.svg)
Predictive Sales Analytics ist eine Methode, mit der die verschiedenen Möglichkeiten der Vorhersage künftiger Ergebnisse auf der Grundlage aktueller Informationen beschrieben werden, um dann die effizientesten Schritte zur Beeinflussung der Zukunft zu unternehmen.
Mit Hilfe der prädiktiven Verkaufsanalyse können Unternehmen vorhersagen, was als Nächstes passieren wird. Sie helfen dabei, bessere Entscheidungen zu treffen, wertvolle Echtzeit-Einsichten zu gewinnen und die Anzahl der Vermutungen im Geschäftsbetrieb zu reduzieren. Mit Hilfe von Predictive Analytics können Unternehmen zum Beispiel vorhersagen, welche Kunden wahrscheinlich kaufen werden, wann Produkte wahrscheinlich ausverkauft sind und vieles mehr.
Mithilfe von Predictive Sales Analytics lassen sich fundierte Vorhersagen über die künftige Vertriebsleistung treffen und Unternehmen können fundierte Entscheidungen über Vertriebsstrategien und die Zuweisung von Ressourcen treffen.
Predictive Analytics ist ein Teilbereich der Datenanalyse, bei dem statistische Modelle und Techniken des maschinellen Lernens eingesetzt werden, um auf der Grundlage historischer Daten Vorhersagen über zukünftige Ergebnisse zu treffen. Predictive Sales Analytics wird von Unternehmen eingesetzt, um durch die Analyse alter Daten Muster und Trends zu erkennen und so zukünftige Ereignisse vorherzusagen.
Predictive Sales Analytics ist die Anwendung statistischer Methoden zur Vorhersage künftiger Trends und Ereignisse. Sie hilft Unternehmen bei der Vorhersage von Dingen wie der wahrscheinlichen Anzahl von Kunden an einem bestimmten Tag, der Effektivität zukünftiger Marketingkampagnen oder der Frage, wo ein Unternehmen Kosten einsparen kann, um seine Ausgaben zu senken.
Bei der Absatzprognose geht es um die Vorhersage der künftigen Absatzleistung auf der Grundlage von Vergangenheitsdaten und anderen relevanten Informationen. Predictive Sales Analytics kann zur Durchführung von Umsatzprognosen verwendet werden, wenn Sie die folgenden Schritte befolgen:
Mithilfe von Predictive Sales Analytics lassen sich Muster und Trends im Kundenverhalten erkennen und Vorhersagen über zukünftige Verkäufe, Kundenabwanderung und andere relevante Ergebnisse treffen.
Es gibt einige wichtige Möglichkeiten, wie Unternehmen prädiktive Analysen nutzen können, um ihren Umsatz zu steigern:
Prädiktive Analysen im Vertrieb können Unternehmen in vielerlei Hinsicht helfen:
Insgesamt kann der Einsatz von Predictive Analytics im Vertrieb Unternehmen dabei helfen, fundiertere Entscheidungen zu treffen, ihre Vertriebsprozesse zu optimieren und bessere Geschäftsergebnisse zu erzielen.
Bei der prädiktiven Vertriebsanalyse werden Daten über frühere Verkäufe, das Kundenverhalten und andere relevante Variablen gesammelt und analysiert, um Muster und Trends zu erkennen, die zur Vorhersage der künftigen Vertriebsleistung genutzt werden können.
Der Prozess der vorausschauenden Vertriebsanalyse umfasst mehrere Schritte:
Bei der prädiktiven Vertriebsanalyse werden Daten und Techniken des maschinellen Lernens eingesetzt, um künftige Vertriebsergebnisse zu prognostizieren und fundierte Entscheidungen über Vertriebsstrategien und die Zuweisung von Ressourcen zu treffen.
Prädiktive Analysen können in einer Vielzahl von Branchen eingesetzt werden, um die Entscheidungsfindung zu verbessern und die Geschäftsergebnisse zu steigern. Einige Beispiele für Branchen, in denen prädiktive Analysen häufig eingesetzt werden, sind:
Dies sind nur einige Beispiele für die vielen Branchen, die vom Einsatz prädiktiver Analysen profitieren können. Generell kann jedes Unternehmen, das große Datenmengen erzeugt und sammelt, potenziell vom Einsatz prädiktiver Analysen profitieren, um die Entscheidungsfindung zu verbessern und die Geschäftsergebnisse zu steigern.
Es handelt sich um kurze Umfragen, die häufig verschickt werden können, um schnell zu erfahren, was Ihre Mitarbeiter über ein Thema denken. Die Umfrage umfasst weniger Fragen (nicht mehr als 10), um die Informationen schnell zu erhalten. Sie können in regelmäßigen Abständen durchgeführt werden (monatlich/wöchentlich/vierteljährlich).
Regelmäßige, einstündige Treffen für ein informelles Gespräch mit jedem Teammitglied sind eine hervorragende Möglichkeit, ein echtes Gefühl dafür zu bekommen, was mit ihnen passiert. Da es sich um ein sicheres und privates Gespräch handelt, können Sie so mehr Details über ein Problem erfahren.
Der eNPS (Employee Net Promoter Score) ist eine der einfachsten, aber effektivsten Methoden, um die Meinung Ihrer Mitarbeiter über Ihr Unternehmen zu ermitteln. Er enthält eine interessante Frage, die die Loyalität misst. Ein Beispiel für eNPS-Fragen sind: Wie wahrscheinlich ist es, dass Sie unser Unternehmen weiter empfehlen? Die Mitarbeiter beantworten die eNPS-Umfrage auf einer Skala von 1 bis 10, wobei 10 bedeutet, dass sie das Unternehmen mit hoher Wahrscheinlichkeit weiterempfehlen werden, und 1 bedeutet, dass sie es mit hoher Wahrscheinlichkeit nicht weiterempfehlen werden.
Die gängigsten Anwendungen von Predictive Analytics im Vertrieb sind:
