Business Intelligence und Predictive Analytics

Business Intelligence oder auch BI ist ein von Technologie gestützter Prozess zur Analyse von Daten und zur Darstellung verwertbarer Informationen. BI kann dem Unternehmen dabei helfen, fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen. Die Erkenntnisse der Business Intelligence-Tools lassen sich verwenden, um strategische Geschäftsentscheidungen zu treffen, die die Produktivität verbessern, den Umsatz steigern und das Wachstum beschleunigen können. Auf diese Weise können beispielsweise wertvolle Wettbewerbsvorteile gewonnen werden. Vielmehr werden auch Geschäftsprobleme ersichtlich, die in Zukunft angegangen werden müssen.

Predictive Analytics ist in der Business Intelligence zu einer notwendigen Weiterentwicklung von Erkenntnissen und Entscheidungsmöglichkeiten geworden. Bisher konzentrierte sich der Großteil der Business Intelligence auf deskriptive Analysen und die Visualisierung von Daten. Predictive Analytics setzt an dieser Stelle an und fragt, was künftig passieren könnte , und ist damit in der Lage, genau die Informationen zu liefern, die Führungskräften, Managern und anderen beteiligten Personen im Unternehmen bei ihren in die Zukunft gerichteten Geschäftsentscheidungen helfen.

Business Forecasting

Business Forecasting bezeichnet Prozesse und Analysen, um aus Daten Vorhersagen zu treffen.

Das Business Forecasting hat sich zu einem Prozess entwickelt, der eine Vielzahl von unterschiedlichen Datenquellen, vorausschauenden kausalen Modellen und fortschrittlichen Algorithmen zusammenbringt. Es werden verschiedene Prognosemethoden und analytische Modelle, insbesondere AI-Algorithmen verwendet, um Daten zu analysieren, Unternehmensrisiken und -chancen zu bewerten und Vorhersagen zu treffen. Diese Verfahren beziehen hierbei nicht nur unternehmensinterne Daten wie die Umsatzhistorie mit ein, sondern vielmehr auch verschiedene externe Variablen, um die Vorhersagen zu verbessern.

AI-Methoden im Forecasting

Die Verfahren der Künstlichen Intelligenz ermöglichen es, große Datenmengen automatisiert zu verarbeiten und lernende Prognosesystem zu generieren.Diese Systeme können „trainiert“ werden und Muster erkennen, die anschließend basierend auf Feedbackschleifen verbessert , d.h. werden dem System  neue Daten präsentiert, werden die Prognosen selbstständig angepasst.

Eine ausgereifte Business Intelligence nutzt also Techniken der Predictive Analytics, um fortschrittliche Business Forecasts zu erstellen. Diese sind wesentliche Grundlage für Geschäfts- und Planungsprozesse, und können mehr und verbesserte Informationen bereitstellen. 

Dastani Consulting gilt als Predictive Analytics Pionier. Das Team der Dastani Consulting GmbH blickt auf mehr als zwei Jahrzehnte Erfahrung zurück und ermöglicht es so, individuell zugeschnittene Lösungen für jeden Kunden zu implementieren. Die intelligenten Predictive Analytics-Prognosen sind in der Lage, das gesamte Verhaltensmuster von Kunden in einem festgelegten Zeithorizont zu antizipieren, um daraus optimale Geschäftsempfehlungen – speziell für Marketing und Vertrieb – abzuleiten.

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Pro Minute stellen Internetuser auf der ganzen welt knapp fünf Millionen Anfragen bei Google, versenden über 18 Millionen Textnachrichten und schicken 188 Millionen E-Mails. Diese Beispiele bilden jedoch nur ein Bruchteil der immensen Datenmenge ab, die die Menschen an einem ganzen Tag produzieren. Sage und schreibe ca. 2,5 Trillionen Bytes täglich.
Die Digitalisierung zieht zunehmend immer mehr in den Alltag ein. Sie verändert die Art und Weise wie Menschen miteinander kommunizieren und sich informieren. So hat ein Kunde ständig Zugang auf eine Vielzahl von Informationen. So genügen mittlerweile wenige Klicks, um relevante Fakten über Produkte oder Dienstleistung zu recherchieren. Kunden wissen nicht nur über einen Anbieter Bescheid, sie wissen auch was die Konkurrenz anbietet.

Kundenbedürfnisse verstehen mit einer 360 Grad-Sicht
Angesichts dessen ist es für Unternehmen wichtiger denn je, eine einzigartige Customer Experience für den Kunden zu kreieren. Vom ersten Kontaktmoment bis zum gesamten Kundendasein hinweg. Um die Kundenbedürfnisse zu verstehen, bedarf es einer 360 Grad-Sicht auf den Kunden. Dazu werden Informationen über alle Kontaktmomente zwischen dem B2B-Kunden und dem Unternehmen benötigt. Für Unternehmen sind hierbei vor allem Daten von Interesse, die die Konsumenten im Kundendasein produzieren. Sei es die IP-Adresse, Google-Suchanfragen, Klicks auf den Websites, Aktivitäten in Social-Media oder Newsletteranmeldungen. Im Gegenzug erwarten aber auch die Kunden, dass Unternehmen ihre Bedürfnisse bestmöglich erfüllen und digitale Tools einsetzen, um die gesammelten Daten auszuwerten. Dies bildet die Grundlage einer erfolgreichen Customer Intelligence.

Was ist eigentlich Customer Intelligence?
Der Begriff Customer Intelligence (CI) beschreibt ein Verfahren zum Sammeln und Analysieren von Kundendaten. Das Ziel der Customer Intelligence sind engere Kundenbindungen und ein besseres Verständnis des Kundenverhaltens, um so einen höheren geschäftlichen Erfolg zu generieren. So werden Vorhersagen des künftigen Kundenverhaltens basierend auf den gewonnenen Erkenntnissen möglich. Mithilfe von Customer Intelligence lassen sich auch relevante Wettbewerbsvorteile erzielen, daher hat es in Unternehmen einen relevanten Stellenwert. Customer Intelligence lässt sich einsetzen, um Kosten in relevanten Bereichen einzusparen oder auch um die Kundenzufriedenheit zu steigern, was sich letztendlich in höheren Umsätzen niederschlägt.

Daten und Datenquelle für die Customer Intelligence
Unternehmen können generell für den CI-Prozess jedes System, welches Daten von Kunden und Interessenten erfasst, als interne oder externe Datenquelle nutzen. Zu den internen Datenquellen gehören unter anderem die Datenbank, die die Kundeninformationen beinhaltet (zB. Adressinformationen, Bestellungen, etc.), aber auch CRM-Anwendungen (umfassen die Kundenstammdaten) und Webanalyse-Tools, die das Besucherverhalten auf Online-Kanälen bewerten. Aus externen Datenquellen dagegen lassen sich Informationen wie Demografiedaten, Aktivitäten in sozialen Netzwerken oder standortbasierte Daten extrahieren.

Customer Intelligence: Ein kontinuierlicher Prozess
In diesem Kontext gilt Customer Intelligence als ein kontinuierlicher Prozess, bei dem es gilt, Daten fortlaufend zu erheben, zu verarbeiten und zu nutzen. Dabei geht es aber darum, nicht alle Daten auszuwerten, sondern gezielt die Daten zu analysieren, die für ein optimales Kundenerlebnis notwendig sind. Dieses optimierten Material an Daten lässt sich anschließend nach verschiedenen Gesichtspunkten analysieren. Je nach Richtung der Analyse können aus den gesammelten Daten unterschiedliche Erkenntnisse für unterschiedliche Geschäftsbereiche gewonnen werden.

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Trotz der argen Situation, die uns mittlerweile seit über einem Jahr beschäftigt, sind im Kern in vielen B2B-Wirtschaftszweigen noch Angebot und Nachfrage vorhanden – nur sind aktuell die Wege blockiert, die Angebot und Nachfrage zusammenbringen. Viele Händler- und Herstellerstützpunkte sowie Filialen, die sonst von B2B-Käufern aufgesucht wurden, sind geschlossen. Kundenveranstaltungen, Fachkonferenzen und Messen wurden abgesagt oder langfristig verschoben. Der Außendienst wurde zum „Innendienst“ gezwungen, da die persönlichen Kontakte durch den Vertrieb entfallen mussten. Die Konsequenz daraus: Die wichtigsten Mechanismen zur Neukundenakquise stehen still.

Stillstand vermeiden – Neukunden gewinnen
Einzig und allein bleibt das Web übrig für das Matching von Angebot und Nachfrage. Auf der Angebotsseite können sich alle Unternehmen diesen Umstand zunutze machen, die noch liefer- und produktionsfähig sind. Genau die Unternehmen profitieren davon, dass es auf der Nachfrageseite keine Ausgabenstopps sowie Firmen mit unveränderten oder gar wachsenden Einkaufsbudgets gibt. Dementsprechend verlagern sich die Auswahl- und Entscheidungsprozesse rund um diese Einkäufe seit der Corona-Pandemie viel mehr in die digitale Welt. Ziel eines erfolgreichen Vertriebs in Zeiten von Corona muss es daher sein, dass passende Unternehmen im Web gefunden werden, die trotz der Pandemie auf eine hohe Kaufaffinität hinweisen.

Target Group Predict – allgemeine Vorgehensweise
Dastani Consulting hat dazu das Predictive Analytics-Tool Target Group Predict entwickelt, welches einen Adressenabgleich zwischen Ihren Bestandskunden und Marktadressen im Web durchführt. Über eine Milliarde Buzzwords aus über mehreren Millionen Websites, 3 Millionen Brancheneinträge und 2 Millionen Adressen fließen in das mit ein. Künstliche Intelligenz (KI) hilft an dieser Stelle, um automatisiert zwischen relevanten branchentypischen und unwichtigen Wörtern der Website sowie Branche und Unternehmensgröße zu unterscheiden. So werden insgesamt ca. 4 Millionen Unternehmen (DACH) hinsichtlich ihrer Affinität zum Unternehmen, dem Umsatzpotenzial und ihrer Eignung für bestimmte Produktbereiche bewertet.

Trotz Corona zur effizienten Akquisition im B2B
Jedoch gestaltet sich das „normale“ Target Group Predict – wie es bereits vor der Corona-Krise durchgeführt wurde – schwierig. Nicht die Kundenstruktur an sich, sondern die Bewegung des Kunden ist ausschlaggebend, um seinen Bedarf in der aktuellen Zeit zu erkennen. Aber welche Wörter auf den Websites bedingen, dass sich Unternehmen aktuell tief in der Krise befinden? Unsere intelligente Predictive Analytics Software liefert die Antwort für Ihr Unternehmen, indem es im Web nach exakt den Neukunden für Sie sucht, die zu Ihrem Unternehmen passen und – trotz Corona-Pandemie – eine hohe Nachfrage und ein hohes Umsatzpotenzial aufweisen. Mit unserem Tool zur effizienten Neukundenakquise im B2B gewinnen Sie einen umfassenden Überblick auf den aktuellen Markt und haben die Möglichkeit vorausschauend in die Zukunft zu blicken, um die Erfolgsquote Ihres Vertriebs zu steigern.

Unsere zahlreichen Fallbeispiele verdeutlichen den Erfolg dieser Maßnahmen. Sollten Sie weiterführende Fragen haben, schauen Sie doch auf unseren Social Media Kanälen vorbei (Xing, Linkedin, Instagram) oder rufen Sie uns an +49 (0)641 984 46 – 0.

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Digitale Kanäle sind einerseits entscheidend für ein positives Kundenerlebnis (Customer Experience) und andererseits für den Geschäftserfolg von Unternehmen. Zur Neugestaltung und Optimierung der Customer Experience gibt es folgende Maßnahmen, um die Bedürfnisse von Kunden zielgenau zu erfüllen und ihnen ein bestmögliches Service- und Einkaufserlebnis zu ermöglichen:

1. Zwang zur Digitalisierung aufgrund des veränderten Kundenverhaltens:

Die Pandemie hat die Lebenswelt gravierend verändert. Der stationäre Handel hat sich in Richtung des Online-Handels verschoben. Als Konsequenz sind für Unternehmen digitalisierte Angebote unverzichtbar geworden, sodass sie die Ausrichtung auf ihre Kunden vornehmen können. Um ein bedarfsgerechtes und intuitives Kundenerlebnis über alle Kanäle zu schaffen, hat diese „neue Normalität“ die kundenzentrierte Unternehmenstransformation erheblich beschleunigt. Der Aufbau digitaler Kanäle ist nicht nur bequem für jeden Kunden, sondern auch notwendig.

2. Personalisierung als Bedingung

Durch die erweiterte Kundenbasis sind Unternehmen verpflichtet, ihre Customer-Experience-Strategie zu optimieren, um einerseits für Kunden als auch für das Unternehmen selbst relevante Mehrwerte zu generieren. Ein nahtloses und personalisiertes Kundenerlebnis entlang der gesamten Customer Journey ist daher von hoher Bedeutung. Ein Kunde muss Produkte und Dienstleistungen angeboten bekommen, die er benötigt. Dieser Prozess erfolgt dynamisch, abhängig von sich ständig ändernden Parametern. Dafür ist eine umfassende Analyse von Daten unverzichtbar.

3. Datenbasierte und automatisierte Interaktionen

Führende Unternehmen aus allen Branchen sammeln und analysieren Daten, um relevante Einblicke in das Kundenverhalten über alle Touchpoints hinweg zu bekommen. Hat das Unternehmen ein vollständiges Bild über das Verhalten der Kunden entwickelt, so können die Daten genutzt werden, um individuelle Bedürfnisse gezielt anzusprechen. Hier kommt die Automatisierung ins Spiel. Die Automatisierung kann die Effizienz gezielt steigern und die Abläufe optimieren. Auch die Nutzung von Künstlicher Intelligenz wird verstärkt, um vor allem in frühen Interaktionsphasen Kundenanliegen zu erkennen, diese zu beantworten und Nachfolgeprozesse anzustoßen.

4. Moderne Technologien sorgen für ein positives Kundenerlebnis

Für den wirtschaftlichen Unternehmenserfolg ist die Optimierung der Customer Journey durch die intelligente Nutzung von Daten und Automatisierung ausschlaggebend für die Bereitstellung eines positiven Kundenerlebnisses. Dazu ist die Umsetzung einer Digital First-Strategie notwendig, die sichere Cloud-optimierte Lösungen, Künstliche Intelligenz, Automatisierung, offene APIs, Analytics sowie Datenmanagement beinhaltet.

Die Gestaltung der Customer Experience wird für Unternehmen ein wichtiges Thema der nächsten Monate sein. Die Unternehmen, die die Optimierung ihrer Customer Experience und Customer Journey im Blick haben und alles in ihrer Macht stehende tun, um die Kundeninteraktion zu verbessern, werden auf einem sehr guten Weg im New Normal sein. Denn aus dem „Übergangsnormal“ der Lockdownzeiten und den in dieser Zeit gelernten Kundenerfahrungen mit vielen neuen digitalen Ansätzen wird es künftig kein Zurück mehr geben.

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Sales is the key
In vielen Märkten sind Produkte oder Dienstleistungen konkurrierender Anbieter vergleichbar. Dem zufolge ist in diesen Marktstrukturen der Vertrieb für das Wachstum und der Erreichung der Gewinnziele die entscheidende Stellschraube.

Ein Blick auf die Bilanzen –  Vertriebsressource „frisst“ Umsatzrendite
Wirft man einen Blick auf die Umsatzrenditen unserer Mandanten aus dem b2b-Umfeld, so lag diese im Jahr 2019 zwischen 5 und 8%. Gleichzeitig lagen die Vertriebskosten im Schnitt bei 15% des Umsatzes. Es ist augenscheinlich, dass insbesondere der Vertrieb bei den anstehenden Diskussionen immer mehr in den Fokus der Optimierung rücken wird.

KI prognostiziert den Erfolg von Vertriebskontakten
Seit Beginn der Corona-Krise haben wir von Dastani Consulting uns diese Situation ganz besonders genau angeschaut. Für ein halbes Dutzend Unternehmen haben wir intensive Analysen über Aufträge, Vertriebskontakthistorien, Besuchsfrequenzen und Tourenplanungen durchgeführt. Mehr als zwei Millionen Vertriebskontakte wurden ausgewertet.

Wir trainierten unsere KI-Systeme mit allen verfügbaren Kundendaten wie Besuche, Kontaktberichte und Aufträge sowie mit externen Daten, um mandantenspezifisch die Umsatzwirkung von verschiedenen Kundenkontakten zu prognostizieren. Das Ergebnis und insbesondere die Prognosegenauigkeit hat selbst uns als erfahrende KI-Experten für Marketing und Vertrieb überrascht: Unsere Modelle sind in der Lage, die Umsatzwirkung eines Vertriebsbesuches zu prognostizieren. Gemessen wurde dabei sowohl der unmittelbare als auch der mittelbare Erfolg, z.B. bis zu einem Monat nach Besuch.

Intelligente Besuchssteuerung ist die entscheidende Stellschraube zu Wachstum und Effizienz
Bei allen analysierten Unternehmen kamen wir zu demselben Ergebnis: Der Vertrieb beschäftigt sich mit einer Reihe von Kontakten, die nicht zum Unternehmenserfolg beitragen. Obwohl unsere Mandanten aus unterschiedlichen Bereichen kamen, so erhielten wir immer ein sehr vergleichbares Ergebnis: Mit der Hälfte der Besuche ist es möglich, 95% des Umsatzes zu generieren.

Die Vertriebsorganisationen unserer Mandanten zählen sicherlich zu den renommiertesten in ihren Segmenten. Sie sind kennzahlengesteuert, professionell aufgestellt und genießen einen hervorragenden Ruf im Bereich des Vertriebsmanagements.

Wenn wir uns die Vertriebssteuerungsstrategien dieser Unternehmen aber genauer betrachteten, so stellen wir fest, dass die wesentlichen Optimierungsschritte in der Selektion des Personals, in den Entlohnungssystemen, der Schulung der Mitarbeiter, dem Pricing und in der Motivation des Vertriebs durch Bonus- und Anreizsysteme gesehen werden. Diese Faktoren sind sicherlich unabdingbar, um eine Vertriebsorganisation zum Erfolg zu führen, stellen jedoch keine wesentlichen Wettbewerbsvorteile dar. Der wesentliche Schlüssel zum Erfolg, eine umsatzbasierte Kontakt- und Tourenplanung, fehlte bisher.

Strategie: Durch eine KI-basierte Vertriebsallokation die Ressourcen potenzialorientiert einsetzen
Speziell für diese Aufgabenstellung entwickelte Dastani Consulting die Visit Value Prediction. Das Besondere an dem Prognosesystem ist, dass im Vorfeld einsehbar ist, welcher Kontakt sich tatsächlich als sinnvoll erweisen und einen erfolgreichen Auftrag erzeugen wird.

Ziel ist dabei nicht, die Vertriebsmannschaft um die Hälfte zu reduzieren. Vielmehr steht eine neue strategische Ausrichtung im Vordergrund: die intelligente Vertriebsallokation. Sie verhindert, dass lediglich die Kontaktfrequenz des Vertriebs erfüllt wird. Unwirtschaftliche Vertriebsbesuche werden identifiziert und die Vertriebskontakte dort reduziert. Die frei gewordenen Vertriebsressourcen werden in potenzialreiche Bestandskunden, in die Reaktivierung von inaktiven Kunden mit hohem Umsatzpotenzial und in die Akquisition von Neukunden investiert.

Mit Hilfe dieser Strategie besteht die Möglichkeit, mit bestehender Vertriebsmannschaft schnell und zielgerichtet den Umsatz von Unternehmen bei konstanten Ressourcen drastisch zu steigern, die Vertriebskostenanteile zu senken und damit die Umsatzrendite maßgeblich zu erhöhen.

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Krise fördert die Nutzung von KI
Es steht fest, dass die Coronakrise weiterhin die Nutzung von KI fördern wird. Klassische Vertriebssituationen – wie man sie aus persönlichen Besuchen zwischen Kunde und Verkäufer kennt – werden auch 2021 nicht möglich sein. Dies wiederum bedeutet, dass der digitale Vertrieb die klassische Situation nicht nur zeitweise ersetzt, sondern sich zunehmend etabliert und die Art vollkommen verändern wird, wie Unternehmen untereinander ihre Produkte und Dienstleistungen vertreiben. Wenn Unternehmen auf den KI-gestützten Vertrieb setzen, so ergeben sich relevante Geschwindigkeitsvorteile und letztlich sogar neue Umsatzquellen. Doch Unternehmen müssen den Umgang mit KI erst erlernen und das braucht eine Menge an Zeit und Erfahrung, um die neue Technologie in die etablierten Arbeitsstrukturen zu verankern.

Digital Selling
Zunehmend wird von dem B2B-Vertrieb erwartet, dass er den Kunden bei seinen komplexen Kaufentscheidungsprozessen unterstützt. An dieser Stelle liefert die KI einen Mehrwert, indem sie die richtigen Produkte oder den richtigen Service, den optimalen Preis und passende Konfigurationsoptionen liefert. Als Grundlage dazu dienen historische Transaktionen und maschinell gelernte Erfahrungen über den jeweiligen Kunden. Da die KI in Echtzeit-Analysen durchführen kann, ist sie in der Lage, Gespräche und Interaktionen auszuwerten.

Aufgrund der hohen Anzahl an Vertriebskanälen und Produktoptionen sind die Salesteams kaum noch dazu fähig, rationale Bewertungen durchzuführen. Daher ist die KI entscheidend, um den Kunden ein optimales Kauferlebnis zu garantieren und den Customer Lifecycle zu optimieren. Wichtig ist aber, dass die Technologie ein hohes Maß an Transparenz im Entscheidungsprozess liefert.

KI braucht den Menschen
Zwar hilft die KI dem Menschen, doch sie benötigt auch die menschliche Unterstützung. Die KI setzt auf Daten, die durch den Menschen bereitgestellt werden und verlangt Feedback darüber, ob die Daten sinnvoll genutzt werden. Vor allem in aktuellen Zeiten von Corona, wo die Datengrundlage nicht vorhanden ist, ist der menschliche Einfluss auf die KI daher nicht wegzudenken. Nur durch eine Expertenbeurteilung können aus der KI-Analyse sinnvolle Handlungsstränge gestaltet werden. Der Mensch und seine Intuition sowie qualifizierte Mitarbeiter werden durch die KI nicht überflüssig, sondern in Pandemiezeiten wird die Urteilskraft für das Jahr 2021 wichtiger denn je zuvor.

Daten werden immer wertvoller
Außerdem werden die Daten 2021 noch wertvoller. Sind die Zielgruppen für Unternehmen unbekannt und liegen nicht ausreichend Informationen über beispielsweise wichtige Ansprechpartner oder Endverbraucher vor, so können auch keine attraktiven Marketingaktivitäten gestartet werden. Eine gute Datengrundlage bedeutet wiederum eine gute KI-Lösung.

Entwicklung einer Digitalstrategie
Weiterhin wird sich aus der Geschäftsstrategie eine Digitalstrategie entwickeln. KI-Lösungen helfen dabei, den Bedarf der jeweiligen Kunden punktgenau zu prognostizieren. So können Unternehmen über die Einführung neuer Produkte und Marken zu idealen Zeitpunkten nachdenken, den optimalen Preis dafür analysieren und die Erkenntnisse mit ihrer Geschäftsstrategie abgleichen.

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Maßnahmen der Sales-Prediction
Die Corona-Krise hat uns allen verdeutlicht, dass die Vertriebsaktivitäten trotz allem effektiv funktionieren können. Dazu müssen einige Maßnahmen in Betracht gezogen werden. Zuallererst müssen die Vertriebsressourcen neu optimiert werden, denn nicht jeder Vertriebsbesuch ist lohnenswert. Die teuren Besuche müssen daher vielmehr auf Kunden mit einer hohen Umsatzerwartung fokussiert werden.

Doch welcher Kunde hat welche Umsatzerwartung? Dazu dienen verschiedene Predictive Analytics-Prognosen, die KI-basiert in der Lage sind, den Umsatz jedes einzelnen Kunden und die Erwartungswerte der einzelnen Vertriebsbesuche zu prognostizieren. Die passende Vertriebsstrategie betont eine bessere Allokation der Ressourcen – wann ist ein Vertriebsbesuch wirklich notwendig und wann sollte lieber zum Telefonhörer gegriffen werden?
Die Verkaufsempfehlungen eines jeden Kunden über alle Kanäle vorangetrieben – was muss der Kunde jetzt zu diesem Zeitpunkt kaufen? Durch Einsparung der Vertriebsressourcen können wichtige Potenziale erobert werden.

Einsatz der CVP und VVP
Unsere Customer Value- (CVP) und Visit Value Prediction (VVP) schaffen die Basis für die Allokation der Vertriebsbesuche. Während die Customer Value Prediction den erwartenden Umsatzes eines Kunden für eine bestimmte Warengruppe prognostiziert, sagt die Visit Value Prediction den erwarteten Umsatz eines Besuchs pro Kunde vorher. Einerseits kann dadurch das allgemeine Kundenpotenzial der nächsten Periode bewertet werden und andererseits kann die Besuchs- und Tourenplanung durch die Vertriebsallokation optimiert werden.

Optimierung des Deckungsbeitrags durch die Besuchsprognose
Viele Vertriebsmitarbeiter behaupten, dass sie im im Nachhinein immer schlauer sind, bei welchen Kunden ein Vertriebsbesuch lohnenswert war. Doch die von uns entwickelte Visit Value Prediction (Besuchsprognose) ist im Vorfeld in der Lage, zu prognostizieren, welche 70% der Vertriebsaktivitäten völlig ineffizient sind. Diese unwirtschaftlichen Vertriebsaktivitäten führen zu keinem Umsatz, da sie mit einem negativen Deckungsbeitrag verbunden sind. Die Visit Value Prediction verdeutlicht, dass in Zukunft oftmals nicht immer die gleichen Kunden besucht werden müssen wie in der Vergangenheit. Der hohe Anteil der freigewordenen Vertriebsressourcen kann wiederum in die Akquisition von Neukunden und in die Reaktivierung von Kunden mit einem hohen Umsatzpotenzial eingesetzt werden.

Einschätzung eines Kunden
Doch welche Möglichkeiten stehen nun zur Verfügung, um einen Kunden einzuschätzen und seine Betreuung darauf abzustimmen? Einerseits das objektive Umsatzpotenzial, um zu beantworten, wie hoch die Ausschöpfung eines Kunden ist. Andererseits dient die Visit Value Prediction als Möglichkeit, um anhand der erstellten Top-Down-Liste gerankt einzusehen, welcher Kunde nächste Woche als erstes besucht werden sollte. Dazu ergänzt die Potenzialprognose die Besuchsprognose optimal (siehe Abb.). Die Kombination dieser beiden Kennzahlen ermöglicht eine sinnvolle, ressourcenschonende und objektive Verteilung der Besuchskapazitäten.

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Von rund 8.500 befragten Unternehmen gaben bei einer Umfrage des Deutschen Industrie- und Handelskammertag e.V. 77 Prozent an, dass sie für das Jahr 2020 einen Umsatzrückgang als Folge des Coronavirus erwarten. 5 Prozent erwarten hingegen eine Umsatzsteigerung (Quelle: Statista).

Vielen Unternehmen ist noch nicht bewusst, wie sie von der KI-Technologie erfolgreich profitieren können. KI arbeitet mit einer starken Zuverlässigkeit, die bereits nach kurzzeitigem Einsatz zu einer deutlichen Steigerung von Umsatz und Marge führt – und das auch in Zeiten von Corona. Um sich einen sicheren Startplatz im New Normal zu sichern, sollten Unternehmen den Einsatz von KI ausdehnen.

Prognose des erwarteten Umsatzes
Wie lautet die Umsatzerwartung meiner Kunden? Um die Umsatzerwartung für einen bestimmten Zeitraum zu bestimmen, wurde die Customer Value Prediction entwickelt. Der Wert eines Kunden (Customer Value) wird aus vergangenen Transaktionen abgeleitet. Basierend auf diesen Informationen, ist das System in der Lage, den Umsatz eines Kunden in der nächsten Periode zu prognostizieren.

Prognose des erwarteten Umsatzes eines Besuchs
Und wie lautet nun die Umsatzerwartung meines nächsten Besuchs in der folgenden Woche? Um dies zu beantworten, wird der ermittelte generelle Customer Value aus dem ersten Schritt mit dem Visit Value verknüpft. Als Dateninput dienen Umsätze und Besuche aus der Vergangenheit.

Ressourcen potenzialorientierter einsetzen
Folglich stellt sich heraus, ob ein Besuch in der nächsten Woche überhaupt lohnenswert ist. Oft bestätigt sich durch die Visit Value Prediction, dass Unternehmen zu viele Vertriebsressourcen in Kunden investieren, die eine niedrige Umsatzerwartung haben. Dies erweist sich als unwirtschaftlich – doch der Vertrieb kann entgegenwirken, indem er nicht-wirtschaftliche Besuche stark reduziert und durch Telesales substituiert. Gleichzeitig werden durch die Customer Value – und Visit Value – Prediction nicht-profitable Vertriebsressourcen frei, die wiederum in potenzialreiche Bestandskunden, in die Akquisition von Neukunden und in die Reaktivierung von Kunden mit hohem Potenzial eingesetzt werden können.

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