Churn Rate – Definition und Berechnung
So lässt sich Kundenabwanderung bzw. Abwanderungsquote definieren und berechnen.
Business-to-Business (B2B) Unternehmen sind darauf angewiesen, langfristige Beziehungen zu ihren Kunden aufzubauen und zu entwickeln, um finanziell erfolgreich zu sein.
Im Laufe der Zeit werden jedoch einige Kunden nicht mehr kaufen oder zum Wettbewerber wechseln. Unternehmen bezeichnen diese Situation als "Churn" oder " Abwanderung". Kundenabwanderung zu managen und zu reduzieren ist eine der wichtigsten, aber manchmal leicht zu übersehenden Aufgaben eines Vertriebsleiters.
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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.
Warum ist Ihr ERP-System ohne künstliche Intelligenz nutzlos?
Warum ein veraltetes ERP in der Ära der künstlichen Intelligenz an Nutzen verliert und was Sie dagegen tun können.
Künstliche Intelligenz ist in aller Munde. Doch was genau bedeutet dies für mittelständische Unternehmen? Werden Maschinen bald den Job eines Vertriebsleiters übernehmen?
Jetzt, im Jahre 2021, erkennen wir den Fortschritt, den Technologien wie maschinelles Lernen gebracht haben. Trotzdem ist es noch nicht so weit, dass „der Terminator“ unseren Job im Vertrieb kapert.
Vier Fakten über Predictive Analytics, die Sie wissen sollten.
Wer sich gerne über neue Technologien auf dem Laufenden hält, ist mit Sicherheit schon auf mehrere Fachartikel über Predictive Analytics (PA) gestoßen.
Predictive Analytics, so sind sich die Experten laut Harvard Business Review einig, liefert einen großen Gewinn aus Ihren Daten: handlungsrelevante Informationen. Präzise Prognosen sind der heilige Gral für Vertriebsentscheidungen im B2B-Bereich.
Doch wer Predictive Analytics gewinnbringend nutzen will, sollte es auch verstehen. Aus diesem Grund haben wir vier Fakten über PA zusammengestellt, die in der Praxis häufig unterschätzt oder ignoriert werden.
Preispolitik als zentraler Gewinntreiber im B2B
Sie wissen es bestimmt auch: die Preispolitik-Analyse und deren Instrumente gehören zu den wichtigsten Hebeln zur Ertragssteigerung. Trotzdem wird diese Tatsache im Business-to-Business (B2B) manchmal übersehen.
Die richtige Preisgestaltung im B2B-Bereich kann jedoch sowohl einen finanziellen Erfolg als auch einen erheblichen Wettbewerbsvorteil darstellen. Die Preisgestaltung ist nicht nur ein treibender Faktor für den Gewinn, sondern beeinflusst auch die Wahrnehmung von Marken durch Kunden und Märkte.
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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.
Warum Datenqualität der Schlüssel für erfolgreiche Predictive Analytics Methoden und KI ist
Künstliche Intelligenz (KI) entwickelt sich im B2B-Vertrieb stetig weiter. KI verändert die Art und Weise, wie Kunden kaufen und somit wie Verkäufer arbeiten sollten.
Die Erfassung von Daten, ihre Qualität und die Quellsysteme, alle spielen eine zentrale Rolle bei der Implementierung von KI im Vertrieb. Schlechte Datenqualität mag schwer zu messen sein, aber sie hat eine zentrale Bedeutung bei der Anwendung und Ausführung von Systemen der künstlichen Intelligenz und Predictive Analytics Methoden.
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.
Wie Big Data die Aufgaben eines B2B-Vertriebsleiters radikal verändert
Wie Big Data im B2B-Vertrieb die Aufgaben eines Vertriebsleiters neu definiert und was Manager darüber wissen sollten.
Das Kaufverhalten der Kunden im B2B-Bereich verändert sich grundlegend. Dieser Trend hat im letzten Jahrzehnt zu dramatischen Veränderungen im Vertriebsberuf geführt.
Johann W. von Goethe schrieb: „Das Leben gehört dem Lebendigen und wer lebt, muss auf Wechsel gefasst sein.“ Das Vertriebsmanagement im B2B erlebt heute eine abrupte und schnelle digitale Transformation.
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.