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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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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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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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Daten + Business Intelligence, dein Wettbewerbsvorteil

Handelsunternehmen sammeln ĂŒber die Zeit viele wertvolle Informationen und Daten. Diese Daten können strategisch genutzt werden, z.B. zur besseren Beratung im Vertrieb (Innen-, Außendienst, Service und Customer Success), beim Erkennen von Markttrends, sowie fĂŒr Auswertungen und Analysen und sind damit oft ein Wettbewerbsvorteil.

Denn heute gilt es fĂŒr Verantwortliche im Handel mehr denn je, wichtige GeschĂ€ftsentscheidungen schneller, sorgfĂ€ltiger und datenbasiert zu treffen, um erfolgreich zu sein.

Mit den richtigen Strategien und Tools sowie auf Basis exakter und zentralisierter Daten gelingt das ganz einfach – Business Intelligence sei Dank.

Doch was ist BI genau und welche Vorteile bietet dir BI?

Business Intelligence (BI) sind Prozesse, Technologien und Anwendungen, die eingesetzt werden, um fundierte, datengestĂŒtzte GeschĂ€ftsentscheidungen zu treffen. Dabei helfen Business-Intelligence-Tools historische und aktuelle Daten zu analysieren und die Ergebnisse in intuitiv visueller Form zu prĂ€sentieren.

Somit können Unternehmen ihre Entscheidungsfindung durch lĂŒckenlosen Einblick in die aktuellen und historischen Daten in ihrem GeschĂ€ftsfeld verbessern.

Datengetriebene Organisationen nutzen in der Regel BI-Tools, um auf Daten und Informationen meist aus einem zentralen Data Warehouse zuzugreifen. Diese werden genutzt, um Daten und Informationen zum richtigen Zeitpunkt abzurufen, zu analysieren und zukĂŒnftige Aktionen vorherzusehen.

BI als entscheidender Teil deines modernen Datenmanagements gibt dir die Möglichkeit ein aussagekrĂ€ftiges und umfassendes Bild deiner Daten zu erhalten. Die im Unternehmen gespeicherten Daten sind von großem Wert. Dank ihnen kannst du wertvolle Informationen gewinnen.

Daraus kannst du datengesteuerte Aussage treffen, die Beratung deiner Kunden verbessern und strategische Entscheidungen ableiten.

Der Blick auf die Unternehmensdaten ermöglicht eine Beseitigung von Ineffizienzen sowie schnellen Reaktion auf Markt- und LieferÀnderungen.

FĂŒr diese Aufgaben und AnwendungsfĂ€lle sind Business Intelligence Anwendungen optimal.

Tools: Metabase, Power BI, Tableau

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