Heutzutage müssen sich Unternehmen an schnell verändernde Bedingungen anpassen und die Zukunft vorhersagen, um angemessen reagieren zu können.
Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz bieten eine effiziente Möglichkeit, zuverlässige Prognosen für eine Vielzahl von Geschäftsprozessen zu erstellen. Besonders häufig werden diese Technologien eingesetzt, um Finanzkennzahlen wie Umsatz, Gewinn und Cashflow zu prognostizieren.
Aber auch in anderen Bereichen wie dem Vertrieb eröffnen sich spannende Möglichkeiten, Prozesse durch Predictive Analytics und Forecasting zu optimieren.
In diesem Artikel erfahren Sie, was Predictive Analytics ist und wie es den Vertrieb unterstützen kann!
Was versteht man unter Predictive Analytics?
Predictive Analytics nutzt mathematische Modelle, um aus großen Datenmengen Muster und Trends zu erkennen und zukünftige Entwicklungen vorherzusagen.
Durch die Kombination von Data Mining, maschinellem Lernen und statistischen Algorithmen können Vorhersagen getroffen werden, die über einfache Korrelationen hinausgehen. Predictive Analytics hat zahlreiche Anwendungsmöglichkeiten in der Wirtschaft, z.B:
- Risikominimierung in der Versicherungs- und Finanzbranche
- Betrugserkennung bei Kreditkartentransaktionen
- Präzise Vorhersage von Angebot und Nachfrage
- Identifizierung von Sicherheitsrisiken und Schwachstellen in Computernetzwerken
Predictive Analytics wird zunehmend in Softwarelösungen integriert, so dass sie von Anwendern aus allen Unternehmensbereichen genutzt werden können, ohne dass spezielle Kenntnisse in Data Science oder Advanced Analytics erforderlich sind.
Wie kann Predictive Analytics im Vertrieb helfen?
Der Vertrieb hat sich in den letzten Jahrzehnten stark verändert. Die allgegenwärtige Mobilität, der flächendeckende Einsatz von CRM-Systemen und die Popularität der Customer Journey sind nur einige Beispiele dafür. Eine weitere wichtige Entwicklung, die den B2B-Vertrieb verändern wird, ist der Einsatz von Predictive Analytics.
Im privaten Online-Shopping ist Predictive Analytics bereits etablierter Standard – Kaufvorschläge bei Amazon und Co. sind nicht mehr wegzudenken.
Auch im B2B-Vertrieb ist der Einsatz von Predictive Analytics sinnvoll. Welcher Kunde wird welche zusätzlichen Produkte oder Dienstleistungen benötigen? Wo ist die Wahrscheinlichkeit am größten, neue Kunden zu gewinnen? Wo man sich früher auf die Erfahrung der eigenen Mitarbeiter und auf Vergangenheitswerte verlassen hat, setzt man heute zunehmend auf Algorithmen.
Sofern Daten in ausreichender Qualität und Quantität zur Verfügung stehen, kann ein sorgfältig trainiertes Modell die Kundenbedeutung immer besser klassifizieren als herkömmliche Methoden, die auf Regeln wie Branchenkenntnis oder Unternehmensgröße basieren.
Zum einen kann der Einsatz von Predictive Analytics im Vertrieb mit einer höheren Verarbeitungskapazität punkten. Algorithmen sind in der Lage, eine Vielzahl von Kundenmerkmalen zu analysieren, um das Kundenpotenzial besser einschätzen zu können. Sie verstehen auch komplexeste Zusammenhänge zwischen Kundenmerkmalen und Präferenzen für bestimmte Produkte eines Unternehmens. Dies führt zu einer effizienteren und genaueren Identifizierung von Parallelen zu Kunden, die bereits Käufe getätigt haben, was wiederum zu einer wesentlich effektiveren Verkaufsförderung bei bestehenden Kunden führt.
Zum anderen wird die Skalierbarkeit erleichtert, da ein solches Verfahren mit relativ geringem Aufwand auf alle geeigneten Produkt- und Kundengruppen ausgeweitet werden kann.
In welchen Bereichen kann Predictive Analytics helfen?
- Gezielte und effiziente Neukundengewinnung im Vertrieb
- Ermittlung von Umsatzpotenzialen potenzieller und bestehender Kunden
- Identifikation von Cross- und Up-Selling-Potenzialen
- Bewertung der Wechselbereitschaft und Zuordnung von Bindungsmaßnahmen
So bleibt mehr wertvolle Zeit für die strategischen Aspekte der Vertriebsarbeit. Die Entlastung durch Predictive Analytics ermöglicht es Ihnen, sich auf Ihr Kerngeschäft zu konzentrieren.
Was sind die Vorteile?
- Vertriebsteams erhalten Unterstützung bei der effizienten Klassifizierung ihrer Kunden und der Auswahl der richtigen Produkte für die Kundenansprache. Dies ermöglicht eine produktivere Nutzung der begrenzten Zeit, die für Marktaktivitäten zur Verfügung steht.
- Kunden, deren Umsatzpotenzial bisher nicht vollständig erkannt wurde, können besser identifiziert werden, was neue Geschäftsmöglichkeiten eröffnet.
- Marketing- und Vertriebskampagnen können zielgerichteter durchgeführt werden, z.B. im Direktvertrieb, indem die Erfolgsquote bei der Kontaktaufnahme mit bestimmten Kundengruppen erhöht oder Umsatzziele schneller erreicht werden.
- Letztlich profitieren auch die Kunden, da sie besser auf ihre Bedürfnisse zugeschnittene Angebote erhalten.
Fazit
Predictive Analytics revolutioniert den Vertrieb, indem es Verkaufschancen präzise vorhersagt und eine personalisierte Kundenansprache ermöglicht. Es unterstützt Vertriebsteams dabei, ihre Zeit effizient zu nutzen und Umsatzpotenziale gezielter auszuschöpfen. Als modernes Unternehmen sollten Sie sich frühzeitig mit Predictive Analytics auseinandersetzen, um auch in Zukunft im Wettbewerb bestehen zu können.
Quelle: https://unsplash.com/de/fotos/unknown-person-using-laptop-YDVdprpgHv4
