"Wie wäre es, wenn man wüsste, dass dein Kunde demnächst nicht mehr bei dir kauft und das nicht erst, wenn die turnusmäßige Bestellung ausbleibt? Oder es eine Möglichkeit gäbe herauszufinden, welche der vielen Anfragen tatsächlich zustande kommt?"
Das würde tatsächlich vieles im Vertrieb leichter machen. Oder wer wüsste nicht gerne: "Welche Kunden können mehr kaufen?" Antworten darauf liefert Predictive Analytics.
Von Predictive Analytics hatte ich zum ersten Mal auf der IT & Business 2016 gehört. Ich glaube, es war eine Art Podiumsdiskussion. Meine Reaktion war: Das ist spannend, aber was bringt uns das, wenn die Daten nicht richtig gepflegt oder gar nicht erfasst werden? Wenn Vertriebler CRM-Tools nicht nutzen?
Bei der Fragerunde habe ich das auch geäußert: "Wir entwickeln immer neue Features, aber das Grundproblem ist doch seit Jahren das gleiche: die fehlende Akzeptanz von CRM-Tools bei den Nutzern. Wie wäre es, wenn wir das mal angehen würden?" Sie mussten mir widerwillig zustimmen, aber auf Grundsatzdiskussionen hatte niemand Lust.
Vor ein paar Wochen fing ich an, mich näher mit dem Thema "Predictive Analytics" zu beschäftigen. Ich hatte mir das CRM-Tool Qymatix angeschaut, das auf mathematische Methoden setzt, um Prognosen zu erstellen.
Du überlegst auf dem Weg nach Berlin noch bei zwei, drei Kunden vorbeizuschauen. Statt nur nach Bauchgefühl oder Sympathiefaktor zu gehen, zeigt einem das Tool, bei welchem Kunden ein erhöhtes Abwanderungsrisiko besteht. Also nichts wie hin.
Da kann einem als Vertriebler doch nur das Herz aufgehen, oder?
Mehr zum Thema Predictive Analytics, wie es genau funktioniert, wofür es heute bereits eingesetzt wird und ob es nicht doch nur Glaskugelleserei ist, gibt's im Interview mit Lucas Pedretti auf crmmanager.de. Er ist CEO von Qymatix und hatte als Vertriebsleiter selbst das Problem, "dass wir zwar viele Daten hatten, aber damit zu wenig anfangen konnten."
Wie ich hier im Blog auch schon so oft geschrieben habe: Mach mehr aus dem, was du bereits hast!
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