Performance Management – den Vertrieb stärken mit datengestützter Entscheidungsfindung
Mehr Transparenz in den Vertrieb bringen
In vielen Vertriebsorganisation sind Kundenakquise und Kundenbindung große Kostenfaktoren. Ineffiziente Marketingkosten, fehlgeleitete Rabattierungen und gescheiterte Kundenrückgewinnung drücken den Ertrag. Zugleich ist dies weiterhin ein Bereich, in dem Aufwand und Ergebnis in vielen Unternehmen nicht transparent bewertet werden können. 69 Prozent aller Unternehmen berichten, noch keine datengetriebene Organisation geschaffen zu haben. 52 Prozent behandeln Daten noch nicht als Asset im Geschäftsalltag1. Damit fehlt vielen Unternehmen die Datenbasis oder der richtige Umgang mit den Daten, um daraus konkrete Entscheidungen ableiten zu können.
Der Vertrieb wird in vielen Unternehmen immer noch in weiten Teilen von Erfahrungswerten und Bauchgefühl gesteuert. Schlussfolgerungen aus der Vergangenheitsbeobachtung prägen Entscheidungen für die Zukunft. Statt den Absatz konkret zu prognostizieren und mit Entscheidungssystemen zu planen, dominieren häufig noch subjektive Meinungen die Entscheidungen im Vertrieb. Besonders dann, wenn zwischen Unternehmen und Endkunden abstrahierende, mehrstufige Vertriebsstrukturen zwischengeschaltet sind, fehlen den Handelnden konkrete und aussagekräftige Entscheidungsgrundlagen. Ein typisches Beispiel hierfür sind Automobilhersteller und deren Händlernetze. Vertriebssteuerung wird heute noch vielfach durch externe Faktoren und Impulsgeber bestimmt: Feststehende Ereignisse wie Messen, saisonale Nachfrageschwankungen, Vertragslaufzeiten der Key Accounts oder die Anforderungen von Partnern in den Vertriebskanälen bestimmen über die Aktivitäten, Budgets und Prioritäten im Vertrieb.
Das Potenzial der Daten richtig nutzen
Dabei besitzt beinahe jedes Unternehmen eine Fülle an Daten und Zahlen aus dem Vertrieb und Retail-Channels in der Organisation, diese liegen jedoch oft nicht in einer nutzbaren und einheitlichen Form vor. Parallele Vertriebssilos und nachgelagerte Vertriebspartner verschleiern das Bild. Dies beginnt bei einer dezentralen Datenhaltung und endet bei der fehlenden Analyse und Anreicherung dieser Daten, um praxisrelevante Schlüsse daraus ziehen zu können. In der Theorie wünschen sich Entscheider wie auch operativ tätige Mitarbeitende stichhaltige und belastbare Entscheidungsgrundlagen und Handlungsempfehlungen. In der Praxis arbeiten viele Unternehmen jedoch mit abstrakten Abschlüssen und manuellen Berichten auf Basis einer fragmentierten Datenlandschaft. Sehr häufig fehlt der konkrete Kontext über vage Erfahrungswerte hinaus. Dadurch bleiben Potenziale im Vertrieb ungenutzt. Chancen im Absatz und Chancen für besseren Ertrag.
Die Ziele im Vertrieb
Der ideale Vertrieb kann das Verhalten der potenziellen und bestehenden Kunden antizipieren: „Wie wirkt sich eine Preisänderung auf den Absatz und den Ertrag aus?“ Zugleich haben Unternehmen durch den Vertrieb – ähnlich wie den Service – den direktesten Kontakt zur Kundschaft und diese Abteilungen sind damit entscheidend für eine erfolgreiche Customer-Centric Transformation. Die gesamte Organisation soll von den Erkenntnissen der Daten aus den Vertriebskanälen profitieren: Wann kaufen Kunden, warum kaufen die Kunden, wie läuft der Entscheidungsprozess ab? Durch Anreicherung z. B. mit Marktforschungs- oder Sensordaten können noch weit mehr Fragen beantwortet werden: Wie nutzen Kunden die Produkte? Welche Sonderausstattung wird von den Kunden miteinander kombiniert, welche auch tatsächlich häufig genutzt? Saubere Daten und Analysen aus dem Vertrieb können Entscheider dazu befähigen, primär faktenorientiert zu handeln. Reine Bauchentscheidungen und Annahmen anhand vager historischer Daten verschwinden.
Die drei Stufen der Data-Readiness:
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Stufe 1:
Schaffung einer Datenkultur
- Verzicht auf manuelle Excel Reports – sie sind manuell, aufwendig und unvollständig.
- Etablierung einer ganzheitlichen Denkhaltung zur pro-aktiven Schaffung von Mehrwert aus cloud-basierten Daten.
Stufe 2:
Einrichtung eines
Data Warehouses
- Strukturierte, zentrale und cloud-basierte Datenspeicherung.
- Erstellung von maßgeschneiderten Reports auf interaktiven Dashboards.
Stufe 3:
Advanced Analytics
- Predictive Analytics durch Verknüpfung von Business Data mit externen Faktoren.
- Transparenz für Entscheidungsträger auf Basis von Empfehlungsalgorithmen.
Das Ziel
Einführung einer umfassenden Performance Kultur, welche die Daten Ihrer Kunden in echten Ertrag umwandelt. Wir beleuchten bisher verborgene Wege und Zusammenhänge, die zu Kaufentscheidungen führen und machen Kundenpotenziale messbar. Wir befähigen Ihre Mitarbeiter zur Etablierung eines nachhaltigen Kundenwertmanagements.
Erfahren Sie in unserem Whitepaper „Wie datengestützte Entscheidungssysteme den Vertrieb stärken“ eine komplett neue Perspektive auf Ihren Vertrieb.
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