Könnte der Verkaufsprozess durch fortschrittliche Technologie unterstützt werden? Natürlich! Egal, ob Sie den B2C- oder B2B-Bereich vertreten, mit den richtigen Tools und Techniken können Sie Ihren Umsatz in kurzer Zeit steigern. Es dauert nur fünf bis zehn Minuten, bis wir erklären, wie Datenwissenschaft kann für Ihr Unternehmen verwendet werden, um Ihren Umsatz zu steigern. Unternehmen verlassen sich heute mehr denn je auf Daten. Fast alle mittleren und großen Unternehmen haben mit riesigen Datenmengen zu tun — sie müssen diese sammeln, speichern und analysieren, um ihre Arbeit zu verbessern. Es ist sehr wichtig, die Möglichkeiten der Datenmodellierung zu verstehen. Modelle können Ihren Marketingfachleuten und Vertriebsmitarbeitern helfen, ihre Ergebnisse auf einfache Weise zu verbessern.
Kundengewinnung — was ist das und warum ist es wichtig für Ihr Unternehmen?
Der erste Kontakt eines potenziellen Kunden mit Ihrem Unternehmen muss nicht mit einem Verkauf enden. Die Vertriebspipeline besteht normalerweise aus 4 bis 5 Phasen. Ein Verkauf kann möglicherweise nicht im ersten Moment abgeschlossen werden, auch wenn der Kunde Interesse an Ihren Produkten/Dienstleistungen zeigt. Wenn er (oder sie) einige von Ihrem Unternehmen formulierte Kriterien erfüllt (sich Ihre Dienstleistungen leisten kann oder Ihr Produkt benötigt), kann er als Interessent bezeichnet werden. Der Interessent ist ein Lead, der mit großer Wahrscheinlichkeit Ihr Kunde wird. Ab diesem Moment — der Qualifizierungsphase — durchläuft der Interessent weitere Phasen und erhält die Möglichkeit, sich besser über Ihr Unternehmen und Ihre Dienstleistungen zu informieren, um zu erkennen, dass Sie das beste Produkt anbieten. Jedes Unternehmen hat seine eigenen Techniken zur Verkaufsprospektion, obwohl das Ziel dasselbe ist — möglichst viele Interessenten zu Käufern zu machen. Die Verkaufsprospektion kann daher als ein Prozess bezeichnet werden, bei dem Situationen geschaffen werden, in denen Verkäufe abgeschlossen werden können.
Was ist Big Data-Modellierung?
Was bedeutet Datenmodellierung? Es ist ein komplexer Prozess der Definition und Analyse von Datenanforderungen. Ein Teil dieses Prozesses besteht darin, die Struktur und die Beziehungen zwischen den verfügbaren Informationen festzulegen. Das Ziel der Datenmodellierung besteht darin, Geschäftsprozesse zu unterstützen und Unternehmen in die Lage zu versetzen, die richtigen, datengestützten Entscheidungen zu treffen. Kurz gesagt, Datenmodelle helfen dabei, darzustellen, welche Art von Daten (und in welchem Format) für verschiedene Geschäftsprozesse erforderlich sind. Datenmodellierungstechniken können grafisch sein — das Ziel besteht darin, anderen Mitgliedern der Organisation klare Spezifikationen zu präsentieren. Es ist wichtig, dass das Modell für IT-Spezialisten, Manager, Kunden oder Partner verständlich ist. In Vertrieb und Marketing kann Datenmodellierung Experten dabei helfen, Arbeitsabläufe zu visualisieren und den Prozess der Erstellung einer Marketingstrategie zu unterstützen. Modelle ermöglichen es Vermarktern, die Ergebnisse von Marketingkampagnen zu bewerten oder die Ziele einer Strategie zu erläutern. Es stehen viele Datenmodellierungsansätze zur Auswahl, um diejenigen zu finden, die Ihren Geschäftsanforderungen am besten entsprechen. Sie können beispielsweise prädiktive Marketinganalysen verwenden, um die besten Kontaktadressen aus Ihrer Interessentenliste zu ermitteln oder zu entscheiden, wie Cross-Selling-Techniken auf Ihre Kunden angewendet werden sollen.
Kann Big Data-Modellierung Ihnen helfen, eine Strategie zur Lead-Generierung zu entwickeln?
Heutzutage können Unternehmen nützliche Informationen über potenzielle Kunden aus dem Internet und den sozialen Medien erhalten. Durch die Kombination von Daten aus ihren CRMs mit Informationen, die in Echtzeit aus dem Internet und sozialen Netzwerken gesammelt wurden, können Marketing- und Vertriebsspezialisten von prädiktiven Analysen und ihren Produkten profitieren — nützliche Geschäftseinblicke, die die Prozesse zur Lead-Generierung verbessern können. Wie können tiefere Analysen Ihrem Unternehmen helfen, sich zu verbessern?
Ein Look-Alike-Modell
Ihr Unternehmen muss alte Kunden pflegen und neue Kunden finden, um wachsen zu können. Es ist jedoch nicht einfach, potenzielle Kunden zu identifizieren. Wie können Sie feststellen, welche Art von Menschen Ihre Dienstleistungen oder Produkte mögen werden? Versuchen Sie es mit Look-Alike-Modellen. Bei diesem Prozess werden mithilfe von maschinellem Lernen Kunden identifiziert, die Ihren Zielgruppen ähnlich sind. Sie können Informationen über Ihre aktuellen Kunden verwenden, um neue Kunden zu finden. Verwenden Sie es, um ein Profil eines Kunden zu erstellen, der wahrscheinlich auf Ihre Anzeige klickt oder Ihren Newsletter abonnieren wird. Look-Alike-Modeling kann die Effizienz Ihrer Marketingkampagnen verbessern, indem es Ihnen hilft, mehr Menschen zu erreichen, die sich am meisten für die Nachricht interessieren, die Sie ihnen senden möchten.
Aufbewahrungsmodelle
Kundenbindungsmodelle können für Kunden verwendet werden, die sich bereits im System Ihres Unternehmens befinden. Auf diese Weise können Sie eine Strategie für die Kommunikation mit bestehenden Kunden entwickeln und ihnen ein Angebot unterbreiten, indem Sie vorhersagen, ob sich ihr Wert im Laufe der Zeit ändern wird. Kundenbindungsmodelle ermöglichen es Ihnen, bessere Strategien zu entwickeln und zu entscheiden, ob es besser ist, Produkte weiterzuverkaufen oder bestimmte Kundengruppen an neue Produkte weiterzuverkaufen. Sie können auch verwendet werden, um vorherzusagen, ob Sie mit einer Kundenabwanderung rechnen müssen.
Prädiktive Modelle
Wenn Sie sich dazu entschließen, Ihre Geschäftserkenntnisse zur Erstellung eines Prognosemodells zu verwenden, können Sie damit neue Leads gewinnen und diese mit Ihren besten Kunden vergleichen. Anschließend können Sie sie vom besten zum schlechtesten einordnen (und dabei diejenigen ansprechen, die Ihren aktuellen Kunden am ähnlichsten sind). Auf diese Weise erhalten Sie eine Liste von Leads, mit denen sich Ihre Vertriebsmitarbeiter zuerst befassen sollten. Anhand von Modellen können Sie lernen, wie Sie mit Interessenten kommunizieren sollten — wann, über welchen Kanal (Direktwerbung, E-Mail, Telefon, Anzeige), mit welchen Keywords. Sie erhalten alle Informationen, die Sie benötigen, um aus einem Interessenten einen Kunden zu machen.
Modell „Neigung zum Kauf“
Auf diese Weise kann Ihr Unternehmen den Kauf eines bestimmten Produkts oder einer bestimmten Dienstleistung in einem vordefinierten zukünftigen Zeitraum vorhersagen. Wie hilft Ihnen das? Wenn Sie planen, eine Direktmarketingkampagne zu starten und nur über begrenzte Ressourcen verfügen, sollten Sie eine Untergruppe Ihrer Zielkunden sorgfältig auswählen. Mit dem PtB-Modell können Sie diejenigen ansprechen, bei denen die Wahrscheinlichkeit, dass sie nach der Interaktion mit der Anzeige einen Kauf tätigen, am höchsten ist. Sie müssen bedenken, dass es zwei mögliche Situationen gibt: wenn Sie ein Angebot machen und wenn Sie es nicht tun (spontaner Kauf). Data Science kann Ihnen helfen, effizientere Kampagnen zu erstellen.
Modell Customer Lifetime Value (LTV)
Die Transaktionshistorie eines Kunden ist für jedes Unternehmen sehr wichtig. Das LTV-Modell nutzt dies, um das langfristige Potenzial eines Kunden (oder die Wahrscheinlichkeit einer Abwanderung) vorherzusagen. Auf dieser Grundlage können Sie entscheiden, auf welche Beziehungen Sie sich am meisten konzentrieren sollten. Mit diesem Modell können Sie die Anzahl zukünftiger Transaktionen und deren Werte oder den bestimmten Betrag der nächsten Transaktion vorhersagen. Diese Analyse basiert auf Techniken des maschinellen Lernens. Kurz gesagt, das Customer Lifetime Value-Modell kann Ihnen zeigen, wie viel Ihnen jeder Ihrer Kunden in Zukunft wert sein wird, sodass Sie Ihre Geschäftspläne priorisieren können. Sie können es auch verwenden, um Ihre Bemühungen zu optimieren, neue Interessenten zu finden. Es gibt ein mögliches Szenario, das Sie vermeiden sollten — wenn Sie mehr bezahlen, um neue Kunden zu gewinnen, als diese Ihnen beim Kauf zurückgeben. Sie können das LTV-Modell nutzen, um die entscheidende Frage zu beantworten: „Ist es dieses Geld überhaupt wert?“
Modell zur Kundengewinnung
Dies kann auf verschiedene Arten angewendet werden, aber vor allem ermöglicht es Ihnen, neue, einzigartige Kundengruppen zu identifizieren. Dieses Modell kann die besten Leads erkennen und Ihren Vermarktern helfen, die besten Strategien zu entwickeln, um aus diesen Leads echte Kunden zu machen. Sie können Ihre potenziellen Kunden auf viele Arten erreichen — per E-Mail, durch Beiträge in sozialen Netzwerken usw. Mit Modellen zur Kundengewinnung können Sie potenzielle Kunden finden, die Sie vorher nicht sehen konnten, indem Sie sie früher ansprechen und ihre Aufmerksamkeit erregen. Mit dieser Technik können Sie Kundengruppen priorisieren und herausfinden, an welchen Produkten sie interessiert sein könnten (besseres Empfehlungssystem). Gleichzeitig können Sie personalisierte Anzeigen, Inhalte und Nachrichten automatisieren. Datenmodellierung kann die Effizienz Ihrer Kundengewinnung verbessern. Kontaktiere uns, wenn Sie nützliche Geschäftseinblicke gewinnen möchten, um bessere, datengestützte Entscheidungen zu treffen. Besuchen Sie unseren Blog für ausführlichere Artikel zu Data Science & Advanced Analytics:
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