KünstIiche Intelligenz in KMU: 5 Tipps zur Einführung
Bei der Einführung von KI (beziehungsweise KI-Systemen) sollten KMU nichts überstürzen. Die Chancen der Technologie müssen zuerst auch von den Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern erkannt und verinnerlicht werden. Danach kann KI mit einer klaren Roadmap und der Nutzung relevanter Daten eingeführt werden.
Die Investitionen von europäischen Startups in Künstliche Intelligenz (KI) steigen stark. Zu diesem Ergebnis kommt eine aktuelle Studie der Unternehmensberatung Roland Berger. Demnach wachsen die Investitionen in das europäische KI-Ökosystem jährlich um bis zu 50 Prozent. Allein im Jahr 2019 wurden in Deutschland 218 Unternehmen im Bereich Künstliche Intelligenz gegründet.
Fünf Fakten aus unserer Predictive Sales Analytics Software, die Sie wahrscheinlich nicht wissen
Sind Sie daran interessiert aus Ihren Verkaufsdaten zu lernen? Ein datengetriebener Vertrieb mit Hilfe von Predictive Analytics und künstlicher Intelligenz bringt viele spannende Erkenntnisse mit sich. Erfahren Sie jetzt was andere Unternehmen gemeinsam mit uns entdeckt haben!
Wie sind wir zu diesen Fakten gekommen? Mit unserer KI-basierten Predictive Sales Software. Sie analysiert Verkaufstransaktionsdaten und generiert präzise Vorhersagen über das Kundenverhalten (Cross-Selling Potenziale, Pricing und Abwanderungsrisiken).
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Die Qymatix Online Academy startet in die Pilotphase
Karlsruhe, 11.03.2021. Wir freuen uns zu verkünden, dass wir den Zugang zu unserer Online Academy ab sofort öffentlich freigeben. Die Qymatix Online Academy startet somit in die Pilotphase.
Als Anbieter einer KI-basierten Predictive Sales Software, haben unsere Experten täglich mit der Zusammenarbeit von künstlicher Intelligenz (KI) und dem B2B-Vertrieb zu tun.
In den letzten sieben Jahren haben wir gemerkt, dass es in der B2B Praxis noch viele offene Fragen zu diesen Themen gibt.
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Warum künstliche Intelligenz im B2B-Vertrieb unaufhaltsam ist.
Was fällt Ihnen zu Thomas Alva Edison ein? Mein erster Gedanke ist immer noch: Der Erfinder der Glühbirne. Und dies, obwohl es inzwischen ein bekannter Fakt ist, dass das nicht ganz stimmt. Er hat sie optimiert und somit massentauglich gemacht – jedoch nicht erfunden.
Ähnlich schreiben wir Samuel Morse die Erfindung des elektrischen Telegrafen zu. Morse hat tatsächlich unabhängig einen aufzeichnenden elektrischen Telegrafen entwickelt und 1837 patentieren lassen. Allerdings war er nicht allein.
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Warum Predictive Analytics für Ihr CRM keine Glaskugel ist
Mit Predictive Analytics können Unternehmen aus Kundendaten Prognosen und Eintrittswahrscheinlichkeiten ermitteln und die Ergebnisse werden meistens im CRM (Customer Relationship Management System) sichtbar gemacht. Als Ergebnis steht dann z.B. etwa ein wahrscheinlich erreichbares Umsatzziel. In der Deutung dieser Ergebnisse unterliegen viele aber einem Denkfehler.
Schon einmal hatte ich in einem anderen Blog-Artikel beschrieben, dass Geschäftsführer oder auch Führungskräfte im Vertrieb nur allzu gerne wissen würden, warum bestimmte Ereignisse eintreten oder nicht. 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 und es bei einem unverbindlichen Kontakt bleibt.
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.
Badass Sales Analytics für B2B-Unternehmen
Kennen Sie folgende Situation? Sie arbeiten bei einem B2B Hersteller oder Großhändler und haben in Ihrer IT-Abteilung einige kluge Köpfe. Datenprojekte gibt es wie Sand am Meer: in einzelnen Abteilungen, abteilungsübergreifend (vielleicht ein neues CRM?) und einige ITler versuchen sich sogar daran „DIE EINE Datenanalyse“ zu erstellen.
Trotzdem funktioniert nichts so richtig. Die Bemühungen zahlen sich nicht messbar aus und die Analysen verkümmern in Archiven.
So oder so ähnlich geht es unserer Erfahrung nach vielen B2B-Unternehmen.
Dieser Beitrag „Badass Sales Analytics“ ist also für alle strategischen Sales & Marketing Manager, Projektleiter, Business Developer oder ITler in großen und mittelständischen B2B-Unternehmen, die verzweifelt versuchen aus den eigenen Daten zu lernen.
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Qymatix auf der Landkarte Industrie 4.0 vertreten
Qymatix unterstützt B2B-Unternehmen dabei, mit Predictive Sales Analytics und künstlicher Intelligenz im Vertrieb voranzukommen.
Karlsruhe, 07.01.2021. Die Qymatix Solutions GmbH ist jetzt auf der Landkarte Industrie 4.0 zu finden. Die Landkarte wird von der Plattform Industrie 4.0 bereitgestellt, um Herstellern und Unternehmen aus der Produktion die Suche nach geeigneten und etablierten Anbietern für Industrie 4.0 Projekte zu erleichtern.
Das übergeordnete Ziel der Plattform Industrie 4.0 ist es, die internationale Spitzenposition Deutschlands in der produzierenden Industrie zu sichern und auszubauen.
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Moderne Vertriebssoftware kommt aus der Cloud
Der Trend im B2B-Vertrieb geht deutlich in Richtung einer Expansion der Services aus der Cloud.
Das Internet ist schon längst nicht mehr nur ein Kommunikationsmittel. Firmen beziehen heute die unterschiedlichste Software und unzählige Services direkt aus der Cloud. Auch der B2B-Vertrieb kann von cloudbasierter Software profitieren.
Die Entwicklung des Cloud Computing beginnt vor rund 60 Jahren. Um zu verstehen, was sich damals auf technischer Ebene tat, muss man sich zunächst einmal gedanklich von dem lösen, was wir heute als Cloud – beziehungsweise Cloud Computing – kennen.
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Predictive Analytics: Von der Kundenanalyse zum Kundenwert
Aus der Kundenanalyse mit Predictive Analytics lassen sich gezielte Vertriebsaktivitäten entwickeln.
Kennen Sie Ihre Kunden wirklich - und zwar nicht nur die Großkunden? Eine Kundenanalyse liefert notwendige Erkenntnisse über die eigenen Kunden. Welche Vorlieben haben sie? Wie kaufen sie ein?
Anhand von Kundendaten lassen sich mit Predictive Analytics individuelle Angebotschancen ermitteln und in der Folge den Wert eines Kunden bestimmen.
Ziel der Kundenanalyse ist es, mehr über die Kunden zu erfahren. Je besser Unternehmen ihre Kunden kennen und verstehen, desto besser können Sie ihre Leistungen an deren Bedürfnisse anpassen.
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