Data Analytics Heute wissen, was Bestandskunden morgen wollen

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Wer bei der Bestandskundenentwicklung stets weiß, welche Kunden das größte Wachstumspotenzial besitzen und was die Next Best Offer für sie sind, ist gegenüber Wettbewerbern klar im Vorteil. Wir zeigen, wie Unternehmen in drei Schritten zum datengestützten Bestandskundenvertrieb kommen.

Die Gewinnung eines Neukunden ist um ein Vielfaches teurer, als einen Bestandskunden zu halten. Generationen von Marketing- und Sales-Experten sind schon mit dieser Faustformel groß geworden und doch gilt sie auch heute noch unbestritten. Es ist bekannt, dass ein Großteil des Umsatzes auf Abschlüsse mit langjährigen Kunden zurückgeht und die Neukundengewinnung höhere Aufwände verursacht. Verborgen bleiben im Gegensatz dazu jedoch vielfach die Wege, die zum erfolgreichen Bestandskunden-Vertrieb führen. Moderne Data-Analytics-Lösungen können dabei den Weg weisen.

Die drei wichtigsten Schritte zu einer datengestützten, ziel-gerichteten und streuverlustfreien Bestandskundenentwicklung werden hier aufgeführt:

• 1. Erfolgsmuster identifizieren und reproduzieren

• 2. Wachstumspotenziale erkennen

• 3. Überblick über globale Kundenstrukturen schaffen

1. Erfolgsmuster identifizieren und für die Bestandskundenentwicklung reproduzieren

Erfolgsmuster im eigenen Datenbestand finden, den Erfolg bei anderen Kunden re-produzieren und diese so glücklich machen: Was einfach klingt, war es bislang nicht. Denn in der schieren Masse an Daten die Vertriebsstrategien zu identifizieren, die wirklich zu den größten Erfolgen führen, übersteigt allein schon die Kapazitäten selbst von spezialisierten Sales-Profis. Die Kunden zu erkennen, die die größte Ähnlichkeit zum zuvor betrachteten Erfolgsbeispiel aufweisen und gleichzeitig ein noch nicht ausgeschöpftes Potenzial besitzen, ist die noch größere Herausforderung.

Mithilfe einer leistungsstarken Data Analytics Software fällt es heute leicht, sowohl Erfolgsmuster, als auch dazu passende Zielkunden zu erkennen. Mithilfe von künstlicher Intelligenz lassen sich Datenmengen jeglichen Umfangs ganz einfach durchforsten. Dank dieser Technologie können Vertriebserfolge schneller, zuverlässiger und somit gewinnbringender auf andere Bestandskunden übertragen werden.

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2. Bestandskundenentwicklung: Wachstumspotenziale erkennen

Welcher Kunde bietet die größten Wachstumspotenziale? Wo finden sich noch ungenutzte Cross- und Upselling-Potenziale? Mithilfe leistungsfähiger Data-Analytics-Lösungen werden Wachstumspotenziale im Bestandskundensegment auf Knopf-druck transparent. Im Kontext etablierter SAP-Standardanwendungen vereint die Lösung alle verfügbaren Markt- und Kundendaten in einer Single Source of Truth und veredelt diese durch schlanke Machine-Learning-Verfahren.

Aus der Masse an Daten werden diejenigen Unternehmen identifiziert, die die größte Ähnlichkeit aufweisen. Aus dem Wissen, welche Produkte diese in welcher Reihen-folge eingekauft haben, lässt sich ableiten, welches Angebot das Beste für vergleichbare Bestandskunden sein wird. So wird der Weg für eine optimale Vertriebsstrategie geebnet und bislang unangetastete Potenziale können gehoben werden.

3. Next Best Offer: das richtige Produkt im richtigen Moment anbieten

Account Owner müssen jederzeit wissen, welche Produkte ein Kunde bereits im Einsatz hat und auch, welches Angebot diesem Kunden zuletzt unterbreitet wurde. Dies fällt insbesondere bei global agierenden Playern mit weit verzweigten Unternehmensstrukturen schwer. Durch die Analyse der globalen Kundenstruktur und des Einkaufsstatus wird erkennbar, was die Next Best Offer (NBO) für eine bestimmte Company ist. Führende Data Analytics Engines verknüpfen alle verfügbaren Daten – ob aus internen Quellen wie dem CRM oder externen Quellen, die zusätzlich angeschlossen werden können – und bieten somit eine globale Sicht auf die Bestandskunden, die es leicht macht, die ideale NBO zu ermitteln.

Wachstum im Bestandskundensegment dank moderner Data Analytics

Mithilfe von Data Analytics erfährt die Bestandskundenentwicklung einen spürbaren Boost. Voraussetzung ist jedoch eine entsprechend leistungsstarke Software, die Datenquellen verknüpfen und mithilfe von Machine Learning wertvolles Wissen aus den vorliegenden Informationen generieren kann. Dann werden Potenziale sichtbar, Erfolgsmuster reproduzierbar und Predicitve-Anwendungen wie Next Best Offer möglich.

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Die Bedeutung von Daten für erfolgreiche Kundenbeziehungen

Die wichtigsten Leistungsmerkmale einer Data Analytics Lösung für die Bestandskundenentwicklung:

• 1. Vollständigkeit: Erst die Zusammenführung von internen und externen Daten auf einer zentralen Plattform ergibt ein ganzheitliches Bild der globalen Kundenstruktur.

• 2. Schnelligkeit: Moderne In-Memory-Datenbanktechnologien ermöglichen komplexe Datenanalysen auf Knopfdruck.

• 3. Überlegenheit: Führende Analytics-Lösungen unterstützen die strategische Entscheidungsfindung durch moderne Machine-Learning-Verfahren. So las-sen sich Erfolgsmuster in Echtzeit erkennen und reproduzieren.

• 4. Einfachheit: Eine gute Analytics-Lösung ermöglicht es dank seiner intuitiven Bedienung auch Mitarbeitern ohne datenwissenschaftlichen Hintergrund, ziel-gerichtete Datenanalysen durchzuführen. Ein großer Kostenvorteil im Data-Driven Sales & Marketing.

• 5. Offenheit: Häufig ist die Datenintegration der Flaschenhals mit Blick auf schlanke Prozesse – von der Marktbeobachtung bis zur Lead-Ansprache. Alle Datenquellen einfach und schnell verknüpfen zu können, ebnet den Weg für eine agile Go-to-Market-Planung und das richtige Timing im Vertrieb.

*Nils Niehörster ist Geschäftsführer der Modelyzr GmbH.

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