von Cross- und Upselling vorhersagen und somit Vertrieblern wichtige Informationen geben, auf welche Produkte und Kunden sie sich fokussieren sollten. " Die Bedeutung des persönlichen Vertriebs ist in der B2B-Branche immer noch sehr hoch: Bei 42 Prozent der Unternehmen hat sich der Onlinevertrieb zwar als wichtiger Vertriebskanal etabliert, die Vertriebsmitarbeiter bleiben aber in den meisten Fällen unersetzlich, da es sich um Produkte mit Beratungsbedarf handelt.
Mithilfe von ERP- und CRM-Verkaufsdaten und Big Data Analytics-Methoden kann Predictive Analytics beispielsweise den Vertriebsleitern helfen, bei bestehenden B2B-Kunden unentdeckte Verkaufschancen zu erkennen. Digitalisierung im B2B-Vertrieb: So nutzen Sie erfolgreich Sales-Technologien In diesem Whitepaper stellen wir die wichtigsten Sales-Technologien vor. Erfahren Sie anhand von Use Cases, wie Sie mit dem Einsatz von Big Data Analysen, Webcrawlern und Automation Tools Ihre Vertriebsprozesse effizienter gestalten und erkennen Sie die Potenziale für Ihre Vertriebsorganisation. 3 Data-Mining-Techniken für Predictive Analytics auf Basis von ERP- und CRM-Verkaufsdaten 1. Beispiel: B2B-Marktsegmentierung mit einer Clustering-Methode Eine erfolgreiche Marktsegmentierung ist wichtig, um die Produktpolitik und das Angebot einer Firma an die Bedürfnisse und Anforderungen des Marktes anzupassen. Eine Clustering-Methode gruppiert Kunden abhängig von ihrer Ähnlichkeit. In der Regel wird diese Segmentierung nicht mit einer bestimmten Motivation ausgeführt.
"Durch die Verbindung von soziodemografischen Daten mit geografischen Daten lassen sich für den Vertrieb gänzlich neue Marktbearbeitungsmöglichkeiten erschließen", so ihr Fazit auf Seite 30. Effektives CRM-System als Voraussetzung Doch bevor sich Unternehmen über Big Data Gedanken machen, sollten sie zunächst die Basisanforderungen eines professionellen Vertriebsmanagements erfüllen, mahnt Springer-Autor Lars Luck. "Wer seine aktuellen und potenziellen Kunden nicht kennt, diese nicht sauber und aktionsorientiert segmentiert hat, kein gut gepflegtes CRM-System hat, keine effizienten Vertriebsunterstützungssysteme aufgebaut hat – der kann die Anschaffung der ersten Hadoop Server für Big-Data-Analysen getrost erst einmal verschieben", schreibt er in seinem Beitrag "Vertriebliche Implikationen und Anwendungsfelder von Big Data" (Seite 570). Sieben Grundsätze zur Einführung von Big Data Wichtig sei es, das richtige Maß an Analytik zu finden. Dabei ginge es nicht darum "so viele Daten wie möglich, sondern jene Informationen zu identifizieren, aus denen klare Handlungsempfehlungen abgeleitet werden können" (Seite 574).
Aufgrund der "positiven" Natur der bisherigen Verkaufstransaktionen – Kunden, die ein Produkt oder eine Dienstleistung gekauft haben -, gibt es keinen besseren Start als die ERP-Verkaufsdaten eines Unternehmens, um eine Clusteranalyse erfolgreich durchzuführen. Vertriebsleiter können Clusteranalysen anwenden, um bereits bestehende Kunden in verschiedene "Anhäufungen" aufzuteilen. Sobald die Gruppierungen vorgenommen wurden, können die Trends der Anhäufungen verglichen werden, um nach weiterem Vertriebspotenzial zu suchen. Moderne Predictive Sales Analytics Software sollte eine fortschrittliche arithmetische Cluster-Funktion betreiben, um Kunden zu gruppieren. Durch den Vergleich mit ähnlichen Kunden, werden Kaufpotenziale sichtbar. 2. Beispiel: apriori-Algorithmus zur Entwicklung einer Cross-Selling-Strategie Die meisten ERP-Systeme wie SAP, Oracle, MS Dynamics u. a., verwenden Transaktionsdatenbanken. Apriori-Algorithmen bieten wertvolle Handlungsempfehlungen, wenn sie mit dieser Art von Datenbank verwendet werden.
Schritt 4: Nach der Analyse ist vor der Analyse - An die Arbeit! Wie bereits angedeutet ist es sinnvoll aus Hypothesen, die sich bestätigt haben, weitere abzuleiten. Falls eine Hypothese nicht verifiziert werden konnte, sollte diese nicht gleich verworfen werden. Eventuell muss sie nur angepasst werden. Bereits nach den ersten Analysen geben wir unseren Auftraggebern klare Handlungsempfehlungen, bezogen auf den Einsatz von Vertriebsressourcen und die Optimierung von digitalen Vertriebsaktivitäten. Praxisbeispiel B2B-Vertrieb Ergebnis: Hypothese 1 Wer Produkt A kauft, kauft auch Produkt B dazu. Diese Hypothese hat sich bestätigt. Allerdings fiel die Korrelation deutlich geringer aus als erhofft. Hier lag Potenzial brach! Abgeleitete Hypothese 2a Je größer der Jahresumsatz eines Kundens ist, desto wahrscheinlicher kauft er beide Produkte ein. Diese Hypothese hat sich ebenfalls bestätigt. A- und B-Kunden waren anscheinend besser mit dem Produktportfolio vertraut – eventuell aufgrund der besseren Betreuung.
Mhhhhh dieses süße Geschenk passt perfekt in die Weihnachtszeit…wenn es draußen kalt ist, kann man es sich mit selbst gemachter heißer Schokolade gemütlich machen! Und das Highlight bei diesem selbst gemachten Mix sind die Mini-Marshmallows, die sich in der heißen Schokolade auflösen und eine cremige Schicht bilden! Mhhhh einfach nur lecker! Als kleines Geschenk oder Mitbringsel unschlagbar. Daher habe ich gleich mehrere gemacht. 😉 Ein paar verschenke ich zum zweiten Advent an Freunde. Außerdem ist bei mir Zuhause ein kleines Päckchen der heißen Schokolade mit Mini-Marshmallows in meinem selbst gebastelten Adventskalender aus Coffee to go Bechern gelandet. 😉 Für den "Heiße Schokolade mit Mini-Marshmallows Mix" benötigt ihr: durchsichtige Geschenk-Beutel/ Zellglasbeutel Kakao zum Trinken (z. B. Kaba) Mini-Marshmallows Esslöffel Cake-Pop Stiele Geschenkband Holzlöffel zur Deko Geschenk-Etiketten zur Deko Tasse (zum Verschenken nach Bedarf) Klarsichtfolie (nach Bedarf) Doppelseitiges Klebeband (nach Bedarf) Heiße Schokolade mit Mini-Marshmallows Mix – Schritt 1 Als erstes füllt ihr jeweils 2-3 Esslöffel Kakao in die durchsichtigen Geschenk-Tütchen.
Die Marshmallow-Sternchen habe ich aus halbierten Marshmallows ausgestochen, in Tütchen gepackt und zusammen mit einem hübschen Strohhalm an den Gläsern befestigt. Jetzt nur noch mit Etikett versehen…fertig ist das kleine Mitbringsel für gemütliche Adventsstunden. Man könnte natürlich auch gut noch ein schönes Glas oder eine Tasse dazu schenken, wenn es etwas mehr sein soll. Die Etiketten habe ich für Euch gestaltet und ihr könnt sie ganz einfach als PDF herunterladen, ausdrucken, ausschneiden und mit doppelseitigem Klebeband an den Gläsern befestigen. [line] Hier Labels laden: Heiße Weihnachts-Schokolade mit Marshmallow-Sternchen – free printable Labels PDF [line] So wird´s gemacht: Heiße Weihnachts-Schokolade mit Marshmallow-Sternchen Pro Tasse (350 ml) / pro Reagenzglas Zutaten: 2, 5 TL ungesüsstes Kakopulver (beste Qualität) 1, 5 TL Rohrzucker 1/2 TL Zimt 1/4 TL Kardomom 3 Marshmallows 25 x Reagenzglasmit Natur-Korken (160 x ø 16 mm) *) Zubereitung: Marshmallows halbieren und 6 Sternchen ausstechen.
Die Krönung sind die im Innern der Schokoladenbomben verborgenen Mini-Marshmallows, die nach dem Schmelzen zum Vorschein kommen. Jede Packung enthält vier Schokoladenbomben, eine Bombe reicht für eine Tasse heiße Schokolade. Sie eignen sich perfekt als Geschenk für Menschen, die von Schokolade nie genug bekommen, oder als kleines Extra für dich selbst, wenn du dir den Alltag mit einem unwiderstehlichen Schokoladenerlebnis vergolden willst! Die Schokoladenbomben stammen von dem Hersteller Hedh-Escalante Chocolatier, der seit 2005 in Malmö hochwertige Schokolade produziert. Die Chocolatiers Jan Hedh und Maria Escalante verwenden nur sorgfältig ausgewählte Zutaten für ihr Handwerk. Bei uns findest du alles für die ultimative Schokoladen-Orgie! Produktmerkmale Sckokokugeln Für Heiße Schokolade 4er-Pack Große Schokoladenkugeln, die eine Tasse heiße Milch in ein köstlich-schokoladiges Heißgetränk verwandeln! Die Schokoladenkugeln sind mit Mini-Marshmallows gefüllt Jede Verpackung enthält 4 Schokoladenbomben für 4 Tassen heiße Schokolade Hergestellt von Hedh-Escalante Chocolatier, der Hersteller produziert hochwertige Schokolade in Malmö in Schweden Abmessungen: jede Schokoladenbombe hat einen Durchmesser von circa 6 cm Nettogewicht: 240 Gramm (4 x 60 Gramm) Enthält Milch und Soja.
Gleichzeitig posten Jugendliche selber Fotos von sich und ihrem Essen im Internet oder versuchen sich an eigenen YouTube-Kanälen. Dann steht weniger die Frage im Fokus, welche Inhaltsstoffe ein Lebensmittel enthält als vielmehr, ob es sich visuell vorteilhaft darstellen lässt, zum Beispiel "instagramable" ist. Schule bietet im und außerhalb des Unterrichts hier einen Raum für Diskussion und Reflexion: Was macht den Reiz von Social Media und ihren Stars aus? Welche YouTuber, Instagramer finden die Schüler cool oder lustig und warum? Welche Themen sind spannend? Wie wichtig sind Fotos, Videos, Rezepte, Musik, Aussehen? Welche Chancen bieten die sozialen Medien für den Unterricht? So lässt sich der kritische und bewusste Umgang der Kinder und Jugendlichen mit den sozialen Medien schärfen. Und so sichern Lehrer geschickt das Interesse der Schüler an Ernährungsthemen und ihre Aufmerksamkeit.
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