Visit Value Prediction

In der klassischen Vertriebsstruktur liegt die Konzentration vieler Vertriebsmitarbeiter auf den aktiven und guten Kunden. Allerdings ist Vorsicht geboten: Einige Kunden werden viel zu häufig besucht, bei anderen wiederum wird das Potenzial nicht vollständig ausgeschöpft.

Bestimmung der Umsatzerwartung
KI-Methoden gewinnen spätestens seit der harten Krisensituation an erheblichem Mehrwert. Der erste Schritt ist die Customer Value Prediction, die es ermöglicht, einen zu erwartenden Umsatz jedes einzelnen Kunden für einen bestimmten Zeitraum (zB. für sechs Monate) zu prognostizieren. Das Modell leitet den Wert eines Kunden aus vergangenen Transaktionen ab. Auf diese Art und Weise sagt das System voraus, welchen Umsatz ein Kunde in der nächsten Periode erzielen sollte.

Einsatz der Visit Value Prediction (Besuchsprognose)
Nach der Ermittlung des generellen Customer Value (Umsatzerwartung) für jeden einzelnen Kunden, kann dieser anschließend mit dem Visit Value (Umsatzerwartung pro Besuch) verknüpft werden. Die Visit Value Prediction (Besuchsprognose) sagt den zu erwartenden Umsatz für den nächsten Besuch zB. in der nächsten Woche voraus. Somit kann die Visit Value Prediction auch darauf hinweisen, welcher Besuch sich als unwirtschaftlich herausstellt und mit einem negativen Deckungsbeitrag verbunden wäre. Als Input des Modells dienen Umsätze und Besuche aus der Vergangenheit.

Ernüchternde Ergebnisse
Nicht selten kommen die Visit Value Predictions aber zu dem Ergebnis, dass Unternehmen zu häufig Außendienstbesuche in Kunden investieren, die eine niedrige Umsatzerwartung haben. Dem kann der Vertrieb aber entgegensteuern, indem der Aufwand in nicht-wirtschaftliche Außendienstbesuche reduziert und beispielsweise durch Telesales ersetzt wird.

Umsetzung der Predictions in der Praxis
Sowohl die Customer Value Prediction als auch die Visit Value Prediction sind in der Lage den Vertrieb maßgeblich zu unterstützen und die Ressourcen potenzialorientierter einzusetzen. Der Vertrieb gelangt zur Erkenntnis, wie viele und welche Besuche besser allokiert werden können und wieviel Potenzial sein aktiver und inaktiver Kundenstamm bietet. Darüber hinaus kann der Vertrieb identifizieren, wie gut das Potenzial bereits bei welchem Kunden ausgeschöpft ist und den Fokus auf nicht-ausgeschöpfte Potenziale legen. Freigewordene, nach der Visit-Value- bzw. Customer Value-Prediction nicht-profitable Vertriebsressourcen können anders eingesetzt werden.

Der Erfolg ist ersichtlich
Die ermittelten kundenspezifischen Prognosewerte können im Anschluss auch auf die Vertriebsmitarbeiterebene aggregiert werden. Die Performance aller Vertriebsbesuche kann so objektiv eingeschätzt werden. Anhand der Top-Down Liste der Visit Value Prediction können die Vertriebsmitarbeiter einsehen, welcher einzelne Kunde besucht werden soll.

Unsere Strategie liegt darin, dass wir durch unsere Prognosen unwirtschaftliche Besuche identifizieren und die Besuchsfrequenz reduzieren. Weiterhin investieren wir frei gewordene Ressourcen in die Eroberung potenzialreicher Kunden, in die Akquisition von Neukunden mit hohem Potenzial und in die Aktivierung von Kunden mit den größten Potenzialen. Die Potenziale prognostizieren wir obendrein. Wir schätzen, dass wir durch diese Maßnahmen den Umsatz um bis zu 20% steigern können – ohne den Aufbau zusätzlicher Vertriebsressourcen.

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