Sind Sie daran interessiert aus Ihren Verkaufsdaten zu lernen? Ein datengetriebener Vertrieb mit Hilfe von künstlicher Intelligenz bringt viele spannende Erkenntnisse mit sich. Erfahren Sie jetzt was andere Unternehmen gemeinsam mit uns entdeckt haben!
Wie sind wir zu diesen Fakten gekommen? Mit unserer KI-basierten Predictive Sales Software. Sie analysiert Verkaufstransaktionsdaten und generiert präzise Vorhersagen über das Kundenverhalten (Cross-Selling Potenziale, Pricing und Abwanderungsrisiken).
Wir haben also in den letzten Jahren unsere Algorithmen mit ca. 50 Terrabytes ERP-Verkaufstransaktionen trainiert. 50 Terrabytes ERP-Verkaufstransaktionen sind eine Menge Daten. Denn denken Sie daran, dass Verkaufstransaktionen keine großen Bild- oder Audiodateien sind.
Die fünf Fun Facts sind also alle durch Kundenprojekte entstanden und diese möchten wir gerne mit Ihnen teilen.
Wir haben extra Fakten ausgewählt, auf die wir in mehreren Projekten gestoßen sind. Es sind also keine Einzelfälle oder Ausnahmen - wir würden allerdings nicht so weit gehen und behaupten, dass sie auf alles übertragbar sind.
Es handelt sich hier immer noch um Erfahrungen und nicht um repräsentative Statistiken.
1. Nicht alle zusätzlichen Daten bringen einen Mehrwert für präzisere Prognosen.
Zu Beginn des Implementierungsprozesses unserer Software, steht ein individuelles Pilotprojekt an, in welchem die Software mit den Kundendaten trainiert wird und individuelle Konfigurationen vorgenommen werden. Hier beziehen wir alle Daten, die ein B2B-Unternehmen zur Verfügung hat, in unsere Analysen mit ein. Die reinen Verkaufstransaktionen sind die erste Voraussetzung - ohne die geht nichts.
Hat ein Unternehmen jedoch ein gepflegtes CRM-System mit zusätzlichen Informationen über seine Kunden (z.B. gab es Beschwerden oder wie oft gab es einen Kontakt), oder über Wettbewerber, füttern wir unsere Algorithmen auch mit diesen Daten.
Das Ziel dabei ist jedoch nicht „viel hilft viel“, sondern herauszufinden „was hilft viel?“. Regelmäßige Datenbeschaffung und Strukturierung sind sehr aufwendig. Deshalb ist es sehr wertvoll zu wissen, welche Daten brauche ich überhaupt für ein präzises Ergebnis?
Denn ein gutes Pferd springt auch nur so hoch wie es muss.
In solchen Projekten haben wir durch unsere Software herausgefunden, dass bestimmte Informationen einen Mehrwert bringen und andere nicht.
Hier ein Beispiel aus einem Projekt, in welchem es um die Vorhersage von Kundenabwanderung ging:
Wir hatten verschiedene Kriterien über Kunden E-Mails mit in die Software einfließen lassen. Einen signifikanten Einfluss auf die Prognose hatte jedoch nur die Tatsache, ob es E-Mail Verkehr (in einem bestimmten Zeitraum) gab - ja oder nein. Alle anderen Infos, wie Inhalte oder Länge der Mails waren überflüssig.
2. Kunden, die sich beschweren, bleiben.
Diese Tatsache hat sich nicht nur in einem, sondern in mehreren Kundenprojekten gezeigt. Unsere Software hat ein Muster erkannt, dass wenn ein Kunde sich beschwert, er wahrscheinlich eher loyal ist. Wir waren selbst sehr überrascht von dieser Erkenntnis.
Allerdings haben wir inzwischen auch herausgefunden, dass diese Tatsache schon in verschiedenen Studien über Kundenzufriedenheit (lange vor uns) entdeckt wurde. Wir sind also nicht die ersten - freuen tun wir uns trotzdem