Prädiktive Verkaufsanalyse

Predictive Sales Analytics ist eine Methode, mit der die verschiedenen Möglichkeiten der Vorhersage künftiger Ergebnisse auf der Grundlage aktueller Informationen beschrieben werden, um dann die effizientesten Schritte zur Beeinflussung der Zukunft zu unternehmen.

Mit Hilfe der prädiktiven Verkaufsanalyse können Unternehmen vorhersagen, was als Nächstes passieren wird. Sie helfen dabei, bessere Entscheidungen zu treffen, wertvolle Echtzeit-Einsichten zu gewinnen und die Anzahl der Vermutungen im Geschäftsbetrieb zu reduzieren. Mit Hilfe von Predictive Analytics können Unternehmen zum Beispiel vorhersagen, welche Kunden wahrscheinlich kaufen werden, wann Produkte wahrscheinlich ausverkauft sind und vieles mehr.

Mithilfe von Predictive Sales Analytics lassen sich fundierte Vorhersagen über die künftige Vertriebsleistung treffen und Unternehmen können fundierte Entscheidungen über Vertriebsstrategien und die Zuweisung von Ressourcen treffen.

Was ist prädiktive Vertriebsanalytik?

Predictive Analytics ist ein Teilbereich der Datenanalyse, bei dem statistische Modelle und Techniken des maschinellen Lernens eingesetzt werden, um auf der Grundlage historischer Daten Vorhersagen über zukünftige Ergebnisse zu treffen. Predictive Sales Analytics wird von Unternehmen eingesetzt, um durch die Analyse alter Daten Muster und Trends zu erkennen und so zukünftige Ereignisse vorherzusagen.

Predictive Sales Analytics ist die Anwendung statistischer Methoden zur Vorhersage künftiger Trends und Ereignisse. Sie hilft Unternehmen bei der Vorhersage von Dingen wie der wahrscheinlichen Anzahl von Kunden an einem bestimmten Tag, der Effektivität zukünftiger Marketingkampagnen oder der Frage, wo ein Unternehmen Kosten einsparen kann, um seine Ausgaben zu senken.

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Wie lassen sich Umsatzprognosen durch vorausschauende Verkaufsanalysen erstellen?

Bei der Absatzprognose geht es um die Vorhersage der künftigen Absatzleistung auf der Grundlage von Vergangenheitsdaten und anderen relevanten Informationen. Predictive Sales Analytics kann zur Durchführung von Umsatzprognosen verwendet werden, wenn Sie die folgenden Schritte befolgen:

Sammeln Sie Daten: Der erste Schritt besteht darin, Daten aus einer Vielzahl von Quellen zu sammeln, z. B. aus Verkaufsunterlagen, demografischen Daten von Kunden, Markttrends und anderen relevanten Datenquellen.
Vorverarbeitung der Daten: Der nächste Schritt ist die Bereinigung und Vorbereitung der Daten für die Analyse. Dies kann die Formatierung der Daten, die Behandlung fehlender Werte und die Normalisierung der Daten beinhalten, um sicherzustellen, dass sie in einer brauchbaren Form vorliegen.
Wählen Sie ein Modell: Nach der Aufbereitung der Daten besteht der nächste Schritt darin, ein geeignetes statistisches Modell oder einen maschinellen Lernalgorithmus für die Analyse auszuwählen. Dazu kann es erforderlich sein, verschiedene Modelle zu testen und ihre Ergebnisse zu vergleichen, um festzustellen, welches Modell am genauesten ist.
Trainieren Sie das Modell: Sobald ein Modell ausgewählt wurde, muss es anhand der Daten trainiert werden. Dazu wird das Modell mit einem großen Datensatz gefüttert und die Parameter des Modells werden so lange angepasst, bis es das Ergebnis genau vorhersagt.
Vorhersagen machen: Nachdem das Modell trainiert wurde, kann es verwendet werden, um Vorhersagen über die zukünftige Verkaufsleistung zu treffen. Dies kann bedeuten, dass neue Daten in das Modell eingegeben werden und die Ergebnisse des Modells zur Vorhersage künftiger Verkäufe verwendet werden.‍
Bewerten Sie die Ergebnisse: Es ist wichtig, die Genauigkeit der vom Modell erstellten Absatzprognosen zu bewerten. Dies kann den Vergleich der Modellvorhersagen mit den tatsächlichen Verkaufsdaten und die Verwendung von Kennzahlen wie Präzision und Rückruf zur Bewertung der Leistung des Modells beinhalten.

Wie kann man prädiktive Analysen zur Umsatzsteigerung nutzen?

Mithilfe von Predictive Sales Analytics lassen sich Muster und Trends im Kundenverhalten erkennen und Vorhersagen über zukünftige Verkäufe, Kundenabwanderung und andere relevante Ergebnisse treffen.

Es gibt einige wichtige Möglichkeiten, wie Unternehmen prädiktive Analysen nutzen können, um ihren Umsatz zu steigern:

Identifizierung potenzieller Kunden: Mithilfe der prädiktiven Analyse können Einzelpersonen oder Personengruppen ermittelt werden, die wahrscheinlich an einem Produkt oder einer Dienstleistung interessiert sind. Dies kann durch die Analyse von Daten zu demografischen Merkmalen, Kaufverhalten und anderen relevanten Faktoren geschehen.
Personalisierung von Marketingkampagnen: Mithilfe von Predictive Analytics können Marketingkampagnen auf einzelne Kunden zugeschnitten werden, und zwar auf der Grundlage ihrer voraussichtlichen Interessen und Kaufwahrscheinlichkeit. Dies kann Unternehmen helfen, die Wirksamkeit ihrer Marketingmaßnahmen zu erhöhen und den Umsatz zu steigern.
Vorhersage der Nachfrage: Mithilfe von Predictive Analytics kann die künftige Nachfrage nach einem Produkt oder einer Dienstleistung prognostiziert werden, was den Unternehmen helfen kann, ihre Produktion und Lagerbestände entsprechend zu planen. Auf diese Weise kann sichergestellt werden, dass Unternehmen die richtigen Produkte zur Verfügung haben, wenn die Kunden bereit sind zu kaufen.
Optimierung der Preisgestaltung: Mithilfe von Predictive Analytics lässt sich der optimale Preis für ein Produkt oder eine Dienstleistung auf der Grundlage historischer Daten zum Kundenverhalten und zu Markttrends ermitteln. Dies kann Unternehmen dabei helfen, ihre Gewinne zu maximieren und den Umsatz zu steigern.‍
Verbesserung der Kundenbindung: Mithilfe der prädiktiven Analytik können Kunden identifiziert werden, bei denen die Gefahr besteht, dass sie abwandern oder zu einem Wettbewerber wechseln. Durch die Identifizierung dieser Kunden und die Umsetzung gezielter Kundenbindungsstrategien können Unternehmen die Abwanderung verringern und die Kundenbindung verbessern, was langfristig zu mehr Umsatz führen kann.

Wie kann prädiktive Analytik im Vertrieb Unternehmen helfen?

Prädiktive Analysen im Vertrieb können Unternehmen in vielerlei Hinsicht helfen:

Künftige Verkäufe vorhersagen: Mit Hilfe von Predictive Analytics lassen sich künftige Umsätze prognostizieren, was Unternehmen hilft, ihre Ressourcen zu planen und Budgets effizienter zuzuweisen.
Erkennen Sie vielversprechende Interessenten: Mithilfe von Predictive Analytics lassen sich die vielversprechendsten potenziellen Kunden identifizieren und mit personalisierten Marketingkampagnen ansprechen.
Upselling und Cross-Selling bei bestehenden Kunden: Mithilfe von Predictive Analytics lassen sich Möglichkeiten für Upselling und Cross-Selling bei bestehenden Kunden ermitteln, was den Umsatz und den Customer Lifetime Value erhöht.
Maßgeschneiderte Vertriebs- und Marketingmaßnahmen: Mithilfe der prädiktiven Analyse können Kunden auf der Grundlage ihrer Kaufwahrscheinlichkeit segmentiert werden, so dass Unternehmen ihre Vertriebs- und Marketingmaßnahmen auf verschiedene Kundengruppen zuschneiden können.
Optimieren Sie die Ressourcenzuweisung: Mithilfe von Predictive Analytics kann die Zuweisung von Vertriebsressourcen optimiert werden, indem beispielsweise ermittelt wird, welche Vertriebsmitarbeiter am effektivsten beim Abschluss von Geschäften sind oder welche Produkte das größte Erfolgspotenzial haben.
Risiken abschwächen: Mithilfe von Predictive Analytics lassen sich potenzielle Risiken für den Absatz erkennen, z. B. Veränderungen der Marktbedingungen oder Aktionen der Wettbewerber, und Unternehmen können diese Risiken abmildern.

Insgesamt kann der Einsatz von Predictive Analytics im Vertrieb Unternehmen dabei helfen, fundiertere Entscheidungen zu treffen, ihre Vertriebsprozesse zu optimieren und bessere Geschäftsergebnisse zu erzielen.

Wie funktioniert die prädiktive Vertriebsanalyse?

Bei der prädiktiven Vertriebsanalyse werden Daten über frühere Verkäufe, das Kundenverhalten und andere relevante Variablen gesammelt und analysiert, um Muster und Trends zu erkennen, die zur Vorhersage der künftigen Vertriebsleistung genutzt werden können.

Der Prozess der vorausschauenden Vertriebsanalyse umfasst mehrere Schritte:

Datenerfassung: Der erste Schritt besteht darin, Daten aus einer Vielzahl von Quellen zu sammeln, z. B. aus Verkaufsunterlagen, demografischen Daten von Kunden, Markttrends und anderen relevanten Datenquellen.
Vorverarbeitung der Daten: Der nächste Schritt ist die Bereinigung und Vorbereitung der Daten für die Analyse. Dies kann die Formatierung der Daten, die Behandlung fehlender Werte und die Normalisierung der Daten beinhalten, um sicherzustellen, dass sie in einer brauchbaren Form vorliegen.
Auswahl des Modells: Nach der Aufbereitung der Daten besteht der nächste Schritt darin, ein geeignetes statistisches Modell oder einen maschinellen Lernalgorithmus für die Analyse auszuwählen. Dazu kann es erforderlich sein, verschiedene Modelle zu testen und ihre Ergebnisse zu vergleichen, um festzustellen, welches Modell am genauesten ist.
Modelltraining: Sobald ein Modell ausgewählt wurde, muss es anhand der Daten trainiert werden. Dabei wird das Modell mit einem großen Datensatz gefüttert und die Parameter des Modells werden so lange angepasst, bis es das Ergebnis genau vorhersagt.
Bewertung des Modells: Nachdem das Modell trainiert wurde, muss es bewertet werden, um seine Genauigkeit zu bestimmen. Dies kann bedeuten, dass das Modell an einem separaten Datensatz getestet wird oder dass Metriken wie Präzision und Recall verwendet werden, um seine Leistung zu bewerten.
Einsatz des Modells: Wenn das Modell bei der Bewertung gut abschneidet, kann es in einer Produktionsumgebung eingesetzt werden, um Vorhersagen für neue Daten zu treffen.

Bei der prädiktiven Vertriebsanalyse werden Daten und Techniken des maschinellen Lernens eingesetzt, um künftige Vertriebsergebnisse zu prognostizieren und fundierte Entscheidungen über Vertriebsstrategien und die Zuweisung von Ressourcen zu treffen.

Welche Branchen nutzen prädiktive Analysen?

Prädiktive Analysen können in einer Vielzahl von Branchen eingesetzt werden, um die Entscheidungsfindung zu verbessern und die Geschäftsergebnisse zu steigern. Einige Beispiele für Branchen, in denen prädiktive Analysen häufig eingesetzt werden, sind:

Einzelhandel: Einzelhandelsunternehmen können Predictive Analytics nutzen, um die Nachfrage nach Produkten zu prognostizieren, die Preisgestaltung und das Bestandsmanagement zu optimieren und das Marketing und die Empfehlungen für Kunden zu personalisieren.
Gesundheitswesen: Organisationen des Gesundheitswesens können prädiktive Analysen nutzen, um die Patientenergebnisse zu verbessern und die Kosten zu senken, indem sie die Wahrscheinlichkeit von Krankheiten vorhersagen, Patientenbedürfnisse vorhersagen und Trends und Muster in Patientendaten erkennen.
Fertigung: Hersteller können prädiktive Analysen nutzen, um Produktionsprozesse zu optimieren, die Nachfrage nach Produkten zu prognostizieren und Möglichkeiten für Kosteneinsparungen und Effizienzsteigerungen zu ermitteln.
Finanzen: Finanzinstitute können prädiktive Analysen nutzen, um betrügerische Aktivitäten zu erkennen, das Kundenverhalten vorherzusagen und das Risikomanagement und die Investitionsstrategien zu optimieren.
Telekommunikation: Telekommunikationsunternehmen können prädiktive Analysen nutzen, um die Netzwerkleistung zu optimieren, die Kundenabwanderung vorherzusagen und Möglichkeiten für Upselling und Cross-Selling zu identifizieren.

Dies sind nur einige Beispiele für die vielen Branchen, die vom Einsatz prädiktiver Analysen profitieren können. Generell kann jedes Unternehmen, das große Datenmengen erzeugt und sammelt, potenziell vom Einsatz prädiktiver Analysen profitieren, um die Entscheidungsfindung zu verbessern und die Geschäftsergebnisse zu steigern.

Umfragen zum Puls der Mitarbeiter:

Es handelt sich um kurze Umfragen, die häufig verschickt werden können, um schnell zu erfahren, was Ihre Mitarbeiter über ein Thema denken. Die Umfrage umfasst weniger Fragen (nicht mehr als 10), um die Informationen schnell zu erhalten. Sie können in regelmäßigen Abständen durchgeführt werden (monatlich/wöchentlich/vierteljährlich).

Treffen unter vier Augen:

Regelmäßige, einstündige Treffen für ein informelles Gespräch mit jedem Teammitglied sind eine hervorragende Möglichkeit, ein echtes Gefühl dafür zu bekommen, was mit ihnen passiert. Da es sich um ein sicheres und privates Gespräch handelt, können Sie so mehr Details über ein Problem erfahren.

eNPS:

Der eNPS (Employee Net Promoter Score) ist eine der einfachsten, aber effektivsten Methoden, um die Meinung Ihrer Mitarbeiter über Ihr Unternehmen zu ermitteln. Er enthält eine interessante Frage, die die Loyalität misst. Ein Beispiel für eNPS-Fragen sind: Wie wahrscheinlich ist es, dass Sie unser Unternehmen weiter empfehlen? Die Mitarbeiter beantworten die eNPS-Umfrage auf einer Skala von 1 bis 10, wobei 10 bedeutet, dass sie das Unternehmen mit hoher Wahrscheinlichkeit weiterempfehlen werden, und 1 bedeutet, dass sie es mit hoher Wahrscheinlichkeit nicht weiterempfehlen werden.

Anhand der Antworten können die Arbeitnehmer in drei verschiedene Kategorien eingeteilt werden:

Projektträger
Mitarbeiter, die positiv geantwortet oder zugestimmt haben.
Kritiker
Mitarbeiter, die sich negativ geäußert haben oder nicht einverstanden waren.
Passive
Mitarbeiter, die mit ihren Antworten neutral geblieben sind.

Was sind die häufigsten Verwendungszwecke von prädiktiven Verkaufsanalysen?

Die gängigsten Anwendungen von Predictive Analytics im Vertrieb sind:

Sie hilft dabei, die richtigen Kunden mit den richtigen Produkten zur richtigen Zeit anzusprechen.
Es hilft bei der Reduzierung der Kundenabwanderung, indem es ermittelt, welche Kunden wahrscheinlich abwandern und was nötig ist, um sie zu halten.
Es verbessert den Marketing-ROI, indem es mithilfe von Vorhersagemodellen ermittelt, welche Produkte bei einer bestimmten Werbeaktion am ehesten erfolgreich sein werden.
Verbessern Sie die Vorhersagegenauigkeit, indem Sie neue Regeln dafür aufstellen, wie sich vergangene Trends auf zukünftige Ergebnisse auswirken.
Steigern Sie die Wirksamkeit von Prognosemodellen, indem Sie ihre Annahmen über die Funktionsweise der Dinge ändern.
Bewerten Sie einzelne Geschäfte und sagen Sie voraus, welche Geschäfte abgeschlossen werden können, wenn sie eingereicht werden.