Um für das Unternehmen entscheidende Umsatzpotenziale von Kunden zu erkennen, zu bewerten und für die Steuerung der Vertriebsaktivitäten nutzbar zu machen, wurde von Dastani Consulting ein Customer-Value-Prediction-Modell entwickelt.
Mit Customer Value Prediction Performance bewerten
Bei der Customer Value Prediction wird der gesamte Kundenstamm hinsichtlich des künftigen zu erwartenden Umsatzes jedes einzelnen Kunden bewertet. Darüber hinaus ist es möglich, die Umsatzerwartung pro Kunde über einen bestimmten Zeitraum – sei es 3, 6 oder auch 36 Monate – anzugeben.
Soll-Ist-Abgleich identifiziert Unterdeckungen
Eine Customer Value Prediction prognostiziert den Umsatz, der aus der gesamten Beziehung mit einem Kunden erzielt werden kann. Bevor das Marketing die Prognosen nutzt, wird ein Soll-Ist-Abgleich durchgeführt: Die Erwartungswerte einer Customer Value Prognose werden dem Ist des laufenden Kalenderjahres gegenübergestellt. Das daraus resultierende Delta (Ist-Soll) beantwortet die Frage, ob der Kunde seinen Soll-Umsatz im laufenden Kalenderjahr bereits erfüllt hat oder ob eine Unterdeckung besteht. Daraus kann eine präzise Vertriebssteuerung abgeleitet werden.
Durch die Aufschlüsselung des Umsatzpotentials nach Sortimentsbereichen ist es möglich wichtige Cross- und Up-Selling Potentiale zu erschließen. Dadurch erkennen Sie aber auch, in welchem Bereich ein Kunde eine Unterdeckung aufweist und können somit den Umsatz um bis zu 35% steigern. Auch wird Ihnen die Information geliefert, bei welchen Bestandskunden jeweilige produktspezifische Marketing- und Vertriebsmaßnahmen eingesetzt werden müssen.
Datenbasis und Modellentwicklung
Den Input und gleichzeitig Grundlage einer Customer Value Prediction bilden in erster Linie die im ERP-System gespeicherten Transaktionen. Daraus wird eine Vielzahl von Variablen gebildet, die das produktspezifische Kaufverhalten eines Kunden abbilden. Das von Dastani Consulting entwickelte Customer Value Prediction Modul ist in der Lage diese Prognose automatisiert durchzuführen, um die Prognosequalität signifikant zu steigern, sodass die Erwartungswerte von möglichst vielen Kunden mit den tatsächlichen Umsätzen übereinstimmen.
Alle Variablen des Modells werden auf Güte und Vorhersagekraft getestet. Statistische Verfahren bewerten, welche Variablen in welcher Kombination und Ausprägung für das künftige Verhalten relevant sind. Das Prognosemodell wird so optimiert, dass die Güte der Prognose maximiert wird.
Erfolg: vielversprechende Geschäftsbeziehungen
Erkennen auch Sie mithilfe von unseren Predictive-Analytics-Modellen die Möglichkeiten des Vertriebs und lenken Sie Ihren Fokus auf attraktive und vielversprechende Geschäftsbeziehungen, um Ihre Umsätze zu steigern. Setzen Sie Ihre Mittel effizient ein und senken Sie Ihr unternehmerisches Risiko, um langfristig erfolgreich zu bleiben.
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