Top KPI´s zur B2B-Vertriebssteuerung

Mehr Licht in der "Black Box" Vertrieb.

📉Wer kennt das nicht als Vertriebsleiter: Der Umsatz geht zurück und der Druck ist groß, möglichst schnell die Ursache zu finden. Findet man die Ursache nicht, ist die Fehlerkette vorprogrammiert: Maßnahmen-Aktionismus ➡️ Maßnahmen zeigen keine Wirkung ➡️ Team ist frustriert ➡️ Umsatz sinkt weiter.

📊Um gar nicht erst in eine solche Situation zu kommen, muss der Vertrieb durch Kennzahlen steuerbar gemacht werden. Das Kennzahlen-Set ist natürlich je nach Branche, Unternehmensgröße oder Produktpalette höchst individuell.

1. Kennzahlen-Set

Im Folgenden werden 30 Kennzahlen gezeigt, die für B2B-Unternehmen mit einem Sales-Team in den meisten Fällen hilfreich sein können:

Kennzahl Erläuterung

✅ Anzahl generierter Leads

= Übermittelte Marketing Qualified Leads (MQL)

✅ Anzahl generierter Opportunities

= Vom Vertrieb qualifizierte Verkaufschancen (werden oft auch als Sales Qualified Leads (SQL) bezeichnet)

✅ Anzahl erstellter Angebote

= Alle Angebote, die in einem bestimmten Zeitraum erstellt wurden (z.B. seit Jahresbeginn)

✅ Anzahl der aktuell offenen Leads/Opportunities/Angebote in der Pipeline

= Statusbericht zu einem Stichtag der aktuellen Pipeline

✅ Generiertes Angebotsvolumen gesamt

= Angebotsvolumen in einem bestimmten Zeitraum (z.B. seit Jahresbeginn)

✅ Offenes Angebotsvolumen in der Pipeline

= Aktuelles Volumen der Vertriebspipeline (gewichtet mit Abschlussquote und ungewichtet)

✅ Leadquellen-Verteilung

= Anteile der Leads aus Messebesuch, Google-Ad, Mailing-Aktion, Cold-Call, etc.

✅ Anzahl Vertriebsaktivitäten

= Besuche, Calls, emails, Video-Calls, etc.

✅ Aktive Verkaufszeit

= ∑ (Durchschnittliche Zeit pro Aktivität mit Kunden x Anzahl Aktivitäten)

✅ Lead-Response-Time

= Zeitraum zwischen Lead-Übergabe vom Marketing und dem Erstkontakt durch den Vertrieb

✅ Angebotserstellungsdauer

= Zeitraum zwischen Anfrage eines Angebots und Angebotserstellungsdatum

✅ Sales-Cycle-Dauer

= Zeitraum zwischen Lead-Übergabe vom Marketing und Auftragserteilungsdatum

✅ Betreuungsintensität

= Vergangene Zeit seit letztem Kundenkontakt (Durchschnittswert über alle Kunden in der Pipeline)

✅ Alter der offenen Angebote (Alter Pipeline)

= Guter Indikator für die „Validität“ der Pipeline; Außendienst tendiert dazu überalterte Angebote nicht auf „Closed Lost“ zu setzen

✅ Pipeline Coverage

= Summe aller offenen Angebote (gewichtet mit Auftragswahrscheinlichkeit) im Verhältnis zum Auftragseingangsziel

✅ Auftragsverlustanalyse

= Anteilige Verteilung der Absagegründe (z.B. wegen Preis, Qualität, Liefertermin, etc.); evtl. auch Wettbewerbererfassung

✅ Anzahl Aufträge

= Stückzahl aller Aufträge

✅ Auftragseingang

= Summe aller Aufträge

✅ Aktivitätseffizienz

= Durchschnittliche Anzahl benötigter Aktivitäten bzw. Kontaktpunkte pro Auftrag

✅ Conversion Lead zu Opportunity

= Lead to Opportunity Verhältnis: Wie gut ist die Leadqualität aus dem Marketing?

✅ Conversion Angebot zu Auftrag

= Wie viele Angebote benötigt man für einen Auftrag?

✅ Conversion Opportunity zu Auftrag

= Opportunity to Win: Wie effektiv ist die Lead-Qualifikation durch den Vertrieb? (SQL)

✅ Conversion Lead zu Auftrag

= Lead-Conversion-Verhältnis: Wie viele Leads benötigt man pro Sale?

✅ Conversion Anrufe zu Connected-Calls

= Erreichbarkeit der Zielgruppe

✅ Conversion Connected-Calls zu Terminvereinbarung

= Terminquote bzw. Follow-Up-Quote

✅ Kundenvitalitätsquote

= Anteil aller Bestandskunden, die in einem bestimmten Zeitraum (z.B. innerhalb der letzten 3 Jahre) einen Auftrag erteilt haben (=Anteil aktiver Bestandskunden)

✅ Anzahl der Bestandskunden

= Ggf. interessant pro Mitarbeiter im Zeitverlauf, um eine Indikation für eine gerechte Verteilung und Auslastung zu bekommen

✅ Anzahl Neukunden

= Anzahl der Kunden die bisher noch nicht gekauft hatten

✅ Neukundenquote

= Anzahl neuer Kunden / Anzahl aller Kunden oder alternativ Umsatz mit Neukunden / Gesamtumsatz

✅ Vertriebskostenquote

= Vertriebskosten x 100 / Umsatz

2. Inhaltliche Dimension

🔎Sämtliche oben genannte Kennzahlen lassen sich in beliebig unterschiedliche Granularitätsstufen bzw. Dimensionen herunterbrechen. Man könnte z.B. die Kennzahl „Auftragseingang“ nach folgenden Dimensionen differenzieren:

• Marktareale (z.B. Bundesländer)

• Business-Unit

• Mitarbeiter

• Leadquelle

• Vertriebskanal (z.B. Call-Center, Außendienst)

• Produkt oder Produktgruppe

• Zielgruppe

• Neu/Bestandskunden

• Auftragsgrößenklassen

• Kundenklassen (ABC)

• Etc.

3. Zeitliche Dimension

⏰Sämtliche oben genannte Kennzahlen lassen sich auch nach unterschiedlichen zeitlichen Dimensionen differenzieren:

• Plan-Zahlen

• Ist-Zahlen

• Forecast-Zahlen

• Vorjahreszeitraum-Zahlen

Am Beispiel der Kennzahl Auftragseingang (AE) können dann folgende Abweichungsanalysen durchgeführt werden:

• Vorjahresvergleich: AE-Ist vs. AE-Vorjahreszeitraum

• Aktuelle Planabweichung: AE-Ist vs. AE-Plan

• Voraussichtliche Planabweichung: AE-Plan vs. AE-Forecast

4. Erst den Vertriebs-Prozess definieren. Dann erst die Kennzahlen.

💡Am Anfang muss immer erst der Sales-Prozess klar sein. Bevor man also wild anfängt Kennzahlen zu definieren, müssen die Stufen des Sales-Funnels definiert sein. Folgende Vorgehensweise hat sich bewährt:

Schritteuterung

1. Prozess definieren

Stufen des Sales-Funnels festlegen

2. Kennzahlen definieren

Was will ich heute (und ggf. zukünftig) auswerten?

3. Datenfelder definieren

Welche Daten müssen im CRM erfasst werden, um die Kennzahl ermitteln zu können?

4. Reporting / Dashboards installieren

Ggf. nach Mitarbeiter, als Teamvergleich, für die Vertriebsleitung, für die Geschäftsführung

5. Mitarbeiter schulen

Welche Daten werden vom wem in welchem Intervall im CRM gepflegt?

5. Kennzahlen-Overload vermeiden, aber möglichst früh anfangen, die Datenbasis aufzubauen

🌱Ich würde davon abraten, sofort von Anfang an ein ultra-komplexes Reporting aufzubauen. Lieber erst mal mit einem kleinen Pflänzchen starten und dann das Reporting weiterentwickeln.

🗄Was aber definitiv nicht warten kann, ist die Erfassung aller relevanten Daten. Auch wenn das initiale Vertriebsreporting erst mal rudimentär ist, sollte man wissen, mit welchen Auswertungen das ganze zukünftig ausgebaut werden soll. Deshalb gilt es zu definieren, welche Datenfelder im CRM angelegt und gepflegt werden sollen. Wenn ich z.B. nach einem Jahr erkenne, dass ich meinen Auftragseingang gerne auch nach Zielgruppen filtern möchte, ich aber keine Zielgruppen im CRM erfasst habe, wird es schwierig.