Predictive Sales Analytics- Was ist das und was sind die Vorteile?
Die Implementierung eines datengesteuerten Ansatzes bei der Entscheidungsfindung hat nachweislich die Rentabilitaet von Unternehmen unabhaengig von der Branche gesteigert. Tatsaechlich zeigen Business-Intelligence-Umfragen, dass Unternehmen, die Big Data nutzen, eine Steigerung der Gewinne um 8 -10% und eine Verringerung der Betriebskosten um 10% gleichzeitig erlebt haben.
Da jedoch nur 57% der Unternehmen Daten in ihren Entscheidungsprozessen nutzen , obwohl 91% Daten fuer das Geschaeftswachstum von entscheidender Bedeutung sind, kann die Foerderung einer analyseorientierten Umgebung eine grosse Chance darstellen. damit Unternehmen wettbewerbsfaehig bleiben.
Waehrend es endlose Verwendungen fuer interne und externe Daten gibt, gibt es 4 Hauptverwendungen fuer Vertriebsanalysen. Die Implementierung dieser Techniken kann dazu beitragen, Umsatzprognosen zu verbessern, die Ressourcenverteilung zu optimieren und zu hoeheren Konversionsraten fuehren.
Predictive vs. Prescriptive Sales Analytics - Was ist der Unterschied?
Die meisten Unternehmen sind sich bereits der Vorteile bewusst, die sie durch Big Data und betriebliche Datenanalysen profitieren koennen. Um Vertriebsanalysen und datengesteuerte Entscheidungsfindung vollstaendig zu implementieren, muessen Unternehmen jedoch die Unterschiede zwischen praediktiven und praeskriptiven Analysen beachten. Das
Verstaendnis, welche Berichte unter welche Kategorie fallen, und die Ziele der beiden Ansaetze werden dazu beitragen, die Analysestrategien einer Organisation zu festigen.
Predictive Sales Analytics
Predictive Sales Analytics beinhaltet zukuenftige Umsatzprognosen basierend auf den Daten aus frueheren Verkaeufen und Lagerbestaenden. Durch die System- und Datenintegration koennen Unternehmen alle relevanten Informationen sammeln, die Daten standardisieren und die Ergebnisse automatisch interpretieren.
Durch die Verwendung historischer Daten aus frueheren Jahren, Quartalen oder sogar Monaten koennen Unternehmen Muster in Umsatz, Verbraucherverhalten und Ausgaben identifizieren. Die Verwendung von Predictive Sales Analytics ist ein hilfreiches und wertvolles Werkzeug, um ein besseres Verstaendnis der finanziellen Gesundheit der Organisation fuer die kommenden Monate oder Jahre zu gewinnen.
Predictive Sales Analytics ist auch ein aeusserst wertvolles Werkzeug, das verwendet wird, um verschiedene Abteilungen darueber zu informieren, wo sie ihre Ressourcen leiten sollten, sei es Budgetzuweisung oder Bestandsauffuellung. Wenn Leads beispielsweise zu lange in Anspruch nehmen, koennen praediktive Vertriebsanalysen die Vertriebsabteilung darueber informieren, sich auf Leads zu konzentrieren, die schneller umwandeln.
Prescriptive Sales Analytics
Waehrend praediktive Analytics-Informationen hilfreich sind, um zukuenftige finanzielle Ergebnisse in einem Unternehmen zu prognostizieren, ist es nur ein kleiner Schritt, um zu einer datengesteuerten Organisation zu werden. Prescriptive Sales Analytics kombiniert historische Kontexte mit Prognosen, um umsetzbare Erkenntnisse zu schaffen. Prescriptive Analytics befasst sich tiefer mit den potenziellen Ergebnissen jeder Geschaeftsentscheidung sowie deren Auswirkungen auf die Finanzen.
Aufgrund ihrer komplexen Natur ist die praeskriptive Vertriebsanalyse noch ein paar Jahre von der Uebernahme in der Mainstream-Business-Szene entfernt. Effektive praeskriptive Analysen haben jedoch die Moeglichkeit, Gewinne durch Optimierung zu steigern und Risiken zu reduzieren.
Im Bereich Vertriebsmanagement koennen Unternehmen beispielsweise durch praeskriptive Analysen auf folgende Informationen zugreifen-
- Welche Verkaufschancen haben ein hoeheres Potenzial und sollten daher priorisiert werden
- Welche Vertriebsprozesse sind am effektivsten
- Welche Vertriebsmitarbeiter sind? ist am wahrscheinlichsten, um ihre Quote
4 Dinge, die Unternehmen von Predictive Sales Analytics profitieren koennen.
Heute wird praediktive Vertriebsanalysen von Unternehmen aller Branchen weit verbreitet, von Foodservice und Einzelhandel bis hin zu Gesundheits- und Regierungsdienstleistungen, um ihre Ressourcen optimal zuzuweisen und dabei die erwartete Nachfrage angemessen zu erfuellen.
Darueber hinaus koennen Unternehmen mit der Entwicklung von ausgekluegelten Softwaretools diesen Prognoseprozess automatisieren, um diese Optimierungstechnik noch einfacher zu machen. Durch die Implementierung praediktiver Analysen in den taeglichen Betrieb koennen Unternehmen auch die folgenden Kernvorteile nutzen.
1. Hoehere Genauigkeit der Verkaufsprognosen
Eine umfassende Umsatzprognose beruecksichtigt die Auswirkungen der vergangenen Performance sowie Branchentrends und wirtschaftliche Verschiebungen auf projektbezogene Umsaetze. Generell haben Umsatzprognosen in der Regel Genauigkeitsraten zwischen 60 und 70%, koennen aber mit den richtigen Tools auf ueber 80% verbessert werden.
Mithilfe von praediktiven Vertriebsanalysen koennen Unternehmen basierend auf ihrer Situation und ihren Zielen das am besten geeignete Prognosemodell auswaehlen. Je nach Standort oder Branche des Unternehmens koennen saisonale Verkaufstrends und Kundeneinkaufsgewohnheiten durch unterschiedliche Faktoren beeinflusst werden.
Mithilfe von Prognose-Software koennen Unternehmen Mitbewerberinformationen, historische Verkaeufe und andere wichtige Daten beruecksichtigen, um die Genauigkeit der prognostizierten Umsaetze zu erhoehen.
2. Prognostizieren Sie die Wahrscheinlichkeit, Konversionsraten zu kaufen und zu erhoehen.
Mithilfe von praediktiven Verkaufsanalysen zusammen mit Verbraucherdaten und historischen Verkaufsinformationen koennen Unternehmen die Wahrscheinlichkeit, dass potenzielle Kunden zu einmaligen oder wiederkehrenden Verbrauchern werden, genau vorhersagen. Durch die Analyse der Demografie, des Standortes und des Pre-Kaufverhaltens zwischen diesen Gruppen koennen Unternehmen damit beginnen, festzustellen, welche potenziellen Kunden sich wie ihre bestehenden Kaeufer verhalten.
Nach der Kategorisierung und Kennzeichnung von Interessenten basierend auf ihrer Wahrscheinlichkeit, Kunden zu werden, koennen Unternehmen die Art und Weise anpassen, wie ihre Marketing- und Verkaufsteam-Mitglieder mit der Oeffentlichkeit interagieren.
3. Gezielte & individuelle Rabatte
Es gibt vielleicht keinen besseren Anreiz, jemanden dazu zu bringen, ein Produkt zu kaufen, als ihm einen Rabatt anzubieten. Allerdings funktionieren nicht alle Rabatte gleich. Durch eine praediktive Verkaufsanalyse koennen Unternehmen erkennen, welche Rabatte die hoechsten Konversionsraten haben, indem sie Kundendaten zu ihren Regionen, Demografie und Konsumententypen abrufen.
Das Angebot universeller Rahmenrabatte kann die Gewinnmargen senken und bei Marketingkampagnen sehr wenig ROI bieten. Mit Predictive Analytics koennen Unternehmen eine Kaeufer-Persona erstellen, um Verbrauchern eine groessere Wahrscheinlichkeit zu bieten, mit niedrigeren Rabatten zu kaufen und weniger wahrscheinliche Verbraucher mit hoeheren Rabatten zu bieten.
4. Optimal Pricing
Predictive Sales Analytics koennen auch Mitbewerberdaten erfassen und Marktbedingungen untersuchen, um Unternehmen dabei zu helfen, die optimalen Preis- und Rabattstufen zu ermitteln. Anhand dieser Informationen koennen Unternehmen die entsprechenden Preisverschiebungen anwenden, um ihre Rentabilitaet und Wahrscheinlichkeit von Lead-Conversions zu verbessern.
Darueber hinaus koennen Unternehmen versteckte Kosten innerhalb ihres Betriebs ermitteln und neue profitable Chancen wie Marktdurchdringung entdecken. Indem sie verstehen, wohin der Markt geht, koennen Unternehmen beobachten, ob ihre aktuellen Preisstrategien wettbewerbsfaehig bleiben. Dies kann die Effektivitaet von Upsells maximieren und Kundenbindung und Kundenzufriedenheit verbessern.
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