Kundenanalyse im B2B: Die nackte Wahrheit über Predictive Analytics & Sales Controlling
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.
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Business Intelligence Software & Lösungen im Vertrieb: Make or buy?
BI Tools - Sollten Sie Ihre B2B-Intelligence-Software herstellen oder kaufen?
Angesichts der steigenden Vertriebskosten und der Veränderung des Kaufverhaltens der B2B Kunden ist BI (Business Intelligence) für den Erfolg jedes Unternehmens von entscheidender Bedeutung.
Diese Situation zeigt sich besonders deutlich im Business-to-Business, wo die Vertriebskosten den wirtschaftlichen Erfolg am stärksten beeinflussen.
Predictive Analytics – Einsatz im Vertriebscontrolling
Wie sich die von Ihnen eingesetzten Predictive-Analytics-Methoden auf Ihr Vertriebscontrolling auswirken.
Vertriebscontrolling im Business-to-Business (B2B) Bereich entwickelt sich zunehmend zu einem Hightech-Spiel. Da die Verkaufszyklen im B2B recht lang sind und der Vertrieb immer teurer wird, muss das Controlling weiter in die Zukunft schauen.
Machine Learning, ein bekanntes Beispiel für schwache künstliche Intelligenz, stellt dennoch eine hervorragende Möglichkeit zur Verbesserung des B2B-Vertriebscontrollings und der Business Intelligence dar. Es bereichert die Welt der Kundenanalyse um einen wesentlichen Wettbewerbsvorteil.
Predictive Analytics ERP: Alles zu Data-Mining für Ihren Vertrieb
Data-Mining ERP - Was wir nach der Analyse von 100 Millionen ERP-Verkaufstransaktionen erkannt haben.
Data-Mining ist die Anwendung einer Vielzahl von verschiedenen statistischen Methoden auf Daten im ERP-System. Heutzutage nutzen Unternehmen Data-Mining, um Ergebnisse vorherzusagen, Verkaufstrends zu erkennen, eine Abwanderung von Kunden zu verhindern und die Preispolitik dynamisch anzupassen.
Die Mustererkennung aus Enterprise Resource Planning (ERP) Daten ist im Business-to-Business Bereich von entscheidender Bedeutung, da bereits kleine Verbesserungen der Vertriebseffizienz erhebliche Auswirkungen auf die Ergebnisse haben können. Das Data-Mining der Vertriebsdaten im ERP-System hilft den Kunden dabei, eine beträchtliche Wertschöpfung zu erreichen, Quick-Wins zu entdecken und ihre Verkaufsaktivitäten zu priorisieren. Die Automatisierung dieses Prozesses ist heute mithilfe von künstlicher Intelligenz (KI) möglich.
Verpassen Sie nicht den Zug! Wie Predictive Analytics B2B-Vertrieb revolutionieren wird
Dieses B2B Beispiel überzeugt Sie sicherlich, Ihre Vertriebskosten neu berechnen zu wollen.
Vertrieb hat in den letzten Jahrzehnten viele Veränderungen erlebt. Jeder ist überall mobil, CRM-Systeme sind universell und “Customer Journey” hat einen Mainstream-Status erreicht. Diese Änderungen sind nichts im Vergleich zu der Revolution durch Predictive Analytics. Diese ist die entscheidende Technologie für den B2B-Vertrieb.
Die Fähigkeit, Vorhersagen über die Zukunft zu treffen, verändert den Vertrieb im Business-to-Business (B2B) radikal. Es bringt enorme Vorteile für die Gestaltung der Preisstrategie, verhindert Kundenabwanderung und verbessert die Vertriebsplanung.
Künstliche Intelligenz im Vertrieb - Ist Ihr Job schon ersetzbar?
Wir glauben, dass Automatisierung und künstliche Intelligenz einfach Arbeitsplätze ersetzen. Das tun sie nicht. Sie ersetzen stattdessen die Fähigkeiten und Aufgaben eines Berufs. Wenn Sie sich also fragen, wann künstliche Intelligenz Ihren Vertriebsjob ersetzen wird, müssen Sie analysieren, aus welchen Fähigkeiten und Aufgaben er besteht.
Hochproduktive Jobs - wie z.B. B2B-Vertriebsjobs - erfordern fortgeschrittene Fähigkeiten wie Entscheidungsfindung, Problemlösung und erweiterte Analyse.
CRM Analytics – Qymatix Tipps für effektive B2B Vertriebsanalysen
Sales Analytics verändert die Arbeit von B2B-Vertriebsteams. Enterprise Resource Planning (ERP) sowie Customer Relationship Management (CRM) -Systeme bieten Vor- und Nachteile für Sales Analytics. Einige Firmen verwenden bereits maschinelles Lernen für Predictive Sales Analytics aus ERP-Daten. Viele Firmen implementieren Analytics zunächst in ihrem CRM-System.
Rechnet sich für Sie eine Vertriebsanalyse-Software?
Berechnen Sie den ROI Ihres Predictive Analytics Tools
Der Return on Investment, kurz: ROI, ist eine der meistgenutzten Kennzahlen in Businessanalysen. Der ROI ist die Kennzahl, die definiert, ob sich eine Investition rechnet oder nicht.
In diesem Artikel geben wir Ihnen nützliche Tipps zur Berechnung des ROI für Ihr Sales Analytics Projekt.
Predictive Analytics wendet mathematische Methoden und Techniken aus Data Mining, Statistik, maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz an, um Vorhersagen zu treffen.
Qymatix ist jetzt stolzes Mitglied des SAP® PartnerEdge® Programms.
Qymatix bringt seine Predictive Sales Analytics Expertise in den SAP Applikationen.
Karlsruhe, 19.07.2018. Qymatix Solutions GmbH unterstützt seit 2013 Unternehmen effizienter zu werden, mit Predictive Sales Analytics.
Um Kundenabwanderung zu reduzieren, Cross- und Up-Selling-Möglichkeiten zu entdecken und eine Preispolitik erfolgreiche durchzusetzen, benötigen Vertriebsmitarbeiter heute Zugang zu Predictive-Analytics-Methoden.
Künstliche Intelligenz im Vertrieb? Kein Interesse! Sagen fast ein Fünftel der Führungskräfte.
Anwendung künstlicher Intelligenz für Predictive Analytics im internationalen B2B Vertrieb - Umfrage und interessante Statistiken.
Letztes Jahr hat Qymatix Solutions GmbH gemeinsam mit der International School of Management zur Anwendung künstlicher Intelligenz für Prognosen im internationalen B2B-Vertrieb recherchiert.
Unser Ziel war, zu erforschen, welches allgemeine Verständnis über künstliche Intelligenz Entscheidungsträger im B2B-Vertrieb haben.