Zit jouw sales data in allerlei systemen? Wanhoop niet!

Met predictive analyse wordt het bezitten van veel data een grote opportuniteit voor B2B sales managers. Om hier het meeste uit te halen is het echter essentieel om de verkoopsituatie goed te begrijpen. Kennis hebben van miningmodellen is niet nodig. Dat kan je aan slimme tools overlaten. Laat je inspireren door deze 3 voorbeelden.

Sales data hoeft niet per se gestructureerd te zijn

1. B2B-marketingsegmentatie uitvoeren met een clustermethode

Succesvolle marktsegmentatie is de sleutel tot het afstemmen van diensten en producten van jouw bedrijf op de behoeften en vraag van de markt. Er bestaan verschillende methoden – met een enorm potentieel – om segmentatie veel efficiënter te maken voor een sales manager.

Een clustermethode groepeert klanten op basis van een rode draad. Aangezien die rode draad vaak de verkoopgeschiedenis is, is er voor het succesvol uitvoeren van een clusteranalyse geen beter beginpunt dan de ERP-salesgegevens van een bedrijf.

Sales managers kunnen clusteranalyse gebruiken om bestaande kopers in verschillende sets of “clusters” te groeperen. Zodra sales managers klanten in groepen hebben gerangschikt, is het mogelijk om trends in elke groep vergelijken en op zoek gaan naar meer verkooppotentieel. Lastig om daar aan te beginnen, snappen we. Daarom hebben we met Trendskout een slimmere, eenvoudigere toe te passen tool gebouwd.

2. Apriori-algoritme gebruiken om een cross-sellingstrategie te ontwikkelen

De meest populaire ERP-systemen gebruiken transactiedatabases. Hierdoor kunnen Apriori-algoritmen gemakkelijk waardevolle sales inzichten bieden. Zo kan het algoritme associaties opsporen. In B2C wordt hier al veelvuldig gebruik van gemaakt. Stel dat meerdere klanten bijvoorbeeld producten A en B samen hebben gekocht, dan clustert het algoritme ze in een set. Sales managers kunnen deze assortimenten vervolgens vergelijken en zo nieuwe zakelijke kansen ontdekken en de kans op cross-selling vergroten. Daarnaast is het mogelijk om prijsinconsistenties bij klanten op te sporen. De AI-toepassingen ingebouwd in ERP-systemen zijn echter erg primair. Van heel wat van die bedrijven is het immers geen core business. Ze bouwen oppervlakkige modules in, maar het kan beter. Veel beter.

3. Customer behaviour model implementeren voor verkoopprognoses

Analyses op basis van veel data moeten de juiste verkoopactie op het juiste moment tegenover de juiste klant stimuleren. Op basis van klantgedrag is het mogelijk om verkoopprognoses te verbeteren. Sales managers kunnen predictive analyse modellen toepassen door gebruik te maken van klantreacties en vervolgens passende acties ondernemen. Dit biedt niet alleen voordelen op het gebied van voorraadbeheer, maar kent ook toepassingen en kansen voor klantenloyaliteit, churn rate enzovoort.

Wij kunnen veel met jouw sales data, laat het ons bewijzen

Sales data is onze grondstof. Of die nu gecentraliseerd zit of niet. Met ons platform, waar je geen data scientist voor nodig hebt, kunnen we direct aan de slag. Het platform gaat itireren tussen verschillende modellen om zo razendsnel een werkbare uitkomst te leveren. Waar jij en je team mee aan de slag kunnen.

Dus voor je ook maar één verdere stap onderneemt, boek je best even een demo. Een persoonlijke demo die we kunnen baseren op jouw échte bedrijfsdata. Laat het ons bespreken.

Blijf ook op de hoogte van het laatste nieuws over AI

"*" geeft verplichte velden aan

GDPR*
Dit veld is voor validatiedoeleinden en moet ongewijzigd gelaten worden.

Hoe halen organisaties meerwaarde uit AI en Machine Learning?

Ontvang toegang tot ons Resource Center met interessante business cases gratis in je mailbox.

Deel op Facebook
Deel op Twitter
Deel op LinkedIn
Deel op Pinterest
Delen via e-mail