Data Intelligence im B2B Marketing und Vertrieb Der Datenschlüssel zur Zukunft

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In einer digitalisierten Welt ist Data Intelligence unverzichtbar für Unternehmen. Große Datenmengen systematisch zu nutzen und zu analysieren hilft, geschäftsrelevante Erkenntnisse zu gewinnen. Der Einsatz von Big Data, maschinellem Lernen und Künstlicher Intelligenz werden dabei immer relevanter.

Für fundierte Entscheidungen und optimierte Prozesse werden technische Anwendungen im Umgang mit großen Datenmengen immer wichtiger. Relevanz haben diese nicht nur im B2C Bereich, sondern besonders im B2B Sektor, wo die optimale Kundenkommunikation aufgrund langer Verkaufszyklen herausfordernder sein kann. Marketing- und Vertriebsmanager stehen vor der Aufgabe, ihre Strategien ständig zu optimieren, um in einem wettbewerbsintensiven Markt erfolgreich zu sein. Dieser Artikel zeigt auf, wie Unternehmen Data Intelligence effektiv nutzen können.

Die Herausforderung: Fragmentierte Kundendaten

Die rasant fortschreitende Technologie eröffnet großartige Möglichkeiten, darunter umfassende Einblicke durch KI-gestützte, hoch optimierte und personalisierte Kundenerlebnisse. Theoretisch verspricht die Verfügbarkeit von Daten die Lösung vieler Probleme. In der Praxis sieht dies jedoch oft anders aus. Die meisten Unternehmen verfügen zwar über umfassende und detaillierte Kundendaten, doch sind diese aus historischen und datenarchitektonischen Gründen oft in isolierten Systemen gespeichert. Diese Fragmentierung erschwert es, ein vollständiges Bild des Kunden zu erhalten und effektive Marketingstrategien zu entwickeln. Ohne einen ganzheitlichen Überblick über Kundeninteraktionen sind gezielte Marketingkampagnen schwierig oder gar unmöglich. Um die Daten dennoch nutzen zu können, müssen sie manuell zusammengeführt werden, was ineffizient, zeitaufwendig und fehleranfällig ist.

Um mit der technologischen Entwicklung Schritt zu halten und deren Möglichkeiten zu nutzen, ist die Defragmentierung und Integration von Daten notwendig. Hier kommen moderne Datenintegrationstools und -technologien wie CDP-Plattformen (z.B. Adobe Real-Time Customer Data Platform), CRM-Systeme (z.B. Salesforce, SAP Sales Cloud oder Microsoft Dynamics CRM), Data Lakes (z.B. AWS Lake Formation, Google Cloud Storage) und ETL-Prozesse (Extract, Transform, Load) ins Spiel. Solche Programme ermöglichen es, Daten zentral zu speichern und zu analysieren.

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Von Abstraktion zu Data Intelligence

Früher war es notwendig zu abstrahieren, um große Datenmengen handhabbar zu machen. Dies führte jedoch insbesondere bei großen Datenmengen oft zu einem Verlust an Detailgenauigkeit, da nur wesentliche Informationen herausgefiltert und viele Feinheiten außer Acht gelassen wurden. Begrenzte technische Mittel wie Speicherressourcen machten dies bisher unumgänglich. Heute haben wir sowohl technische als auch methodische Möglichkeiten, um eine zu starke Abstraktion zu vermeiden. Data Intelligence umfasst den Einsatz fortschrittlicher Technologien wie künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen (ML) und Big Data-Analysen. Diese Technologien ermöglichen es, die reale, komplexe Welt hinreichend genau abzubilden und zu verarbeiten. Tools für maschinelles Lernen (z.B. TensorFlow), für Big Data-Analysen (z.B. Hadoop) und KI-Plattformen (z.B. Molequle, Databricks) bieten die erforderlichen Möglichkeiten. Dadurch können Unternehmen nun die vollständige Bandbreite ihrer Daten nutzen, ohne wesentliche Details zu verlieren.

Ein zentraler Vorteil von Data Intelligence ist es, Muster und Trends zu erkennen, die früher verborgen geblieben wären. Moderne Analysemethoden ermöglichen tiefere Einblicke in die Daten und dadurch fundierte Entscheidungen. Unternehmen profitieren davon maßgeblich: Interne Prozesse werden optimiert, Marketingstrategien gezielter geplant und Kundenbeziehungen nachhaltig verbessert. Ressourcen werden somit effizienter genutzt, und gezieltere Maßnahmen führen zu einer höheren Wettbewerbsfähigkeit.

Datenintelligenz als Treiber des Wandels

Kundenerwartungen ändern sich ständig: Studien zeigen, dass viele Kunden bereit sind, den Anbieter zu wechseln, wenn bestimmte Leistungsstandards nicht erfüllt werden. Hier kommen Data Intelligence und Künstliche Intelligenz (KI) ins Spiel. Data Intelligence meint, dass große Datenmengen analysiert werden und später helfen, fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen. Künstliche Intelligenz (KI) verwendet Algorithmen, um aus diesen Daten zu lernen und Vorhersagen oder Empfehlungen zu generieren.

Laut einer Studie von McKinsey & Company nutzen 75 Prozent der Outperformer bereits analytische Verfahren wie Vertriebs- und Pipeline-Planung, um ihre Prozesse zu optimieren. Durch den Einsatz fortschrittlicher Analysen und prädiktiver Modelle sind diese Unternehmen in der Lage, die Bedürfnisse ihrer Kunden besser zu verstehen und proaktiv darauf einzugehen. Dies führt zu einer konsistenteren und personalisierteren Kundenerfahrung über alle Kanäle hinweg.

Dossier „Marketing & Vertrieb“

Sales & Marketing – Strategien für den gemeinsamen Erfolg

Unternehmen, die Data Intelligence nutzen, schneiden gemäß McKinsey & Company deutlich besser ab als ihre Mitbewerber. Diese Outperformer setzen analytische Verfahren ein, um ihre Vertriebs- und Marketingaktivitäten präzise zu steuern. Sie erkennen zukünftige Trends und passen ihre Strategien entsprechend an, was ihnen ermöglicht, schneller auf Marktveränderungen zu reagieren und ihren Kunden einen höheren Mehrwert zu bieten.

Die Integration von Data Intelligence in den Marketing- und Vertriebsprozess ermöglicht es, eine umfassende Sicht auf Kunden zu entwickeln. Dabei werden nicht nur die aktuellen Bedürfnisse und Vorlieben der Kunden erfasst, sondern auch zukünftige Anforderungen und potenzielle Wachstumschancen identifiziert. Unternehmen können somit Ressourcen effizienter einsetzen und gezielte Kampagnen entwickeln.

In 3 Schritten zum Erfolg – durch datengetriebene Entscheidungen

Wie können Unternehmen die heutigen technologischen Möglichkeiten systematisch nutzen, um effizienter zu werden, ein tieferes Verständnis für ihre Kunden zu entwickeln und somit den Erfolg von Marketing und Vertrieb nachhaltig zu steigern? Typischerweise starten Unternehmen ihre Data Intelligence-Reise schrittweise:

• 1. Triggerbasierte Automation
  Daten aus unterschiedlichen Systemen werden zusammengeführt, um die Customer Journey durch triggerbasierte Automatisierung zu personalisieren und zu bereichern. Die Hyper-Personalisierung ermöglicht es, jede Kundeninteraktion individuell anzupassen, wodurch maßgeschneiderte Angebote, personalisierte Nachrichten und gezielte Marketingkampagnen umgesetzt werden können.
  Use Case: Ein führendes Unternehmen der Automobilbranche nutzt beispielsweise interne und externe Trigger-Ereignisse, um Kunden mit hyper-personalisierten Kampagnen gezielt anzusprechen. Dadurch kommt es zu einer deutlichen Steigerung der Kundenzufriedenheit und -bindung. Beispielsweise wird bei diesem Unternehmen bei jedem neuen Fahrzeugkauf automatisch eine Serie personalisierter Follow-up-E-Mails verschickt, die auf den spezifischen Modelltyp und die individuellen Vorlieben des Kunden abgestimmt sind. Diese Maßnahmen führen zu einer gesteigerten Wiederkaufsrate.

• 2. Predictive Insights
  Prädiktive Intelligenz ermöglicht es Unternehmen, zukünftige Ereignisse und Entwicklungen auf Basis von Wahrscheinlichkeiten vorherzusagen. Dadurch können Vertriebsstrategien proaktiv angepasst und Erfolgschancen maximiert werden. Predictive Lead Scoring verhilft beispielsweise durch die Identifikation von Leads mit hoher Abschlusswahrscheinlichkeit zu einem effizienteren Vertrieb, was die Bearbeitungszeit reduziert und die Erfolgsquote erhöht.
  Use Case: Ein weltweit tätiger Konzern in der Medizintechnik verbesserte die Relevanz seines Lead Scorings. Früher wurden Leads anhand einfacher Kriterien, wie Demografie oder bisherigen Interaktionen bewertet. Durch den Einsatz prädiktiver Modelle, die mit der KI-basierten Revenue Intelligence Plattform Molequle entwickelt wurden, können nun komplexe Muster erkannt und Leads genauer bewertet werden. Dies führte zu einer 13-fachen Verbesserung im Vergleich zum vorherigen additiven Scoring-Modell, einer höheren Conversion-Rate und einer effizienteren Nutzung der Vertriebsressourcen.

• 3. Prescriptive Intelligence
  Präskriptive Intelligenz geht noch einen Schritt weiter, indem sie konkrete Handlungsempfehlungen gibt. Diese Empfehlungen basieren auf umfangreichen Datenanalysen und helfen Unternehmen, die bessere Maßnahmen zur Erreichung ihrer Ziele zu identifizieren und umzusetzen.
  Use Case: Prescriptive Intelligence im Revenue Process Mining umfasst beispielsweise die Auswahl der optimalen Kommunikationskanäle, die Entwicklung personalisierter Angebote und die Optimierung des gesamten Kundenlebenszyklus. Ein Telekommunikationsunternehmen, das durch präskriptive Intelligenz die besten Zeitpunkte und Kanäle für Kundengespräche identifizieren konnte, was zur Steigerung der Kundenzufriedenheit um 18 Prozent und der Abschlussquote um 12 Prozent führte.

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Fazit: Die Zukunft selbst gestalten

Datenintelligenz ist nicht nur ein Trend, sondern für jedes B2B Unternehmen notwendig, das wettbewerbsfähig bleiben möchte. Jede Interaktion zählt, denn durch nahtlos integrierte digitale Erlebnisse können Kundenbeziehungen optimal gestaltet werden. Die Zukunft des B2B Marketings und Vertriebs liegt in der intelligenten Nutzung von Daten. Unternehmen, die ihre Daten effektiv nutzen und daraus wertvolle Erkenntnisse gewinnen, werden einen deutlichen Wettbewerbsvorteil haben. Notwendig sind dafür nicht nur die richtige Technologie, sondern auch die Bereitschaft, bestehende Prozesse zu hinterfragen und Neues zu implementieren.

*Wolfgang Straßburger ist Founder & CEO der Onemedia Consulting.

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