Preisanalyse Methoden: Wie man eine Preiskorridoranalyse in drei einfachen Schritten durchführt
Dieser Artikel beschreibt eine schrittweise Einführung in die Preiskorridoranalyse mit Excel.
Sie lernen die Bedeutung eines Preiskorridors kennen und erfahren, wie Sie einen Preiskorridor in Excel auf Basis einer Liste von Verkaufstransaktionen aus Ihrem ERP-System erstellen können.
Lassen Sie uns offenlegen, dass unsere Software KI-basierte Data-Mining-Methoden verwendet, um Key Account Managern eine B2B-Preisstrategie zu präsentieren.
Kundenabwanderung vorhersagen und verhindern ohne Stress
Kundenabwanderung: Definition und Verringerung in auf Abonnement- bzw. Subskriptionsmodellen basierenden Unternehmen.
B2B-Unternehmen können im Durchschnitt mit einer jährlichen Kundenabwanderungsrate von 11 % rechnen, wie eine aktuelle Studie ergab.
Diese Verlustquote schwankt zwischen Ländern und Branchen. Die Kundenabwanderung kann im Bereich Bürobedarf durchschnittlich 24 %, in der Versicherungswirtschaft 16 % und im Bankensektor 13 % betragen.
Customer Lifetime Value vorhersagen: Warum Sie keine externen Daten verwenden sollten
Es gibt zwei Arten von historischen Daten für Analysen und Verkaufsprognosen: interne und externe Daten. Wie finden Sie heraus, welche Sie wählen sollen?
Die Erstellung einer Prognose erfordert immer eine Planung unter unsicheren Bedingungen. Erfolgreiche Vertriebsleiter planen und führen eine genaue Umsatzprognose mit Hilfe von Daten durch. Ein aggregierter, präziser Vertriebsplan sollte die Prognose der individuellen Kundenlebensdauer (EN: Customer Lifetime Value (CLV)) berücksichtigen.
Es gibt verschiedene Datenquellen, die Führungskräfte zur Umsatzprognose verwenden können. Einige schwören eher auf interne, andere auf externe Faktoren.
Ihre Vertriebsrolle definiert Ihre Bedürfnisse bei der Kundenanalyse
Sagen Sie uns was Ihre Funktion ist und wir sagen Ihnen, welche Art von Vertriebsanalyse Sie brauchen.
Vertriebsleiter, Key Account Manager und Sales Controller sind verschiedene Positionen im B2B-Vertrieb. Alle drei Rollen möchten den Vertrieb voran bringen und effizienter machen. Trotzdem sind die Anforderungen an eine Vertriebsanalyse eher verschieden.
Korrelation ist nicht gleich Kausalität
Achtung! Viele Vertriebsleiter oder Geschäftsführer im B2B Bereich verwechseln Korrelation und Kausalität, wenn es um Datenanalysen geht.
Datenbasierte Entscheidungen im Vertrieb sind nicht immer automatisch die besseren Entscheidungen. Der Grund dafür liegt in der häufigen Verwechslung der Begriffe Kausalität und Korrelation.
Wie schön wäre es doch, wüssten Geschäftsführer oder Führungskräfte im Vertrieb immer sofort, warum etwas so und so passiert. Warum bestimmte Kunden abwandern, warum sich ein Produkt nicht oder schwieriger als ein anderes verkauft, warum aus einem erfolgversprechenden Lead am Ende doch kein Kunde wird, obwohl alles dafür getan wurde, dass er kauft.
Make or break the Sale – Warum die richtigen Vertriebskennzahlen (KPI) ausschlaggebend für Ihren Vertriebserfolg sind
Vertriebskennzahlen: Welche KPI sind die wichtigsten?
Ob Sie erfolgreich sind oder nicht, zeigt sich üblicherweise an Vertriebskennzahlen, oder auch Key Performance Indikatoren (KPI) genannt. Ein quantifizierbarer Wert, der definiert, ob Sie Ihre Vertriebsziele erreicht haben oder diese in der Zukunft erreichen werden.
Die Auswahl der richtigen Key Performance Indikatoren ist ausschlaggebend für den Erfolg jeder Vertriebsorganisation; insbesondere aber für jene, die sich auf zukünftiges Vertriebswachstum ausrichten wollen.
Predictive Sales Analytics ist das neueste „Must-Have“ des B2B-Vertriebsmanagers
Was ist B2B Predictive Sales Analytics und warum ist es ein geheimer Wettbewerbsvorteil?
Vertriebsproduktivität im Business-to-Business (B2B) bezeichnet die Leistungsfähigkeit von Vertriebsstrukturen und -prozessen, unter Berücksichtigung aller direkten Kosten und Leistungen.
Sales Analytics und insbesondere Predictive Sales Analytics steigern die B2B-Vertriebsproduktivität erheblich.
B2B-Vertrieb: 10 interessante Statistiken & Fakten
Der Vertrieb im Business-to-Business (B2B) entwickelt sich pausenlos weiter. Vertriebsleiter werden noch nicht durch künstliche Intelligenz ersetz, aber ihre Rolle verändert sich. Viele fällt es schwer sich anzupassen. Technologische Anwendungen im B2B-Vertriebscontrolling nehmen rasant zu. Einkäufer haben immer mehr Information zur Verfügung und dadurch mehr Macht. Es wird geschätzt, dass 2021 die Hälfte aller B2B-Käufe online erfolgen werden.
Wie können Sie diese Veränderungen für sich nutzen? Lassen Sie uns zusammen einige interessante Fakten und Statistiken über den B2B-Vertrieb anschauen.
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Predictive Analytics Methoden | Einsatz von Big-Data im Bereich B2B-Vertrieb
Drei Beispiele für Predictive Analytics und Big Data in der B2B-Kundenanalyse.
Dank Predictive Analytics ist Big-Data eine „Big Chance“ für B2B-Vertriebsleiter. Diese signifikante Chance erfordert jedoch ein genaues Verständnis jeder Verkaufssituation, inklusive der zur Verfügung stehenden Big-Data Mining Modelle.
Die Macht der Daten - Drei typische Fehler im B2B-Vertrieb
Was sind häufige Fehler im Umgang mit Daten im B2B-Vertrieb und wie Sie die Daten für sich arbeiten lassen.
Macht können wir mit Stärke, Einfluss und Kraft, aber auch mit Zerstörung und Gewalt verbinden – die typischen zwei Seiten einer Medaille.
Sprüche wie „Daten sind das neue Öl“ oder „Daten sind Rohstoffe“ sind in der heutigen Zeit von Big Data oft gehört und gesagt. Allerdings haben diese Aussagen einen wahren Kern, denn bei richtiger Nutzung sind Daten für ein Unternehmen tatsächlich Gold wert.
