Categories
Blog

Cross-Selling: Steigere den Wert deines Warenkorbs – Durch gezielte Datenanalyse

Cross-Selling ist eine Verkaufsstrategie, bei der Kunden dazu angeregt werden, zusätzliche, ergänzende oder verwandte Produkte zu kaufen, die zu ihrem Hauptkauf passen. Am besten lässt sich diese Praxis anhand des ikonischen McDonald’s-Satzes “Möchten Sie dazu Pommes frites?” veranschaulichen.

Möglichkeiten des Cross-Selling für Händler und E-Commerce Unternehmen

Eine erfolgreiche Cross-Selling-Strategie hilft nicht nur Einzelhändlern, den Umsatz pro Bestellung zu steigern, sondern ist auch eine gute Möglichkeit, die Kundenbindung zu erhöhen. Ein Schlüsselfaktor für den Erfolg beim Cross-Selling ist die Identifizierung des richtigen Produkts für die richtigen Kunden zum richtigen Zeitpunkt. Dabei reicht es nicht aus, sich nur die Topseller Produkte anzusehen. Obwohl sie einen guten Überblick über verkaufte Artikel geben, zeigen sie nicht, welche Produkte zusammen gekauft werden.

Datenanalyse: Der Schlüssel zur Identifikation von Cross-Sell Potentialen

Gezielte Datenanalyse ist daher die Grundvoraussetzung für die Identifizierung der Cross-Selling-Angebote mit der höchsten Akzeptanz: Wie oft wird ein Produkt zusammen mit anderen Produkten gekauft? Bei Cross-Selling ist besonders wichtig, welche anderen Produkte besonders häufig im selben Einkaufskorb landen und welchen Wertbeitrag mit diesen zusätzlichen Produkten generiert wird? Eine gezielte Datenanalyse mit den richtigen Metriken, gibt dir die Möglichkeit genau diese Potentiale zu erkennen.

Die Macht der Datenanalyse

Um die Cross-Selling-Strategie zu optimieren, ist es wichtig, die richtigen Tools zur Datenanalyse zu verwenden. Mit einer effektiven Datenanalyse findest du Muster und Trends in denen Verkaufsdaten, die dir helfen, die richtigen Produkte für das Cross-Selling zu identifizieren. Du kannst außerdem herausfinden, welche Produkte häufig zusammen gekauft werden und welche Produkte die höchste Akzeptanz bei deinen Kunden haben.

Darüber hinaus kann eine effektive Datenanalyse dazu beitragen, die Kundenbindung zu erhöhen. Indem du verstehst, welche Produkte deine Kunden bevorzugen und welche Produkte sie zusammen kaufen. Daraus kannst du personalisierte Angebote und Empfehlungen erstellen, die auf den individuellen Vorlieben und Bedürfnissen deiner Kunden basieren.

Fazit

Insgesamt bietet Cross-Selling eine hervorragende Möglichkeit, den Umsatz zu steigern und die Kundenbindung zu erhöhen. Mit den richtigen Tools und Analysen kannst du deine Cross-Selling-Strategien optimieren und deinen Kunden ein besseres Einkaufserlebnis bieten.

Categories
Blog

Warum datengesteuerte Vertriebsteams überlegen sind.

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

1. Datenanalyse verbessert die Vertriebsplanung

Wenn Sie Ihre Vertriebspläne 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 datengestützte Erkenntnisse stützen.

Was bedeutet das in der Praxis?

Der Grundgedanke datengestützter Vertriebsprognosen besteht darin, realistische und gleichzeitig anspruchsvolle Ziele zu setzen. Datenanalysetools können Ihnen dabei helfen, ehrgeizige Leistungsindikatoren (Key Performance Indicators, KPIs) festzulegen, die für 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 berücksichtigt werden. So garantiert die Datenanalyse die Maximierung der Effizienz, ohne Ihre Vertriebsmitarbeiter zu überfordern.

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, ungeprüfte Leads anzusprechen, bei denen es höchst unwahrscheinlich ist, dass sie zum Kaufabschluss führen, aber es stellt sich heraus, dass viele Vertriebsmitarbeiter dies tatsächlich regelmäßig tun.

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

  • Historie der Käufe
  • Frühere Interaktionen von Vertriebsmitarbeitern mit einem bestimmten Interessenten
  • Die Position des Interessenten im Verkaufstrichter

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

3. Verkaufsgespräche werden personalisiert

Moderne Käufer 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 für juristische Aufsätze, behauptet, dass die Personalisierung in modernen vertriebsorientierten Unternehmen eine entscheidende Rolle spielt:

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

Was bedeutet das konkret?

Die Antwort liegt in der Datenanalyse, denn Sie müssen 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 äußerst wichtiger Trend, denn fast 80 % der Verbraucher geben an, dass sie sich nur dann auf ein Angebot einlassen, wenn es personalisiert wurde, um frühere Interaktionen des Verbrauchers mit der Marke zu berücksichtigen. Proaktive Unternehmen verstehen das sehr gut und passen ihre Vertriebsaktivitäten 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 Aktivitäten konzentrieren, können Sie auf Dauer kaum mit proaktiven Wettbewerbern mithalten. Deshalb empfehlen wir den Einsatz von Datenanalysen, um die Bedürfnisse der Kunden zu ermitteln und zukünftige 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 für zukünftige 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 genügend Potenzial, um Ihren Kundenstamm zu vergrößern 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 für dein Unternehmen wählen. Das wird dir neue Perspektiven eröffnen und dir helfen, schneller, als du denkst, mehr Kunden zu gewinnen!

Categories
Blog

Datenanalyse im B2B-Commerce: Eine mutige neue Perspektive

In der digitalen Ära hat sich die Datenanalyse als neue Grenze der Geschäftsinformationen etabliert. Sie ist die geheime Zutat, die rohe Daten in handlungsrelevante Erkenntnisse verwandelt und Unternehmen dabei hilft, fundierte Entscheidungen zu treffen, Abläufe zu optimieren und Wert zu schaffen. Im B2B-Bereich ist die Anwendung von Datenanalyse nicht nur ein Trend, sondern eine Notwendigkeit für Überleben und Wachstum. Der Weg zur vollständigen 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 gegenüberstehen. Diese B2C-Unternehmen, wie E-Commerce-Riesen, sind mit fortschrittlichen E-Commerce- und Analysefähigkeiten ausgestattet und dringen langsam aber sicher in das B2B-Gebiet ein, indem sie Industriebedarf anbieten.

B2B-Organisationen und ihre Führungskräfte erkennen die Bedeutung von Analysen an. Eine McKinsey-Umfrage aus dem Jahr 2021 mit über 2.500 Teilnehmern in sechs Ländern und mehr als zehn Branchen ergab, dass 64% der B2B-Unternehmen planen, ihre Investitionen in prädiktive Analysen zu erhöhen. Die eigentliche Herausforderung besteht jedoch darin, die richtigen Ressourcen während der gesamten Überarbeitung ihrer kommerziellen Operationen zu mobilisieren.

Die Stolpersteine treten gleich zu Beginn auf, wenn Unternehmen Schwierigkeiten haben, Ziele für 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 Fähigkeit, diese Daten in aussagekräftige, handlungsrelevante Erkenntnisse umzuwandeln, die ihnen helfen, effektiver zu verkaufen, indem sie ihr Verständnis für die Erfahrungen, Bedürfnisse und Auslöser ihrer Kunden verbessern.

Versuche, die kommerzielle Leistung zu steigern, scheitern oft, wenn die Vertriebsteams an der Front die neuen Verkaufsunterstützungstools nicht annehmen oder sie nicht in ihre regulären Arbeitsabläufe integrieren. Kurz gesagt, viele Unternehmen scheitern daran, für die Art und Weise zu planen und umzusetzen, wie Analysen Veränderungen in ihren kommerziellen Operationen von Anfang bis Ende bewirken werden.

Fahrplan zum Erfolg in der kommerziellen Analyse

1. Aufbau eines gemeinsamen Verständnisses von Wert Analysen können ein mächtiges Werkzeug sein, aber ohne ein gemeinsames Verständnis 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 funktionsübergreifende Teams zusammenarbeiten und identifizieren, wo der größte Wert liegt. Dies beinhaltet iterative Verbesserungen ihres Analyseansatzes, schnelle Experimente und Entscheidungsfindung, um das Lernen zu maximieren und Verschwendung zu minimieren. Eine Überprüfung 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 für den Erfolg jedes Analyseprogramms. Unternehmen müssen 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 für Führungspositionen einzusetzen.

3. Nutzung flexibler Datenarchitektur, Algorithmen und Tools Erfolgreiche Unternehmen verfügen über effektive Datenarchitekturen, Algorithmen und Tools. Für 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 Schlüssel besteht darin, sich nicht in langwierigen IT-Projekten zu verfangen. Selbst bei Bedenken hinsichtlich der Datenqualität verfügen die meisten Unternehmen über genügend interne Daten, die sofort genutzt werden können. Die Erkenntnisse liegen oft in den ungenutzten 90% der Daten.

4. Implementierung des Change Managements für die Ausführung an der Front Die ultimative Prüfung eines Analyseprogramms ist seine Akzeptanz durch die Vertriebsteams an der Front. Um den Erfolg des Programms zu gewährleisten, ist es wichtig, die Front-Teams in die Entwicklung von Analysetools einzubeziehen. Dies schafft Vertrauen und liefert Einblicke in die Bedürfnisse sowohl der Teams als auch ihrer Kunden. Sobald die Tools bereit sind, sollten Führungskräfte und Top-Performer an der Front ihre Verwendung vorbildlich vorführen und fördern. Die Integration dieser Tools in die Standardwerkzeuge des Unternehmens kann ihre Akzeptanz an der Front erhöhen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die rechtzeitige und effektive Einführung 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 verteidigungsfähige Vorteile aufbauen.

Categories
Blog

Handelsdaten (Commerce-Daten): Ein unverzichtbares Werkzeug für B2B und E-Commerce

Handelsdaten, auch als Commerce-Daten bekannt, sind ein unverzichtbares Werkzeug für das Management und den Vertrieb in B2B und E-Commerce-Unternehmen. Sie bieten eine Fülle von Informationen, die dazu beitragen können, die Geschäftsleistung zu verbessern und den Umsatz zu steigern.

Was sind Handelsdaten (Commerce-Daten)?

Handelsdaten sind Informationen, die aus den Interaktionen und Transaktionen zwischen Käufern und Verkäufern generiert werden. Sie können eine Vielzahl von Aspekten abdecken, von den gekauften Produkten und den dafür gezahlten Preisen bis hin zu den Präferenzen und dem Verhalten der Käufer. Diese Daten können verwendet werden, um Muster und Trends zu identifizieren, die dazu beitragen können, die Geschäftsstrategie zu informieren und zu verbessern.

Die Vorteile der Nutzung von Handelsdaten

Die Vorteile der Nutzung von Handelsdaten sind vielfältig. Sie können dazu beitragen, die Kundenzufriedenheit zu verbessern, indem sie Einblicke in die Bedürfnisse und Wünsche der Kunden bieten. Sie können auch dazu beitragen, die Effizienz zu verbessern, indem sie dazu beitragen, ineffiziente Prozesse zu identifizieren und zu verbessern. Darüber hinaus können sie dazu beitragen, die Rentabilität zu steigern, indem sie dazu beitragen, profitable Produkte und Dienstleistungen zu identifizieren und zu fördern.

Arten von Handelsdaten

Es gibt verschiedene Arten von Handelsdaten, die von Unternehmen genutzt werden können. Dazu gehören Transaktionsdaten, die Informationen über die gekauften Produkte und die dafür gezahlten Preise enthalten, sowie Verhaltensdaten, die Informationen über das Verhalten und die Präferenzen der Käufer enthalten. Diese Daten können in Kombination genutzt werden, um ein umfassendes Bild der Kunden und ihrer Bedürfnisse zu erstellen.

Herausforderungen bei der Nutzung von Handelsdaten

Die Nutzung von Handelsdaten ist jedoch nicht ohne Herausforderungen. Sie erfordert eine sorgfältige Datenverwaltung und -analyse, um sicherzustellen, dass die Daten korrekt und effektiv genutzt werden. Darüber hinaus müssen Unternehmen sicherstellen, dass sie die Datenschutzbestimmungen einhalten und die Daten ihrer Kunden schützen.

Fazit: Das Potenzial von Handelsdaten

Trotz dieser Herausforderungen bieten Handelsdaten eine wertvolle Ressource für B2B- und E-Commerce-Unternehmen. Sie bieten die Möglichkeit, die Geschäftsleistung zu verbessern, die Kundenzufriedenheit zu steigern und den Umsatz zu erhöhen. Mit der richtigen Strategie und den richtigen Tools können Unternehmen das volle Potenzial ihrer Handelsdaten ausschöpfen und ihre Geschäftsziele erreichen.

Categories
Blog

Schärfe dein Bauchgefühl. Durch Daten.

“Vertraue auf dein Bauchgefühl.”

Diesen Ratschlag hört man sowohl in der Geschäftswelt als auch im privaten Bereich immer wieder. Am häufigsten wird dieser Rat von Menschen gegeben, die Glück hatten, weil sie ihrem Bauchgefühl vertrauten, oder die kein wirkliches Interesse an der Sache haben.

Seltener hört man von Menschen, die ihrem Bauchgefühl gefolgt sind und am Ende alles verloren haben. Die Gegenposition ist natürlich, dass man sich immer auf die Daten verlassen sollte.

Vertraust du also auf dein Bauchgefühl oder verlässt du dich auf Daten?

Die Realität sieht so aus, man kann beides tun und keines steht im Widerspruch zueinander.

Im Folgenden erfährst du, wie du mehr Daten in deinen Entscheidungsprozess einbeziehen kannst, ohne dein Bauchgefühl völlig aufgeben zu müssen.

Die Macht des Bauchgefühls

Es gibt zahlreiche Beispiele von Unternehmer:innen und Entscheidungsträger:innen, die einen als absurd betrachteten Plan verfolgten, nur um am Ende recht zu behalten und ihrem Unternehmen ein Vermögen zu verschaffen.

Nehmen wir Henry Ford. Er entschied sich, die Gehälter seiner Mitarbeiter zu erhöhen, gerade, als er mit einer hohen Mitarbeiterfluktuation konfrontiert war. Trotz der sinkenden Nachfrage nach seinen Fahrzeugen wurde er von Skeptikern als verrückt abgestempelt. Dennoch, mit einem erneuerten Team und einer wieder ansteigenden Nachfrage, konnte Ford seinen Wachstumskurs fortsetzen.

Als Bill Allen die Führung von Boeing übernahm, produzierte das Unternehmen ausschließlich Militärflugzeuge. Das war in den 1950er Jahren, als der zivile Luftverkehr noch nicht ausreichend entwickelt war, um die Art von Großraumflugzeugen zu unterstützen, für die Boeing heute bekannt ist. Aber das hinderte Bill nicht daran, das Potenzial des Marktes zu erkennen und 16 Millionen Dollar in den Bau des ersten Boeing-Flugzeugs zu investieren.

Während seiner Amtszeit bei Apple hat Steve Jobs immer wieder Produkte auf den Markt gebracht, von denen niemand glaubte, dass sie begehrt würden, und die sich dann als revolutionär in ihrem Bereich herausstellten. Dies reicht von den frühen Tagen der Entwicklung eines Heimcomputers zusammen mit Steve Wozniak bis hin zur Vorstellung des ersten Smartphones.

Die Tücken des Bauchgefühls

Es besteht kein Zweifel, dass das Bauchgefühl mächtig sein kann, wenn es öfter richtig als falsch liegt. Aber für jeden Henry Ford, Bill Allen und Steve Jobs gibt es unzählige “Gregory Browns”. Als CEO von Motorola glaubte Brown, dass Mobiltelefone nicht erfolgreich sein würden und investierte stattdessen in Satellitentelefonie. Dieser Fehler kostete das Unternehmen 8 Milliarden Dollar.

Man hört nicht oft von solchen Fehlern, was zu einer verzerrten Wahrnehmung führt, wie sinnvoll es ist, auf das Bauchgefühl zu vertrauen. Manchmal bedeutet es kein Wachstum, wo es hätte sein können, und manchmal kostet es das Unternehmen Milliarden.

Es ist kein Risiko, das man eingehen möchte, ohne zuerst abzusichern. Daten in den Entscheidungsprozess einzubeziehen bringt viele Vorteile, die man mit dem Bauchgefühl allein nicht erreicht. Vertriebsteams können beispielsweise Daten nutzen, um realistischere Verkaufsziele zu setzen, Aussichten zu analysieren und zu bewerten, Verkaufsgespräche zu personalisieren, Produkt- und Verkaufsleistungen zu verstehen, neue Trends zu erkennen und vieles mehr. Diese Vorteile können auf das gesamte Unternehmen angewendet werden, um bessere, informierte Entscheidungen zu ermöglichen.

Der Balanceakt zwischen Bauchgefühl und Daten

Glücklicherweise leben wir im Zeitalter von Big Data, und fast jeder benötigte Datenpunkt ist mit den richtigen Tools leicht zugänglich, was den Spagat zwischen Bauchgefühl und Daten heute erleichtert.

Es gibt drei Ansätze:

  1. Daten nutzen, um das Bauchgefühl zu bestätigen.
  2. Das Bauchgefühl nutzen, um bestimmte Datenpunkte genauer zu betrachten.
  3. Das Bauchgefühl nutzen, um auf die Daten zu reagieren.

Es ist wichtig, kognitive Verzerrungen zu vermeiden und sich nicht einzureden, dass die Daten passen, wenn sie es nicht tun. Stattdessen sollte man auf sein Bauchgefühl hören, um zu entscheiden, welche Datenpunkte man untersuchen sollte.

Fundierte Entscheidungen durch Datenanalyse

Der Psychologe Daniel Kahneman erläutert ausgezeichnet, wann es in Ordnung ist, seinem Bauchgefühl zu vertrauen. Er spricht über drei Probleme, die sich ergeben, wenn man dies blind tut:

  1. Aufgrund begrenzter Daten sehen Bauchinstinkte oft Muster, die nicht vorhanden sind.
  2. Ohne genügend Praxis in einem Bereich haben Sie noch nicht genügend Erfahrung für zuverlässige Bauchgefühle.
  3. Aufgrund begrenzter Rückmeldungen kann Ihr Bauch denken, dass etwas richtig ist, auch wenn es falsch ist.

Die meisten dieser Probleme können gelöst werden, wenn Ihr Bauchgefühl aus einer sorgfältigen Analyse der Daten hervorgeht. Daten zeigen Ihnen, welche Muster existieren und welche nicht. Ein gutes Datenanalyse-Dashboard stellt diese Informationen mit allen wichtigen Metriken für Ihren Entscheidungsprozess in den Vordergrund.

Daten können dir keine Erfahrung geben, aber sie können dir helfen, das meiste aus dem Wissen zu machen, das du im Laufe der Zeit gewonnen hast.

Wenn du deinem Bauchgefühl erlaubst, dir zu sagen, auf welche KPIs und Metriken du dich konzentrieren solltest, wirst du Gewohnheiten aufbauen, die dein Bauchgefühl unterstützen.

Datananalyse-Systeme ziehen große Mengen an Daten aus deinem ERP und jeder anderen Software, die dein Unternehmen verwendet und die Daten sammelt. Sie bringen Daten von allen Datenbanken, Anwendungen, Shopsystemen und mehr deines Unternehmens ein. Dieser enorme Wissensschatz wird dann in leicht zugänglichen und verständlichen Berichten zusammengefasst, so dass sie einfach zu lesen und zu verstehen sind.

Fazit

Das Bauchgefühl ist auch heute meist noch das wichtigste Werkzeug eines guten Vertrieblers und Unternehmers, wie die Erfolgsgeschichten von Unternehmern wie Henry Ford, Bill Allen und Steve Jobs zeigen. Sie folgten ihrem Instinkt und erzielten enorme Erfolge. Doch es gibt auch Gegenbeispiele, wie Gregory Brown von Motorola, dessen Bauchgefühl zu einem Verlust von 8 Milliarden Dollar führte.

Daher ist es wichtig, Bauchgefühl und Datenanalyse in Einklang zu bringen. Mit den richtigen Tools und einer sorgfältigen Analyse können Daten dazu beitragen, Muster zu erkennen, potenzielle Kunden zu analysieren und einzustufen, Verkaufsgespräche zu personalisieren, die Produkt- und Verkaufsleistung zu verstehen, neue Trends erkennen und vieles mehr.

Diese Vorteile können im gesamten Unternehmen genutzt werden, sodass Mitarbeiter auf allen Ebenen bessere und fundiertere Entscheidungen treffen können.

Categories
Blog Datenanalyse

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

Was ist Datenanalyse?

Die Datenanalyse ist ein Prozess, bei dem Rohdaten in nützliche Informationen umgewandelt werden. Sie nutzt statistische Methoden, um aus Einzeldaten verschiedene Kenngrößen und wertvolle, zusammenhängende 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 Datensätzen, 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 schlägt 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 kündigen 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 stärken.
  • Kundenwertanalyse: Die Kundenwertanalyse zeigt, wie wertvoll ein Kunde für das Unternehmen ist. Sie berücksichtigt Faktoren wie den Einzahlungsüberschuss, die Kundenbindung, die Loyalität und das Referenzpotential.

Die Datenanalyse ist ein mächtiges Werkzeug, das Unternehmen dabei unterstützt, ihre Geschäftsstrategien zu optimieren und ihre Ziele zu erreichen. Mit der richtigen Anwendung der Datenanalyse können E-Commerce- und B2B-Unternehmen ihre Effizienz und Rentabilität erheblich steigern.

Categories
Blog Datenmanagement

In 3 Schritten zu deinem modernen Datenmanagement im Handel

Was sind die entscheidenden Komponenten, um heute modernes Datenmanagement in dein Handelsunternehmen zu integrieren?

Um heute modernes Datenmanagement zu betreiben, benötigt man eine Vielzahl von unterschiedlichen Anwendungen aus dem „modern data stack“. Diese Anwendungen bewegen sich meist in ihrer eigenen Kategorie und erfüllen einen speziellen Zweck.

Was sind die entscheidenden Komponenten, um ein holistisches Gesamtkonstrukt zu erschaffen und die Grundlage für ein modernes Datenmanagement zu bilden.

Durch die folgenden drei Schritte eröffnest du dir und deinem Handelsunternehmen ganz neue Möglichkeiten:

  1. Integration: Datensynchronisation
  2. Speicherung: Data Warehouse
  3. Visualisierung: Business Intelligence

1. Integration: Datensynchronisation – der zentrale Knotenpunkt für den bidirektionalen Austausch

Mit dem Aufbau der Datensynchronisation wird die Grundlage und der wesentlichste Teil eines modernen Datenmanagements gesetzt. Dabei ist wichtig darauf zu achten, dass Standards verwendet werden, um eine einfache Integration, Wartung und Weiterentwicklung gewährleisten zu können.

Datensynchronisation ermöglichen dir und deinem Handelsunternehmen, Daten bidirektional und in Echtzeit mit deinen Systemen auszutauschen.

Hierzu gehört unter anderem der Austausch in Anwendungen, wie einem Produktinformationsmanagement (PIM) zum Verwalten der Produktinformationen oder einem Customer Relationship Management (CRM) für die vertrieblichen Kundendaten oder Marketinganwendungen.

Zudem müssen Kundensysteme wie Bestellplattformen oder Shopsysteme als auch Kundeninformationssysteme zum Verwalten von den eigenen Daten und Informationen mit Daten beliefert werden.

Wesentlich dabei ist jedoch nicht nur der Austausch in eine Richtung. Zentrale Datensynchronisation synchronisiert auch Daten wie Bestellungen, Adressen und wesentliche Kundendaten aus Kundensystemen, wie Enterprise Resource Planning (ERP) oder Shopsystemen in die Anwendungen in deinem Unternehmen.

Ein bidirektionaler Austausch ist essentiell, um die Datenaktualität in allen Systemen zu gewährleisten.

Tools: Kafka, Confluent, Airbyte, Matillion

2. Speicherung: Die zentrale Datenhaltung und -speicherung in einem Data Warehouse

Die Kosten von Cloud-Datenspeichern haben sich in der Vergangenheit drastisch reduziert. Demnach werden in der Regel alle Unternehmensdaten in einem Data Warehouse gespeichert. Diese werden meist über ELT-Prozesse in der Datenintegration zur weiteren Verwendung unstrukturiert in einem Cloud-basierten Data Warehouse gespeichert.

Anschließend können diese Daten für BI (Business Intelligence)– oder Machine Learning-Aktivitäten verwendet werden, um Analysen zu erstellen und die Daten wertschöpfend zu nutzen.

Tools: Snowflake, Google BigQuery, Amazon Redshift

3. Visualisierung: Nutze die Potentiale deiner Daten durch Business Intelligence

Die Daten aus dem Warehouse können nun bereits genutzt werden.

Mit einem Business Intelligence (BI) Tool können Unternehmen ihre Daten analysieren und anschließend mithilfe von Dashboards visualisieren.

Der Zugriff auf Daten über BI-Anwendungen eröffnet dir und deinen Mitarbeitenden ganz neue Möglichkeiten. Der Außendienst kann sich besser auf Gespräche vorbereiten, um den Kund:innen eine umfassendere Beratung zu bieten. Der Innendienst wiederum kann die Unterstützung und das Anleiten der Kund:innen am Telefon verbessern. Das Management bekommt Reports und Informationen zu vergangenen, aktuellen und kommenden Ereignissen.

Die Zugriffsmöglichkeit für alle Mitarbeitenden im Unternehmen sollte dabei dringend gewährleistet sein. Für alle Personen im Unternehmen sollten datenbasierte Entscheidungen möglich sein. Durch die entsprechende BI-Anwendung wird die Self-Service-Mentalität im Unternehmen stark gefördert.

Tools: Metabase, Power BI, Tableau

Wrap Up

Die Integration der Datensynchronisation ist im Wesentlichen der entscheidende Grundstein für ein modernes Datenmanagement. Um den der Wert deiner Daten und des modernen Datenmanagements noch weiter auszuschöpfen und dir und deinem Team neue Möglichkeiten zu eröffnen, benötigt es einer zentralen Datenspeicherung für alle relevanten Unternehmensdaten, als auch der Visualisierung und Auswertung deiner Daten.

Categories
Blog Datenanalyse

Daten + Business Intelligence, dein Wettbewerbsvorteil

Handelsunternehmen sammeln über 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 für Auswertungen und Analysen und sind damit oft ein Wettbewerbsvorteil.

Denn heute gilt es für Verantwortliche im Handel mehr denn je, wichtige Geschäftsentscheidungen schneller, sorgfältiger 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, datengestützte Geschäftsentscheidungen zu treffen. Dabei helfen Business-Intelligence-Tools historische und aktuelle Daten zu analysieren und die Ergebnisse in intuitiv visueller Form zu präsentieren.

Somit können Unternehmen ihre Entscheidungsfindung durch lückenlosen Einblick in die aktuellen und historischen Daten in ihrem Geschäftsfeld 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 zukünftige Aktionen vorherzusehen.

BI als entscheidender Teil deines modernen Datenmanagements gibt dir die Möglichkeit ein aussagekräftiges 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 Lieferänderungen.

Für diese Aufgaben und Anwendungsfälle sind Business Intelligence Anwendungen optimal.

Tools: Metabase, Power BI, Tableau

Consent Management Platform by Real Cookie Banner