Global Key Account Management im B2B Mittelstand – Teil Zwei
Dieser Beitrag entstand in Kooperation mit dem Interim Manager Ralf H. Komor.
Basics für eine erfolgreiche Umsetzung einer Global Key Account Management Strategie im B2B Mittelstand.
Der zweite Teil widmet sich voll und ganz der Umsetzung einer GAM Strategie und was dabei zu beachten ist. Was bisher geschah: In dem ersten Teil unserer Global Key Account Management Strategie ging es um die konkreten Aufgaben und Ziele eines erfolgreichen Global Managements.
Anhand von vier Kriterien können Sie erkennen, ob sich eine Einführung für das eigene Unternehmen lohnt.
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Global Key Account Management im B2B Mittelstand – Teil 1
Basics, die jeder GAM-Manager kennen sollte, für eine erfolgreiche Einführung einer Global Key Account Management Strategie im B2B Mittelstand.
Gerade im B2B Mittelstand treiben die Kunden die Aktivitäten der Firmen. Denn oft folgt der Mittelstand seinen Auftraggebern hinaus in die Welt. Dadurch entsteht jedoch eine neue Situation für die Lieferanten mit vielen Herausforderungen.
Preisunterschiede in den Ländern müssen gehändelt werden, ein weltweiter Support ist gefordert, eine Anpassung an die globale Beschaffungsstrategie der Kunden ist nötig und am besten sollten sie noch den größtmöglichen Profit aus der doch sehr chancenreichen Situation ziehen.
Kurz gesagt: Irgendwann reicht das Nationale Key Account Management nicht mehr aus. Es wird Zeit für ein Globales oder auch Internationales Account Management seitens der Lieferanten.
Wie kann Predictive Analytics Ihrer B2B Customer Journey helfen
Über das Customer Journey Management im B2B-Bereich und wie Predictive Analytics dabei hilft.
Predictive Analytics, kundenzentriertes Verkaufen und Optimierung der Customer Journey (CJ) ist im B2C-Bereich schon lange Alltag. Im B2B-Bereich sieht es etwas anders aus. Erste Projekte starten, die Theorie ist auch schon gehört und verstanden – aber es herrscht noch große Unsicherheit in Bezug auf die konkrete Umsetzung.
Das ist auch kein Wunder. Der B2B-Bereich weist einige grundlegende Unterschiede zum B2C-Bereich auf. Zum Beispiel haben Geschäftskunden häufig eine höhere Erwartung an die Geschäftsbeziehung.
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Predictive Analytics: 5 konkrete Anwendungsbeispiele aus der Praxis
Diese fünf Predictive Analytics Anwendungsbeispiele aus der Praxis können ihren Vertrieb in Zukunft erfolgreich machen.
In der heutigen Wettbewerbssituation ist es wichtig, sich einen Vorsprung zu verschaffen. Für B2B-Unternehmen bedeutet der Einsatz von Tools zur Erkundung des Kundenverhaltens und zur Priorisierung von Leads nicht nur eine Produktivitätssteigerung, sondern auch eine Steigerung des überaus wichtigen Endergebnisses.
Predictive Sales Analytics hat in den letzten zehn Jahren einen langen Weg zurückgelegt. Es ist jetzt für Unternehmen in traditionellen Branchen weitaus zugänglicher. Für viele ist es ein leistungsstarkes Werkzeug, um die Vertriebsplanung und -steuerung zu unterstützen.
Ein Geheimnis: 3 triftige Gründe, warum Ihr Unternehmen Predictive Analytics im Vertrieb implementieren sollte
Predictive Analytics: Drei überzeugende Gründe, warum Ihre Vertriebsabteilung es implementieren soll.
Predictive Analytics umfasst eine Vielzahl von statistischen Algorithmen aus maschinellem Lernen, prädiktive Modellierungen und Data Mining.
Es analysiert Vergangenheitsfakten und historische Daten, um Vorhersagen zu treffen und die Wahrscheinlichkeit zukünftiger Ergebnisse zu berechnen. Predictive Analytics existiert schon seit Jahren. Aufgrund einer unzureichenden Datenanalyse Infrastruktur, war es bisher aber unpraktisch im B2B-Vertrieb zu implementieren.
KI im Vertrieb - Die 5 wichtigsten Tipps für B2B VertriebsleiterInnen
Künstliche Intelligenz im Vertrieb - Unsere 5 top Tipps für B2B
Vertriebsprozesse, -mitarbeiter und -management sollten sich für die Welt der künstlichen Intelligenz öffnen. Künstliche Intelligenz (KI) übernimmt zeitintensive administrative Aufgaben und wiederholte Routinen. Verwaltung gelingt schneller, zuverlässiger und zu niedrigeren Kosten. Vertriebsmanagement erhält dank KI eine neue Definition.
Im B2B-Vertrieb bezieht sich künstliche Intelligenz auf Enterprise-Resource-Planning (ERP) und Customer-Relationship-Management (CRM) Systeme, die mit maschinellem Lernen und automatisierten Data Mining Features ausgestattet werden.
Vertriebsleiter Aufgaben: Was Vertriebsleiter darüber denken aber niemals laut sagen würden
Die Vertriebsleitung spielt eine zentrale Rolle in jedem Unternehmen. Was denken Vertriebsleiter über ihre Aufgaben und niemals laut sagen würden?
Der Beruf des Vertriebsmanagements ändert sich rasant. Vor ein paar Jahren war ein guter Manager, na ja, ein Manager. Heute muss er oder sie neben vielen anderen Rollen Coach, Mentor und Datenanalyst sein.
In der schnelllebigen B2B-Welt von heute sollte eine versierte Führungskraft ihr Team zusammenarbeiten lassen. Nur gemeinsam können sie erfolgreich Mehrwert für ihre Kunden schaffen.
Vertriebsziele erreichen: Vier Indikatoren, dass Sie in diesem Jahr Ihre Vertriebsziele verfehlen werden
Mit einem Wachstum von 10,8% war das Jahr 2010 für den deutschen Medienmarkt im Vergleich zu 2008 und 2009 ein gutes. Zu den Verbesserungen gehörten Online-Marketing, öffentliche Zeitschriften und Fachzeitschriften. Jeder setzte auf eine starke Erholung der wichtigsten Marktteilnehmer.
Trotzdem musste am 18. Januar 2011 der zweitgrößte europäische Druckdienstleister, die Schlott Gruppe AG aus Deutschland, ein Insolvenzverfahren eröffnen.
Einfach erklärt: Warum interne Daten besser für Predictive Analytics sind
Viele Unternehmen sitzen auf einem Schatz: Die eigenen Verkaufsdaten. Für die Anwendung von Predictive Analytics ist das ein enormer Vorteil.
Prognosen sollen unternehmerische Entscheidungen absichern. Sie werden auch genutzt, um zukünftige Entwicklungen besser vorherzusagen als der Wettbewerb. Doch verlässliche Prognosen sind selten. Für Unternehmen besser geeignet ist die Nutzung eigener Daten im Haus – mit Predictive Analytics.
„Es gibt drei Arten von Lügen: Lügen, verdammte Lügen, und Statistiken.“ Dieses Zitat von Benjamin Disraeli, einem britischen Staatsmann und Romanautor im 19. Jahrhundert, passt sehr gut auf die Situation in Unternehmen.
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Unterstützung KI-basierter Software-Lösungen im B2B-Vertriebsprozess
Ein Auszug aus der Bachelorthesis von Tamara Mayer mit einer Status-Quo-Analyse und Handlungsempfehlungen.
Vorab: Tamara Mayer ist Absolventin der Hochschule Landshut und hat sich in ihrer Bachelorthesis mit dem Thema künstliche Intelligenz im B2B-Vertrieb beschäftigt. Im Rahmen dieser Thesis hat sie verschiedene Experteninterviews geführt – unter anderem auch mit dem Geschäftsführer von Qymatix Solutions GmbH Lucas Pedretti.
In dem folgenden Auszug ihrer Arbeit gibt Tamara Mayer konkrete Handlungsempfehlungen an Unternehmen, die ihre Vertriebsprozesse mit KI optimieren wollen.
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