Sales Analytics: So erzielen Sie Wettbewerbsvorteile im B2B-Vertrieb

Die Corona-Krise hat den Vertrieb im B2B-Sektor hart betroffen und massiv verändert. In erster Linie hat die Pandemie veränderte Vertriebswege und Kundeverhalten mit sich gebracht.

Wenn es noch vor einiger Zeit zur Normalität gehörte, auf den persönlichen Kontakt mit zugehörigen Vor-Ort-Treffen beim B2B-Vertrieb zu setzen, nutzen heute immer mehr Unternehmen digitale Technologien, um sich an die aktuellen Umstände anzupassen und bestehende Vertriebswege entsprechend umzustellen.

Es wird prognostiziert, dass Mitarbeiter im B2B-Vertrieb digitale Technologien auch nach der Krise nutzen werden, um digitale Einkaufserlebnisse zu ermöglichen, die moderne B2B-Kunden erwarten.

Durch die Digitalisierung unterschiedlicher Prozesse im B2B-Vertrieb erhalten Unternehmen einen Zugriff auf riesige Datenmengen, bekannt als Big Data, die Vertriebsleiter praktisch anwenden können.

Um das Potenzial von verfügbaren Daten voll auszuschöpfen und Big Data in Smart Data zu verwandeln, kommen verschiedene Tools und Verfahren zum Einsatz. In diesem Zusammenhang spricht man über Sales Analytics.

Sales Analytics: Was ist das?

Sales Analytics stellt einen Prozess dar, bei dem vertriebs- sowie kundenbezogene Daten erfasst, ausgewertet und intelligent genutzt werden, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen und dadurch die Vertriebsperformance zu steigern.

Zu den wichtigsten Datenquellen im Bereich B2B-Vertrieb zählen digitale Tools und Lösungen, die intern eingesetzt werden – CRM, ERP; B2B-Portale, eigene Websites, Buchhaltungssoftware, DMS-Lösungen und mehr. Je nach dem Analyseziel können auch Daten genutzt werden, die aus Social-Medien-Kanälen, News-Meldungen, offiziellen Statistiken oder Prognosen stammen.

Aus den erfassten Daten sollten nur diejenigen analysiert werden, die eine hohe Qualität haben und sich für die Analyse gut geeignet sind. Um die Bewertung der Datenqualität zu ermöglichen, stehen Unternehmen vielfältige Kriterien sowie Tools zur Verfügung, die sie nicht nur bei der Bewertung, sondern auch bei der Datenbereinigung unterstützen können.

Gut aufbereite Daten werden ausgewertet und miteinander verknüpft, um es Vertriebsleitern zu ermöglichen, ein umfassendes Bild von ihren Kunden zu erhalten, nutzbare Erkenntnisse zu gewinnen und richtige Schlussfolgerungen zu ziehen.

Welche Arten von Sales Analytics gibt es?

Es wird viel über Predictive Sales Analytics gesprochen, die den B2B-Vertrieb intelligent unterstützt. Aber das ist nur eine Art von Analytics, die im B2B-Sektor zum Einsatz kommt.

Insgesamt unterscheidet man 4 Arten von Sales Analytics

1 Descriptive Sales Analytics

Sie zielt darauf ab, basierend auf historischen Vertriebs- und Kundendaten aus unterschiedlichen Quellen die Ist-Situation zu beschreiben.

Zum Beispiel hilft die deskriptive Sales Analytics die Fragen zu beantworten, wie hoch der Gesamtumsatz des Unternehmens im letzten Quartal war, welche Produkte und Dienstleistungen im letzten Monat am meisten verkauft wurden oder wie viel Serviceanfragen pro Monat bearbeitet werden und mehr.

2 Diagnostic Sales Analytics

Sie geht einen Schritt weiter und hilft, Ursachen für bestimmte Ereignisse zu finden sowie Zusammenhänge zu ermitteln, um zu erklären, warum etwas passiert ist.

Mithilfe von Diagnostic Analytics können Unternehmen zum Beispiel herausfinden, dass der Umsatzrückgang in den letzten Wochen in einem engen Zusammenhang mit dem niedrigeren Ranking steht, das die ganze Website oder einzelne Seiten nach den letzten Google-Updates erhalten haben.

3 Predictive Sales Analytics

Sie schaut in die Zukunft und dient dazu, auf Basis von sowohl historischen als auch aktuellen Daten Vorhersagen hinsichtlich zukünftiger Ereignisse zu treffen.

Dieser intelligenten Fähigkeit liegen fortschrittliche Technologien wie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen zugrunde, die es ermöglichen, Cross- und Upselling-Potenziale zu erkennen, potenzielle Kundenabwanderungen rechtzeitig zu identifizieren, die Preisstrategie flexibler zu gestalten sowie als Ergebnis den B2B-Vertrieb präziser zu steuern.

4 Prescriptive Sales Analytics

Sie stellt die letzte Analytics-Stufe dar, die auf vorherigen Analytics-Arten basiert und konkrete Handlungsempfehlungen liefert. Diese Art von Analytics beantwortet die Frage, welche Auswirkungen auf zukünftige Ergebnisse bei jeder möglichen Entscheidungsoption zu erwarten sind, und zielt darauf ab, eine optimale Handlungsoption vorzuschlagen, die zu wünschenswerten Ergebnissen führt.

So beispielsweise wird es Vertriebsleitern ermöglicht, basierend auf der Analyse des Kundenverhaltens eine optimale Vertriebsstrategie zu erarbeiten, die handlungsorientiert ist und praktische zu ergreifende Maßnahmen enthält, z.B. die Kundenbindungsstrategie an neue Gegebenheiten anpassen oder zusätzliche digitale Absatzmöglichkeiten anbieten.

Welche Vorteile bieten Sales Analytics?

Mit Hilfe von Sales Analytics können Unternehmen aus dem B2B-Sektor tiefere Einblicke in den B2B-Verkaufsprozess gewinnen.

Hierbei sind Vertriebsmanager in der Lage, Antworten auf eine Reihe von Fragen zu erhalten:

• Welche B2B-Vertriebsstrategie funktioniert am besten?
• In welcher Phase verlassen potenzielle B2B-Kunden den Sales Funnel am häufigsten?
• Welche Produkte und Dienstleistungen wurden zusätzlich zu anderen Produkten verkauft?
• Welche Maßnahmen haben zur Steigerung der Vertriebseffizienz beigetragen und mehr?
• Verbessertes Kundenerlebnis gewährleisten.

Vertriebsmitarbeiter können mit Hilfe von Sales Analytics das Wissen über ihre B2B-Kunden zu erweitern, um basierend auf diesem Wissen die Kundensegmentierung durchzuführen und eine personalisierte zielgerichtete Ansprache der definierten Zielgruppe zu ermöglichen.

Die B2B-Unternehmen sind auch in der Lage, unerfüllte Bedürfnisse ihrer Kunden zu identifizieren und dieses Wissen zu nutzen, um die Customer Journey zu verbessern und den B2B-Umsatz mit Cross- und Up-Selling zu steigern.

Das bessere Verständnis der Kunden – ihrer Präferenzen, Verhalten, Bedürfnisse – eröffnet Unternehmen neue Möglichkeiten, passende Angebote bereitzustellen, die Kundenzufriedenheit zu erhöhen, bestehende Kunden an sich zu binden und neue Kunden zu gewinnen.

Wachstumschancen und Potenziale erkennen und umsetzen.

Durch die Analyse potenzieller B2B-Kunden und möglicher Kundenabwanderung lassen sich die Gründe identifizieren, warum Kunden theoretisch zur Konkurrenz abwandern können.

Ausgerüstet mit solchen wertvollen Daten sind B2B-Unternehmen in der Lage, ihre Produkte und Dienstleistungen, Verkaufs- und Vertriebsprozesse sowie die Preispolitik an die jeweiligen Umstände anpassen, um Nicht-Kunden in zahlende Kunden zu verwandeln.

Was sind Kernkomponenten von Sales Analytics?

Um intelligente Unterstützung in bestehende Prozesse im B2B-Vertrieb zu implementieren, benötigen Unternehmen eine Software, welche mindestens die folgenden Komponenten enthalten muss:

• Schicht für die Datenintegration – um Daten aus internen (CRM, Buchhaltungssoftware, Website) und externen Datenquellen (Social Media, öffentliche Daten) zu sammeln.
• Schicht für das Datenmanagement – um eine hohe Datenqualität und Datensicherheit zu gewährleisten.
• Schicht für die Datenanalyse – die Kombination aus den erforderlichen Typen von Data Analytics, um bestimmten Geschäftsanforderungen gerecht zu werden.
• Schicht für die Analyseergebnisse – um die gewonnen Erkenntnisse in Form von anpassbaren Präsentationen, Berichten oder Dashboards anschaulich darzustellen, einen Self-Service-Zugriff darauf zu ermöglichen und den Entscheidungsprozess zu vereinfachen sowie zu beschleunigen.

Hilfreiche Tipps für die erfolgreiche Implementierung

Klare Ziele formulieren.

Bevor B2B-Unternehmen in intelligente Lösungen investieren, sollten sie im Voraus klar definieren, welche Vertriebsziele im Rahmen von Sales Analytics erreicht werden müssen.

Klein anfangen.

Falls es um die Erstellung einer kundenspezifischen Lösung für Sales Analytics geht, lohnt es sich, mit einem Minimum Viable Product (MVP) zu starten, das über die notwendigsten Funktionen für die Analyse verfügt, und dann Schritt für Schritt die bestehende Lösung weiter zu verbessern, z. B. durch ein robustes DWH, Predictive Analytics, Data Science usw.

Wenn sich ein B2B-Unternehmen für eine gebrauchsfertige Software entscheidet, ist es empfehlenswert, erst mit verfügbaren Daten aus internen Systemen auseinanderzusetzen, und nur dann Daten aus externen Datenquellen zu extrahieren, um die Qualität der bestehenden Daten zu verbessern.

Auf die Datenqualität von Anfang an achten.

Um richtige Entscheidungen zu treffen, sollte die hohe Datenqualität erreicht und eingehalten werden. weil fehlerhafte Datenbestände zu fehlerhaften Schlussfolgerungen führen und als Ergebnis hohe Kosten verursachen. Deshalb ist es empfehlenswert, in relevante Maßnahmen zu investieren, um die hohe Datenqualität sicherzustellen.

Fazit des Experten

Der B2B-Vertrieb befindet sich heute im digitalen Wandel, der grundlegende Veränderungen auf unterschiedlichen Ebenen verspricht. Die Corona-Pandemie hat diesen Prozess nur beschleunigt.

Aber gerade hier kommt die Frage auf, welche digitalen Tools B2B-Unternehmen wirklich benötigen, um Prozesse effizienter zu gestalten, ein positives Kundenerlebnis zu bieten und einen echten Wettbewerbsvorteil zu schaffen.

In diesem Kontext sind intelligente Lösungen für Sales Analytics ein Muss für Unternehmen, welche die Vertriebsperformance und den Umsatz steigern möchten. Dieser intelligente Assistent hilft dabei, den richtigen B2B-Kunden die richtigen Angebote zu machen und dadurch die Wahrscheinlichkeit eines Vertriebserfolgs deutlich zu erhöhen.

Um durch Sales Analytics angebotene Chancen zu nutzen, sollten Unternehmen ihre Vertriebsstrategien überdenken, richtig mit allen erfassten Daten umgehen und datenbasierte Erkenntnisse praktisch umsetzen.

Zur Person

Alex Bekker ist Leiter der Abteilung Data Analytics bei ScienceSoft, einem IT-Unternehmen, das sich neben der Softwareentwicklung auf die Erstellung intelligenter Lösungen im Bereich Business Intelligence (BI) & Data Analytics spezialisiert. Mit mehr als 25 Jahren Gesamterfahrung in der IT hat Alex mehrere Projekte in Data Analytics betreut und geleitet. Gerne teil er sein Fachwissen und praktische Erfahrung in Form informativer Blogbeiträge, die sowohl im internen Blog als auch auf externen Portalen veröffentlicht werden. www.scnsoft.de