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

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

Möglichkeiten des Cross-Selling fĂŒr HĂ€ndler und E-Commerce Unternehmen

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

Datenanalyse: Der SchlĂŒssel zur Identifikation von Cross-Sell Potentialen

Gezielte Datenanalyse ist daher die Grundvoraussetzung fĂŒr 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 hĂ€ufig im selben Einkaufskorb landen und welchen Wertbeitrag mit diesen zusĂ€tzlichen 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 fĂŒr das Cross-Selling zu identifizieren. Du kannst außerdem herausfinden, welche Produkte hĂ€ufig zusammen gekauft werden und welche Produkte die höchste Akzeptanz bei deinen Kunden haben.

DarĂŒber 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 BedĂŒrfnissen 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.

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

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

Was sind Handelsdaten (Commerce-Daten)?

Handelsdaten sind Informationen, die aus den Interaktionen und Transaktionen zwischen KĂ€ufern und VerkĂ€ufern generiert werden. Sie können eine Vielzahl von Aspekten abdecken, von den gekauften Produkten und den dafĂŒr gezahlten Preisen bis hin zu den PrĂ€ferenzen und dem Verhalten der KĂ€ufer. Diese Daten können verwendet werden, um Muster und Trends zu identifizieren, die dazu beitragen können, die GeschĂ€ftsstrategie zu informieren und zu verbessern.

Die Vorteile der Nutzung von Handelsdaten

Die Vorteile der Nutzung von Handelsdaten sind vielfĂ€ltig. Sie können dazu beitragen, die Kundenzufriedenheit zu verbessern, indem sie Einblicke in die BedĂŒrfnisse und WĂŒnsche der Kunden bieten. Sie können auch dazu beitragen, die Effizienz zu verbessern, indem sie dazu beitragen, ineffiziente Prozesse zu identifizieren und zu verbessern. DarĂŒber hinaus können sie dazu beitragen, die RentabilitĂ€t 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 ĂŒber die gekauften Produkte und die dafĂŒr gezahlten Preise enthalten, sowie Verhaltensdaten, die Informationen ĂŒber das Verhalten und die PrĂ€ferenzen der KĂ€ufer enthalten. Diese Daten können in Kombination genutzt werden, um ein umfassendes Bild der Kunden und ihrer BedĂŒrfnisse zu erstellen.

Herausforderungen bei der Nutzung von Handelsdaten

Die Nutzung von Handelsdaten ist jedoch nicht ohne Herausforderungen. Sie erfordert eine sorgfĂ€ltige Datenverwaltung und -analyse, um sicherzustellen, dass die Daten korrekt und effektiv genutzt werden. DarĂŒber hinaus mĂŒssen Unternehmen sicherstellen, dass sie die Datenschutzbestimmungen einhalten und die Daten ihrer Kunden schĂŒtzen.

Fazit: Das Potenzial von Handelsdaten

Trotz dieser Herausforderungen bieten Handelsdaten eine wertvolle Ressource fĂŒr B2B- und E-Commerce-Unternehmen. Sie bieten die Möglichkeit, die GeschĂ€ftsleistung 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 GeschĂ€ftsziele erreichen.

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SchĂ€rfe dein BauchgefĂŒhl. Durch Daten.

“Vertraue auf dein BauchgefĂŒhl.”

Diesen Ratschlag hört man sowohl in der GeschĂ€ftswelt als auch im privaten Bereich immer wieder. Am hĂ€ufigsten wird dieser Rat von Menschen gegeben, die GlĂŒck hatten, weil sie ihrem BauchgefĂŒhl vertrauten, oder die kein wirkliches Interesse an der Sache haben.

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

Vertraust du also auf dein BauchgefĂŒhl oder verlĂ€sst du dich auf Daten?

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

Im Folgenden erfĂ€hrst du, wie du mehr Daten in deinen Entscheidungsprozess einbeziehen kannst, ohne dein BauchgefĂŒhl völlig aufgeben zu mĂŒssen.

Die Macht des BauchgefĂŒhls

Es gibt zahlreiche Beispiele von Unternehmer:innen und EntscheidungstrÀger: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 GehĂ€lter 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 verrĂŒckt abgestempelt. Dennoch, mit einem erneuerten Team und einer wieder ansteigenden Nachfrage, konnte Ford seinen Wachstumskurs fortsetzen.

Als Bill Allen die FĂŒhrung von Boeing ĂŒbernahm, produzierte das Unternehmen ausschließlich MilitĂ€rflugzeuge. Das war in den 1950er Jahren, als der zivile Luftverkehr noch nicht ausreichend entwickelt war, um die Art von Großraumflugzeugen zu unterstĂŒtzen, fĂŒr 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.

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

Die TĂŒcken des BauchgefĂŒhls

Es besteht kein Zweifel, dass das BauchgefĂŒhl mĂ€chtig sein kann, wenn es öfter richtig als falsch liegt. Aber fĂŒr jeden Henry Ford, Bill Allen und Steve Jobs gibt es unzĂ€hlige “Gregory Browns”. Als CEO von Motorola glaubte Brown, dass Mobiltelefone nicht erfolgreich sein wĂŒrden 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 fĂŒhrt, wie sinnvoll es ist, auf das BauchgefĂŒhl zu vertrauen. Manchmal bedeutet es kein Wachstum, wo es hĂ€tte 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 BauchgefĂŒhl allein nicht erreicht. Vertriebsteams können beispielsweise Daten nutzen, um realistischere Verkaufsziele zu setzen, Aussichten zu analysieren und zu bewerten, VerkaufsgesprĂ€che 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 BauchgefĂŒhl und Daten

GlĂŒcklicherweise leben wir im Zeitalter von Big Data, und fast jeder benötigte Datenpunkt ist mit den richtigen Tools leicht zugĂ€nglich, was den Spagat zwischen BauchgefĂŒhl und Daten heute erleichtert.

Es gibt drei AnsÀtze:

  1. Daten nutzen, um das BauchgefĂŒhl zu bestĂ€tigen.
  2. Das BauchgefĂŒhl nutzen, um bestimmte Datenpunkte genauer zu betrachten.
  3. Das BauchgefĂŒhl 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 BauchgefĂŒhl hören, um zu entscheiden, welche Datenpunkte man untersuchen sollte.

Fundierte Entscheidungen durch Datenanalyse

Der Psychologe Daniel Kahneman erlĂ€utert ausgezeichnet, wann es in Ordnung ist, seinem BauchgefĂŒhl zu vertrauen. Er spricht ĂŒber drei Probleme, die sich ergeben, wenn man dies blind tut:

  1. Aufgrund begrenzter Daten sehen Bauchinstinkte oft Muster, die nicht vorhanden sind.
  2. Ohne genĂŒgend Praxis in einem Bereich haben Sie noch nicht genĂŒgend Erfahrung fĂŒr zuverlĂ€ssige BauchgefĂŒhle.
  3. Aufgrund begrenzter RĂŒckmeldungen kann Ihr Bauch denken, dass etwas richtig ist, auch wenn es falsch ist.

Die meisten dieser Probleme können gelöst werden, wenn Ihr BauchgefĂŒhl aus einer sorgfĂ€ltigen Analyse der Daten hervorgeht. Daten zeigen Ihnen, welche Muster existieren und welche nicht. Ein gutes Datenanalyse-Dashboard stellt diese Informationen mit allen wichtigen Metriken fĂŒr 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 BauchgefĂŒhl erlaubst, dir zu sagen, auf welche KPIs und Metriken du dich konzentrieren solltest, wirst du Gewohnheiten aufbauen, die dein BauchgefĂŒhl unterstĂŒtzen.

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 zugĂ€nglichen und verstĂ€ndlichen Berichten zusammengefasst, so dass sie einfach zu lesen und zu verstehen sind.

Fazit

Das BauchgefĂŒhl 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 BauchgefĂŒhl zu einem Verlust von 8 Milliarden Dollar fĂŒhrte.

Daher ist es wichtig, BauchgefĂŒhl und Datenanalyse in Einklang zu bringen. Mit den richtigen Tools und einer sorgfĂ€ltigen Analyse können Daten dazu beitragen, Muster zu erkennen, potenzielle Kunden zu analysieren und einzustufen, VerkaufsgesprĂ€che 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.

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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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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 erfĂŒllen einen speziellen Zweck.

Was sind die entscheidenden Komponenten, um ein holistisches Gesamtkonstrukt zu erschaffen und die Grundlage fĂŒr 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 fĂŒr 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 gewÀhrleisten 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) fĂŒr die vertrieblichen Kundendaten oder Marketinganwendungen.

Zudem mĂŒssen 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 DatenaktualitÀt in allen Systemen zu gewÀhrleisten.

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 ĂŒber ELT-Prozesse in der Datenintegration zur weiteren Verwendung unstrukturiert in einem Cloud-basierten Data Warehouse gespeichert.

Anschließend können diese Daten fĂŒr BI (Business Intelligence)– oder Machine Learning-AktivitĂ€ten 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 ĂŒber BI-Anwendungen eröffnet dir und deinen Mitarbeitenden ganz neue Möglichkeiten. Der Außendienst kann sich besser auf GesprĂ€che vorbereiten, um den Kund:innen eine umfassendere Beratung zu bieten. Der Innendienst wiederum kann die UnterstĂŒtzung und das Anleiten der Kund:innen am Telefon verbessern. Das Management bekommt Reports und Informationen zu vergangenen, aktuellen und kommenden Ereignissen.

Die Zugriffsmöglichkeit fĂŒr alle Mitarbeitenden im Unternehmen sollte dabei dringend gewĂ€hrleistet sein. FĂŒr alle Personen im Unternehmen sollten datenbasierte Entscheidungen möglich sein. Durch die entsprechende BI-Anwendung wird die Self-Service-MentalitĂ€t im Unternehmen stark gefördert.

Tools: Metabase, Power BI, Tableau

Wrap Up

Die Integration der Datensynchronisation ist im Wesentlichen der entscheidende Grundstein fĂŒr 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 fĂŒr alle relevanten Unternehmensdaten, als auch der Visualisierung und Auswertung deiner Daten.

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Blog Datenanalyse

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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