Big Data Analytics

Die Analyse von großen Datenmengen liefert die Grundlage, um den Vertrieb auf das nächste Level zu bringen.

Die Analyse von großen Datenmengen liefert die Grundlage, um den Vertrieb auf das nächste Level zu bringen.

Big Data Analytics als entscheidender Wettbewerbsvorteil

In einer zunehmend digitalisierten Welt spielen Daten und ihre Verarbeitung eine zentrale Rolle. Unternehmen stehen vor der Herausforderung, riesige Mengen an Daten zu erfassen, zu analysieren und daraus wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Big Data Analytics ermöglicht es, diese Datenmengen zu strukturieren und Muster zu erkennen, um sie vorteilhaft für sich zu nutzen.

Auch und gerade im Vertrieb kann der Einsatz von Big Data Analytics einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil bieten. Vertriebsorganisationen können besser auf Marktveränderungen reagieren, indem Trends und Entwicklungen in Echtzeit analysiert werden. Ein weiterer entscheidender Vorteil von Big Data im Vertrieb liegt in der Verbesserung der Verkaufsprognosen. Mit Hilfe von Machine Learning-Algorithmen lassen sich in umfangreichen historischen Daten Muster und Korrelationen erkennen, die traditionelle Methoden nicht erfassen können. Diese umfassenden Analysen ermöglichen es, präzisere Vorhersagen treffen zu können, die das Risiko von Fehlentscheidungen, beispielsweise in Bezug auf Produktionsplanung, Vertriebsstrategien oder Vertriebsstruktur, reduzieren.

3 Projektbeispiele zur Verdeutlichung des Anwendungsspektrums

Im Folgenden finden Sie 3 ausgewählte Projektbeispiele, die wir mit unseren Kunden realisieren konnten.

Quantifizierung von Kundenpotenzialen

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Ziel:
Potenzialorientierte Kundenbetreuung

Vorgehensweise:
Mithilfe externer Markt- und interner Kundendaten werden Umsatz-potenziale von Kunden und deren regionale Verteilung berechnet (siehe auch Kundenpotenzialberechnungen)

Optimierung von Vertriebsgebieten

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Ziel:
Effektive und effiziente Gebiete

Vorgehensweise:
Mit einer klar definierten Zielstellung und strukturiert aufbereiteten Daten kann eine Neustrukturierung der Vertriebsgebiete vorgenommen werden (siehe auch Gebietsoptimierung)

Anfrageprognosen im Customer Service

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Ziel:
Prognose des Anrufvolumens

Vorgehensweise:
Mithilfe eines Machine Learning-Algorithmus wurden auf Basis interner historischer Daten zukünftige telefonische Kundenanfragen im Customer Service prognostiziert

Diese Beispiele zeigen die vielfältigen Einsatzmöglichkeiten von Big Data Analytics im Vertrieb. Letztlich trägt Big Data Analytics dazu bei, präzisere Prognosen herzuleiten, als wenn dezentrale Entscheidungen getroffen werden. Die Vertriebsmitarbeitenden können darüber hinaus durch Informationen unterstützt werden. Insgesamt bietet Big Data für den Vertrieb die Grundlage, in einem zunehmend datengetriebenen Marktumfeld wettbewerbsfähig zu bleiben und sich proaktiv auf zukünftige Herausforderungen vorzubereiten.

Wissenschaftliche Fundierung und praxisnaher Austausch

Unsere fachliche Expertise und Umsetzung von Big Data Analytics werden durch unsere langjährige Projekthistorie sowie durch die aktuellen Forschungs- und Studienergebnisse des Sales Management Departments (SMD) der Ruhr-Universität Bochum gestützt.

Darüber hinaus werden unsere Experten regelmäßig als themenspezifischen Referenten zu verschiedenen Veranstaltungen eingeladen oder im Rahmen von Artikeln angefragt bzw. als Autoren eingesetzt:

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Helge Guba von Prof. Schmitz & Wieseke

Dr. Jan Helge Guba

Co-Founder & Managing Partner

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