Mit Big Data Analysen zum Ziel | schnelle und flexible Absatzplanung im Vertrieb

Der Wettbewerb im Markt ist groß. Unternehmen konkurrieren um höhere Umsätze und die Zufriedenheit ihrer Kunden. Auch der Vertrieb ist einem hohen Druck ausgesetzt, um erfolgreich zu agieren. Daher sind flexible und schnelle Absatzplanungsmodelle notwendig, die sich an die veränderten Bedingungen im Markt anpassen.

Viele Unternehmen benutzen manuelle Lösungen wie beispielsweise Excel-Tabellen für ihre monatliche oder quartalsweise Planung. Doch die Berechnung aktueller Absatzdaten ist fehleranfällig und dauert lange. Die Abstimmung und Optimierung der Vertriebsplanung auf Marktchancen kann vom Unternehmen nicht durchgeführt werden. Kurz gesagt: Der manuelle Prozess ist ineffizient.

Einen Schritt voraus: Informationen in Echtzeit
Viele Wettbewerber im Markt setzen inzwischen auf automatisierte Systeme, um Informationen und Prognosen in Echtzeit zu erhalten. Gleichzeitig kann der Forecast durch Aktualisierung des Systems flexibel – basierend auf den vorliegenden Daten – angepasst werden.

Das bedeutet, Vertriebsteams müssen auf dynamische Lösungen setzen, um im Wettbewerb zu bestehen. Dazu müssen die vorliegenden Daten über verschiedene Anwendungen und Datenbanken hinweg analysiert werden, um die Leistung zu optimieren.

Schnelle und flexible Absatzplanung
Unternehmen, die auf automatisierte Lösungen zur Absatzplanung setzen, können Zeit und somit bares Geld sparen. Ziele und Vorgaben lassen sich in Echtzeit ändern. Aus diesem Grund sind Vertriebsteams in der Lage anpassungsfähig zu handeln – beispielsweise, wenn sich ein bestimmtes Produkt in einer bestimmten Region schneller abverkauft als geplant. In diesem Beispiel können die Zahlen nach oben flexibel angepasst werden.

Dank der Echtzeit-Informationen können präzisere Forecasts und Absatzauswertungen abgeleitet werden. Auf diesen Informationen basierend können Vertriebsteams ihre Aktivitäten ausrichten.

Noch mehr Vorteile
Auch das Management erhält einen wichtigen Einblick in benötigte Kapazitäten und kann einsehen, wie diese Aspekte den Forecast beeinflussen. Dazu können Vertriebsteams auch in Zeiten von Fluktuation oder sich veränderten Marktbedingungen gemanagt werden. Den Vertriebsmitarbeitern stehen Informationssysteme zur Verfügung, die ihnen Einsicht in ihren Bereich gewähren. So kann jederzeit erfasst werden, wo sie im Hinblick auf ihre Zielerreichung stehen.

Fazit: Predictive Analytics Software für Big Data
In einer zunehmend komplexen Welt mit steigenden Mengen an Daten und gleichzeitig wachsenden Risiken, einem starken Druck auf Kostenminimierung und Optimierung der Geschäftsprozesse müssen Unternehmen auf Predictive Analytics-Methoden setzen. Mithilfe der Software besteht die Möglichkeit ungeordnete Daten so zu analysieren und aufzubereiten, dass den Verantwortlichen in Echtzeit das notwendige Material an Daten zur Hand gegeben wird. Daraus können bessere Entscheidungen für die Zukunft abgeleitet werden. Im Bedarfsfall kann auch auf auftretende Ereignisse anpassungsfähig reagiert werden.

Für ein Unternehmen, das in einem immer härter werdenden Wettbewerb bestehen möchte, ist das Analysieren, das Erkennen von Mustern und Zusammenhängen, sowie die Aufbereitung großer Datenmengen unverzichtbar, um letztendlich aussagekräftige Daten zu erhalten und erfolgreich davon zu profitieren.

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