Vertriebsstrategie Mit Predictive Analytics zum Vertriebserfolg

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Der Einsatz von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz ist eine effektive Methode, um Vorhersagen für eine Vielzahl von Geschäftsprozessen zu treffen. So gibt es beispielsweise im Vertrieb die Möglichkeit, Prozesse durch Predictive Analytics und Forecasting zu verbessern. Was genau dahinter steckt, erfahren Sie in diesem Artikel.

Predictive Analytics macht sich mathematische Modelle zu Nutze, um Muster und Trends aus umfangreichen Datenmengen herauszufiltern. Anhand dieser Informationen versucht es, zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. Die Kombination von Data Mining, maschinellem Lernen und statistischen Algorithmen ermöglicht Vorhersagen, die weit über einfache Korrelationen hinausgehen.

Das Prinzip findet in der Wirtschaft vielfältige Anwendung und kann unter anderem Folgendes leisten:

• Minimierung von Risiken in der Versicherungs- und Finanzbranche

• Betrugsfälle bei Kreditkartentransaktionen aufdecken

• Präzise Vorhersagen von Angebot und Nachfrage

• Aufdeckung von Sicherheitsrisiken und Schwachstellen in Computernetzwerken

Außerdem wird die Predictive Analytics zunehmend in Softwarelösungen integriert, sodass sie von Anwendern aus allen Unternehmensbereichen genutzt werden können, auch ohne spezielle Kenntnisse in Data Science oder Advanced Analytics.

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Predictive Analytics als Vertriebsunterstützung

In den letzten Jahrzehnten hat sich der Vertrieb 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 – Kaufempfehlungen bei Amazon und Co. sind nicht mehr wegzudenken. Aber auch im B2B Vertrieb macht der Einsatz von Predictive Analytics Sinn.

Als B2B Anbieter sehen Sie sich möglicherweise mit folgenden Fragestellungen konfrontiert:

• Welcher Kunde wird welche zusätzlichen Produkte oder Dienstleistungen benötigen oder

• Wo ist die Wahrscheinlichkeit am höchsten, neue Kunden zu gewinnen?

Während sich Unternehmen früher bei der Prognose auf die Erfahrung der eigenen Mitarbeiter und Vergangenheitswerte verlassen haben, setzen sie heute zunehmend auf Algorithmen.

Sofern Daten in ausreichender Qualität und Quantität zur Verfügung stehen, kann ein sorgfältig trainiertes Modell die Kundenbedeutung immer besser einschätzen als herkömmliche Methoden, die auf Regeln wie Branchenkenntnis oder Unternehmensgröße basieren.

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Die Rolle des Algorithmus

Predictive Analytics kann im Vertrieb vor allem mit einer höheren Verarbeitungskapazität punkten. Algorithmen sind in der Lage, eine Vielzahl von Kundenmerkmalen zu analysieren, um das Kundenpotenzial besser einschätzen zu können. Zudem können sie komplexe Zusammenhänge zwischen Kundenmerkmalen und Präferenzen für bestimmte Produkte eines Unternehmens zu verstehen.

Dies führt zu einer präziseren Identifizierung von Ähnlichkeiten zu Kunden, die bereits Käufe getätigt haben. Dadurch wird die Verkaufsförderung bei bestehenden Kunden wesentlich effektiver.

Gleichzeitig wird die Skalierbarkeit erleichtert, da ein solches Verfahren mit geringem Aufwand auf alle geeigneten Produkt- und Kundengruppen ausgeweitet werden kann.

Anwendungsbereiche von Predictive Analytics

Predictive Analytics findet in zahlreichen Bereichen Anwendung und unterstützt Ihre Prozesse:

• Zielgerichtete und effiziente Neukundengewinnung im Vertrieb

• Ermittlung des Umsatzpotenzials (potenzieller) Kunden

• Identifikation von Cross- und Upselling- 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.

Benefits durch den Einsatz

Der Einsatz von Predictive Analytics in Ihrem Unternehmen bietet viele Vorteile – nicht nur für den Vertrieb:

• Verkaufsteams werden bei der effizienten Kundenklassifizierung und Produktauswahl für die Kundenansprache unterstützt. Dadurch wird die begrenzte Zeit für Marktaktivitäten produktiver genutzt.

• Kunden mit bisher unerkanntem Umsatzpotenzial werden besser identifiziert, wodurch sich neue Geschäftsmöglichkeiten ergeben.

• Marketing- und Vertriebskampagnen können gezielter umgesetzt werden, beispielsweise durch eine erhöhte Erfolgsquote bei der Kontaktaufnahme mit bestimmten Kundengruppen im Direktvertrieb oder durch eine schnellere Erreichung von Umsatzzielen.

• Auch die Kunden profitieren letztendlich, da sie maßgeschneiderte Angebote erhalten, die ihren Bedürfnissen entsprechen.

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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. Um also mit den Mitbewerbern im Markt Schritt halten zu können, sollten moderne Unternehmen sich frühzeitig mit Predictive Analytics auseinandersetzen.

*Marcel Scherbinek ist Managing Consultant und Leiter des Bereichs Advanced Analytics Platform beim beratungscontor.

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