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Mithilfe von ERP- und CRM-Verkaufsdaten und Big Data Analytics-Methoden kann Predictive Analytics beispielsweise den Vertriebsleitern helfen, bei bestehenden B2B-Kunden unentdeckte Verkaufschancen zu erkennen. Digitalisierung im B2B-Vertrieb: So nutzen Sie erfolgreich Sales-Technologien In diesem Whitepaper stellen wir die wichtigsten Sales-Technologien vor. Big Data Analytics | SVA System Vertrieb Alexander GmbH. Erfahren Sie anhand von Use Cases, wie Sie mit dem Einsatz von Big Data Analysen, Webcrawlern und Automation Tools Ihre Vertriebsprozesse effizienter gestalten und erkennen Sie die Potenziale für Ihre Vertriebsorganisation. 3 Data-Mining-Techniken für Predictive Analytics auf Basis von ERP- und CRM-Verkaufsdaten 1. Beispiel: B2B-Marktsegmentierung mit einer Clustering-Methode Eine erfolgreiche Marktsegmentierung ist wichtig, um die Produktpolitik und das Angebot einer Firma an die Bedürfnisse und Anforderungen des Marktes anzupassen. Eine Clustering-Methode gruppiert Kunden abhängig von ihrer Ähnlichkeit. In der Regel wird diese Segmentierung nicht mit einer bestimmten Motivation ausgeführt.
Diese Erkenntnisse beinhalten typischerweise die Suche nach Kunden mit Cross- und Up-Selling-Potenzial oder mit Abwanderungsgefahr sowie Lead-Scoring und Account-Priorisierung. Sales Analytics und Software-Tools helfen Vertriebsleitern Informationen auf Basis von Big Data zu generieren und so zu profitieren. Einfach erklärt: E-Commerce im B2B ist eine revolutionäre Technologie für den Vertrieb Heutzutage funktioniert der B2B-Vertrieb ohne das Internet nicht mehr. Die Unternehmenswebseite eines Anbieters ist die am häufigsten genutzte Informationsquelle für Einkäufer. Branchenforen sind auch bei Kunden weit verbreitet und äußerst einflussreich. Big data vertrieb gmbh. In zwei Jahren wird die Hälfte aller B2B-Verkäufe ohne menschliche Intervention stattfinden. Automatisierung und Digitalisierung erreichen einen kritischen Punkt. E-Commerce eröffnet einen neuen Vertriebskanal und produziert zusätzliche Verkaufsdaten. Außerdem verändert es grundlegend die Rolle der Vertriebsmitarbeiter und die kommerzielle Struktur großer Organisationen.
Wie kann ein B2B-Vertriebsleiter seine Verkaufsplanung, Umsatzprognose bzw. Absatzplanung basierend auf Kundenverhalten verbessern? Vertriebsleiter können prädiktive Analysemodelle zum Kundenverhalten anwenden und dann zielgerichtete Maßnahmen durchführen. Ein ARIMA (autoregressive integrated moving average) Algorithmus, ist eine brillante Big-Data Methode zur Verbesserung der Umsatzprognose basierend auf Kundenverhalten. Er wird von CRM Verkaufsdaten generiert. Verbesserungen bei der Umsatzprognose und Absatzplanung bieten Vorteile nicht nur für den Lagerbestand und Out-of-Stock-Raten, sondern auch Vorteile bei der Kundenbindung bzw. Big data vertriebs gmbh www. Kundenabwanderung. Zum Beispiel können Vertriebsleiter die Kombination von einem ARIMA-Algorithmus aus ERP-Verkaufstransaktionen zusammen mit CRM-Signalen (z. Anrufe, Reklamationen, Vertriebsaktivitäten) nutzen, um versteckte Verkaufschancen zu erkennen und so die Umsatzprognose deutlich verbessern. Darüber hinaus sind Vertriebsmanager in der Lage, mit einer solchen erweiterten prädiktiven Umsatzanalyse-Funktion, die Gründe für eine Kundenabwanderung früh zu erkennen und diese rechtzeitig zu vermeiden.