Mit der prädiktiven Analytik werden viele Daten zu einer großen Chance für B2B-Vertriebsmanager. Um das Beste daraus zu machen, ist es jedoch unerlässlich, die Verkaufssituation gut zu verstehen. Kenntnisse über Bergbaumodelle sind nicht erforderlich. Das können Sie den intelligenten Tools überlassen. Lassen Sie sich von diesen 3 Beispielen inspirieren.
1. B2B-Marketing-Segmentierung mit einer Cluster-Methode durchführen
Eine erfolgreiche Marktsegmentierung ist der Schlüssel zur Anpassung der Dienstleistungen und Produkte Ihres Unternehmens an die Bedürfnisse und Anforderungen des Marktes. Es gibt mehrere Methoden - mit enormem Potenzial - um die Segmentierung für einen Vertriebsleiter viel effizienter zu gestalten.
Eine Clustering-Methode gruppiert Kunden auf der Grundlage eines gemeinsamen Themas. Da dieser rote Faden häufig die Verkaufshistorie ist, erfordert die erfolgreiche Durchführung einer Clusteranalyse Es gibt keinen besseren Ausgangspunkt als die ERP-Verkaufsdaten eines Unternehmens.
Vertriebsleiter können die Clusteranalyse nutzen, um bestehende Käufer in verschiedene Gruppen oder "Cluster" einzuteilen. Sobald die Vertriebsleiter die Kunden in Gruppen eingeteilt haben, können sie die Trends in den einzelnen Gruppen vergleichen und nach mehr Umsatzpotenzial suchen. Der Anfang ist schwer, das verstehen wir. Deshalb haben wir mit Trendskout ein intelligenteres, einfacher zu bedienendes Tool entwickelt.
2. Verwendung des Apriori-Algorithmus zur Entwicklung einer Cross-Selling-Strategie
Die meisten gängigen ERP-Systeme verwenden Transaktionsdatenbanken. So können die Algorithmen von Apriori auf einfache Weise wertvolle Einblicke in den Vertrieb liefern. Der Algorithmus kann zum Beispiel Assoziationen erkennen. Dies ist im B2C-Bereich bereits weit verbreitet. Wenn z.B. mehrere Kunden die Produkte A und B zusammen gekauft haben, gruppiert der Algorithmus sie zu einer Gruppe. Vertriebsleiter können diese Bereiche dann vergleichen und entdecken so neue Geschäftsmöglichkeiten und erhöhen die Chancen auf Cross-Selling. Darüber hinaus ist es möglich, Preisabweichungen bei Kunden zu erkennen. Die KI-Anwendungen die in ERP-Systeme eingebaut sind, sind jedoch sehr primär. Schließlich ist dies nicht das Kerngeschäft vieler dieser Unternehmen. Sie bauen oberflächliche Module ein, aber sie können es besser. Viel besser.
3. Implementierung des Kundenverhaltensmodells für die Absatzprognose
Eine datengestützte Analyse sollte die richtige Verkaufsaktion zur richtigen Zeit für den richtigen Kunden vorantreiben. Anhand des Kundenverhaltens können Sie Ihre Verkaufsprognosen verbessern. Vertriebsleiter können anhand von Kundenantworten prädiktive Analysemodelle anwenden und dann entsprechende Maßnahmen ergreifen. Dies bietet nicht nur Vorteile in Bezug auf die Bestandsverwaltung, sondern auch Anwendungen und Möglichkeiten für die Kundentreue, Abwanderungsrate und so weiter.
Wir können viel mit Ihren Verkaufsdaten machen, lassen Sie es uns beweisen
Verkaufsdaten sind unser Rohmaterial. Unabhängig davon, ob sie zentralisiert ist oder nicht. Mit unserer Plattform, für die kein Datenwissenschaftler erforderlich ist, können wir sofort mit der Arbeit beginnen. Die Plattform wird zwischen verschiedenen Modellen iterieren, um blitzschnell ein praktikables Ergebnis zu liefern. Womit Sie und Ihr Team arbeiten können.
Bevor Sie also auch nur einen weiteren Schritt machen, Bitte buchen Sie eine Demo. Eine persönliche Demo, die wir auf Ihren realen Unternehmensdaten aufbauen können. Lassen Sie uns darüber diskutieren.
