Entlastung der Kunden und Erkennen von Verkaufschancen mit KI-Prognosen

Unternehmen und Organisationen, die nach goldenen relevante Daten verlassen sich zunehmend auf KI, um sie abzubauen. Das ist auch bei Coeman Packaging der Fall, einem Händler für Verpackungsmaterial und -maschinen aus Waregem. Mit mehr als 3.000 B2B-Kunden erwirtschaftet das Unternehmen einen Umsatz von rund 35 Millionen Euro. "Wir waren bereits auf der Suche nach einer Möglichkeit, unsere Verkaufschancen besser zu nutzen. Schließlich stießen wir auf die KI von Trendskout für Absatzprognose und unseren Umsatz zu maximieren", sagt Geschäftsführer Luc Vanderbeke.

Optimieren Sie die Verkaufszeit

Coeman Packaging blickt auf eine lange Geschichte zurück und leistete bereits in den 1980er Jahren Pionierarbeit bei umfangreichen IT-Investitionen. Im Laufe der Jahre hat dies dazu geführt, dass das Unternehmen über hoch entwickelte ERP- und CRM-Pakete verfügt, die eine Fülle von Daten enthalten. Die Gewinnung all dieser Daten war von Anfang an ein bekannter Engpass.

Die Daten waren für das Unternehmen nicht verfügbar.
"Auf unserem Markt tut sich eine Menge", erklärt Vanderbeke. "Nicht nur unsere Kunden und Wettbewerber entwickeln sich weiter, sondern auch unsere Produkte.

Außerdem verbringen unsere Vertriebsmitarbeiter zu viel Zeit mit Verwaltungsaufgaben, während wir es lieber hätten, wenn sie sich auf den reinen Verkauf konzentrieren würden. Wir suchten also nach Möglichkeiten, unsere Daten weiterzuentwickeln und ihnen einen Mehrwert zu verleihen, um unsere Vertriebsbemühungen zu fokussieren. So kamen wir schnell auf Trendskout und seine umfassenden KI-Anwendungen.

"In einem turbulenten Corona-Jahr hat Trendskout dazu beigetragen, dass wir heute die gleichen starken Zahlen wie im letzten Jahr präsentieren können."

Luc Vanderbeke - Direktor Coeman Packaging

Gelegenheiten aufspüren

Das Unternehmen setzt Trendskout-AI jetzt für seine Prognosen ein, um auch weniger sichtbare Verkaufschancen zu erkennen. Hinter den Kulissen ist es vor allem die Verkaufschancen-Erkennung , die standardmäßig in Trendskout-AI eingebaut ist. Es sucht nach Mustern in den jahrzehntelangen historischen Verkaufs- und Kundendaten von Coeman Packaging. Die KI analysiert sie dann, um genaue Vorhersagen zu machen. Konkret erstellt die KI-Software automatisch einen monatlichen Vorhersagebericht, der anzeigt, welche Kunden möglicherweise einen neuen Auftrag benötigen. .

In der Praxis sind die Vorschläge des Algorithmus mehr als 80% genau, was das Bauchgefühl und die Routine des erfahrenen Verkaufsteams ergänzt. Harte Daten unterstützen also den Beruf des Verkäufers, der von Natur aus von menschlichen Beziehungen lebt.

Einfache technische Einrichtung

Die Implementierung des Algorithmus war auch sehr schnell eine Anforderung für das Team von Coeman Packaging. Die Daten aus dem bestehenden ERP und CRM wurden einfach über die Standard-API mit Trendskout verbunden, ohne dass ein kostspieliger Vorprozess erforderlich war. Auf diese Weise könnte der KI-Algorithmus sofort damit beginnen, Daten zu entschlüsseln, um schnelle Ergebnisse zu erzielen. Neue Verbindungen mit zukünftiger Software oder anderen externen Datenquellen sind ebenfalls möglich.

Erleichterung für Kunden

"Das Tolle an Trendskout ist für uns, dass man kein Computerspezialist sein muss, um neue Verkaufsmöglichkeiten zu entdecken", sagt Vanderbeke. "Die Trendskout-AI bietet einen unmittelbaren Mehrwert für unsere Vertriebsmitarbeiter. Unsere Kunden bemerken die besondere Aufmerksamkeit, die ihnen entgegengebracht wird, und schätzen die Fürsorge. Das KI-Prognosemodell erkennt die Bedürfnisse der Kunden, bevor sie sie selbst erkennen.

Kontinuierliche Verbesserung

"In einem turbulenten Corona-Jahr hat Trendskout dazu beigetragen, dass wir die gleichen starken Zahlen wie im letzten Jahr präsentieren konnten", schließt Vanderbeke.

Die Ergebnisse des KI-Prognosemodells werden monatlich ausgewertet und bei Bedarf angepasst, um die Genauigkeit weiter zu verbessern und dem Vertriebsteam die besten Chancen auf neue Geschäfte zu geben.

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