Was ist ein Predictive Score Model im B2B-Vertrieb und wie können Sie es selbst erstellen?

90% unter Ihnen wird die Einleitung zu diesem Artikel lesen. 71% wird den vollständigen Artikel lesen. Woher wissen wir das? Dank unseres Predictive Score Models. Ein Predictive Score Model ist eine mathematische Methode zur Berechnung der Wahrscheinlichkeit eines zukünftigen Ereignisses. Es wird häufig im B2B-Vertrieb eingesetzt. Was bedeutet es, wie wird es erstellt und wie wird es im Verkauf angewendet?

Predictive Scoring ist eine auf Daten und KI basierende Kristallkugel

Was ist ein prädiktives Score-Modell?

Diese mathematische Methode berechnet die Wahrscheinlichkeit von zukünftigen Ereignissen. Ein Beispiel für ein zukünftiges Ereignis ist die Frage, ob ein bestimmter Kunde das neu entwickelte Produkt eines Unternehmens kaufen wird. Um ein solches Modell zu erstellen, benötigen Sie also historische Daten über den Kunden, um zu sehen, ob das Produkt seinen Bedürfnissen entspricht. Innerhalb des Modells werden für jede Kombination aus Kunde und Produkt, die den Umsatz ankurbelt, Punktzahlen zwischen null und eins vergeben.

Wussten Sie übrigens, dass Pizza Hut ein solches System verwendet, um zu testen, ob sie eine neue Pizzasorte auf den Markt bringen werden?

Wie erstellt man ein prädiktives Score-Modell?

Es wurden viele Scoring-Modelle entwickelt, darunter auch Lead Scores. Unternehmen erhalten Lead Scores, die es ermöglichen, einen bestimmten Grad an Relevanz einer bestimmten Person für ein bestimmtes Unternehmen zuzuordnen. Dieser Wert basiert auf verschiedenen Faktoren, darunter die Anzahl der besuchten Websites und die Dauer eines Besuchs. Lead Scores können von Unternehmen verwendet werden, um Kundenkontakten Priorität einzuräumen.

Lead Scores können auf verschiedene Weise berechnet werden, je nach der Menge der verfügbaren Daten und technischen Ressourcen. Zehn Leads sind gleichbedeutend mit zehn möglichen neuen Verkäufen. Auf diese Weise gibt es viel mehr Scoring-Modelle. Oft basieren sie auf Regeln oder auf einer Art und Weise, wie man Punkten einen Wert beimisst. Durch die Verwendung von KI-basierten Modellen mit Hilfe von maschinellem Lernen können Sie viele Modelle auf einmal erstellen, um die optimale Kombination zu finden.

Prädiktives Score-Modell basierend auf KI

Im Verkauf werden solche Modelle häufig verwendet um die Wahrscheinlichkeit zu berechnen, dass ein Kunde ein bestimmtes Produkt kaufen wird. Oder für potenzielle Kunden: wie wahrscheinlich ist es, dass sie überhaupt Kunden werden. Und dann können Sie noch mehr daraus machen: Cross-Selling, Upselling und so weiter.

Stellen Sie sich vor, dass Sie ein Unternehmen mit 50.000 Kunden sind und jeden Monat etwa 5 bis 10 neue Unternehmen zu Kunden werden. Stellen Sie sich außerdem vor, dass jedes Unternehmen sehr unterschiedliche Merkmale und Eigenschaften hat. In diesem Fall können Sie die Rechenleistung von Computern nutzen und die Hilfe von intelligenter KI-Software in Anspruch nehmen. Anhand der notwendigen Regeln können Sie die Wahrscheinlichkeit eines Interessenten berechnen.

Die Macht des maschinellen Lernens bei der prädiktiven Score-Modellierung

Diese Methode, die zu diesem Zweck verwendet werden kann, ist bekannt als maschinelles Lernen - eine KI-Disziplin. Maschinelles Lernen ist, einfach ausgedrückt, eine viel ausgefeiltere Methode zur Bestimmung der Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses. Es gibt verschiedene Methoden des maschinellen Lernens, die zur Berechnung einer Wahrscheinlichkeit oder eines Ergebnisses verwendet werden können. Es muss nicht unbedingt ein neuronales Netzwerk sein. " Auch geboostete Bäume oder Gradientenbäume sind geeignet.

Um die Leistung und Effizienz dieser Methoden zu steigern, erstellen Datenwissenschaftler oft Hunderte - wenn nicht Tausende - von Modellen. Letztendlich konkurrieren die Modelle miteinander und ergänzen sich gegenseitig, um die optimale Kombination zu finden.

Die Forschung hat auch gezeigt, dass die besten prädiktiven Scoring-Modelle Verwenden Sie bei zunehmender Komplexität eine Mischung aus regelbasierten Modellen und maschinellem Lernen. Diese Kombination hilft einem Mitarbeiter bei der Vorhersage und ermöglicht den Verkäufern einen Blick in die Zukunft. Ein Orakel der Zahlen im Dienste Ihres Teams.

Und wie kann Trendskout helfen?

Trendskout hilft Unternehmen dabei, mit ihren Daten loszulegen. Sie brauchen keinen Datenwissenschaftler. Sie benötigen keine Code-Kenntnisse. Sie geben Ihre Daten einfach in die Trendskout-Plattform ein. Mit der Bibliothek der Modelle können Sie schnell eine Methode auf Ihre Daten anwenden. Das Ergebnis: schneller Output und eine direkte Rendite für Ihre Investition.

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