Gewinnen Sie wertvolle Erkenntnisse für Ihr Unternehmen
Durch den Einsatz von Big-Data-Technologien sorgen wir dafür, Ihre Daten zu aggregieren und daraus wertvolle Erkenntnisse zu generieren. Damit helfen wir Ihnen dabei, in einem zunehmend schnelllebigeren Umfeld wettbewerbsfähig zu bleiben. Die rasante Digitalisierung der letzten Jahre führt dazu, dass bei jedem Geschäftsprozess und jedem Kundenkontakt, in der Produktion sowie beim Betrieb von Anwendungen und Systemen große Datenmengen entstehen. Lösungen aus dem Bereich Big Data Analytics und IoT ermöglichen zunächst die zeitnahe Erfassung unstrukturierter Daten aus unterschiedlichsten Quellen sowie in verschiedenen Formaten und beliebigen Mengen in hoher Geschwindigkeit. Mit speziellen Big-Data-Technologien werden diese Daten ausgewertet, wichtige Informationen zu Mustern und Korrelationen analysiert und visuell aufbereitet. Die Nutzung von Big Data schafft die Voraussetzung für völlig neue Einsichten und Herangehensweisen. So können Sie Ihre Geschäftsprozesse optimieren und Risiken wirksam minimieren, Ihre Produktionseffizienz sowie Ihre Profitabilität durch präzise Absatz- und Bedarfsplanung steigern und eine größere Kundennähe aufbauen.
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Big Data Vertrieb Live
Drei Beispiele für Predictive Analytics und Big Data in der B2B-Kundenanalyse. Dank Predictive Analytics ist Big-Data eine "Big Chance" für B2B-Vertriebsleiter. Diese signifikante Chance erfordert jedoch ein genaues Verständnis jeder Verkaufssituation, inklusive der zur Verfügung stehenden Big-Data Mining Modelle. Eine Verkaufssituation wird am besten durch eine Liste wichtiger Leistungsfragen zusammen mit Key Performance Indicators (KPI) beschrieben. Sobald KPIs ermittelt wurden, sollten die verfügbaren Daten und die Methoden der Datenanalyse im Überblick beurteilt werden. Im Business-to-Business (B2B) sind die wertvollsten Daten von Big-Data immer vorhanden: Verkaufstransaktionen aus einem ERP-System bzw. Vertriebsaktivitäten aus einer CRM-Software. Um effektive Vorhersagen zu erstellen, sollten Vertriebsmanager vor allem "positive" Fälle finden: z. B. Kunden, die ein bestimmtes Produkt gekauft haben oder ein Angebot akzeptiert haben. In anderen Worten: Predictive Analytics erfasst die Beziehungen zwischen den vergangenen Daten und gewinnt dadurch Erkenntnisse für die Zukunft.
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B. zur Beantwortung folgender Fragen beitragen:
Wie verhalten sich meine Kunden (im Onlineshop oder auf facebook etc. )? Welche Produkte / Services suchen sie, für welche entscheiden sie sich? Wie kann ich meine Kunden über verschiedene Kanäle hinweg noch gezielter ansprechen? Welche Trends zeichnen sich ab? An welcher Stell kann ich Abläufe, Services und Angebote noch optimieren? Hier sind viele Fragestellungen denkbar. Sie sind ebenso vielfältig wie Unternehmen, deren Angebote und die jeweilige Kundenstruktur. Daher ist es umso wichtiger, die Analyse von Datasets nicht als Selbstzweck zu betrachten, sondern im Vorhinein genau festzulegen, welche Fragen beantwortet werden sollen und welche Erkenntnisse wirklich wertvoll sind. Digitalisierung im B2B-Vertrieb: So nutzen Sie erfolgreich Sales-Technologien In diesem Whitepaper stellen wir die wichtigsten Sales-Technologien vor. Erfahren Sie anhand von Use Cases, wie Sie mit dem Einsatz von Big Data Analysen, Webcrawlern und Automation Tools Ihre Vertriebsprozesse effizienter gestalten und erkennen Sie die Potenziale für Ihre Vertriebsorganisation.
Ähnlich wie bei dem oben genannten Cluster-Beispiel kann der Apriori-Algorithmus nützliche Zusammenhänge und Regeln bei kaufenden Kunden erkennen. Im B2C Bereich, ist die Warenkorbanalyse eine häufige Anwendung des Apriori-Algorithmus. Wenn zum Beispiel mehrere Kunden die Produkte A und B zusammengekauft haben, dann platziert der Algorithmus diese im gleichen Cluster. Vertriebsleiter können dann diese Cluster vergleichen, um Kaufpotentiale aufzudecken und das Cross-Selling zu erhöhen. Schlussendlich können diese Cluster dann verwendet werden, um Preisunstimmigkeiten bei Kunden aufzudecken. Ein Apriori-Algorithmus kann erkennen, welche Kunden Preise bezahlen, die unter dem Durchschnitt liegen. Beispiel Nummer Drei: Berechnung und Optimierung der Absatzplanung dank eines Kundenverhalten-Modells
Mit Big-Data Analytics sollte die richtige Verkaufsaktion oder Marketing Maßnahme den richtigen Kunden zum richtigen Zeitpunkt erreichen. So kann ein Unternehmen auch seine Verkaufsplanung deutlich verbessern.