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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Nach dem äußerst turbulenten Jahr 2020 stellt sich für viele B2B-Unternehmen die Frage, wie Marketing und Verkauf künftig zusammenarbeiten können, um ihre (alte) Stärke wieder zurückzugewinnen? Aus diesem Anlass standen vor allem Besonderheiten von B2B-Unternehmen und deren Konsequenzen im Hinblick auf Marketing und Vertrieb an der Tagesordnung.

Anhand von zahlreichen Use Cases, die in diesem Beitrag in groben Zügen geschildert werden, hat unser CEO beim Intensivseminars an der Universität St. Gallen verdeutlicht, wie Predictive Analytics-Verfahren erfolgreich im Marketing und Vertrieb eingesetzt werden können.

An der Schnittstelle zur Marketing- und Vertriebspraxis scheitern die meisten Projekte. Eine Herausforderung ist daher die Akzeptanz von Predictive Analytics im Unternehmen und die Einbindung sowie Schulungsmaßnahmen aller Akteure, die Einbindung in die Systeme mit einer transparenten und anwenderfreundlichen Gestaltung und die Akzeptanz der Lernkurve – denn jede neue Technologie benötigt eine gewisse Zeit und Erfahrung.

Neukundengewinnung
Im ersten Use Case wurde die Anwendung von Target Group Predict anhand eines Unternehmens in der Automobilindustrie vorgestellt. Die problematische Ausgangssituation war, dass es keine strukturierte Neukundengewinnung gab und das Leasing nicht aktiv beworben wurde. Mithilfe des Affinitätsprognosemodells wurden geeignete Zielgruppen bestimmt und durch den Einsatz eines speziell zugeschnittenen Leadsystems konnten qualitativ hochwertige Leads für den Handel identifiziert werden. Dies wiederum schlug sich in einer hohen Zufriedenheit der Vertriebsmitarbeiter nieder.

Potenzialausschöpfung
In einem weiteren Use Case eines Unternehmens im Werkzeughandel fand die Neukundengewinnung nicht systematisch statt, da sich der Vertrieb auf die umsatzstarken und aktiven Kunden fokussiert hat. Das Problem lag darin, dass die tatsächlichen Marktpotenziale von Kunden nicht bekannt waren und die Potenziale nicht ausgeschöpft werden konnten – in einem Massengeschäft mit intensivem Wettbewerb.

Obendrein fand auch die Share of Wallet-Analyse Anwendung, indem sie das Umsatzpotenzial des inaktiven Bestandskundenstamms des Unternehmens prognostizierte. Durch die weitere Anwendung von Next Best Offer und der Customer Value Prediction konnte zugleich vorhergesagt werden, welche Produkte für welchen Kunden beim nächsten Einkauf interessant sein könnten. Durch den zusätzlichen Einsatz der von Dastani Consulting entwickelten Sales- und der AIMS-App waren die Vertriebsmitarbeiter in der Lage, stets Zugriff auf die Neu- und Reaktivierungsadressen im Umkreis zu haben und individuelle Next Best Offer-Empfehlungen bei der Kundenansprache einzusetzen. Somit konnte die wertvolle Vertriebszeit effektiver genutzt werden, weil potenzielle Kunden im Umkreis nach ihrem Umsatzpotenzial in der App sortiert wurden. In Folge konnte der Umsatz mit dem inaktiven Kundenstamm gesteigert werden und macht inzwischen ca. 5% des Gesamtumsatzes aus.

Effektive Marktbearbeitung
Anhand eines weiteren Beispiels aus der Intralogistikbranche wurde verdeutlicht, dass das betrachtete Unternehmen durch den aufkommenden Verdrängungswettbewerb für die folgenden Herausforderungen nicht optimal aufgestellt war. Predictive Analytics-Prognosen dienten auch hier als Input für die Leadgenerierung. Umsatz- und Kauferwartungen wurden für einzelne Produkte und Produktgruppen prognostiziert (Customer Value Prediction) und affine Adressen für das Telemarketing herausgearbeitet (Target Group Predict). Als Ergebnis zeigte sich, dass sich die Leadumwandlungsquote auf 16% entwickelte und 15 Mio. Euro mehr Umsatz lediglich aus der Neukundengewinnung erzielt werden konnten.

Chancen im Vertrieb und Marketing
Dr. Parsis Dastani hat in seinem spannenden Vortrag beim Intensivseminar aufgezeigt, wie Künstliche Intelligenz (KI) dazu in der Lage ist, die Vertriebskosten zu optimieren. Die Anwendung von Predictive Analytics-Verfahren bringt neue Chancen für Vertrieb und Marketing mit sich, die vor allem spätestens jetzt – nach allen Turbulenzen im Jahr 2020 – genutzt werden sollten, um im B2B-Wettbewerb zu bestehen und an (alter) Stärke dazu zu gewinnen.

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Ein Vertrieb ohne Kundenbesuche? Die Corona-bedingten Kontakteinschränkungen stellten die Vertriebsorganisationen vor besondere Herausforderungen. Die meist gestellte Frage bei der Außendienstplanung vor der Corona-Krise lautete: Wie können auf kürzestem Weg die meisten Kunden erreicht werden?

Statt des persönlichen Besuchs vor Ort mussten Unternehmen auf digitale Methoden setzen. Doch was passiert, wenn der Ort des Unternehmens keine Rolle mehr spielt und auf einmal von allen Standorten der Welt aus Geschäfte abgeschlossen werden? Genau dies hat uns die Corona-Krise verdeutlicht, indem sie uns gezeigt hat, dass die Vertriebsarbeit effektiver funktionieren kann.

Blick aufs Detail
Viele Unternehmen schauen sich ihre Vertriebsorganisation mittlerweile detaillierter an als noch vor der Corona-Krise. Besonders interessant sind die gewonnen Umsätze, die während der Krise durch Telesales erzeugt werden konnten. Aber nicht nur der Umsatz in der Vergangenheit, sondern auch das Umsatzpotenzial und die Umsatzerwartung entscheiden über den Wert eines Kunden. Das von Dastani Consulting entwickelte Predictive Analytics-Tool Customer Value Prediction ist in der Lage, den Umsatz jedes einzelnen Kunden für einen bestimmten Zeitraum zu prognostizieren. An dieser Stelle leistet die KI einen wertvollen Beitrag, indem sie die Bedarfe der Bestellungen aus der Vergangenheit ableitet. Diese Informationen können über alle Kanäle genutzt werden. Das System lernt dabei sehr schnell, wie sich ein unvorhergesehenes Ereignis wie Corona auf das Verhalten der Kunden auswirkt.

Value Predictions
Die Customer Value Prediction zeigt auf, was sich aus vergangenen Bestellungen ableiten lässt. Die Share-of-Wallet Prognose ist in die Zukunft gerichtet und zeigt das volle zukünftige Potenzial eines Kunden auf. Gerade bei Kunden, die geringe Umsätze tätigen, lohnt sich ein Blick auf das Umsatzpotenzial. Der Share-of-Wallet (Wert) ist definiert als Differenz zwischen dem Gesamtpotenzial eines Kunden in einer bestimmten Produktgruppe und dem tatsächlichen Umsatz eines Kunden im jeweiligen Sortimentsbereich. Mithilfe der Share-of-Wallet Prognose lassen sich die Vertriebsressourcen in die Kunden investieren, die noch ein offenes Potenzial haben.

Kunden mit geringem Umsatzpotenzial und niedriger Umsatzerwartung können nach unserer Analyse dem Telesales zugeordnet werden. Wiederrum bedeutet das, dass nicht-wirtschaftliche Besuche reduziert und/oder durch Telesales substituiert werden. Die Kapazität der Vertriebsressourcen wird minimiert, sodass diese Kunden in Zukunft lange nicht mehr so intensiv wie in Vergangenheit betreut werden. Kunden, deren Umsatzerwartung und Umsatzpotenzial hoch sind, sind dagegen deutlich intensiver zu betreuen. Diese Besuchsfrequenz gilt es künftig noch stärker auszubauen.

Eingesparte Vertriebszeit zur Akquisition verwenden
Um sich langfristig am Markt zu behaupten, müssen Unternehmen kontinuierlich Neukunden akquirieren und reaktivieren. Dazu dient unser Predictive Analytics-Verfahren Target Group Predict, um tatsächlich die Kunden zu akquirieren, die auch ein hohes Wachstumspotenzial aufweisen. Algorithmen lesen die Website ihrer besten Bestandskunden aus, um daraus Muster und Zusammenhänge aufzuspüren. Im Anschluss werden mehrere Millionen Websites damit verglichen. Eine Software kümmert sich um den Grad der Übereinstimmung mit dem Zielunternehmen. Circa 20.000 verschiedene Merkmale fließen mit in das Prognosemodell ein. Daraus lässt sich nicht nur die Wahrscheinlichkeit ableiten, mit der ein Unternehmen zum Kunden wird, sondern auch, für welches Produktangebot er ein hohes Interesse aufweist. Einzelne Produktsparten lassen sich so gezielt entwickeln. Zudem gelangt die Vertriebsorganisation zur Erkenntnis, welche Umsätze mit den potenziellen Kunden erreicht werden können. Vertriebsmitarbeiter sind dementsprechend in der Lage nicht nur im Außendienst, sondern auch im Telesales, ressourcenoptimiert zu allokieren.

Das Potenzial liegt in der Prognose
Doch wie erkennt ein Außendienstmitarbeiter, wen er als nächstes auf seiner Tour besuchen sollte? Durch die hohe Prognosequalität erhält der Vertriebsmitarbeiter wichtige Kontaktinformationen an die Hand, ohne zuvor zum Telefonhörer zu greifen. Das Vertriebspotenzial lässt sich systematisch ausschöpfen, ganz gleich wie sich das Vertriebsgebiet demographisch gliedert. Viele B2B-Unternehmen optimieren damit bereits schon ihre Neukundenakquise. Bewertungskriterien wie zB. Branchenzugehörigkeit und Mitarbeiterzahl rücken völlig in den Hintergrund. Da sich durch die Potenzialanalyse eine sehr präzise Einschätzung über lohnenswerte Vertriebsbesuche ergibt, kann auf Direktmarketingkampagnen und Callcenter weitgehend verzichtet werden. Somit wird nicht nur die Zielgenauigkeit der Vertriebsaktivitäten erhöht, sondern auch die Schnelligkeit und Kosteneffizienz. Aus diesem Anlass werden Unternehmen spätestens jetzt nach der harten Krisenzeit dazu aufgefordert, ihr traditionelles Handeln zu überdenken.

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Eine schöne Definition zur Krisensituation lieferte Max Frisch: „Eine Krise ist ein produktiver Zustand. Man muss ihr nur den Beigeschmack der Katastrophe nehmen.“ In dieser Definition steckt etwas, was viele Unternehmen übersehen: Der Ansatz zur Lösung eines Problems. Eine Krise ist eine schwierige Situation, ein Wendepunkt einer Entwicklung, eine Entscheidungssituation, die sich auch in den Vertriebsorganisationen niederschlägt. Doch wie alle Krisen zuvor, wird auch die COVID-19 Katastrophe vorübergehen. Mit der Zeit wird sich ein neuer Wachstumsboom auslösen, der auf den veränderten Präferenzen der Kunden basieren wird.

Ein Blick in die Zukunft?
Für einige Unternehmen steht aktuell ausschließlich das kurzfristige Überleben auf der Tagesordnung. Ein Blick in die Zukunft? Unvorstellbar. Andere Unternehmen dagegen haben noch einige Reserven und überlegen sich, wie sie sich nach der Krise positionieren. Zumindest mag es für die meisten Unternehmen mittlerweile gewiss sein, dass die Rückkehr zur normalen Normalität von vor der Krise künftig keine Option mehr zu sein scheint.

COVID-19 als Chance für eine neue Denkstruktur
Vielerorts ist die Herangehensweise verbreitet, den Kopf bei einer solchen Veränderung in den Sand zu stecken. Davon sollte man jedoch besser absehen, da die Folgen der Krise noch lange spürbar sein werden. Daher sollten Vertriebsorganisationen die Corona-Krise als Chance sehen und ihr traditionelles Handeln überdenken, da COVID-19 verdeutlicht hat, dass der Vertrieb effektiver funktionieren kann.

Vertrieb in Krisenzeiten
Viele traditionelle Vertriebsmaßnahmen und –instrumente waren aufgrund der Kontakteinschränkungen nicht mehr durchsetzbar und stellten den Vertrieb vor große Herausforderungen: Starker Kostendruck, Umsatzeinbrüche, Stornierungen, wegfallende Fahrten zu den Kunden, instabile finanzielle Lage der Kunden, etc. gehören nicht selten zu den Problemen, mit denen zahlreiche Unternehmen in den vergangenen Wochen und Monaten stark konfrontiert wurden. Aus diesem Anlass sehen sich mittlerweile viele unserer Kundenunternehmen ihre Vertriebsorganisation detaillierter an als noch vor der Corona-Krise. Ein besonderer Blick fällt dabei auf die durch Telesales erzeugten Umsätze in den letzten Monaten. Aber nicht nur der Umsatz in der Vergangenheit, sondern auch das Umsatzpotenzial und die Umsatzerwartung entscheiden über den Wert eines Kunden.

Customer Value Prediction und Potenzialprognose
Die von Dastani Consulting entwickelte Customer Value Prediction (CVP) ist in der Lage, den Umsatz jedes einzelnen Kunden für einen bestimmten Zeitraum zu prognostizieren. Diese Umsatzprognose leitet sich aus den vergangenen Bestellungen des jeweiligen Kunden ab. Unsere Share-of-Wallet Prognose ist darüber hinaus in der Lage, das volle Potenzial eines Kunden aufzuzeigen. Nicht der Ort eines Kunden auf der Vertriebsroutenplanung ist von Interesse, sondern vielmehr die Wahrscheinlichkeit und Höhe eines erfolgreichen Kundenabschlusses. Das bedeutet, dass Vertriebsmitarbeiter bei ihrer Kundenansprache potenzialorientiert vorgehen sollten.

Die Value Predictions verdeutlichen, bei welchen Kunden jetzt nach der Corona-Krise ein persönlicher Besuch überhaupt lohnenswert ist. Kunden, die ein niedriges Umsatzpotenzial und eine geringe Umsatzerwartung aufweisen, werden nach unseren Analysen künftig dem Telesales statt dem persönlichen Besuch zugeordnet. Dagegen sollte die Vertriebskapazität auf Kunden mit hohem Umsatzpotenzial und hoher Umsatzerwartung ausgeweitet werden. Diese Kunden gilt es in Zukunft noch intensiver zu betreuen.

Target Group Predict: Akquisition und Potenzialausschöpfung
Unser intelligentes Verfahren Target Group Predict ist dazu in der Lage, die Umsatzpotenziale inaktiver Kunden zu bewerten und stärker die inaktiven Adressen zu akquirieren, die tatsächlich ein hohes Wachstumspotenzial aufweisen. Die eingesparte Vertriebskapazität (durch den Telesales) kann somit zur Akquisition und Potenzialausschöpfung verwendet werden.

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Entscheidender Wettbewerbsvorteil
Die Verwendung von Predictive Analytics bietet einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil im B2B-Bereich. Unternehmen, die auf diese Software-Unterstützung verzichten, werden mit hoher Wahrscheinlichkeit zügig vom Wettbewerb abgehängt werden. Wer im Markt bestehen möchte, muss daher Predictive Analytics-Funktionen in die traditionellen Forecast-Zyklen integrieren.

Vertriebsplanung als Steuerungsinstrument für Sales-Entscheider
Zur Steuerung und Optimierung der Vertriebsplanung sind Vertriebsprognosen, das Vertriebskanalmanagement, Jahresabschlussprognosen, die wöchentliche oder monatliche Vorausplanung, Kundensegmentierung und Scoring sowie die Kalkulation von Vertriebs- und Kundenakquisekosten vorgesehen. Darüber werden die Gebiets- und Kontingentplanung sowie die Sales-Ressourcen-Planung des Vertriebs abgebildet. Auch branchenspezifische Planungsvorgänge in Handel und Logistik sowie in der Einkaufs- und Bedarfsplanung gehören zu den Einsatzbereichen der Predictive Analytics. Beliebte Funktionalitäten der Vertriebsplanung sind Vertriebsprognosen, analytische Funktionen sowie die Kostenplanung, die immer mehr an Relevanz zunehmen.

Predictive Analytics für die Hosentasche
Interessant ist aber auch, dass die mobile Unterstützung des Vertriebs immer mehr zunimmt, da Predictive Analytics-Anwendungen auf mobilen Endgeräten durch die Vertriebsmitarbeiter immer häufiger genutzt werden. Wir von Dastani Consulting haben dazu zwei mobile Apps entwickelt, die den Einsatz der Predictive Analytics für den Vertriebsmitarbeiter im Außendienst ermöglichen: Zum einen die Sales + App und zum anderen die A.I.M.S. App Sales + App. Mit diesen Apps besteht in jeder geplanten Außendiensttour die Möglichkeit das volle Potenzial auszuschöpfen.

Mit Target Group Predict Neukunden gewinnen
Wir setzen unsere Target Group Predict Software in unserer Sales + App intelligent ein, um für Ihre Vertriebsmitarbeiter nach exakt den Neukunden in lokaler Nähe zu suchen, die optimal zu Ihrem Unternehmen und Ihrem Produktportfolio passen. Das bedeutet, dass Ihre Sales-Mitarbeiter über die App stets Zugriff auf weitere Vorschläge potenzieller Kunden im unmittelbaren Umkreis erhalten. Per integriertem Navigationssystem können sie sich direkt zum Kunden hinleiten lassen und die Responserate signifikant steigern.

Mit Next Best Offer passende Produkte anbieten
In der A.I.M.S (Artificial Intelligence in Marketing and Sales)-App erhalten Ihre Vertriebsmitarbeiter im Außendienst passende Next Best Offer-Empfehlungen, um die Nähe zum Kunden optimal zu nutzen. Dem Kunden können genau die Angebote präsentiert werden, für die er eine hohe Kaufaffinität besitzt. Weiterhin entsteht ein hohes Potenzial, attraktive Cross- und Up-Selling Potenziale zu erschließen. Das liegt daran, dass die vom Kunden präferierten Produkte bereits im Vorfeld bekannt sind. Ein dickes Minus im Budget verbunden mit hoher Frustration war gestern – Predictive Analytics ist heute.

Resultat: Umsatzwachstum und Kostensenkung
Predictive Analytics ermöglicht Umsatzwachstum und Kostensenkung in vielen Geschäftsbereichen, einschließlich im Vertrieb (und im Marketing). Einerseits steigt die Menge an Daten exponentiell stark an, aber andererseits wächst das Personal an Datenanalysten am Arbeitsmarkt nur langsam. Sie gefährden Ihre Vertriebsproduktivität, Kundenzufriedenheit und Marktanteile, wenn Sie Predictive Analytics nicht umsetzen. Kurz gesagt: Sie stellen Ihren Status Quo infrage.

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Von erfolglosen Abschlüssen bis hin zu unzähligen Abweisungen
Durch das Tagesgeschäft mit den Bestandskunden verschwimmt oft der Fokus auf die Neukunden. Doch gerade die Neukunden spielen beim Erreichen der Unternehmensziele eine wichtige Rolle. Unvorteilhaft kommt hinzu, dass kein anderer Prozess im Sales so viel Frustration mit sich bringt wie die Neukundenakquisition: Seien es erfolglose Abschlusswahrscheinlichkeiten, enorm hohe Vertriebskapazitäten oder unzählige Kundenabweisungen.

Definition konkreter Neukundenziele
Aus diesem Grund ist es wichtig, konkrete Neukundenziele mit passenden Strategien festzulegen. Die Definition der Neukundenanzahl ist empfehlenswert, da diese meist über weitere Umsatzpotenziale verfügen. Dieses Potenzial kann nach und nach ausgeschöpft werden. Schließlich möchten sich die Kunden meist erst von den Produkten und der Leistungsfähigkeit des Anbieters überzeugen, ehe sie weitere Aufträge aufgeben.

Produktiver im Vertrieb mit Predictive Analytics
Im Anschluss dient Predictive Analytics im B2B dazu, passende Zielkunden zu definieren (Target Group Predict), um die aktive Verkaufszeit des Vertriebs besser zu nutzen und die Abschlusswahrscheinlichkeit enorm zu erhöhen. Jedoch wird der Einsatz von KI-basierten Prognosemodellen im B2B-Sales oftmals als skeptisch angesehen. Viele Mitarbeiter fühlen sich unwohl, weil ihnen eine Maschine Vorgaben macht. Doch andererseits verbergen sich dahinter erhebliche Umsatzchancen, die realisiert werden müssen.

Es gibt auch noch weitere Vorteile, die Predictive Analytics-Anwendungen mit sich bringen. Die Definition von Preispunkten, Kundenwertermittlung (Customer Value Prediction) oder das Stoppen der Kundenfluktuation sind weitere Beispiele. Dahinter stehen intelligente Algorithmen, die eine Menge an Daten analysieren und sich nicht vom Bauchgefühl – wie der Mensch – leiten lassen. Künstliche Intelligenz ist deutlich schneller in der Lage Muster und Zusammenhänge in diesen Daten zu erkennen und zu vergleichen, um anschließend Handlungsempfehlungen abzuleiten.

Gegen den Wettbewerb durchsetzen
Ferner bleibt die Kundenbindung eine große Herausforderung für den Vertrieb. Es existiert eine hohe Anzahl an Wettbewerbern im Markt, die ähnliche oder gar dieselben Produkte und Dienstleistungen anbieten. Offenbar ist es schwer, gegenüber neuen Kunden eine eigenständige Position einzunehmen und greifbare Vorteile anzubieten.

Vor diesem Hintergrund stellt Social Selling eine wichtige Komponente zur Neukundenakquisition dar. Durch die Interaktion in den sozialen Medien ist es möglich, den Beziehungsaufbau und Einkaufsprozess positiv zu verstärken. Vor allem soziale Netzwerke wie Xing oder LinkedIn bieten eine sehr gute Gelegenheit für den persönlichen Kontaktaufbau an, um die Kundenbeziehung zu unterstreichen.

Entry-Produkt definieren
Oftmals ist es nicht verkehrt, noch einen Plan B für den B2B-Kunden parat zu haben. So kann dem Kunden ohne viel Aufwand ein überschaubares Produkt oder eine einfache Dienstleistung angeboten werden. Beispielsweise kann ein Hersteller von Druckgeräten dem Kunden beim Erstkontakt Kopierpapier anbieten. So entsteht schon vor dem Hauptprodukt ein gemeinsamer Abschluss, der für die weitere Bearbeitungsstrategie des Kunden hilfreich sein kann.

Fazit
Gleichbedeutend, ob 20 Tausend €, 20 Millionen € oder 20% mehr vom Umsatz im Vergleich zum Vorjahr im Jahr 2020 erreicht werden sollen, Neukunden müssen explizit in die Vertriebsziele integriert werden. Diese Ziele müssen wiederum in Aktivitäten übersetzt werden, um anschließend Zielkunden mithilfe von Predictive Analytics zu definieren. Weiterhin bleibt die Kundenbindung eine große Herausforderung für den Vertrieb, da die Konkurrenz im Markt nicht schläft. Aus diesem Grund empfiehlt sich der Besitz eines überschaubaren Plan B’s für den Kunden.

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Target Group Predict: Buzzword-basiertes Adress-Scoring
Dastani Consulting hat das leistungsstarke Predictive Analytics-Tool Target Group Predict entwickelt. Mehrere Millionen Unternehmen im Markt werden beispielsweise hinsichtlich ihrer Affinität zum Unternehmen, dem Umsatzpotenzial und der Eignung für ausgewählte Produktbereiche anhand eines Scoring-Modells bewertet. Je nach Ausprägung des Kriteriums berechnet und vergibt die Software verschiedene Scorewerte. Auch die Interaktionen zwischen den Basisdaten finden Berücksichtigung.

Der Einsatz der Scoring-Modelle dient dazu, gezielte Neuadressen zu bewerten und die Kaufwahrscheinlichkeiten zu erhöhen. Auf diese Weise können Streuverluste signifikant minimiert werden.

Scoring-Modelle im Kundenbestand
Derartige Modelle können weiterhin für eine effektive Steuerung von Werbekampagnen eingesetzt werden, um den bestehenden Kundenstamm möglichst auszuschöpfen.

Hier finden Kriterien wie beispielsweise der Zeitpunkt des letzten Kaufs, die Kauffrequenz und der Kaufwert Beachtung. Sie spiegeln das Kaufverhalten der Bestandskunden wider. Ein hoher Scorewert ergibt sich, wenn der Kunde vor kurzer Zeit erst ein Produkt gekauft hat. Liegt der Kauf jedoch schon deutlich in der Vergangenheit zurück, sinkt die Kaufwahrscheinlichkeit und der Score sinkt.

Der Zeitpunkt des letzten Onlinebesuchs, Seitenaufrufe und Engagement zählen weiterhin zu wichtigen Kriterien. Eine Kombination aller Kriterien kann auf einen hohen Scorewert von einem potenziellen Kunden mit großem Warenkorb hinweisen, der mit passenden Marketingmaßnahmen gezielt angesprochen werden muss.

So nützlich sind Scoring-Modelle für die Neukundenakquise
Viele Informationen wie Bestellhäufigkeiten oder Umsatzzahlen liegen bei Neuadressen nicht vor. Dies ist aber nicht problematisch, da das Profil der Bestandskunden das Fundament der Fremdadressen bildet. Daher ist die Definition einer etwas breiteren Zielgruppe aus dem Kundenbestand zielführend.

Beispielsweise werden die Käufer der letzten 12 Monate bestimmt. Das resultierende Profil dieser Käufer-Gruppe wird basierend auf den Informationen der Neuadressen-Datenbank projiziert. Somit können die potenziellen Neukunden-Adressen top-down herausgefiltert werden. Graphisch ist dieses Szenario anhand eines „statistischen“ Trichters vorstellbar: Genau die potenziellen Neuadressen werden auswählt, die anhand der externen Informationen eine hohe Ähnlichkeit zu denen der Zielgruppe aus dem Kundenbestand aufweisen. Für die Neukundengewinnung ist hier die Wahrscheinlichkeit am höchsten.

Effiziente Neukundenakquise
Gehen Sie bei Ihrer Neukundenakquise kein Risiko ein. Wir von Dastani Consulting unterstützen Sie gerne mit unserem leistungsstarken Predictive Analytics-Tool, um Ihnen eine effiziente Akquisition im B2B-Markt zu gewähren.

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Der Beitrag Zielgerichtete Markteroberung erschien zuerst auf Dastani Consulting.

In den vergangenen Jahren hat sich das Kaufverhalten der Kunden dramatisch geändert. Traditionelle Verkaufskanäle sind im Zeitalter digitaler Informations- und Beschaffungskanäle, sowie mobile und Online-Kanäle hohem Druck ausgesetzt. Kunden erhoffen sich eine Betreuung über alle Touchpoints eines Anbieters hinweg. Bei einem Anbieter steht aber die Steigerung der Effizienz anstelle der Beziehungsorientierung im Fokus.

Die Vertriebsarbeit wird anders
Die Aufgaben des Vertriebs ändern sich: Das Geschäft mit standardisierten Produkten kann künftig effektiver in digitaler Form abgewickelt werden. Über die Kanäle wie Online-Portale, Soziale Netzwerke, Social Media, Newsfeeds, Apps, etc. können die Kunden entlang ihrer Customer Journey mit positiven Erfahrungen durchgehend betreut werden. Ein Kunde muss für ein nicht-erklärungsbedürftiges Produkt „nur noch“ einen Bestellvorgang auslösen, da bereits alle anderen Informationen, die für den Kauf notwendig sind, schon vorliegen.

Gleichzeitig bedeutet das für den Vertrieb, dass der Fokus auf potenzielle Großkunden mit Produkten mit höherem Erklärungsbedarf und komplexeren Entscheidungsstrukturen gelegt werden kann, weil weniger Kunden durch den Außendienst persönlich betreut werden müssen.

Der Einsatz der KI
KI-Anwendungen können helfen, den wahrscheinlichen Bedarf eines Kunden zu berechnen. Es werden Prognosen für potenzielle Cross-/Up-Selling-Umsätze oder für neue Produkte entwickelt. Durch die so verfügbare potenzialorientierte Kunden-Segmentierung werden die Ressourcen in die gewünschte Richtung gesteuert. Das Ergebnis sind umsatzversprechende Besuchs- und Kontaktvorschläge für den Vertrieb.

Modelle heben Prognosen auf ein völlig neues Level
Wir von Dastani Consulting haben Modelle entwickelt, die Prognosen auf ein völlig neues Level erheben und Trends zur Umsatzentwicklung abbilden. Die Modelle basieren auf statistischen Datengrundlagen und sind in der Lage das Verhaltensmuster einzelner Kunden in einem zuvor festgelegten Zeitfenster zu antizipieren. Die Prognosen sind äußerst präzise und können somit optimale Handlungsempfehlungen für die involvierten Akteure in der Marktbearbeitung – Vertrieb, Innendienst, Marketing, Service – geben.

Einsatzfelder für Prognosemodelle
Ob Absatzprognosen für ein Produkt in verschiedenen Zielgruppen oder Regionen, Modelle für eine dynamische Preisbildung oder Predictive Maintenance für Maschinen und Smart Services – Predictive Analytics-Tools können Sie in vielen Unternehmensbereichen, vor allem aber bei der datengetriebenen Vertriebsplanung, unterstützen.

Da wir von Dastani Consulting über ein breites Spektrum an Predictive Analytics-Anwendungen verfügen, sind wir in der Lage individuelle Lösungen für unsere Kunden zu implementieren. Mit entsprechenden Predictive Analytics-Tools kann der Vertrieb konkrete Absatzszenarien und -wahrscheinlichkeiten für die Zukunft auswerten und planen. Mit unterstützenden Algorithmen ist es möglich, Vorhersagen für den Wert von Kundenbeziehungen zu treffen und die Umsatzpotenziale somit besser auszuschöpfen.

Aufdecken von unentdeckten Potenzialen
Mit Target Group Predict können Sie wichtige Akquisitionspotenziale aufdecken und die besten Neukunden langfristig gewinnen. Eine Customer Value Prediction kann darüber hinaus das Umsatzpotenzial jedes einzelnen Bestandskunden ermitteln und somit den Customer Lifetime Value zuverlässig prognostizieren. Die Share-of-Wallet Prognose findet dazu heraus, bei welchen inaktiven oder umsatzschwachen Bestandskunden eine Reaktivierung lohnenswert ist, um wichtige Up- und Cross-Selling Potenziale zu realisieren.

Fazit
Die Systeme von Dastani Consulting entdecken Sachverhalte, die bei einer Optimierung der Geschäftsergebnisse nicht wegzudenken sind. Darüber hinaus ermöglichen sie es, bislang unentdeckte Potenziale im B2B-Geschäft aufzudecken.

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Mit Target Group Predict wird aus externen Marktdaten die optimale Zielgruppe profiliert, um den Markt beziehungsweise Neukunden zu erobern.

Vorgehensweise: Target Group Predict
Zuerst werden die Adressen zwischen Kunden und Marktadressen abgeglichen. Ein KI-Verfahren unterscheidet anschließend automatisch zwischen relevanten branchentypischen und unwichtigen Wörtern der Websites, sowie Branchen und Unternehmensgröße. Dabei fließen insgesamt ca. 1 Mrd. Buzzwords auf Websites, 3 Mio. Brancheneinträge, 2 Mio. Adressen und über 20 Mio. Websites mit in die Predictive-Analytics-Modellierung ein.

So werden beispielsweise 4 Mio. Unternehmen im Markt hinsichtlich ihrer Affinität zum Unternehmen, dem Umsatzpotenzial und der Eignung für bestimmte Produktbereiche anhand eines Scoring-Modells bewertet. Die Software ermittelt für jedes einzelne Produkt, welche Muster und Zusammenhänge auf eine hohe Kaufaffinität hindeuten. Anhand des Scorewerts können die Top-Produkte bestimmt werden. Durch die äußerst präzise Anwendung von Künstlicher Intelligenz ergeben sich zusätzlich noch weitere potenzielle Top-Adressen für die Neukundengewinnung.

Predictive Analytics für die Hosentasche
Dastani Consulting hat hierzu eine erfolgsversprechende AIMS (Artificial Intelligence in Marketing and Sales)-App für unterwegs entwickelt, die Unternehmen hinsichtlich ihrer Attraktivität bewertet. Die Mobile App basiert auf Künstlicher Intelligenz und ist somit in der Lage das passende Angebot für den jeweiligen Kunden zu ermitteln.

Den Vertriebsmitarbeitern werden in der Location Based App – ganz einfach auf dem Smartphone – die attraktivsten Potenziale zur Neukundengewinnung zur Verfügung gestellt. Die Mitarbeiter werden per push notification über potenziell interessante Leads benachrichtigt. Das bedeutet, dass sie stets Zugriff auf infrage kommende Kunden im Umkreis haben und sich über die App direkt dorthin navigieren lassen können.

Die Anwendung unseres leistungsstarken Predictive Analytics-Tools verspricht bis zu 50% höhere Leadquoten. Target Group Predict ermöglicht Ihnen demnach eine effiziente Akquisition im B2B-Markt.

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Methodik
Das von Dastani Consulting entwickelte KI-System wird mit Marktforschungsdaten und dem Wissen des Vertriebs gespeist. Dem System werden einzelne Unternehmen oder Keywords genannt, die in die relevante Zielgruppe fallen bzw. diese beschreiben.

Mit diesem Input wird eine Zielgruppenprognose in Echtzeit gebildet und auf den Markt hochgerechnet. Experten aus dem Vertrieb schauen sich die Websites der Top-Treffer an und validieren diese manuell: Passen die Treffer in die Zielgruppe?

B2B – Tinder
Die Logik ist dabei ähnlich wie bei der bekannten Dating-App „Tinder“ mit dem Swipe-System. Gefällt bei „Tinder“ einem Nutzer das Profil, so wischt er nach rechts, andernfalls wischt der User nach links. Die von Dastani Consulting entwickelte App funktioniert nach einer ähnlichen Vorgehensweise: Daumen nach oben heißt, Zielgruppe passt, Daumen nach unten bedeutet, das Unternehmen ist nicht relevant.

Die so bewerteten guten Treffer gehen positiv in die weitere Profilbildung mit ein, schlechte Treffer dagegen negativ. Durch Iterationen wird die KI immer besser, die Zielgruppen werden genauer und die Ergebnisse präziser.

Anwendung und Ergebnis
Unser KI-System ist so in der Lage, „ähnliche Nachbarn“ der beispielsweise ersten 100 Anfangskunden zu bestimmen. Durch den laufenden Prozess werden nach und nach weitere relevante Adressen bestimmt.

Dastani Consulting stellt für diesen Ablauf eine App zur Verfügung, in der die Adressen bewertet werden und die Modellbildung durchgeführt wird. Auch die Selektion der relevanten Adressen wird schlussendlich direkt in der App vollzogen. Bei Bedarf können die Ergebnisse anschließend in ein Marketing Dashboard integriert werden.

Fazit
Das Besondere an dem entwickelten System ist, dass Expertenwissen mithilfe von KI in Zielgruppen umgewandelt wird. Mithilfe der App ist es möglich spezialisierte Zielgruppen zu identifizieren, die aus einer reinen Branchen-Selektion nicht herauszufiltern gewesen wären.

Auch wenn nur wenige Adressen existieren, eignet sich das interaktive KI-System hervorragend, um Zielgruppen für neue Produkte oder neue Märkte zu identifizieren. Die durch den Prozess gewonnenen Adressen können dann für Marketingzwecke eingesetzt werden – sowohl in der Akquisition als auch für Cross-Selling im Bestand.

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