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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 „40% der Vertriebsressourcen realisieren 95% des Umsatzes“ – diese Aussage simulieren die Ergebnisse von insgesamt fünf unserer Mandanten. Dies hat zur Folge, dass bei vielen Unternehmen theoretisch der Gewinn durch Reduzieren der Vertriebsressourcen und damit einer Kostenreduzierung im Vertrieb möglich ist. Gleichzeitig besteht auch die Option, mit einer Erhöhung der Umsätze eine Gewinnverdopplung zu erreichen.

Erfahrungen und Erkenntnisse aus der Testphase unserer VVP
Bei zwei unserer Mandanten haben wir unsere neu generierte Prognose bereits getestet – bei den weiteren Klienten befinden wir uns aktuell in der Testplanungsphase. Insgesamt haben wir zehn Vertriebsmitarbeiter in unseren ersten Test miteinbezogen. Normalerweise beziehen Vertriebsorganisationen ihre Besuchskontakte und -rhythmen aus einer Kontaktplanungssoftware, die ihnen vorgibt, welche Kunden in welcher Kalenderwoche kontaktiert bzw. besucht werden sollen. Aus diesem Grund zählt diese Software als Herzstück der Vertriebsallokation. Sie ist für die Steuerung der Vertriebskosten pro Kunde verantwortlich ist, wobei bei unseren Mandanten der Anteil der Vertriebskosten am Umsatz bei durchschnittlich 15-20% liegt.

Wir von Dastani Consulting greifen manuell in die Kontaktplanungssoftware unserer Mandanten ein. Unsere Prognose erteilt Erkenntnis darüber, welcher Kunde wann und wie intensiv besucht werden sollte und bei welchem Kunde sich kein Besuch lohnt.

Oft sind wir Menschen dazu geneigt, neuen Gegebenheiten kritisch gegenüberzustehen – vor allem, wenn wir Fehler in wichtigen Entscheidungsprozessen vermeiden möchten. Dies erklärt auch das anfängliche kritische Denken unserer Mandanten. Aus diesem Grund haben unsere Klienten nur ca. die Hälfte unserer gelieferten Vorschläge der Visit Value Prediction befolgt. In Summe sind die Vertriebsmitarbeiter 50% ihrer Vertriebskontakte aus Eigeninitiative angegangen, die anderen 50% der Kontakte haben sie unserer Prognose entnommen.

„Umsätze acht bis zehn Mal so hoch“
Durch diese Vorgehensweise konnten wir feststellen, dass der Umsatz unserer Mandanten in den von uns vorgegebenen Kontakten acht bis zehn Mal so hoch war als in Kontakten, die die Vertriebsmitarbeiter in eigenverantwortlichem Handeln angegangen sind. Somit konnten wir verdeutlichen, dass die von uns vorgegebenen Vertriebsadressen zu erheblich mehr Umsatz geführt haben. Diese Tendenz zeigt sich bei fast allen der getesteten zehn Vertriebsmitarbeiter.

Im nächsten Schritt erfolgt die Implementierung und Ergänzung unserer intelligenten Prognosemechanik in die Tourenplanungssoftware unserer Mandanten. Dies möchten wir Ihnen in unserem nächsten Artikelbeitrag vorstellen.

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Kostendruck durch Corona
Aufgrund der andauernden Corona-Krise werden viele Unternehmen gezwungen, Einsparungen vorzunehmen. Ein großes Augenmerk wird auf die Personal- und Vertriebskosten gelegt. Aber was können Unternehmen jetzt tun, um Personalkosten im Vertrieb einzusparen und eine Umsatzsteigerung vorzunehmen?

Prognose des Effekts vertrieblicher Aktivitäten
Die von Dastani Consulting neu generierte Visit Value Prediction schafft Abhilfe und liefert die Antwort. „Durch Corona haben wir gemerkt, dass die Vertriebszahlen sehr gut waren, obwohl der Vertrieb nicht so arbeiten konnte wie in Vergangenheit. Im Zuge dessen haben wir unser neues Produkt – die Visit Value Prediction – entwickelt “, so Dr. Parsis Dastani (CEO – Dastani Consulting). Die Visit Value Prediction prognostiziert, ob ein Kunde kontaktiert werden sollte, welche Auswirkungen im Vertrieb zu erwarten sind und welche Umsätze mit dem Kunden realisiert werden können. Die Dastani Consulting GmbH hat die Visit Value Prediction bereits an fünf Kundenunternehmen mandantenspezifisch und getrennt voneinander getestet. Insgesamt flossen über 6000 Vertriebsmitarbeiter, ca. 3-4 Millionen Kundenadressen und mehrere Milliarden von Transaktionen in die Methodik mit ein.

Erstaunliche Resultate unserer Mandanten
Die erzielten Ergebnisse waren tatsächlich verwunderlich: Obwohl alle fünf Mandanten aus unterschiedlichen Branchen waren, waren alle Ergebnisse miteinander vergleichbar. Es ist unerheblich, ob die jeweilige Vertriebsorganisation 100 oder 5000 Außendienstmitarbeiter beschäftigt –  alle haben die gleiche Vertriebsperformance verzeichnet. Weiterhin stellte sich in den Ergebnissen der Visit Value Prediction heraus, dass bei allen fünf unserer Mandanten lediglich 40% der Vertriebsleistungen für 95% des Umsatzes verantwortlich waren.

Ein Beispiel, wenn ein Unternehmen eine Umsatzrendite von 8% und Vertriebskosten in der Höhe von 18% dokumentiert, kann sein Status Quo – sein derzeitiger Umsatz – mit Hilfe der von Dastani Consulting entwickelten Methodik mit lediglich 50% der Vertriebsressourcen realisiert werden. Anders gesagt, mit einem Einsatz von 100% der Vertriebsressourcen kann der Unternehmensgewinn sogar verdoppelt werden.

„Die Hälfte der Kontaktadressen ist unwirtschaftlich“
Dr. Parsis Dastani zieht Bilanz und blickt nach vorn: „Die Kontakte, zu denen wir eine positive Prognose erstellt haben, haben signifikant besser performt als die Adressen, die wir als schlecht eingestuft haben. Ungefähr 50% der Kontaktadressen stufen wir als nicht wirtschaftlich ein. Die von uns generierte Visit Value Prediction schafft für Unternehmen sowohl Freiheiten als auch einen effizienteren Einsatz der Vertriebsressourcen – was gerade in der aktuellen Zeit und auch nach der Krise wichtiger denn je sein wird, um den hohen Kostendruck und die Umsatzeinbrüche zu bekämpfen.“

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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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Viele Vertriebsmitarbeiter arbeiten oft nach demselben Prinzip: Sie betreuen ihre „guten“ Kunden oftmals zu intensiv, während andere Kunden mit hohem Potenzial nicht beachtet werden und unentdeckt auf der Strecke bleiben. Häufig nehmen sie eine Klassifizierung ihrer Kunden anhand des Eigenumsatzes und subjektiver Kriterien vor. Entsprechend dieser Bewertung entgehen dem Unternehmen jedoch wertvolle Wachstumspotenziale im Bestand.

Eine KI-basierte Klassifizierung schafft Abhilfe
Mit Hilfe der Verknüpfung von internen und externen Daten (z.B. Branche, Mitarbeiter und Inhalte der Website) sowie speziell entwickelter KI-Methoden können Ihre Kunden nach ihrem Umsatzpotenzial bewertet werden. Die KI-basierte Kundensegmentierung nimmt eine Neubewertung Ihres Kundenstamms vor. Kunden aus dem ursprünglichen C-Segment werden  so beispielsweise aufgrund ihres Potenzials zu A- oder B-Kunden. Entsprechend dieser Kundensegmentierung werden Ihren Vertriebsmitarbeitern potenzialreiche Kunden zur intensivierten Bearbeitung empfohlen. Somit können sich Ihre Vertriebsmitarbeiter bei Reaktivierung und Ausbau auf die Kunden fokussieren, die ein hohes objektives Umsatzpotenzial versprechen.

Konsequenz: Umsatzwachstum
Wir von Dastani Consulting finden oftmals Wachstumspotenziale innerhalb des Kundenbestands in Höhe von mehr als 100%, welche sich lediglich auf wenige Prozent des Adressenbestands verteilen. Um das vorhandene Potenzial zu erobern, müssen Ihre Vertriebsmitarbeiter genau diese Adressen sukzessive angehen. Auch entsprechende Marketingkampagnen können darauf basierend geplant und durchgeführt werden.

Fallbeispiel: Wachstumspotenzial im Bestand
Die folgende Abbildung verdeutlicht die Kundenverteilung nach den Ist-Umsatz-Klassen eines unserer Kunden aus dem Werkzeughandel. Von insgesamt 55.000 Kundenunternehmen, die für 112 Millionen EUR des Ist-Umsatzes verantwortlich sind, können aus dem inaktiven Kundenstamm ca. 900 Kunden mit 48 Millionen EUR und ca. 1.800 Kunden mit 51 Millionen EUR Wachstumspotenzial aufgedeckt werden. Dieses Fallbeispiel unterstreicht die Relevanz des tatsächlichen, objektiven Umsatzpotenzials im Bestandskundenstamm.

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