Kunden finden mit Predictive Analytics to go

Ein aktuelles Projekt bei der Adolf Würth GmbH & Co. KG zeigt, dass sich mit Predictive Analytics der Vertrieb mobil steuern lässt. Über einen Location-Based-Service finden Außendienstmitarbeiter neue Kunden ganz in der Nähe ihres aktuellen Standorts.

Über eine Million Handwerksbetriebe wurden Ende 2015 in Deutschland gezählt. Darunter: viele potenzielle Neukunden für die Adolf Würth GmbH & Co.KG. Mit Predictive Analytics auf dem Smartphone erleichtert der Handelskonzern seinem 3.000 Mitarbeiter starken Außendienst, gleich „um die Ecke“ vielversprechende Betriebe mit Umsatzpotenzial zu finden.

Predictive Leads: schneller ans Ziel mit Target Group Predict

Je voller die Auftragsbücher, desto weniger denken Unternehmer an die Neukundenakquise mittels Predictive Leads Generierung. Das könnte sich als folgenreicher Fehler erweisen, führte Verkaufstrainer Ingo Vogel Ende letzten Jahres in der Computerwoche aus. Er gibt Tipps für die Neukundengewinnung. Wir verraten, wie man die richtigen Kunden findet.

Predictive Analytics mit EXASOL: entwickeln ohne (Speed) Limit

Dastani Consulting und die EXASOL AG kooperieren künftig. Dr. Parsis Dastani erläutert, was für die In-Memory-Datenbank des Anbieters aus Nürnberg spricht.

Alle Projekte von Dastani Consulting zielen darauf ab, Umsatz und Gewinn mit Hilfe von Predictive Analytics zu steigern, und darin liegt unsere Kernkompetenz. Dabei verfolgen unsere Kunden unterschiedliche Ziele: Sie wollen ihren Umsatz durch Cross Selling steigern oder neue Kunden akquirieren. Sie erwarten einen Anstieg ihrer Margen oder ihres Absatzes. Ein Unternehmen sucht nach Wegen, Kunden daran zu hindern, zur Konkurrenz abzuwandern (Churn Management). Ein anderes ist daran interessiert, die Sales Performance zu erhöhen. Mit einer Vielzahl von Daten, Modellen und Prozessen helfen wir unseren Mandanten, diese Ziele zu erreichen. Unsere wichtigsten Werkzeuge: Offenheit und geistige Beweglichkeit.

Dynamic Pricing – mit Predictive Analytics Performance maximieren

Schafft es ein Onlinehändler, seine Preise um ein einziges Prozent anzuheben, hat er gewonnen. Ohne einen Cent zusätzliche Kosten, steigt sein Gewinn um bis zu zehn Prozent. Mit Dynamic Pricing lässt sich die Performance maximieren. Dazu muss die Predictive Analytics Software allerdings mehr können, als lediglich die Preise des Wettbewerbs zu vergleichen.

Predictive Marketing Gewinnt im B2B-Sektor an Bedeutung

Louis Columbus schrieb einen interessanten Artikel auf Forbes, welcher über die vielen Einblicke auf Predictive Analytics und deren Einfluss auf die B2B Geschäftsentwicklungen informiert.
Weiterhin erwähnte er Auszüge aus einer Studie mit Forrester Consulting, welche heute thematisiert werden. Ihr Ziel war es, zusätzliche Einblicke in die Einführung von Predictive Marketing-Analysen in B2B-Unternehmen zu erschaffen. Die Art und Weise, wie Predictive Analytics im Hinblick auf die organisatorische Leistung hilft, wobei sich auf die Korrelation zwischen Predictive Marketing und bessere Geschäftsergebnisse und Kennzahlen konzentriert wird, werden in der oben genannten Studie untersucht. 

Next Best Offer: Conrad weiß, was Kunden wollen

„Technik + Service = Conrad“. Unter dieses Motto stellt der Fachhändler seinen E-Shop für Geschäftskunden. Mit unserer Next Best Offer Engine sorgen wir dafür, dass jeder Conrad-Kunde schnell findet, was er im Shop sucht.

Gemeinsam mit Dr. Jörg Dubiel, Leiter des Bereichs Corporate Intelligence bei Conrad Electronic S.E., präsentiere ich das Projekt auf dem Big Data Summit 2016 am 25. Februar 2016 in Hanau.

Predictive Analytics verbindet Sales und Marketing

Dastani Consulting beantwortet die Frage, wie Unternehmen mit Predictive Analytics ihren Profit erhöhen. Ob unsere Gesprächspartner auf Kundenseite Vertriebsleiter oder Marketingmanager sind, spielt dabei keine Rolle. Wichtig ist vielmehr das gemeinsame Ziel. Ein Beitrag auf customer think macht deutlich, dass das noch immer nicht die Regel ist.

Anfang Februar stellte Tech-Blogger Raja Satish die provokante Frage: „Is Technology Bridging the Sales and Marketing Divide?“ Provokant deshalb, weil zum einen das Silodenken in unterschiedlichen Abteilungen Unternehmen zur Stagnation verdammt. Zum anderen weil Vertrieb und Marketing gerade in digital turbulenten Zeiten Hand in Hand arbeiten und sicher keine Zeit und Energie in Grabenkämpfe verlieren sollten.

Von Predictive Analytics zu Predictive Marketing

Einen „praktischen Führer zu Predictive Analytics“, so der Verlag, haben Ömer Artun und Dominique Levin mit dem Titel Predictive Marketing vorgelegt. Das „Hubspot’s Blog“ brachte neulich einen ausführlichen Auszug.

Die Frage, welche Konsumenten als nächstes kaufen, können Unternehmen am besten mit einer Wahrscheinlichkeitsprognose auf der Basis von Big Data Analytics beantworten. Ömer Artun und Dominique Levin, Autoren des Buches „Predictive Marketing: Easy Ways Every Marketer Can Use Customer Analytics and Big Data“, zeigen, dass Predictive Analytics sich lohnt.

Sie führen etwa das Beispiel einer Online-Apotheke für Haustiere an: Der Onlinehändler konnte in einem Quartal seinen Verkauf – verglichen mit dem Vorjahresquartal – um 40 Prozent steigern, indem er Verkaufsfördermaßnahmen über den Kundenwert steuerte. Die Responserate verdoppelte sich bei einem gleichbleibenden Marketingbudget.

Share of Wallet: mit Prognosen Portemonnaies öffnen

Wie gelingt es Unternehmen, den Umsatz mit Bestandskunden zu erhöhen? Einen guten Anhaltspunkt bietet das „Share of Wallet“-Konzept. Die Kennzahl definiert den eigenen Umsatzanteil bei einem bestimmten Kunden im Verhältnis zum Wettbewerb. Vorhersagen lässt er sich mit dem Algorithmus Target Group Predict.

Eins der wesentlichen Probleme in der Steuerung von Marketing und Vertrieb ist, dass Unternehmen das eigentliche Potenzial der Kunden nicht kennen.