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Warum datengesteuerte Vertriebsteams ĂŒberlegen sind.

In der heutigen wettbewerbsintensiven Unternehmenslandschaft gewinnen datengesteuerte Vertriebsteams einen Vorsprung gegenĂŒber ihren traditionellen Counterparts. Durch den Einsatz von Datenanalysetools sind diese Teams produktiver, effizienter und erfolgreicher. Hier sind fĂŒnf GrĂŒnde, warum datengesteuerte Vertriebsteams so vorteilhaft sind:

1. Datenanalyse verbessert die Vertriebsplanung

Wenn Sie Ihre VertriebsplĂ€ne auf der Grundlage reiner Intuition und Vermutungen erstellen, können Sie sicher sein, dass Sie einen Fehler begehen. Eine Umfrage hat ergeben, dass leistungsstarke Vertriebsteams ihre Prognosen mit 1,5-mal höherer Wahrscheinlichkeit auf datengestĂŒtzte Erkenntnisse stĂŒtzen.

Was bedeutet das in der Praxis?

Der Grundgedanke datengestĂŒtzter Vertriebsprognosen besteht darin, realistische und gleichzeitig anspruchsvolle Ziele zu setzen. Datenanalysetools können Ihnen dabei helfen, ehrgeizige Leistungsindikatoren (Key Performance Indicators, KPIs) festzulegen, die fĂŒr jeden einzelnen Vertriebsmitarbeiter geeignet sind.

Dabei handelt es sich nicht um einen generischen Ansatz, sondern um eine tiefgreifende Planungsstrategie, bei der zahlreiche Vertriebskennzahlen und -parameter berĂŒcksichtigt werden. So garantiert die Datenanalyse die Maximierung der Effizienz, ohne Ihre Vertriebsmitarbeiter zu ĂŒberfordern.

2. Leichtere Analyse und Einstufung von Interessenten

Wussten Sie, dass mindestens 50 % der von Vertriebsmitarbeitern verfolgten Kunden nicht zu ihnen passen? Das Schlimmste, was man im Vertrieb tun kann, ist, ungeprĂŒfte Leads anzusprechen, bei denen es höchst unwahrscheinlich ist, dass sie zum Kaufabschluss fĂŒhren, aber es stellt sich heraus, dass viele Vertriebsmitarbeiter dies tatsĂ€chlich regelmĂ€ĂŸig tun.

Hier sind datengesteuerte Unternehmen den traditionellen Vertriebsteams deutlich ĂŒberlegen, denn sie können potenzielle Kunden viel besser und genauer analysieren und einstufen. Sie tun dies auf der Grundlage zahlreicher Kriterien wie:

  • Historie der KĂ€ufe
  • FrĂŒhere Interaktionen von Vertriebsmitarbeitern mit einem bestimmten Interessenten
  • Die Position des Interessenten im Verkaufstrichter

    Diese und viele andere Parameter können viel ĂŒber einen bestimmten Kunden aussagen, aber ohne den Einsatz von Datenanalyse sind sie kaum zu erkennen.

3. VerkaufsgesprÀche werden personalisiert

Moderne KÀufer wollen nicht als Mitglieder einer Gruppe behandelt werden, sondern als Individuen mit ganz bestimmten Eigenschaften und Merkmalen. Wenn Sie nicht auf ihre persönlichen Interessen eingehen, werden Sie nicht die erhofften Ergebnisse erzielen.

Jake Gardner, ein Vertriebsanalyst beim Schreibservice fĂŒr juristische AufsĂ€tze, behauptet, dass die Personalisierung in modernen vertriebsorientierten Unternehmen eine entscheidende Rolle spielt:

“Anstatt generische Werbebotschaften zu versenden, muss man ein VerkaufsgesprĂ€ch so zuschneiden, dass jeder Interessent individuell verwöhnt wird.”

Was bedeutet das konkret?

Die Antwort liegt in der Datenanalyse, denn Sie mĂŒssen Ihre Verkaufsstrategien an die Kaufgewohnheiten, die Interessen, den Standort und andere Faktoren anpassen, die die Kaufentscheidungen Ihrer Kunden beeinflussen.

4. Maßgeschneiderter Vertrieb steigert Upselling-Erfolge

Personalisierung ist ein Ă€ußerst wichtiger Trend, denn fast 80 % der Verbraucher geben an, dass sie sich nur dann auf ein Angebot einlassen, wenn es personalisiert wurde, um frĂŒhere Interaktionen des Verbrauchers mit der Marke zu berĂŒcksichtigen. Proaktive Unternehmen verstehen das sehr gut und passen ihre VertriebsaktivitĂ€ten so an, dass sie Cross- und Upselling-Produkte oder -Dienstleistungen einfacher und zielgerichteter anbieten.

5. Erkennen Sie neue Trends mit Datenanalysen

Wenn Sie sich zu sehr auf die heutigen AktivitĂ€ten konzentrieren, können Sie auf Dauer kaum mit proaktiven Wettbewerbern mithalten. Deshalb empfehlen wir den Einsatz von Datenanalysen, um die BedĂŒrfnisse der Kunden zu ermitteln und zukĂŒnftige Trends vorherzusagen.

Datenmanagementplattformen sind in der Lage, riesige Datenmengen anzusammeln, und Sie sollten sie unbedingt zur Trenderkennung nutzen. So können beispielsweise Kommentare von Nutzern in sozialen Medien, Online-Rezensionen, E-Mail-Beschwerden und viele andere Informationsquellen als wertvolle Indikatoren fĂŒr zukĂŒnftige Entwicklungen dienen.

Auf diese Weise können Sie Ihr Vertriebsteam rechtzeitig vorbereiten und auf Kundenanfragen reagieren, sobald der neue Trend den Markt beherrscht.

Fazit

Wie können Sie zwischen vielversprechenden und irrelevanten Interessenten unterscheiden? Können Sie neue Verkaufschancen rechtzeitig erkennen? Gibt es genĂŒgend Potenzial, um Ihren Kundenstamm zu vergrĂ¶ĂŸern oder auszubauen?

Die Antworten auf diese und viele andere Fragen machen den Unterschied zwischen guten und schlechten Vertriebsteams aus, aber es zeigt sich, dass Unternehmen mit fortschrittlicher Datenanalyse fast immer besser abschneiden als ihre traditionelleren Wettbewerber.

Wenn du deiner Vertriebsstrategie einen großen Schub geben willst, solltest du einen datengesteuerten Ansatz fĂŒr dein Unternehmen wĂ€hlen. Das wird dir neue Perspektiven eröffnen und dir helfen, schneller, als du denkst, mehr Kunden zu gewinnen!

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Success Story

50 Personentage gespart: Automatisierte Produktdaten-Veredelung bei der BlÀssinger Gruppe

Gute Produktbeschreibungen sind ein entscheidender Faktor, um Kunden zu ĂŒberzeugen, ihre Kaufentscheidung zu erleichtern und die allgemeine Effizienz des Verkaufsprozesses zu verbessern. Unter anderem sind Produktinformationen aus folgenden GrĂŒnden essentiell:

  • Informationsvermittlung: Eine detaillierte Produktbeschreibung liefert relevante Informationen ĂŒber das Produkt, seine Eigenschaften, Vorteile und Anwendungsmöglichkeiten.
  • Kaufentscheidung: Hochwertige Beschreibungen und Attribute unterstĂŒtzen Kunden bei ihrer Kaufentscheidung, indem sie Vertrauen in das Produkt und die Marke aufbauen. Außerdem helfen sie dabei, fundierte Entscheidungen zu treffen und die Probleme der Kunden zu lösen.
  • Verbesserung der Filter und Sortierung: FĂŒr die BlĂ€ssinger Gruppe war es Ă€ußerst wichtig, das Kauferlebnis seiner Kunden zu unterstĂŒtzen. Daher sind spezifische Attribute essentiell, um neben der Suche auch die Filter und Sortierung fĂŒr eine einfachere Auffindbarkeit und Navigation zu verbessern.

Eine Studie von Akeneo aus 2023 ergibt, dass 63 % der Verbraucher eine Marke, der sie vertrauen, nach einer schlechten Erfahrung mit Produktinformationen nicht mehr kaufen wĂŒrden.

Dies ist besonders relevant fĂŒr Unternehmen wie der BlĂ€ssinger Gruppe. Mit einer breiten Produktpalette und einer starken MarkenidentitĂ€t ist es fĂŒr die BlĂ€ssinger Gruppe von entscheidender Bedeutung, ihren Kunden eine herausragende User Experience und hochwertige Produktbeschreibungen zu bieten.

Nicht nur im klassischen Offline GeschĂ€ft möchte die BlĂ€ssinger Gruppe Ihr Werteversprechen gegenĂŒber dem Kunden einhalten, sondern auch im immer stĂ€rker wachsenden OnlinegeschĂ€ft. Egal, ob der Kunde im Webshop sucht oder durch eine direkte Anbindung via OCI, Punchout oder statischem Katalog angebunden ist. Er benötigt hochwertige Daten, um eine fundierte Kaufentscheidung zu treffen.

Key Facts

Die BlĂ€ssinger Gruppe ist ein technischer Großhandels-Spezialist und bietet eine breite Produktpalette, die WĂ€lzlager, Gleitlager, Lineartechnik, Antriebstechnik, Sonderlösungen und Services umfasst. Als unabhĂ€ngiges Familienunternehmen in der dritten Generation hat die BlĂ€ssinger Gruppe eine starke MarkenidentitĂ€t und einen hohen Bekanntheitsgrad in der Branche. Mit elf Standorten und einem starken Netzwerk in der EMEA-Region ist BlĂ€ssinger gut positioniert, um ihren Kunden einen hervorragenden Service zu bieten.

  • Technischer Großhandels-Spezialist mit breiter Produktpalette, die WĂ€lzlager, Gleitlager, Lineartechnik, Antriebstechnik, Sonderlösungen und Services umfasst
  • Hat eine starke MarkenidentitĂ€t und einen hohen Bekanntheitsgrad in der Branche
  • 11 Standorte und ein starkes Netzwerk in der EMEA-Region
  • Mehr als 190 Mitarbeiter in Deutschland, Österreich und der Schweiz
  • Rund 100.000 Produkte

Herausforderung

Die Relevanz von Produktdaten ist dem Team von der BlĂ€ssinger Gruppe bekannt. Die eigenen Produktdaten bestanden lediglich aus sehr technischen Bezeichnungen ohne jegliche Beschreibung. Das Ziel des BlĂ€ssinger E-Business Teams ist es, ihren Kunden ein herausragendes online Erlebnis zu bieten. Daher sind erweiterte Produktdaten und Attribute unerlĂ€sslich, um die Sortierung, Filterung und die Auffindbarkeit ĂŒber die Produktsuche zu optimieren.

Um ihrem Ziel und dem eigenen Anspruch nÀherzukommen, benötigte die BlÀssinger Gruppe dringend detaillierte Produktdaten von ihren Lieferanten.

Die Produktdaten des Herstellers waren jedoch nur ĂŒber dessen Webseite zugĂ€nglich, was bedeutete, dass das BlĂ€ssinger-Team jede Information hĂ€tte manuell kopieren mĂŒssen. Bei 25000 SKUs und der Annahme, dass man ca. 3 Minuten pro SKU brĂ€uchte, die Daten anzureichern, wĂ€ren das ungefĂ€hr 50 Personentage.

Ein nicht annĂ€hernd in VerhĂ€ltnis stehender Aufwand. DarĂŒber hinaus benötigte das Team die erweiterten Informationen aus ZeitgrĂŒnden innerhalb weniger Tage.

Lösung

Die Lösung lag in der Automatisierung des Prozesses.

Mit Hilfe von Retool, einer Plattform, die es ermöglicht, schnell individuelle Tools zu erstellen, konnten wir einen Workflow erstellen, der die Produktdaten automatisch von der Webseite des Herstellers abruft, um es dem BlÀssinger-Team bereitzustellen.

Die Produkt CSV mit den 25k SKUs wurde zunĂ€chst ĂŒber unsere mit Retool entwickelte Anwendung in eine Datenbank geladen. Zur öffentlichen API des Herstellers haben wir eine Connection aufgebaut, um die Daten darĂŒber zu beziehen.

WĂ€hrend der Umsetzung trafen wir auf einige Herausforderungen. Aufgrund von Abfragen-Limits gegen die API und der teilweise Nichterreichbarkeit mussten wir ein Error-Handling einbauen. Dieses Handling hat fehlgeschlagene Versuche markiert, um sie automatisiert erneut abzuarbeiten. Außerdem konnten wir, aufgrund der begrenzten Geschwindigkeit der API des Herstellers, immer nur in kleinen StĂŒcken die Produkte abfragen und anreichern.

Schlussendlich haben wir gewĂ€hrleistet, dass alle Produkte abgearbeitet werden und ĂŒber die API Connection fĂŒr jedes Produkt (SKU) die zugeordneten Produktdaten, Details und Attribute abgerufen wurden. Diese Produktdaten wurden anschließend zur einfachen Weiterverwendung in einer CSV gespeichert und zur VerfĂŒgung gestellt.

Ergebnis

Der komplette Update-Prozess lief ĂŒber 10h. Durch die Automatisierung des Prozesses konnten wir BlĂ€ssinger in kĂŒrzester Zeit umgerechnet ca. 50 Tage manuelle Arbeit ersparen. Sie haben jetzt Produktdaten, die ihren Kunden helfen, die Kaufentscheidung zu erleichtern und die allgemeine Effizienz des Verkaufsprozesses zu verbessern. Das Projekt wurde in dem fĂŒr unseren Kunden kurzen, zeitkritischen Zeitfenster umgesetzt. Die Produkte haben wir mit allen zur VerfĂŒgung stehenden Attributen angereichert. Retool bietet eine vielversprechende Möglichkeit, solche Aufgaben einfach und unkompliziert zu realisieren.

Lyska hat uns dabei geholfen, unsere Produktdaten aus unterschiedlichen Quellen zu kombinieren und per API-Abfrage zu ergĂ€nzen. Das Projekt wurde schnell, prĂ€zise und professionell umgesetzt. Dabei war die Kommunikation im Team stets transparent und auf Augenhöhe. So macht das Spaß!

Paul Funke, Teamleiter eBusiness, BlÀssinger Gruppe

Die Herausforderung, die BlĂ€ssinger gegenĂŒberstand, ist ein gutes Beispiel dafĂŒr, wie die Automatisierung von Prozessen und die effiziente Nutzung von Technologien Unternehmen dabei helfen können, ihre Effizienz zu steigern und ihre Ziele zu erreichen. Durch die Automatisierung des Prozesses zur Anreicherung von Produktdaten konnte BlĂ€ssinger eine erhebliche Menge an Zeit und Ressourcen einsparen und gleichzeitig die QualitĂ€t seiner Produktdaten verbessern. Dies fĂŒhrt letztlich zu einer besseren Kundenzufriedenheit und einer höheren Effizienz des Verkaufsprozesses.

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Datenanalyse im B2B-Commerce: Eine mutige neue Perspektive

In der digitalen Ära hat sich die Datenanalyse als neue Grenze der GeschĂ€ftsinformationen etabliert. Sie ist die geheime Zutat, die rohe Daten in handlungsrelevante Erkenntnisse verwandelt und Unternehmen dabei hilft, fundierte Entscheidungen zu treffen, AblĂ€ufe zu optimieren und Wert zu schaffen. Im B2B-Bereich ist die Anwendung von Datenanalyse nicht nur ein Trend, sondern eine Notwendigkeit fĂŒr Überleben und Wachstum. Der Weg zur vollstĂ€ndigen Nutzung des Potenzials der Datenanalyse ist jedoch nicht ohne seine Herausforderungen.

Die Herausforderung der Analyse: Eine neue Sichtweise

B2B-Spitzenreiter haben den Code geknackt, um kommerzielle Analysen in profitables Wachstum zu verwandeln, selbst wenn sie Bedrohungen durch B2C-Unternehmen gegenĂŒberstehen. Diese B2C-Unternehmen, wie E-Commerce-Riesen, sind mit fortschrittlichen E-Commerce- und AnalysefĂ€higkeiten ausgestattet und dringen langsam aber sicher in das B2B-Gebiet ein, indem sie Industriebedarf anbieten.

B2B-Organisationen und ihre FĂŒhrungskrĂ€fte erkennen die Bedeutung von Analysen an. Eine McKinsey-Umfrage aus dem Jahr 2021 mit ĂŒber 2.500 Teilnehmern in sechs LĂ€ndern und mehr als zehn Branchen ergab, dass 64% der B2B-Unternehmen planen, ihre Investitionen in prĂ€diktive Analysen zu erhöhen. Die eigentliche Herausforderung besteht jedoch darin, die richtigen Ressourcen wĂ€hrend der gesamten Überarbeitung ihrer kommerziellen Operationen zu mobilisieren.

Die Stolpersteine treten gleich zu Beginn auf, wenn Unternehmen Schwierigkeiten haben, Ziele fĂŒr ihre Analyseprogramme zu definieren, wie etwa die Verhinderung von Kundenabwanderung oder die Steigerung von Cross-Selling. Infolgedessen mangelt es vielen B2B-Unternehmen, trotz Zugang zu großen Datenmengen, an der FĂ€higkeit, diese Daten in aussagekrĂ€ftige, handlungsrelevante Erkenntnisse umzuwandeln, die ihnen helfen, effektiver zu verkaufen, indem sie ihr VerstĂ€ndnis fĂŒr die Erfahrungen, BedĂŒrfnisse und Auslöser ihrer Kunden verbessern.

Versuche, die kommerzielle Leistung zu steigern, scheitern oft, wenn die Vertriebsteams an der Front die neuen VerkaufsunterstĂŒtzungstools nicht annehmen oder sie nicht in ihre regulĂ€ren ArbeitsablĂ€ufe integrieren. Kurz gesagt, viele Unternehmen scheitern daran, fĂŒr die Art und Weise zu planen und umzusetzen, wie Analysen VerĂ€nderungen in ihren kommerziellen Operationen von Anfang bis Ende bewirken werden.

Fahrplan zum Erfolg in der kommerziellen Analyse

1. Aufbau eines gemeinsamen VerstĂ€ndnisses von Wert Analysen können ein mĂ€chtiges Werkzeug sein, aber ohne ein gemeinsames VerstĂ€ndnis ihres Zwecks können Ressourcen auf Initiativen verschwendet werden, die keinen Wert liefern. Bevor man sich auf eine kommerzielle Analyse-Reise begibt, ist es entscheidend, dass funktionsĂŒbergreifende Teams zusammenarbeiten und identifizieren, wo der grĂ¶ĂŸte Wert liegt. Dies beinhaltet iterative Verbesserungen ihres Analyseansatzes, schnelle Experimente und Entscheidungsfindung, um das Lernen zu maximieren und Verschwendung zu minimieren. Eine ÜberprĂŒfung des Kundenlebenszyklus kann bedeutende Einblicke in die wertvollsten Bereiche liefern, auf die man sich konzentrieren sollte.

2. Zusammenstellung des richtigen Analyseteams Das Vorhandensein des richtigen Talents ist entscheidend fĂŒr den Erfolg jedes Analyseprogramms. Unternehmen mĂŒssen schnell handeln, um das richtige Analyseteam zusammenzustellen oder zu entwickeln. Dies könnte beinhalten, digitale Rollen schnell zu besetzen, automatisierte Bewertungen und Screenings zu verwenden, Personalvermittler weiterzubilden und erfahrene externe Personalvermittler fĂŒr FĂŒhrungspositionen einzusetzen.

3. Nutzung flexibler Datenarchitektur, Algorithmen und Tools Erfolgreiche Unternehmen verfĂŒgen ĂŒber effektive Datenarchitekturen, Algorithmen und Tools. FĂŒr diejenigen, die gerade erst ihre Analyse-Reise beginnen, ist es wichtig, mit den Daten, die sie haben, zu beginnen und so schnell wie möglich Erkenntnisse zu gewinnen. Der SchlĂŒssel besteht darin, sich nicht in langwierigen IT-Projekten zu verfangen. Selbst bei Bedenken hinsichtlich der DatenqualitĂ€t verfĂŒgen die meisten Unternehmen ĂŒber genĂŒgend interne Daten, die sofort genutzt werden können. Die Erkenntnisse liegen oft in den ungenutzten 90% der Daten.

4. Implementierung des Change Managements fĂŒr die AusfĂŒhrung an der Front Die ultimative PrĂŒfung eines Analyseprogramms ist seine Akzeptanz durch die Vertriebsteams an der Front. Um den Erfolg des Programms zu gewĂ€hrleisten, ist es wichtig, die Front-Teams in die Entwicklung von Analysetools einzubeziehen. Dies schafft Vertrauen und liefert Einblicke in die BedĂŒrfnisse sowohl der Teams als auch ihrer Kunden. Sobald die Tools bereit sind, sollten FĂŒhrungskrĂ€fte und Top-Performer an der Front ihre Verwendung vorbildlich vorfĂŒhren und fördern. Die Integration dieser Tools in die Standardwerkzeuge des Unternehmens kann ihre Akzeptanz an der Front erhöhen.

Zusammenfassend lĂ€sst sich sagen, dass die rechtzeitige und effektive EinfĂŒhrung von kommerziellen Analysetools und -techniken B2B-Unternehmen unbestreitbare strategische Vorteile bietet. Indem sie von den Spitzenreitern lernen, können andere Unternehmen in der Branche ihre Leistung verbessern und sogar verteidigungsfĂ€hige Vorteile aufbauen.

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Blog Datenanalyse

Die Macht der Datenanalyse im E-Commerce und B2B-Vertrieb

Was ist Datenanalyse?

Die Datenanalyse ist ein Prozess, bei dem Rohdaten in nĂŒtzliche Informationen umgewandelt werden. Sie nutzt statistische Methoden, um aus Einzeldaten verschiedene KenngrĂ¶ĂŸen und wertvolle, zusammenhĂ€ngende Informationen zu generieren. Dieser Prozess hilft Unternehmen, das Maximum an Informationen aus ihren Daten zu heben und ihr Potential voll auszuschöpfen.

Methoden der Datenanalyse

Es gibt vier Hauptmethoden der Datenanalyse: Descriptive Analytics, Diagnostic Analytics, Predictive Analytics und Prescriptive Analytics.

  • Descriptive Analytics konzentriert sich darauf, was in der Vergangenheit passiert ist. Es analysiert historische Daten, um Muster und Trends zu identifizieren.
  • Diagnostic Analytics vergleicht historische Daten mit weiteren DatensĂ€tzen, um zu verstehen, warum etwas passiert ist.
  • Predictive Analytics wirft einen Blick in die Zukunft. Es nutzt Daten, Algorithmen und Maschinenlernen, um Trends, Tendenzen und Abweichungen von Normwerten zu identifizieren und Vorhersagen zu treffen.
  • Prescriptive Analytics schlĂ€gt vor, welche Maßnahmen das Unternehmen ergreifen soll, um bestimmte Ziele zu erreichen oder Probleme zu lösen.

Datenanalyse im E-Commerce und B2B-Vertrieb

Im E-Commerce und B2B-Vertrieb kann die Datenanalyse dazu beitragen, das Kundenverhalten besser zu verstehen, die Kundenzufriedenheit zu erhöhen und die Verkaufsstrategien zu optimieren. Hier sind einige Beispiele, wie Datenanalyse in diesen Bereichen angewendet werden kann:

  • Kundensegmentierung: Durch die Segmentierung der Kunden in verschiedene Gruppen basierend auf ihren Eigenschaften und Verhaltensweisen können Unternehmen personalisierte Marketingstrategien entwickeln und ihre Produkte oder Dienstleistungen effektiver verkaufen.
  • Churn-Analyse: Die Churn-Analyse hilft Unternehmen zu verstehen, warum Kunden ihre Dienste kĂŒndigen und welche Maßnahmen ergriffen werden können, um die Kundenbindung zu erhöhen.
  • Next Best Offer: Mit Predictive Analytics können Unternehmen jedem Kunden das richtige Angebot machen, um den Umsatz zu erhöhen und die Kundenbindung zu stĂ€rken.
  • Kundenwertanalyse: Die Kundenwertanalyse zeigt, wie wertvoll ein Kunde fĂŒr das Unternehmen ist. Sie berĂŒcksichtigt Faktoren wie den EinzahlungsĂŒberschuss, die Kundenbindung, die LoyalitĂ€t und das Referenzpotential.

Die Datenanalyse ist ein mĂ€chtiges Werkzeug, das Unternehmen dabei unterstĂŒtzt, ihre GeschĂ€ftsstrategien zu optimieren und ihre Ziele zu erreichen. Mit der richtigen Anwendung der Datenanalyse können E-Commerce- und B2B-Unternehmen ihre Effizienz und RentabilitĂ€t erheblich steigern.

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Der Kunde im Fokus: Wie igefa mit personalisierten Angeboten neue MaßstĂ€be setzt

Key Facts

  • FĂŒhrender B2B-GroßhĂ€ndler
    Branche: Hygiene & Reinigungsmittel, PSA und medizinische Hilfsmittel
  • 450.000 Artikel in 1800 Kategorien
  • 500.000 regionale und nationale Kunden
  • 25 Standorte Deutschlandweit
  • 65.000.000 individuelle Preise

Ausgangslage

  • Diverse Systemen, die Daten halten und verarbeiten.
  • Darunter: Eine eigenentwickeltes Warenwirtschaftssystem-Bestandssystem (WaWi/ERP), offener und geschlossener B2B-Shop, Marketingautomation bzw. Customer Data Plattform (CDP).

Ziel

Grundlage fĂŒr RĂŒckgewinnungs- und zukĂŒnftige personalisierte Marketingmaßnahmen ĂŒber Marketing- bzw. Customer Data Plattform.

Lösung

Daten ĂŒber Datensynchronisation mit Kafka und Event-Streams aus diversen Systemen zusammengefĂŒhrt, veredelt und bereitgestellt.


In einer sich immer weiter digitalisierenden Welt haben wir fĂŒr unseren Kunden und Partner, igefa, ein System entwickelt, das den entscheidenden Wettbewerbsvorteil auf dem Markt bietet.

Daten – sie sind nicht nur ein essentieller Bestandteil in der modernen Wirtschaft, sie sind der SchlĂŒssel fĂŒr zukĂŒnftigen Erfolg. Wir haben dieses Wissen genutzt und mit der Synchronisation diverser Systeme den Grundstein gelegt, um Daten wertstiftend einzusetzen.

Die igefa ist ein fĂŒhrender B2B-GroßhĂ€ndler fĂŒr Hygiene & Reinigungsmittel, PSA und medizinische Hilfsmittel. Mit 450.000 Artikeln in 1800 Kategorien beliefert igefa etwa eine halbe Million regionale und nationale Kunden. Seit ĂŒber vier Jahrzehnten setzt das Unternehmen auf hohe Servicestandards und schnelle, flexible Lösungen – QualitĂ€t, Nachhaltigkeit und Kundenorientierung sind dabei stets im Fokus.

Doch in einer Zeit, in der 71 Prozent der Verbraucher von Unternehmen erwarten, dass sie als Individuen wahrgenommen und ihre Interessen erkannt werden, reicht das nicht mehr aus. So stellte sich igefa der Herausforderung, in die neue Ära der Personalisierung einzutauchen, die von der zunehmenden Bedeutung von Daten und Technologie angetrieben wird.

Wir entwickelten ein System, das eine Vielzahl von Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammenfĂŒhrt, diese Daten veredelt und sie in Emarsys, einer fĂŒhrenden Marketing- und Customer-Data-Plattform, bereitstellt. Unser Ziel war es, igefa zu ermöglichen, personalisierte und gezielte Kommunikationsmaßnahmen durchzufĂŒhren, die auf die spezifischen BedĂŒrfnisse und Interessen ihrer Kunden zugeschnitten sind.

Durch den Einsatz modernster Technologien konnten wir erfolgreich 250.000 Kontakte synchronisieren und dabei 36 verschiedene Kunden- und Kontaktinformationen ĂŒbertragen. Die stĂ€ndige Synchronisation der Daten ermöglicht es dem Marketingteam von igefa, stets auf dem neuesten Stand der Kundeninformationen zu bleiben und so gezielte, personalisierte Marketingmaßnahmen durchzufĂŒhren.

Dieser Übergang zur Personalisierung stellt einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil fĂŒr igefa dar. Denn, Unternehmen, die Personalisierung erfolgreich anwenden, können einen Umsatzzuwachs von 6 bis 10 % erzielen, so eine Studie der Boston Consulting Group. Und laut Accenture kaufen 91 % der Verbraucher eher von Marken, die ihnen relevante Angebote und Empfehlungen bieten.

Mit unserer UnterstĂŒtzung konnte igefa den Grundstein legen, um in eine neue Ära des Handels einzutauchen und die Möglichkeiten der Datenverarbeitung und gezielten Nutzung voll ausschöpfen. Die Erfolgsgeschichte von igefa zeigt, wie der richtige Einsatz und die richtige Anwendung von Daten im Handel und E-Commerce zu beeindruckendem Erfolg fĂŒhren kann. 

Der SchlĂŒssel und die Zukunft des Handels ist es, Daten zu verarbeiten und gezielt zu nutzen. Sie ermöglichen es HĂ€ndlern, ihren Wettbewerbsvorteil auszubauen, bessere Entscheidungen zu treffen, ihre Kunden besser zu verstehen und ihre GeschĂ€ftsprozesse zu optimieren. DarĂŒber hinaus eröffnen sie neue GeschĂ€ftsmodelle und UmsatzkanĂ€le.

Die Zukunft des Handels liegt in der Nutzung von Daten – und igefa ist bereit, diese Zukunft zu gestalten.

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