Mit Data Mining zur Definition Ihrer optimalen Verkaufsstrategie
Mit Data Mining zur Definition Ihrer optimalen Verkaufs-
strategie
Daten gezielt sammeln, auswerten und die Ergebnisse schnell operativ nutzen: In immer mehr Industrien entscheiden diese Fähigkeiten über den Erfolg. Davon sind alle Geschäftsbereiche betroffen, aber der Vertrieb ganz besonders. Jedoch mit einer Herausforderung: Wohl in keinem anderen Bereich steht die persönliche Kommunikation so im Mittelpunkt wie im Vertrieb. Am Ende passiert vor allem im B2B-Vertrieb kein Abschluss, ohne dass Interessierte und Anbietende in den direkten Austausch gegangen sind. Erfolgreiche Vertriebsorganisationen sprechen Zielkunden schneller an und nutzen diese Gespräche konsequent, um deren Bedürfnisse zu identifizieren. Durch die Analyse von Gesprächsdaten lässt sich dieser Erfolgsfaktor gezielt optimieren. So können Sie mit Data Mining die Definition von der erfolgreichen Verkaufsstrategie laufend präzisieren – und damit dem gesamten Team relevante und schnell umsetzbare Insights für die tägliche Vertriebsarbeit liefern.
Data Mining Definition
Nach Informationen graben oder fördern: Worum es in dieser Disziplin am Schnittpunkt von IT und Statistik geht, macht der Begriff Data Mining sehr plastisch. Die Experten nutzen größere digitale Datenmengen, um charakteristische Muster darin zu erkennen und entsprechende Hypothesen zu überprüfen. Bestätigen sich diese Zusammenhänge in der Datenanalyse, lassen sie sich produktiv im Geschäft nutzen. Beispiel: Welcher Pitch bietet statistisch gesehen die besten Erfolgsaussichten? Data Mining schafft Modelle, die diese Frage auf Basis, der über die interessierte Person bekannten Daten beantworten. Im Hintergrund steht das Wissen aus allen bisher geführten Gesprächen.
Der Vertrieb ist digital, aber digital genug?
„Wir sind doch längst digital aufgestellt!“ Das denken viele Entscheidende, wenn es um die Nutzung digitaler Potenziale für die Neukundenakquise geht. Und tatsächlich haben viele Vertriebsorganisationen schon den ersten Schritt gemacht. Sie haben die Nutzung ihres CRM-Systems fest in den Prozessen verankert. Als Single Source of Truth erfasst es alle Kontaktpunkte mit bestehenden Kund_innen und Interessierten.
Das ist die unverzichtbare Basis! Doch beim nächsten Schritt können Sales-Teams noch viel mehr erreichen, nämlich bei der Qualität und der Nutzbarkeit der gewonnen Informationen. Derzeit finden Salespeople im CRM-System über den letzten Touchpoint mit einem Prospect nicht mehr Informationen als Termin, Ansprechperson und Next Action. Das ist viel zu wenig, um Data Mining für die Definition der weiteren Vorgehensweise zu nutzen. Für den nächsten Schritt in Richtung Vertrieb 4.0 brauchen Sie Informationen, mit deren Hilfe Sie potenziell interessierte schneller ansprechen und deren individuelle Bedürfnisse besser verstehen können.
Welche Zwischentöne waren im letzten Gespräch erkennbar? Wie war die Reaktion auf den Pitch und welche Einwände hat das Gegenüber geäußert? Das alles sind Hinweise auf wichtige Bedürfnisse des Prospects, auf die Salespeople im weiteren Kontakt eingehen müssen. Erst wenn sich auch diese wertvollen Informationen erfassen lassen, wird das Potenzial digitaler Prozesse nutzbar. Denn dann werden die Gesprächsinformation zur Basis für die gezielte Planung des weiteren Sales-Prozesses – und zwar mit automatischer Unterstützung, wie das Whitepaper Arts meets Science in Sales darstellt.
Data Mining deckt Gesprächsmuster auf
Gemäß der allgemeinen Definition deckt Data Mining in den Gesprächen auch diejenigen Muster auf, die den Vertriebskräften ohne digitale Unterstützung verborgen bleiben würden. Bisher arbeitet jede Salesperson vor allem nach den Maximen, die die eigene Erfahrung und das Bauchgefühl vorgeben. Was fehlt, sind objektive Guidelines, die mehr Sicherheit geben. Welche erfolgreichen Strategien wenden andere Teammitglieder vielleicht unbewusst an? Was kann ich davon für meine eigene tägliche Arbeit übernehmen? Dieser Abgleich fällt schon deswegen schwer, weil es keine Aufzeichnungen des Gesprächsverhaltens und auch keine automatischen Auswertungsroutinen gibt – ein echte Hürde für besseres Sales Onboarding.
Diese Perspektive lässt sich jedoch mit der Hilfe zusätzlicher Software in das bestehende CRM-System einbringen. Damit wird das Vertriebsgespräch von der Black Box zu einem transparenten Ablauf, der sich auch nachträglich analysieren lässt: Conversation Intelligence.
Data Mining bei bao
bao nutzt Data Mining, um seinen Anwendern ihre eigene Zielgruppe noch näher zu bringen. Bessere Gespräche als Schlüssel zu mehr Vertriebserfolg – so macht es die Conversation Intelligence Lösung möglich: Die Grundlage für die Datenerfassung bildet bao in Form von digitalen Gesprächsleitfäden. Anhand einer definierten Struktur führen die digitalen Gesprächsleitfäden durch den Termin. Dabei sind Exkurse natürlich möglich, die interaktiven Leitfäden lenken das Gespräch danach wieder zuverlässig in die Struktur zurück. Im Gesprächsverlauf sichert der Leitfaden ab, dass die Salespeople alle Must-have-Fragen stellen und wichtige Produkt-Details immer top-of-mind haben. Die Erwiderungen des Gegenübers lassen sich per Mausklick und Tastatureingabe erfassen. So gelangt am Gesprächsende ein strukturiertes Gesprächsprotokoll in das CRM-System: die ideale Ausgangsbasis für die Vorbereitung des Folgetermins. Also kein Hin- und Herblättern mehr, keine verlorenen Notizen! Das erleichtert auch die Zusammenarbeit im Team, etwa wenn SDRs den Lead an Account Executives übergeben.
Das ist die Sicht auf eine einzelne Opportunity. Sie wird um die übergeordnete Sicht erweitert. Welcher Pitch macht sich im A/B-Test besser? Was sind die Top-Einwände, die alle im Team wirksam entkräften können sollten? Oder noch besser, wie lassen sich diese Einwände schon mit einem besseren Pitch vorwegnehmen? Die Dashboards von bao speisen sich aus den digitalen Gesprächsprotokollen. So trägt jede einzelne Vertriebskonversation dazu bei, die Ansprache von Prospects datenbasiert zu verbessern. Damit bietet bao einen systematischen Ansatz zur Effizienzsteigerung im Vertrieb durch bessere Kommunikation. So hat die Definition von Data Mining im Sales auch eine strategische Komponente.
Data Mining für die Definition der Verkaufsstrategie nutzen
Der Vertrieb braucht mehr datengetriebene Unterstützung, um zielgerichtet seine strategischen Ziele umsetzen zu können. Mit Data Mining können Sales-Teams ihre Definition von der Zielgruppe immer besser ausarbeiten und die richtigen Handlungsempfehlungen ableiten. Das bringt die Akquise ins digitale Zeitalter.
Wie entwickeln sich die Kundenwünsche und das Kundenverhalten? Welchen Customer Lifetime Value stellt ein bestimmter Kontakt dar? Das sind nur Beispiele für zentrale Fragestellungen im Vertrieb, die Data Mining beantworten kann. Ausgehend davon lassen sich im Vertriebsprozess konkrete nächste Schritte ableiten. bao setzt dazu an der Stelle an, wo über Erfolg und Misserfolg im Vertriebsprozess entschieden wird: dem Gespräch. Beginnen Sie jetzt mit dem Aufbau einer Datenbasis, um die Gesprächsführung konsequent zu verbessern, ihre strategische Ausrichtung zu verfeinern und für die Zukunft viele weitere Auswertungsmöglichkeiten zu erschließen.
