Künstliche Intelligenz kann jedoch einen großen Teil ihrer Arbeit automatisieren. Wenn Roboter die Zukunft des Vertriebs sind, was bleibt dann die Aufgabe eines erfolgreichen Vertriebsleiters? Vertriebsleiter verdienen in der Zukunft ihr Gehalt, indem sie die richtigen Vertriebsdaten sammeln, die richtigen Vertriebsmitarbeiter einstellen und sie mithilfe von Predictive Analytics coachen. Mit anderen Worten, Vertriebsleiter werden verantwortlich für die Wertschöpfung durch Big Data in der Vertriebsorganisation. Big data vertrieb gmbh. [bctt tweet="Außendienstmitarbeiter und Key Account Manager sind derzeit eine der knappsten Ressourcen in Deutschland. "] Vertriebsleiter sind gezwungen, ihre Vertriebsteams mit der besten verfügbaren Technologie effizient zu führen und zu steuern. Und sie gewinnen mit rasanter Geschwindigkeit an Bedeutung. Jeder von ihnen ist – in den letzten vier Jahren und im Durchschnitt – für 68% mehr Key Account Manager verantwortlich. Wie Big Data die Aufgaben eines B2B-Vertriebsleiters radikal verändert – Fazit Es gibt drei kritische Aspekte Big Data betreffend, die heute die Aufgaben eines Vertriebsleiters im B2B wesentlich beeinflussen.
Big-Data scheint mittlerweile eine ausgemachte Sache zu sein im B2B-Bereich. Wie nutzt ein Unternehmen seine Vertriebsdaten zur Wertschöpfung? Durch die Anwendung von Anwendung von Predictive-Analytics-Methoden zur Verbesserung der Vertriebseffizienz. Selbstverständlich haben die Daten allein keinen Wert, wenn sie nicht dazu verwendet werden, Umsatz zu steigern und Kosten zu senken. Welche Technologie kann nützliche Vorhersagen mithilfe von Big Data liefern, dynamisches Pricing gestalten oder die Abwanderung von Kunden rechtzeitig erkennen? Künstliche Intelligenz. Künstliche Intelligenz im Allgemeinen und Predictive Analytics im Besonderen sind der Schlüssel zu einer nachhaltigen Verbesserung der Vertriebseffizienz. Ihre Bedeutung ist darauf zurückzuführen, dass die Vertriebsproduktivität im B2B-Bereich weiterhin erheblich ist. Außendienstmitarbeiter sind derzeit eine der knappsten Ressourcen in Deutschland. Sales Vertrieb Big Data Jobs - 13. Mai 2022 | Stellenangebote auf Indeed.com. Technologie sollte helfen, dass sie effizienter werden. Key Account Manager besuchen die Kunden, kommunizieren Werte und sind dafür verantwortlich, die vorhandenen Verkaufschancen optimal zu nutzen.
Jeder Bestandskunde wird auf seine statistische Ähnlichkeit zum Zielkundenprofil mit einer linearen Zahl zwischen 0 und 1 bewertet. Damit lässt sich die vertriebliche Priorisierung in wenigen Minuten berechnen. Auswahl relevanter Trigger Events Der 5. Big data vertrieb facebook. Schritt bestand in der Auswahl von Trigger Events für die vertriebliche Bearbeitung. Hier war es von Vorteil, dass aufseiten des Anwenderunternehmens eine Vielzahl von Erfahrungen aus dem Vertrieb zu vergangenen Trigger Events vorlagen, die eine Investition auf Kundenseite begünstigt haben. Aus der Menge an Trigger Events wurden zunächst ein Dutzend verschiedener Typen ausgewählt, die typischerweise auf eine Veränderung der Infrastruktur hindeuten. Zu exemplarischen Trigger Events zählen Übernahmen und Verschmelzungen (M&A), Veränderungen im Top Management und Kostenoptimierungsprogramme. Die genaue Auswahl, Gewichtung und der spezifische Umgang mit Trigger Events ist Teil der wettbewerblichen Informationsstrategie und wurde daher als vertraulich eingestuft.
Ähnlich wie bei dem oben genannten Cluster-Beispiel kann der Apriori-Algorithmus nützliche Zusammenhänge und Regeln bei kaufenden Kunden erkennen. Im B2C Bereich, ist die Warenkorbanalyse eine häufige Anwendung des Apriori-Algorithmus. Wenn zum Beispiel mehrere Kunden die Produkte A und B zusammengekauft haben, dann platziert der Algorithmus diese im gleichen Cluster. Kundensegmentierung | Die Chancen von Big Data im Vertrieb | springerprofessional.de. Vertriebsleiter können dann diese Cluster vergleichen, um Kaufpotentiale aufzudecken und das Cross-Selling zu erhöhen. Schlussendlich können diese Cluster dann verwendet werden, um Preisunstimmigkeiten bei Kunden aufzudecken. Ein Apriori-Algorithmus kann erkennen, welche Kunden Preise bezahlen, die unter dem Durchschnitt liegen. Beispiel Nummer Drei: Berechnung und Optimierung der Absatzplanung dank eines Kundenverhalten-Modells Mit Big-Data Analytics sollte die richtige Verkaufsaktion oder Marketing Maßnahme den richtigen Kunden zum richtigen Zeitpunkt erreichen. So kann ein Unternehmen auch seine Verkaufsplanung deutlich verbessern.