In der heutigen Geschäftswelt müssen sich Unternehmen ständig an die sich schnell ändernden Bedingungen anpassen und die Zukunft vorhersehen, um entsprechende Maßnahmen ergreifen zu können.
Der Einsatz von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz ist eine wirksame Methode, um zuverlässige Prognosen für verschiedene Geschäftsprozesse zu erstellen. Besonders häufig werden diese Technologien eingesetzt, um Finanzkennzahlen wie Umsatz, Gewinn und Cashflow vorherzusagen.
Aber auch in anderen Unternehmensbereichen, wie zum Beispiel im Vertrieb, gibt es spannende Möglichkeiten, Prozesse durch Predictive Analytics und Predictive Forecasting zu optimieren.
In diesem Artikel erfahren Sie, was Predictive Analytics ist und wie es den Vertrieb unterstützen kann!
Was ist Predictive Analytics?
Predictive Analytics nutzt mathematische Modelle, um aus großen Datenmengen Muster und Trends zu extrahieren und daraus zukünftige Entwicklungen vorherzusagen.
Durch die Kombination von Data Mining, Machine Learning und statistischen Algorithmen entsteht die Fähigkeit, Vorhersagen zu treffen, die weit über einfache Zusammenhänge hinausgehen. Predictive Analytics findet in der Wirtschaft vielfältige Anwendung und kann unter anderem Folgendes leisten:
- Minimierung von Risiken in der Versicherungs- und Finanzbranche
- Aufdeckung von Betrugsfällen bei Kreditkartentransaktionen
- Präzise Vorhersagen von Angebot und Nachfrage
- Identifikation von Sicherheitsrisiken und Schwachstellen in Computernetzwerken
Predictive Analytics wird zunehmend in Softwarelösungen integriert, sodass sie von Anwendern aus allen Unternehmensbereichen genutzt werden können, auch ohne spezielle Kenntnisse in Data Science oder Advanced Analytics.
Wie hilft Predictive Analytics im Vertrieb?
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.
Beim 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 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 sind auch in der Lage, komplexe Zusammenhänge zwischen Kundenmerkmalen und Präferenzen für bestimmte Produkte eines Unternehmens zu verstehen. 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?
- Zielgerichtete und effiziente Neukundengewinnung im Vertrieb
- Ermittlung des Umsatzpotenzials (potenzieller) Kunden
- Identifikation von Cross- undUp-Selling-Potenzialen
- Bewertung der Wechselbereitschaft und Allokation von Bindungsmaßnahmen
So bleibt Ihnen mehr wertvolle Zeit für die strategischen Aspekte der Vertriebsarbeit. Die Entlastung durch Predictive Analytics hilft Ihnen also, sich auf Ihr Kerngeschäft zu konzentrieren
Was bringt das Ganze?
- Verkaufsteams werden dabei unterstützt, ihre Kunden effizient zu klassifizieren und die richtigen Produkte für die Kundenansprache auszuwählen. Dies ermöglicht eine produktivere Nutzung der begrenzten Zeit, die für Marktaktivitäten zur Verfügung steht.
- Kunden, deren Umsatzpotenzial bisher nicht vollständig erkannt wurde, werden besser identifiziert, wodurch sich neue Geschäftsmöglichkeiten ergeben.
- 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, Zeit effizient zu nutzen und Umsatzpotenziale gezielter zu erschließen. Als modernes Unternehmen sollte man sich frühzeitig mit Predictive Analytics auseinandersetzen, um auch in Zukunft mit den Marktbegleitern mithalten zu können.
Fotos: 1 – KI generiert / 2 Unsplash
