Wie oft trifft Ihr Vertriebsteam wichtige Entscheidungen nach Bauchgefühl? Sind Sie sicher, dass dieser Abschluss noch in diesem Quartal erfolgt und dass dafür der optimale Preis vereinbart wurde? Werden Ihre Vertriebsressourcen optimal zur Steigerung des Wachstums genutzt?

Nach meiner Erfahrung hat es kostspielige Folgen, wenn Vertriebsorganisationen nach Bauchgefühl wichtige Entscheidungen treffen und ihre Planungen durchführen. So hat beispielsweise ein Unternehmen seine Prognosen für das vierte Quartal weit verfehlt, sodass alle Quoten für das darauf folgende Jahr neu festgelegt werden mussten. Dadurch verzögerte sich die Quotenverteilung um mehrere Wochen. Ein anderes Vertriebsteam hat sich zu sehr auf seine Erfahrung und sein Urteilsvermögen verlassen, als es die Preise für große Abschlüsse festgelegt hat. Dadurch sind ihm Millionen von Dollar entgangen. Ein weiteres Unternehmen war nicht in der Lage, seine Daten zur relativen Produktivität der Vertriebsmitarbeiter nach geografischen Gebieten zu nutzen. Die Folge war eine unrentable Zuordnung knapper Vertriebsressourcen, wodurch Wachstumschancen verpasst wurden.

In einer Welt, in der Daten allgegenwärtig sind, versäumen es zu viele Unternehmen, die Vorteile und Möglichkeiten von Daten und Analytics zur Verbesserung der Vertriebsleistung auszuschöpfen.

Warum passiert dies in so vielen Unternehmen? Historisch betrachtet, galt der Vertrieb als eine Art Kunstform. Verkaufen hat mit Menschen zu tun und damit mit Gefühlen, Überzeugungen, Meinungen und mit dem sorgsamen Umgang mit den Beziehungen zu Kunden, Partnern und Anderen in der Vertriebsorganisation. Auf Daten zuzugreifen und herauszufinden, wie sie sinnvoll genutzt werden können, war ein schwieriges Unterfangen. Mit dem Aufkommen von immer mehr modernen Business Intelligence-Plattformen und mit dem einfacheren Zugang zu Daten der Vertriebsleistung wurde allerdings die wissenschaftliche Herangehensweise an das Thema „Verkaufen“ zum zentralen Unterscheidungsmerkmal in der Vertriebsorganisation. Unternehmen, die Daten und Analytics zur Grundlage für Vertriebsplanung und Leistungsmanagement machen, werden in den Genuss bahnbrechender Verbesserungen der Vertriebsproduktivität kommen.

Wie könnte dies aussehen? Ich kenne mehrere Anwendungsfälle, in denen fortgeschrittene Analytics im Vertrieb eingesetzt werden:

  • Verbesserte Preis- und Rabattfindung: Viele Vertriebsmitarbeiter und -leiter sind unter Zeitdruck und nicht darin geschult, Data Analytics effektiv für Preisentscheidungen zu nutzen. Oft geht es schneller und einfacher, wenn Kunden einfach der gleiche Preis wie bisher angeboten wird oder wenn das Basisrabattschema zur Beschleunigung der Kaufentscheidung des Kunden verwendet wird. In der Regel wissen Vertriebsmitarbeiter nichts davon, wenn Kollegen in ihrer Abteilung höhere Preise für die gleichen Abschlüsse mit vergleichbaren Kunden realisieren konnten. Hier können Daten und Analytics die Gewinnspanne um mehrere Prozentpunkte erhöhen. Mit einer fortgeschrittenen Analytics-Plattform, in der alle Vertriebsdaten der Vergangenheit erfasst sind, haben Vertriebsleiter die Möglichkeit, festzustellen, wo die Preise nicht optimal sind, und Vertriebsteams zur Überprüfung der Eckpunkte ihrer Abschlüsse anzuhalten.
  • Verbesserte Prognosegenauigkeit: Die Meinung der Vertriebsleiter kann ein wichtiger Faktor bei der Prognose von Abschlüssen sein. Die menschliche Beurteilung ist aber, wenn es um das wahrscheinliche Ergebnis von Abschlüssen und Vertriebsteams geht, oft fehleranfälliger als analytische Modelle. Daten lügen nicht. Durch Nutzung bestimmter Datenpunkte zu Geschäftschancen (z. B. bisheriges Kaufverhalten des Kunden, Leistung des Vertriebsmitarbeiters, Produkttyp, Vertriebsstufe) kann ein Vorhersagemodell tatsächlich präzisere Prognosen liefern als traditionelle Konsolidierungsvorgänge. Mithilfe solcher analytischen Modelle lassen sich auch unzählige Stunden von Management-Meetings einsparen, in denen versucht wird, die menschlichen Einschätzungen zu analysieren, und in denen auf Führungsebene Prognosen unterer Ebenen korrigiert werden.
  • Geringere Kundenfluktuation: Ausgestattet mit einem umfassenden Profil des Kundenverhaltens (z. B. Supportfälle, Teilnahme an Schulungskursen, Website-Nutzung) haben Vertriebsmitarbeiter und/oder Customer Success Manager die Möglichkeit, präziser Risikokunden zu ermitteln und präventiv Maßnahmen zur Verhinderung von Fluktuation einzuleiten. Auch kann die Marketingreichweite auf diese Risikokunden zugeschnitten und die Gesamtaktivitäten können erhöht werden.

Die Etablierung von Daten und Analytics als Grundlage der Vertriebsaktivitäten ist aber keine Routineangelegenheit. Dazu muss die Führungsebene Zeit und Ressourcen investieren, damit die richtigen Daten, Systeme und Personen zur Verfügung stehen, die für die Bereitstellung dieser Funktionen notwendig sind. Nach meiner Erfahrung ist es unerlässlich, geeignete Vertriebsteams mit den Rechten und Ressourcen einzurichten, die zur Vorbereitung und Analyse der Daten, zur Umsetzung der Analyse in effektive Aktionspläne und zum Vorantreiben des Änderungsmanagements im Vertrieb erforderlich sind. Solche führenden Vertriebsteams ermöglichen tief greifende Erkenntnisse zu Ansatzpunkten der Leistungsverbesserung. Sie können zu zuverlässigen Beratern für die Führungskräfte im Unternehmen werden. Die Grundlage dafür sind robuste Daten für alle Bereiche, von der Governance über die Vorbereitung bis zu Analytics und Berichterstellung.

Anwendung des „wissenschaftlichen Verkaufens“

Die Einrichtung neuer Funktionen zur Nutzung der Möglichkeiten von Analytics im Vertrieb beginnt mit aufbereiteten, vorbereiteten und gut gepflegten Daten. Diese Daten müssen aus einem gängigen CRM-System stammen und sollten durch eine stabile moderne Analytics-Plattform analysiert werden. Wie oben erwähnt, müssen geeignete Analytics-orientierte Vertriebsmitarbeiter vorhanden sein, damit Daten verstanden, Erkenntnisse aus Analysen gewonnen und der Vertriebsleitung effektive Maßnahmen zur Verbesserung der Leistung empfohlen werden können.

1) Starten Sie mit aufbereiteten Daten.

Unternehmen kennen meist bereits die Probleme unterschiedlicher Datenquellen, isolierter Abteilungen und veralteter Software – eine dysfunktionale Infrastruktur, die Leistung, Wachstum und Entwicklung hemmt. Durch Skalierung fortgeschrittener Analytics im gesamten Unternehmen können Definitionen und Vertriebspraktiken vereinheitlicht werden. Das erfordert auch aktive Mitarbeiter, die die richtigen Fragen an die Daten stellen, Analytics durchführen und wissen, was als Nächstes notwendig ist.

2) Statten Sie Verkäufer mit den richtigen Lösungen aus.

Wie wird Ihr CRM-System insgesamt verwendet? Ist Ihre Hierarchie für Accounts und Geschäftschancen in allen Teams identisch definiert und strukturiert? Bedeutet beispielsweise „Abgeschlossen und gewonnen“ für das Vertriebsteam für Handelsprodukte das Gleiche wie für das Unternehmensteam, für das Team in Großbritannien das Gleiche wie für jenes in Australien? Die Festlegung von Definitionen und Hierarchien in Ihrem CRM-System ist eine empfohlene Best Practice für besser aufbereitete Daten. Nutzen Sie eine Analytics-Plattform, die über die Möglichkeit, eine Verbindung zu Ihrem CRM-System und zu anderen Datenquellen herzustellen, und über intuitive Tools zur Datenvorbereitung verfügt sowie fortgeschrittene Analytics zur Bereitstellung einer einheitlichen und zuverlässigen Quelle optimiert. Sie können dann die Vorteile moderner Business Intelligence-Funktionen nutzen und auf schnelle Weise skalieren.

3) Engagieren Sie wissbegierige, motivierte und technisch versierte Talente.

Über die Standardisierung von Definitionen und Prozessen der Data Analytics hinaus müssen Sie die richtigen Talente beschäftigen, um Ihr Unternehmen auf Erfolgskurs zu bringen. Ihre Vertriebsmitarbeiter können zuverlässige Berater für das Unternehmen sein und sollten bei der Vertriebsplanung wie bei der Ressourcenoptimierung mit am Tisch sitzen. Für einen echten ROI im Vertrieb sollte die Abteilung sich nicht mit Back-Office-Berichten beschäftigen müssen, sondern über die organisatorische Unterstützung und die technischen Ressourcen zur Anwendung fortgeschrittener Analytics verfügen. Mit den richtigen Mitarbeitern können Sie in Verbindung mit der richtigen Analytics-Plattform und unterstützt durch die richtigen Daten die Vertriebsleistung kontinuierlich verbessern.

Der Erfolg einer Marke durch „wissenschaftlichen“ Verkauf

LinkedIn ermöglichte seinen Vertriebsteams durch Bereitstellung von Daten und Analytics Erkenntnisse, die die Zahl der Abschlüsse signifikant gesteigert haben. Zuvor hatte das Unternehmen bis zu einem Petabyte und mehr an Vertriebsdaten in internen Datenbanken, Google Analytics, Salesforce.com und Drittanbietertools gespeichert. Ein Analyst musste pro Tag Anfragen von im Schnitt über 500 Vertriebsmitarbeitern bearbeiten. Folglich vergingen mitunter bis zu sechs Monate, bis ein Bericht vorlag. So lange blieb das Team im Unklaren über die eigene Vertriebsleistung und über den aktuellen Stand der Geschäftsbeziehungen.

Das Business Analytics-Team hat dann eine neue BI-Plattform eingeführt, mit der die Kundendaten zentral gespeichert werden und die Leistung mithilfe von Dashboards verfolgt sowie die Fluktuation prognostiziert werden kann. Für eine tiefer gehende Analyse werden außerdem Vorhersagemodelle in der BI-Plattform zur Prognose der Fluktuation genutzt. Dies unterstützt den Vertrieb bei der Förderung des Kundenerfolgs bei Risiko-Accounts. Daraus haben sich ein proaktiverer Vertriebszyklus und ein höherer Umsatz ergeben. Michael Li, Senior Director of Business Analytics erklärt dazu: „Wir haben uns entschieden, den Fokus darauf zu richten, wie die von uns erstellte BI-Lösung skaliert werden kann. Uns kam es darauf an, wirklich die geeignete Skalierbarkeit bereitzustellen und unser Vertriebsteam zu befähigen, die benötigten Informationen rechtzeitig abzurufen. Sie wurde zu einer zentralen Anlaufstelle für die Vertriebsmitarbeiter. Dort finden sie, was sie brauchen, und sie können sich selbst bedienen.“

Heute greifen 90 Prozent aller Vertriebsmitarbeiter von LinkedIn wöchentlich auf die BI-Lösung zu. Durch Verfolgung der gesamten Vertriebsleistung und durch ein tieferes Verständnisses der Kundenerfahrung kann der Vertrieb nun feststellen, wann Kunden das Produkt häufiger nutzen, und damit proaktiv Geschäftschancen zur Erhöhung der Gesamtinvestitionen des Kunden und zur Vermeidung der Account-Fluktuation wahrnehmen.

Die Festlegung der richtigen Prozesse, Systeme und Mitarbeiter zur Ermittlung, Vorbereitung und Analyse von zentralen Vertriebsdaten verbessert die Entscheidungsfindung für jede Vertriebsorganisation. Die Daten rücken dabei in den Mittelpunkt der Vertriebsplanung und des Leistungsmanagements. Dies ermöglicht auch eine signifikante Erhöhung von Wachstum und Produktivität.

Weitere Informationen zur Nutzung von Data Analytics für die Weiterentwicklung zu einer modernen Vertriebsorganisation und zur wissenschaftlichen Fundierung Ihrer Verkaufstätigkeit finden Sie auf der Seite Tableau Sales Analytics – Lösungen. Diese zentrale Ressource für alles, was Daten und Vertrieb betrifft, schafft neue und bessere Geschäftschancen für Ihren Vertrieb.

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