SUXXEED Sales Dictionary

Sales Dictionary

Digitaler B2B-Vertrieb: Definitionen, Methoden & Tools

Im Zuge der Digitalisierung und der damit einhergehenden Automatisierung von Vertriebsprozessen kommen immer wieder neue Methoden und Techniken zum Einsatz. Um diese voneinander abzugrenzen und ein gemeinsames Verständnis zu entwickeln, haben wir im Folgenden aktuelle Begriffe aus dem Bereich Sales definiert:

A      B       C      D      E      F      G      H      I       J      K      L       M      N      O      P       Q      R      S       T      U      V      W       X      Y     Z

A

Account Based Marketing

Genau wie Account Based Selling wird auch das Account Based Marketing im B2B-Bereich angewendet, wo für die verschiedenen Key Accounts entsprechende Budgets verfügbar sind, da die Umsetzung dieser Methode in der Regel zeit- und kostenintensiv ist.

Große Kunden oder Unternehmen werden als Accounts bezeichnet, die jeweils als eigene Märkte betrachtet werden. Diese ausgesuchten Accounts werden durch speziell auf sie zugeschnittene Kampagnen und Angeboten angesprochen.

Um Streuverluste zu vermeiden, werden anders als im klassischen Marketing eben keine Kundengruppen angesprochen, sondern direkt einzelne Zielkunden adressiert. Diese Zielkunden werden dabei als Key Accounts bezeichnet. Sie stehen im Mittelpunkt der Betrachtung. Der normale Leadprozess wird folglich umgedreht.

Für eine erfolgreiche Umsetzung dieser Methode ist eine enge Zusammenarbeit zwischen Marketing und Vertrieb ausschlaggebend. Nur so kann der individuell benötigte Content erstellt werden, um den jeweiligen Kunden zu überzeugen. Im Fokus stehen jeweils die Entscheidungsträger und die am Einkauf beteiligten Personen eines Key Accounts.

Grundsätzlich kann Account Based Marketing als Erweiterung des Inbound-Marketings betrachtet werden. In der Customer Journey steht es noch vor der ersten Phase, der Awareness-Phase. Das Unternehmen wird also schon angesprochen, bevor es von selbst auf das Angebot aufmerksam wird.

 

Account Based Selling

Die Vertriebsmethode des Account Based Selling betrachtet jede Geschäftsbeziehung gesondert und der Kunde wird mit Hilfe von personalisiertem Content gezielt angesprochen.

Die grundsätzliche Idee dahinter ist die Annahme, dass individuelle und sorgfältig vorbereitete Ansprachen und eine höhere Durchdringung langfristig mehr Erfolg für ein Unternehmen bringen. Diese Vorgehensweise folgt dem weltweiten Trend weg von großen Datenbanken mit vielen Kunden, über die man wenig weiß, hin zu einzelnen Key Accounts, die man im Detail kennt.

Neben dem kontinuierlichen Einsatz eines CRM-Systems, ist es sinnvoll, dass das Marketing den Vertrieb durch individualisiertes Inbound Marketing unterstützt. So kann auch ein großer Kundenstamm sehr persönlich und individuell betreut werden.

Dennoch liegt der Fokus hier üblicherweise auf den strategisch wichtigsten Accounts eines Unternehmens, weil in der Regel nicht genügend Ressourcen vorhanden sind, um jeden Kunden gleich intensiv zu betreuen. Um diese Methode zu implementieren, müssen daher zuerst die Key Accounts identifiziert werden und anschließenden einem Key Account Manager zugeordnet werden. Die übrigen Accounts werden dann üblicherweise auf die anderen Vertriebsmitarbeiter nach definierten Kategorien, wie bspw. der geographischen Lage, zugeordnet.

 

API

API (Application Programming Interface) ist die Bezeichnung für eine Programmier- oder auch Anwendungsschnittstelle.

Also der Punkt in einem IT-System an dem unterschiedliche Programme miteinander "reden" können und Daten austauschen.
Die Kommunikation der beiden Systeme wird dabei anhand definierter Parameter geregelt.

 

B

Big Data

Big Data umschreibt im Wesentlichen zwei Aspekte: Auf der einen Seite steht dieser Begriff für die immer größer und immer schneller anwachsende Menge an Daten, die heute pro Tag generiert und gesammelt werden. Auf der anderen Seite steht er für neue, leistungsstarke IT-Lösungen oder Systeme, die sich eben genau diese Datenflut zunutze machen bzw. Lösungen anbieten, wie man diese Daten sinnvoll auswerten und somit für sich nutzen kann. Oder kurz: Wie man den Überblick behält.

Hierbei geht es vor allem um unstrukturierte Daten und deren Aufarbeitung. Also Daten, die zwar vorliegen, aber auf Grund ihrer Herkunft oder Detailtiefe, bspw. Daten aus der eigenen Produktion oder aus sozialen Netzwerken, lange ohne echte Systematik einfach nur gesammelt wurden.

Mit Hilfe von Big Data Lösungen wird eine Struktur geschaffen und somit eine Nutzung ermöglicht.

Durch diese Entwicklung hat sich der gesamte Umgang hinsichtlich digitaler Daten nachhaltig verändert, so dass der Begriff Big Data heutzutage als Synonym für eine neue Epoche in der digitalen Kommunikation und deren Verarbeitungspraktiken steht.

 

C

Chatbots

Ein Chatbot ist ein virtueller Assistent, der eine Interaktionsmöglichkeit zwischen Menschen und Maschinen schafft.

Die Interaktion kann dabei sowohl text- als auch sprachbasiert, oder sogar eine Kombination aus beidem sein. Die Ausführung und das Einsatzgebiet können dabei jede nach Aufgabe stark variieren.
Besonders bei wiederkehrenden Anfragen, die einem bestimmten Muster folgen sind Chatbots ein guter Weg, um diese Prozesse zu automatisieren und die eignen Ressourcen zu schonen.


Chatsbots greifen dabei auf eine Datenbank mit bereits bekannten Problemen, Fragestellungen und Anfragen zurück, um so Lösungen anzubieten. Für den Fall, dass der Chatbot die Anfrage nur unzureichend beantworten kann, besteht weiterhin die Möglichkeit die Anfrage an einen Mitarbeiter zu übergeben.
Abgesehen von diesen standarisierten Anfragen können Chatbots auch Anfragen vorqualifizieren, damit der bearbeitende Mitarbeiter im nachfolgenden Gespräch alle notwendigen Unterlagen bereits hat, ohne diese erst im Gespräch suchen zu müssen.

Es ist sogar denkbar, dass dem Service-Mitarbeiter durch den Bot Lösungsvorschläge für die Problemstellung des Kunden angezeigt werden. Möglich ist auch, dass der Chatbot den Kunden so weit analysiert, um eine Aussage über dessen präferierte Kommunikation treffen zu können, um ihm dann einem Mitarbeiter zu zuteilen, der über das passende Persönlichkeitsprofil verfügt.

Der große Vorteil von Chatbots ist die ständige Verfügbarkeit. Durch die so verkürzten Kommunikationswege und automatisierten Prozesse können Kundenanfragen schneller bearbeitet werden, was die Kundennähe (wenn auch nur digital) und die Kundenzufriedenheit steigert.

 

Closed Loop Marketing

Das Closed Loop Marketing kann auch als eine Art Beziehungsmarketing innerhalb eines Unternehmens verstanden werden.

Im Kern geht es darum das operative mit dem analytischen CRM zu verknüpfen, damit ein Informationsfluss, bspw. von der Entwicklung bis hin zum Vertrieb und zurück, entsteht. Da es sich um einen unternehmensinternen Kreislauf handelt, spricht man vom Closed Loop.

Bei diesem Marketingansatz müssen daher gezielt Schnittstellen für ein abteilungsübergreifendes Arbeiten geschaffen werden.

In der Praxis sieht das in der Regel so aus: In allen Bereichen mit direktem Kundenkontakt werden Informationen über eben diese gesammelt. Diese operativen Daten werden dann mit Hilfe des analytischen CRM ausgewertet, um die Bedürfnisse des Kunden zu erkennen und seine Reaktionen einordnen zu können. Die so gewonnenen Erkenntnisse werden dann der Entwicklungsabteilung oder dem Produktmanagement zur Verfügung gestellt, um das eigene Angebot weiter zu verbessern oder Fehler zu korrigieren.

 

Churn-Analysen

Mit Hilfe von Churn-Analysen kann die Wahrscheinlichkeit für eine bevorstehende Abwanderung berechnet bzw. der Frage nachgegangen, mit welcher Wahrscheinlichkeit wir diesen Kunden verlieren werden.

Das Wort Churn setzt sich aus den beiden englischen Worten „change“ und „turn“ zusammen. Mit dem Begriff „churn“ wird die Kundenabwanderung vom eigenen Unternehmen hin zu einem Wettbewerber beschrieben.

Zur Ermittlung dieser Wahrscheinlichkeit werden interne Daten anhand verschiedener Faktoren des Kundenverhaltens wie bspw. der Transaktionsrhythmus, analysiert. Die Churn-Analyse fungiert demnach als eine Art Frühwarnsystem für abwanderungsgefährdete Kunden.

Sobald die potenziellen Churn-Kunden identifiziert werden, sollten im nächsten Schritt entsprechende Kundenbindungs- oder Kundenrückgewinnungsmaßnahmen ergriffen werden.

 

D

Data Flow

Um Daten sinnvoll nutzen zu können ist es wichtig zunächst einmal festzustellen, welche Qualität die Daten haben. Da jedes Unternehmen im Laufe seines Bestehens viele unterschiedliche Daten sammelt, sollte daher in regelmäßigen Abständen ein Data Audit stattfinden.


Die bestehenden Daten werden im Rahmen des Audits in der Regel auf Vollständigkeit, Qualität, Veränderungen, mögliche Anreichungspotenziale, sowie ggf. notwendige Kundenverteilung bspw. in Bezug auf Unternehmensgröße oder Branche, untersucht. Hat man die Schwachstellen erkannt, weiß man wo man ansetzen muss.


Mittels Data Processing können dann die validierten Daten normiert, angereicht, vervollständigt und Dubletten entfernt werden, um eine optimale Datenqualität herzustellen, damit die Daten in einem nächsten Schritt mit Hilfe von Data Analysis Tools auszuwerten und Prognosen vornehmen zu können.


Um Daten sinnvoll zueinander in Beziehung zu setzen, Analysen durchzuführen oder Vorhersagen treffen zu können, ist es wichtig sich vorher klarzumachen, woher welche Informationen wann kommen. Diese Interdependenzen werden vorab in einem Data Model festgelegt.

 

Descriptive Analytics

Im Rahmen von Descriptive Analytics werden gesammelte Daten, also Daten aus der Vergangenheit wie bspw. Anzahl von Transaktionen oder Umsätze ausgewertet.

So werden Kennzahlen erstellt und ausgewertet, die dann in ein entsprechendes Reporting fließen. Die Verfahren stellen den klassischen Ansatz der Business Intelligence (BI) dar.

Es wird also analysiert was in der Vergangenheit genau passiert ist. Ziel dabei ist es Problemfelder und Potenziale in einem Unternehmen zu identifizieren.

Hierzu werden Informationen in klassischen Datenbanksystemen gesammelt und aufbereitet. Die Daten können dann von unterschiedlichen Abteilungen genutzt werden, in dem sie Kennzahlen definieren, die dann mit Hilfe von Datenmodellen ausgewertet werden.

Die Visualisierung der Auswertung erfolgt mittels Dashboards und/oder Reports. Im Bereich Monitoring, also der Überwachung von Daten werden auch immer häufiger Scorecards eingesetzt. Die Auswertung kann sowohl ad hoc aber auch in fest definierten Zeiträumen, bspw. wöchentlich, erfolgen.

 

Digitale Touchpoints & Kanäle

Touchpoints sind nichts anderes als Punkte, an denen ein Unternehmen mit Kunden oder Interessenten in Berührung bzw. in Kontakt kommt. Mit dem Aufkommen von Social Media Plattformen kamen zu den bereits vorhanden digitalen Touchpoints, wie der eigenen Firmenhomepage, auch noch komplett neue Kanäle hinzu.

Über die gesamte Customer Journey hinweg gibt es verschiedene Touchpoints an denen ein Kunde mit einer Marke, einem Produkt oder Dienstleistung in Kontakt kommen kann. Der Kontakt beschränkt sich dabei nicht auf einen einzelnen Kanal, sondern ist, neben persönlichen Vorlieben, davon abhängig an welchem Punkt der Customer Journey sich ein Kunde befindet.


Da nicht jeder Touchpoint, an dem ein Kunde mit dem Unternehmen in Berührung kommen kann, auch ein unternehmenseigener Touchpoint ist, wird zwischen direkten und indirekten Touchpoints unterschieden. Im Gegensatz zu den eigenen Touchpoints, wie z.B. die eigene Website oder Anzeigen, kann auf indirekte Touchpoints, wie bspw. Bewertungsportale, nur bedingt Einfluss genommen werden. Dennoch ist es wichtig auch diese im Blick zu haben, um zusätzliches Kundenfeedback zu erhalten, Herausforderungen zu erkennen und mögliche Gegenmaßnahmen abzuleiten, da gerade indirekte Touchpoints von Kunden als neutrale Instanz betrachtet werden und die Inhalte somit als vertrauenswürdig eingestuft werden. Während die eigenen Touchpoints häufig noch einen sehr werblichen Charakter haben.

 

I

Inbound Leadmanagement

Leadmanagement beschreibt den Entwicklungsprozess vom ersten Kontakt mit einem potenziellen Interessenten hin zu einem gewonnenen Kunden.

Auch wenn die Herangehensweise im Detail stark vom Markt, den eigenen Unternehmensprozessen bzw. der -struktur abhängt, setzt sich im B2B Bereich der Inbound-Ansatz immer mehr durch.

Dieser Ansatz folgt dem Grundprinzip des Vertrauens- und Beziehungsaufbaus mit potenziellen Kunden, bevor es dann in den aktiven Verkauf geht. Besonders wichtig für einen guten Inbound-Leadmanagement Prozess ist das Alignment von Marketing und Vertrieb, um die Leadübergabe so reibungslos wie möglich zu gestalten. Je besser das gelingt, umso größer ist am Ende die Konvertierungsrate (Conversion rate).

Um im ersten Schritt ausreichend Interessenten zu bekommen, müssen die Touchpoints und der dort hinterlegte Content so attraktiv gestaltet sein, dass sie das Interesse von potenziellen Kunden wecken und als hilfreich für die jeweilige Problemstellung wahrgenommen werden.

Die dabei gewonnenen Kontakte werden dann im nächsten Schritt durch das Marketing qualifiziert (Marketing qualified Leads) und so weiterentwickelt, dass er am Ende im Idealfall Sales ready ist. Die Entwicklung eines Leads wird als Lead Nurturing bezeichnet.

Der Sales ready Lead wird dann an den Vertrieb übergeben, der den Lead anhand weiterer Kriterien, wie bspw. Unternehmensgröße oder Rolle des Kontakts im Unternehmen ebenfalls qualifiziert. Sobald der Lead Sales qualified ist, beginnt der eigentliche Verkauf, in Form eines persönlichen Beratungsgesprächs oder einer konkreten Angebotserstellung. In diesem Schritt wird aus dem Lead eine Opportunity, die dann im Idealfall zu einem Auftrag führt.

Inbound Marketing

Die Grenzen zwischen Inbound Marketing und Inbound Sales sind fließend. Eine enge Verzahnung der beiden Unternehmensbereiche ist Pflicht für ein erfolgreiche Umsetzung der Inbound Methoden.

Zentraler Fokus liegt stets auf dem Kunden, dem durch attraktive Inhalte der Weg zum eigenen Unternehmen gezeigt werden soll bzw. das Auffinden erleichtert wird. Beispielsweise durch das Angebot von Gratis-Tools wird der Kunde so auf das Unternehmen aufmerksam gemacht und die eigene Lösungskompetenz herausgestellt. Im Gegensatz zum Outbound Marketing ist der erste Kontakt nicht werblich. Es wird dem Kunden also nicht von Anfang verdeutlicht, dass man etwas verkaufen will.

Im ersten Schritt soll Traffic erzeugt, um daraus Leads generieren zu können. Die Interessenten sollen sich zunächst einmal mit der Marke, dem Produkt, der Dienstleistung vertraut machen und ein Vertrauensverhältnis geschaffen werden, um sie dann im nächsten Schritt als Kunden zu gewinnen. Dieser Prozess wird auch Lead Nurturing genannt. Was nichts anders meint als den Kunden gezielt vom ersten Kontakt bis zur Kaufreife hinzuentwickeln (und nicht passende Interessenten herauszufiltern).

Inbound Sales

Bei Inbound Sales handelt sich um eine Vertriebsmethode bei der potenzielle Kunden von sich aus auf das eigene Unternehmen zu kommen.
Da sich das Kundenverhalten im Zuge der Digitalisierung stark verändert hat, brauchen Unternehmen neue und speziell auf diese Veränderungen angepasst Vertriebsmethoden.

Mit Hilfe von Online-Recherchen und Bewertungsportalen haben Kunden heutzutage die Möglichkeit sich vor einer Kaufentscheidung umfassend über die einzelnen Produkte und Dienstleistungen zu informieren. So holen sie den früher vorherrschenden Wissensvorsprung eines Verkäufers ganz einfach auf und können selbst zu Experten werden.

Genau an diesem Punkt setzt Inbound Sales an. Es macht sich das Informationsbedürfnis der potenziellen Kunden zu nutzen.

Ziel ist es den eigenen Content so attraktiv zu gestalten, dass das Unternehmen von den Interessenten im Zuge der Vorab-Recherche gefunden wird. Wenn die eigenen Inhalte dem Interessenten einen echten Mehrwert bieten, wird er auch zum Kunden. Im Gegensatz zum Outbound Sales fokussiert sich die Methode vollkommen auf den Kunden, der das Unternehmen, das Produkt oder die Dienstleistung selbst findet und am Ende durch ein personalisiertes Verkaufserlebnis überzeugt werden soll.

Damit das gelingt ist es sehr wichtig, dass man die Customer Journey seiner potenziellen Kunden kennt und Marketing und Vertrieb eng zusammenarbeiten.

Inside Sales

Inside Sales bedeutet aktiver und strategischer Verkauf am Telefon und unterscheidet sich hierdurch von einem reaktiven Vertriebsinnendienst.

Es wird verkaufsaktiv gehandelt, jeder Kundenkontakt am Telefon wird genutzt, um den aktuellen Bedarf und Umsatzpotenziale zu ermitteln: So werden Up- und Cross-Selling-Potenziale erkannt, Bestellvolumina erhöht und der Kunde nachhaltig an das Unternehmen gebunden. Gemessen wird der vertriebliche Erfolg in Form von Umsatz oder neu generierten Geschäftsmöglichkeiten, also das Ergebnis der Arbeit.

Inside Sales stellt somit einen Vertrieb „aus der Ferne“ dar, einen telefonischen Außendienst mit einer vielfach höheren Betreuungskapazität. Inside Sales Teams können für bestimmte Kundensegmente die Verkaufsprozesse komplett übernehmen, um den Außendienst zu entlasten, während Telemarketing und Call-Center-Agenturen nur in den vorderen Phasen des Verkaufsprozesses eingebunden werden können. Eine effiziente Form der Vertriebsorganisation kann je nach Potenzial auch eine hybride Vertriebsform sein.

 
Inside Sales Aufgabenfelder200928_Grafik_Leistungsspektrum-Inside-Sales-Kundenpyramide

Folgende Übersichtsgrafik zeigt das Leistungsspektrum und die Aufgaben eines verkaufsaktiven Inside Sales anhand einer beispielhaften Kundenpyramide:

 

 

K

KI-Tools

Bei Tools der künstlichen Intelligenz (oder AI – dem gleichbedeutenden englischen Begriff artificial intelligence) handelt es sich um hochspezialisierte Software-Systeme oder Anwendungen, die mit Hilfe von großen Datenmengen trainiert wurden, bestimmte Muster und Ähnlichkeiten zu erkennen, um auf dieser Basis Entscheidungen zu treffen, Prognosen abzugeben oder Maßnahmen einzuleiten.

Gerade in der heutigen Zeit, in dem die zu verarbeitende Datenmenge mit jedem Tag wächst, bietet die KI den Vorteil, dass sie eine große Datenmenge schnell verarbeiten kann, so dass sich die Mitarbeiter durch diese Unterstützung wieder auf ihre betrieblichen Kernaufgaben, wie bspw. den Produktverkauf konzentrieren können.

Besondere Anwendungen finden KI-Tools heutzutage bspw. in den Bereichen der Bild- und Tonverarbeitung, der Datenanalyse oder der Prozessautomatisierung eingesetzt.

L

Lean Management

Das Ziel beim Lean Management ist es vorhandene Prozesse effizienter zu gestalten, also mit möglichst wenig Aufwand zum gewünschten Ziel zu gelangen.

Weil niemand perfekt ist und jeder Fehler macht, wird es auch immer Wege geben eine Aufgabe besser und schneller zu erledigen. Dieser einfachen Überzeugung folgt das Konzept des „Lean Managements“.

Lean Management begreift die Fehler dabei als Chance etwas zu verbessern. Überall im Unternehmen stecken also Potenziale, die mit Hilfe dieses Konzepts sichtbar gemacht werden sollen. Dabei geht es nicht darum sich gegenseitig die Fehler vorzuhalten, sondern aus ihnen zu lernen.

Das gelingt in dem man bewusst Verschwendungen minimiert, um Kosten zu reduzieren, Prozesse verkürzt und Fehler vermeidet. Dennoch geht es nach wie vor darum die bestmögliche Qualität anzustreben.

Da viele Fehler dadurch entstehen, dass einzelne Prozess zu kompliziert sind oder zu bürokratisch ablaufen, setzt man sich im Lean Management zu Beginn mit den eigenen Geschäftsprozessen auseinander und sucht gezielt nach Verbesserungen oder Möglichkeiten der Vereinfachung. Hierbei spielt aber nicht allein die interne Betrachtung eine Rolle, auch die Sichtweise des Kunden ist sehr wichtig. Lean Management ist von Grund auf kundenorientiert. Daher beginnen und enden alle Überlegungen dieser Methode immer beim Kunden.

Lean Management legt den Fokus bewusst auf das Wesentliche, um so überflüssige betriebliche Bürokratie und verkrustete Strukturen mit dem Ziel aufzubrechen, die Produkt- und Dienstleistungsqualität zu verbessern, Fehler in Abläufen zu minimieren, sowie die Zufriedenheit von Mitarbeitern und Kunden zu steigern.

M

Marketing und Sales Automation

Das Ziel dieser Methode ist es Interessenten zu erfassen, zu qualifizieren und sie bis zur Kauf- oder Vertriebsreife zu entwickeln (z.B. Webshop im B2C oder B2B Aftersales).

Für den Vertrieb bedeutet das, dass er hochentwickelte und gut qualifizierte Leads vom Marketing erhält. Er kann seine Vertriebsstrategie und Nutzenargumentation auf die ausführlichen Leadprofile aufbauen und somit schneller mehr Abschlüssen realisieren. Mit anderen Worten Marketing und Sales müssen sich als Glieder einer Kette verstehen und sich eng miteinander abstimmen, hier spricht man von Alignment.

Diese Prozesse helfen dem Vertrieb, sich um die aktuell wichtigen Leads mit hohen Abschlusschancen zu kümmern, ohne das Potenzial der gerade nicht persönlich betreuungswürdigen Leads zu vernachlässigen. Wenn der Vertrieb diese Möglichkeiten entdeckt, kann er Marketing/Sales-Automation als „Aufzuchtbecken“ für seine neuen Interessenten und Bestandsadressen nutzen und somit schneller mehr Abschlüsse generieren. Dies kann aber nur gelingen, wenn man die eigene Customer Journey genau analysiert und die Touchpoints optimiert. So können am Ende mit Hilfe der digitalen Touchpoints Leads generiert werden.

Machine Learning

Beim Machine Learning handelt es sich um eine Anwendung aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz.
Anders als in der klassischen Softwareentwicklung liegt der Fokus darauf, dass das System selbstständig dazulernt. Anhand großer Datenmengen wird das System bewusst darauf trainiert, Muster und Zusammenhänge selbstständig und automatisch zu erkennen. Mit jeder Interaktion lernt das System dazu und verbessert sich ohne, dass es dafür neu programmiert wird. Das Lernen erfolgt mit Hilfe von Algorithmen.
Je nachdem für was die Anwendung benötigt wird, kommen unterschiedliche Lernalgorithmen zu Einsatz. Grundsätzlich wird hier zwischen den folgenden vier Arten unterschieden: Dem überwachten, unüberwachten, teilüberwachten und dem verstärkten Lernen.


Machine Learning kommt in den unterschiedlichsten Gebieten, wie bspw. der Spracherkennung, Big Data Visualisierungen oder bei der Personalisierung von Werbung, um nur ein paar zu nennen, zum Einsatz.

P

Predictive Analytics

Bei Predictive Analytics geht es um die Berechnung von Eintrittswahrscheinlichkeiten für zukünftige Ereignisse.

Für die Berechnung solcher Vorhersagen oder Eintrittswahrscheinlichkeiten werden sowohl historische Daten als auch neue Daten genutzt.

Mit Hilfe von statistischen Analysetechniken, analytischen Abfragen und automatisierten Algorithmen werden Vorhersagemodelle erstellt, die die Wahrscheinlichkeit für das Eintreten eines bestimmten Ereignisses berechnen.

Die zugrundeliegende Software verwendet dafür Variablen, die gemessen und analysiert werden können, um auf dieser Basis das wahrscheinliche Verhalten von Personen, Maschinen oder anderen Einheiten vorherzusagen. Beispielsweise wie wahrscheinlich es ist, dass ein bestimmter Kunde zum Wettbewerb abwandern wird und nicht länger die eigenen Produkte kauft.

Um möglichst zuverlässige Vorhersagen treffen zu können, werden mehrere Variablen in einem Vorhersagemodell kombiniert. Die Software stützt sich dabei auf fortschrittliche Algorithmen und Methoden, wie zum Beispiel logistische Regression, Zeitreihenanalysen und Entscheidungsbäume.

Da Unternehmen heutzutage sehr große und breite Datenpools besitzen, die sie in Big Data Plattformen sammeln, hat Predictive Analytics stark an Bedeutung gewonnen. Ganz einfach, weil sich aufbauend auf dieser großen Datenbasis bessere und genauere Vorhersagen treffen lassen. Die verstärkte Kommerzialisierung von Machine Learning Anwendungen treibt diese Entwicklung noch weiter voran.

 

R

Remote Selling - Virtual Selling

Beide Begriffe werden in der Regel synonym verwendet. Wie aus dem Wort „remote“ bereits hervorgeht wird etwas auf der Ferne gemacht -in diesem Fall der Verkauf.

Der Kundenkontakt findet also nicht physisch an einem gemeinsamen Ort statt, sondern mittels Telefon oder in Form von Video-Calls im virtuellen Raum.

Die dadurch bestehenden Möglichkeiten beschränken sich dabei aber keineswegs einzig auf die reine Abbildung des bisher physischen Verkaufsprozesses. Zu einer ganzheitlichen Virtual Sales Strategie zählen bspw. auch Webinare. Ziel muss es sein dem Kunden durch den Einsatz dieser Methode einen echten Mehrwert zu bieten. Durch die Ortsunabhängigkeit dieser Methode können bspw. weitere Personen oder Fachabteilungen in den Verkaufsprozess eingebunden werden, die dabei unterstützen den Kunden erfolgreich einzubinden und Fragen in einem direkten Gespräch zu klären ohne, dass dafür viel Zeit für Anfahrten und/oder Übernachtungen verloren geht.

 

S

Sales Enablement

Sales Enablement ist ein fest definierter, strategischer und fortlaufender Prozess.

Ziel von Sales Enablement ist es die Vertriebsteams des eigenen Unternehmens immer mit den notwendigen Informationen wie bspw. Kundeninformationen, Produktinformationen und Know-How in Form von Schulungen auszustatten, dass sie benötigen, um erfolgreich potenzielle Kunden anzusprechen.

Die im Zuge dieses Prozesses zur Verfügung gestellten, datengestützten Analysen helfen sowohl dem Marketing als auch dem Vertrieb die eigenen Geschäftsprozesse zu optimieren und den Umsatz zu steigern.

Sales Engagement

Beim Sales Engagement geht es um die Steuerung von Interaktionen, die ein Vertriebsmitarbeiter mit Kunden hat.

Dabei spielt es keine Rolle, ob die Interaktion persönlich, digital oder telefonisch erfolgt. Wichtig ist für den Erfolg ist lediglich, dass die verschiedenen Kundenkontakte in einer zentralen Plattform erfasst werden. Hier gilt des die für das eigene Unternehmen passende zu identifizieren und zu nutzen.


Die Plattform selbst bildet die Verwaltungskonsole und sendet die dort gesammelten Informationen über die verschiedenen Kundenaktivitäten zurück an das CRM.
Sie ist die Schnittstelle zur Planung, Ausführung, Verfolgung, Messung, Optimierung bis hin zur Automatisierung von Interaktionen zwischen Vertriebsteams und Kunden über alle Touchpoints und Interaktionen hinweg.


Mit Hilfe von Sales Engagement Technologien können Vertriebsabteilungen, qualitativ hochwertige Interaktionen mit Interessenten und Kunden in großem Umfang effizient durchführen.

Sales Intelligence

Das Zusammenspiel hervorragend ausgebildeter Vertriebstalente, etablierter Vertriebsmethoden und dem Einsatz digitaler Technologien nennen wir Sales Intelligence.

Es ist der Überbegriff für eine ganze Reihe von Themen, die im Vertrieb mit Alignment zum Marketing zum Einsatz kommen. Es geht dabei um den Bedarf des Interessenten oder Bestandskunden und wie und wann wir diesen erkennen und bearbeiten.

Diesen Prozess gilt es digital zu unterstützen, um den vertrieblichen Erfolg weiter zu optimieren. Dabei fassen wir hier Daten und Datenanalyse, inbound und outbound Bearbeiten einer ganzen Community über unterschiedliche Kanäle, inkl. Social Media, Funktionalitäten von CRM-Datenbanken und die Erweiterung derer durch Automatisierung und Sales Engagement Plattformen und Assistenz zu Sprache in geschriebener oder gesprochener Form.

Der Bereich ist bewusst extrem weit gefasst, lässt sich aber auf diesen Kern zusammenführen: wenn wir in einem vertrieblichen Kontext aus einem Ansatz Zeit gewinnen und/oder Erfolg erhöhen dann fassen wir das unter Sales Intelligence zusammen.

 

 

Social Selling

Beim Social Selling geht es darum Social Media Kanäle gezielt zur Identifizierung von potenziellen Kunden zu nutzen, um diese dann im nächsten Schritt zu kontaktieren. Doch es geht nicht allein um das Finden und den Kontakt. Es geht vor allem auch darum die Zielgruppe zu verstehen und eine Beziehung zu ihr aufzubauen.

Wenn das gelingt, ist es mit dieser Methode möglich bessere und stabilere Kundenbeziehungen aufzubauen, da diese Kontakte das Unternehmen besser und länger im Gedächtnis behalten, was dazu führt, dass das Unternehmen zur ersten Anlaufstelle für kaufwillige Interessenten wird.

Hat man die für das Unternehmen relevanten Social Media Netzwerke identifiziert, müssen prinzipiell nur noch die bereits bewährten Strategien zum Beziehungsaufbau genutzt werden. Allerdings sollte man nicht den Fehler machen, potenzielle Interessenten mit Nachrichten zu bombardieren. Vielmehr geht es um strategisches Zuhören und die Identifizierung von Problemen und Themen, die das Gegenüber gerade beschäftigen, um genau im richtigen Moment Lösungen anbieten zu können und dadurch für den Kunden einen Mehrwert zu schaffen.

Sprachanalysen - Spracherkennung

Sprachanalysen oder Spracherkennungs-Software kommen in unterschiedlichen Ausprägungen zum Einsatz. Grundsätzlich wird mit Hilfe solcher Systeme das gesprochene Wort transkribiert und in Text umgewandelt, der dann analysiert werden kann.

Neben Anwendungen im privaten Bereich in Form von Sprachassistenten wie bspw. Siri oder Alexa, werden Sprachanalysen oder Sprachassistenten besonders im telefonischen Vertrieb oder Service Hotlines eingesetzt. Ziel ist es dabei die Qualität in diesen Bereichen zu steigern und den administrativen Aufwand zur Dokumentation der Gespräche zu verringern, so dass sich die zuständigen Personen auf ihre Kernaufgabe, den direkten Kontakt mit dem Kunden fokussierten können.

Die gewonnen Informationen dienen aber nicht rein der Dokumentation bzw. einer Status Übersicht, sondern sollen gezielt genutzt werden, um Mitarbeiter zu trainieren, sowie Best-Practices und Optimierungspotenziale zu identifizieren und entsprechende Maßnahme zu definieren und einzuleiten.

Die aktuell größten Herausforderungen bestehen zum einen in der korrekten Transkription der Gespräche und der Einbettung solcher Softwarelösungen in die eigenen IT-Infrastruktur eines Unternehmens, damit die gewonnenen Informationen über das gesamte Unternehmen genutzten werden können und der Aufwand für die Mitarbeiter tatsächlich verringert wird.

W

Webcrawler

Mit Hilfe von Webcrawler werden Inhalte aus dem gesamten Internet gesammelt und mit Schlagworten gekennzeichnet (indexiert).

Ziel ist es herauszufinden welche Inhalte wo im Netz zu finden sind. Maschinen mit dieser Aufgabe werden als Webcrawler-, Spider- oder Suchmaschinen-Bots bezeichnet und werden nahezu immer von Suchmaschinen eingesetzt.


Mit Hilfe von Webcrawlern können insbesondere auch sogenannten Trigger Events identifiziert werden, bspw. ein Wechsel in der Geschäftsführung. Die Events können dabei sowohl interne als auch externe Ereignisse sein, sowie für einzelne Unternehmen oder aber auch ganze Branchen vorkommen. Sie stehen immer für eine Veränderung, die die Wahrscheinlichkeit erhöht, dass der Bedarf für ein Produkt oder eine Dienstleistung hoch ist. Kurz gesagt, der optimale Zeitpunkt für eine Kundenansprache.

 

 


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Kontakt



Head of Sales Intelligence Garvin Beer

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