Analytics Toolbox für Vertriebsleiter

Automatisiert datenbasierte Entscheidungen treffen

📈Die Erwartung an den B2B-Vertriebsleiter ist jedes Geschäftsjahr die gleiche: Der Umsatz muss gesteigert werden - aber bitteschön ohne zusätzliche Kosten zu produzieren. Aber welche Ansätze gibt es, aus der vorhandenen Organisation mehr rauszuholen, obwohl ohnehin schon alle Mitarbeiter am Kapazitätslimit arbeiten?

🔧Die Antwort ist im Prinzip schon immer die gleiche: Das Richtige tun (Effektivität). Und das Richtige richtig tun (Effizienz). Doch die Methoden – also der Werkzeugkasten des Vertriebsleiters – hat sich über die Jahre durch das exponentielle Wachstum von Kunden- und Prozessdaten deutlich verändert.

📱Der „Data-Driven-Sales-Approach“ – also datengestützte Entscheidungen zu treffen, steht mittlerweile im Mittelpunkt aller Optimierungs-Überlegungen. Doch wie sieht die aktuelle Toolbox zur datenbasierten Steigerung von Effektivität und Effizienz aus? Hier meine Top 5:

Lead-Scoring

⚖️Nicht alle Kundenanfragen bieten die gleichen Chancen. Ein Sales-Team, das eine ungefilterte Masse an Anfragen bearbeitet, kann seine Ressourcen nicht gezielt einsetzen.

🏆Die weltweiten Top-Vertriebsorganisationen legen großen Wert auf Priorisierung und arbeiten damit deutlich erfolgreicher: Laut „Pipedrive's Global Sales Performance Review fügen die besten Vertriebsorganisationen halb so viele Deals in ihre Pipeline ein wie andere Unternehmen, gewinnen aber mindestens doppelt so viele.

📊Dies gelingt natürlich nur mit einer datengestützten Priorisierung. In den meisten B2B-Unternehmen werden Anfragen aber immer noch nach „Bauchgefühl“ priorisiert, ohne die Learnings aus der Vergangenheit und die vorhandenen Daten systematisch zu nutzen. Durch ein automatisiertes Lead-Scoring lässt sich die Bearbeitung von eingehenden Kundenanfragen datengestützt priorisieren und die Vertriebseffizienz steigern. So arbeiten Unternehmen nur noch an den Anfragen, die wirklich eine gute Chance auf Erfolg haben.

Next-Best-Product-Analysen

🎁Der Online-Handel macht es vor. Produktempfehlungen (Next-Best-Product) gehören mittlerweile zum Standard in jedem professionellen Online-Shop. Fast jeder kennt mittlerweile die Rubrik auf der Amazon-Website „Kunden die dieses Produkt kauften, kauften auch…“ Und das nicht ohne Grund. Amazon macht mittlerweile einen beträchtlichen Teil seines Umsatzes mit seiner „Recommendation Engine“.

💰Dieser Ansatz kann natürlich auch im Direktvertrieb von B2B-Unternehmen genutzt werden. Durch die Anwendung von Data-Mining und Machine-Learning lassen sich die Kundenbedürfnisse gezielt analysieren. So lässt sich die Wahrscheinlichkeit eines zukünftigen Cross-Sellings besser beschreiben und vorhersagen. Mit diesen Informationen kann der Vertriebsmitarbeiter definierten Kunden Angebote für bestimmte Produkte erstellen, die eine große Chance haben, akzeptiert zu werden. So kann der Customer-Lifetime-Value eines jeden Kunden deutlich gesteigert werden.

Churn-Prediction-Analysen

🧑🏻‍💻Durch die gestiegene Markttransparenz im Internet hat auch die Loyalität von B2B-Kunden abgenommen. Digital affine Kunden sind nur so lange treu, bis sie ein besseres Angebot finden.

🔮Ein Churn-Prediction Model hilft dabei, den Zeitpunkt zu bestimmen, wann ein Kunde über den Wechsel zu einem anderen Anbieter nachdenkt. Es erkennt Wechseltendenzen und kann auf die Kunden mit höherem Abwanderungsrisiko hinweisen.

🚶Mit Hilfe einer Churn-Prevention-Software, werden Abwanderungsanalysen unter Verwendung der ERP- und CRM-Daten durchgeführt. Im Ergebnis erfährt der Vertrieb, was die Eigenschaften und Verhaltensweisen von Kunden mit hohem Abwanderungsrisiko sind und welche Art von Maßnahmen das Vertriebsteam ergreifen kann. Dies kann z.B. ein Vorteilsangebot oder ein kostenloser Zusatzservice sein, um den Kunden wieder „einzufangen“.

Pricing-Analysen

💲Das richtige Pricing ist einer der wichtigsten Hebel zur Verbesserung von Deckungsbeiträgen und Vertriebseffizienz, allerdings auch einer der anspruchsvollsten. Wer zu günstig ist, macht zu wenig Gewinn, wer zu teuer ist, verliert die Kunden an den Wettbewerb.

📈Produktpreisoptimierungspotentiale zu analysieren und zu verstehen ist deshalb eine der wichtigsten Aufgaben eines Vertriebsleiters. Es gilt, kunden- und produktbezogen den richtigen Angebotspreis zu finden und fragwürdige Preispunkte zu identifizieren. Mit Hilfe der passenden Pricing-Analytics-Software können historische Kundentransaktionen ausgewertet und die produktspezifischen Conversions bei bestimmten Preispunkten ermittelt werden.

✅Diese von einem Algorithmus ermittelten Ergebnisse sollten dann idealerweise mit externen Daten aus einer klassischen Wettbewerbspreisanalyse „gematcht“ werden, um die optimalen Preispunkte so valide wie möglich definieren zu können.

Sales-Funnel-Analysen

📊Die Sales-Funnel-Analyse ist zwar ein eher klassisches Analysetool, hat aber dennoch nichts von seiner Wichtigkeit in punkto Vertriebseffizienz verloren.

🔍Produkt- und zielgruppenspezifische Conversion-Analysen geben Aufschluss darüber, auf welcher Stufe im Verkaufstrichter „das größte Leck“ ist. Ist dieses Leck erst einmal identifiziert, geht es an die gezielte Ursachenforschung.

💔Am besten geschieht dies über eine statistische Auswertung der „Absagegründe“ bzw. des „Closed-Lost Feedback“. Ist beispielsweise die Ursache vieler verlorener Leads die „Angebotserstellungsdauer“, sollte man diesen Punkt genauer untersuchen und den Vertriebsprozess genau an dieser Stelle verbessern. Dies könnte in diesem Fall z.B. durch eine standardisierte und automatisierte Angebotserstellung erfolgen. Durch die Auswertung der Absagegründe können selbst verlorene Aufträge für Unternehmen noch von großem Wert sein. Deshalb sollten Closed-Lost-Analysen in regelmäßigen Abständen zur Prozess- und Conversionverbesserung durchgeführt werden.