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.
Reale Anwendungen des Maschinellen Lernens
Erfahren Sie hier von vier realen Anwendungen des maschinellen Lernens.
Wenn Sie in ein neues Land reisen, mussten Sie da schon einmal ein Wort schnell übersetzen? Oder wie sieht es mit automatischen Antworten auf E-Mails, bspw. Gmail-Funktionen passend zum Kontext, aus? Haben Sie schon gemerkt, dass es da Empfehlungen für mögliche Antworten gibt?
Bei den oben genannten Beispielen kommt maschinelles Lernen zum Einsatz. Von computergesteuerten Übersetzern über E-Mail-Empfehlungen und Filmvorschlägen auf Netflix bis hin zu autonomen Autos. All dies ist durch maschinelles Lernen möglich. Aber was ist maschinelles Lernen?
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Künstliche Intelligenz im Handel – was kann der Großhandel vom Einzelhandel lernen?
Wie wird künstliche Intelligenz (KI) im Einzelhandel eingesetzt und was kann der Großhandel davon mitnehmen?
In diesem Beitrag beschreibe ich einen realen Beispielfall von künstlicher Intelligenz im B2C-Einzelhandel. Sie erfahren, was die Möglichkeiten und die Herausforderungen beim Einsatz von KI-Systemen waren.
Besonders interessant ist natürlich, welche Faktoren sich dabei auf den B2B-Großhandel übertragen lassen.
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Wird Künstliche Intelligenz der Picasso der Zukunft?
Kann künstliche Intelligenz kreativ sein?
Das Titelbild zeigt die Gesichter von vier Personen. Eine Person existiert nicht, denn sie wurde von einer künstlichen Intelligenz (KI) erstellt. Können Sie erraten, welche es ist? Nummer 1, 2, 3 oder 4? Am Ende von diesem Beitrag lösen wir das kleine Rätsel auf!
Heute schweifen wir etwas von unseren üblichen Themenschwerpunkten rund um moderne Datenanalysen mit Predictive Analytics und dem B2B Vertrieb ab. Es geht um künstliche Intelligenz und Kreativität. Kann KI kreativ sein?
Datenvisualisierung für Predictive Sales Analytics
Erhalten Sie vertiefte Einblicke in Ihre Vertriebsdaten anhand innovativer Visualisierungsmöglichkeiten mit der Qymatix Predictive Sales Software, um den Unternehmenserfolg nachhaltig zu steigern
Intelligente Datenvisualisierung
„Ein Bild sagt mehr als tausend Worte.“ Genau so funktioniert Qymatix. Mit nur einer einzigen übersichtlichen Datenvisualisierung können Sie jederzeit die wesentlichen Informationen über die Umsatzentwicklung Ihres Unternehmens abrufen: Wo sollte zugegriffen werden, wo sind rasche Erfolge, Cash Cows und neue Erfolgskonzepte zu erwarten, zeichnen sich eventuell sogar neue Märkte ab etc.? Den Vertriebsleitern wird so ein neues Werkzeug zur Verkaufsplanung an die Hand gegeben, um relevante Informationen zu erheben und zu beobachten, darunter z. B. die Gesamtheit der Bestandskunden, separat betrachtete Umsatz- und Rentabilitätszahlen sowie Daten zur Neukundengewinnung.
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.
Studie im B2B-Vertrieb: Automatische, KI-basierte Preissetzungen versus Menschen
Sie erfahren hier die Ergebnisse eines Feldexperiments, durchgeführt von Yael Karlinsky-Shichor (School of Business at Northeastern) und Oded Netzer (Columbia University), mit dem Ziel herauszufinden „Wer trifft die besseren Preisentscheidungen im B2B – Mensch oder Maschine?“
Wir wissen inzwischen, dass Algorithmen und künstliche Intelligenz in unserem täglichen Leben angekommen sind. Auch das allgemeine Vertrauen in Systeme wie Google Maps ist recht hoch, wenn man sich die Nutzerzahlen anschaut.
Trotzdem passiert es hin und wieder, dass wir einen Routenvorschlage sehen und mit der Stirn runzeln: „Das kommt mir komisch vor, ich glaube das stimmt nicht.“
Vorhersagen durch KI – ist Ihr Job in Gefahr?
Welche Jobs können problemlos von künstlichen Intelligenzen übernommen werden – und das schon heute?
Wir behaupten, dass insbesondere die Kompetenzen, die sich hauptsächlich um das Treffen von Vorhersagen drehen vollständig durch Maschinen ersetzbar sind. Gehört auch ihr Job dazu? In diesem Blogartikel stellen wir Ihnen 4 Auswirkungen von KI auf die Arbeitswelt vor und zeigen dabei, wer wirklich Angst um seinen Job haben muss und wer sich auch langfristig entspannt zurücklehnen kann.
Setzen Sie künstliche Intelligenz in der Vertriebsplanung ein | Qymatix
Die Qymatix Predictive Sales Software ist eines der effektivsten Tools für die Vertriebsplanung mit maschinellem Lernen: Künstliche Intelligenz für den Erfolg.
Warum sollten Sie die Qymatix Software zur Vertriebsplanung einsetzen? Wir geben Ihnen drei Gründe: 1. Sie können sich auf die wichtigsten Vertriebskennzahlen fokussieren. 2. Sie können Ihren B2B-Sales-Cycle beschleunigen. 3. Ihr Vertriebsteam kann durch eine datenbasierte Priorisierung effizienter arbeiten und Ressourcen sparen.
Wie funktioniert die Qymatix Vertriebsplanungs-Software?
Qymatix ist ein Pionier in der "Predictive Sales Analytics" (prädiktive Vertriebsanalyse) und ein führender Anbieter in diesem Segment der Sales Acceleration Tools (Vertriebsbeschleunigung). Qymatix unterstützt B2B-Unternehmen bei der Umwandlung von Daten in umsetzbare Erkenntnisse, die ein profitables Wachstum ermöglichen.
Predictive Analytics: Die Fünf meistgestellten Fragen und Antworten
In diesem Beitrag beantworten wir die – laut Google – am häufigsten gestellten Fragen zum Thema Predictive Analytics (PA).
Besonders in den letzten zwei bis drei Jahren merken wir ein deutlich steigendes Interesse an Predictive Analytics Technologien, deren Möglichkeiten und Funktionsweisen.
Wir haben schon einmal im Jahr 2015 versucht herauszufinden, was die Menschen über Predictive Analytics googlen. Außer der Frage „Was ist Predictive Analytics“ kamen keine brauchbaren Ergebnisse.