Direkte Umsatzsteigerung durch Data Science im Vertrieb

Im Fallbeispiel unterstützte TCW ein mittelständisches Unternehmen durch eine methodengetriebene Marktsegmentierung und der Entwicklung einer Cross-Selling-Strategie, wodurch verdeckte Potenziale im Verkauf erschlossen wurden und damit der Umsatz im Zielmarkt um 42% erhöht werden konnte.

Optimierung des Vertriebs durch Big-Data, Clustering und Predictive Analytics

Big-Data Methoden eröffnen dem Vertrieb neue Möglichkeiten und ein enormes Potenzial, um eine Kundensegmentierung deutlich effektiver vorzunehmen. Durch den Einsatz von Clustering-Methoden werden Kundengruppen basierend auf Ihrer Ähnlichkeit gebildet und der Markt kann entsprechend segmentiert werden. Diese Marktsegmentierung ist wichtig, um das Produktportfolio und Angebot des Unternehmens optimal an die Bedürfnisse der Kunden anzupassen. Viele B2B-Vertriebe messen bereits den In- und Output und bewerten diese durch spezielle KPIs. Um neue Vertriebswege zu erschließen, muss das Rad nicht neu erfunden werden. Bei dem Ansatz von TCW greifen wir auf bewährte Methoden zurück und erweitern diese durch neue KPIs und Predictive Analytics. Beispiele für solche KPIs sind das Umsatzpotenzial oder das Abwanderungsrisiko der Kunden. Ebenso haben wir unsere smarte Preisanalyse und eine Simulation der Umsatzprognose vorgenommen.

Neue Vertriebsstrategie im Mittelstand durch Data Science

Für ein mittelständisches Unternehmen, das Baugeräte und entsprechendes Zubehör vertreibt, haben wir eine methodengestützte Analyse der Vertriebsstrategie durchgeführt. Zuerst wurden die benötigten Daten und Verkaufstransaktionen aus dem ERP-System ausgelesen und bereinigt, anchließend wurde eine Reihe an Datenbankauswertungsalgorithmen angewendet, um die wichtigsten Kennzahlen für den B2B-Vertrieb zu erfassen und zu visualisieren. Dazu zählen der Gesamtumsatz, die Marge, das Umsatzpotenzial, die Preispolitik, die Vertriebsplanung sowie die jeweilige Kundenbindungsstrategie. Die Berechnung des Umsatzpotenzials erfolgte anhand einer Funktion, die das Kaufverhalten aller Kunden auf der Produktebene clustert und darstellt, welche Kunden ein zusätzliches Kaufpotenzial beinhalten. Der Einsatz von ausgewählten Analysefunktionen ermöglichte die Darstellung der Wahrscheinlichkeit, dass ein Kunde in den kommenden Zeiträumen erneut einen Einkauf tätigt. Durch die Auswertung der historischen Verkaufstransaktionen konnte auch das Preisverhalten der Kunden bestimmt und entsprechend ausgewertet werden. Für eine angepasste Cross-Selling-Strategie wurde ein Apriori-Algorithmus verwendet. Dadurch lassen sich nützliche Zusammenhänge und Regeln der aktuellen Kunden erkennen und diese zu Clustern zusammenführen. Es wurden Artikel prognostiziert, die ein Kunde am wahrscheinlichsten kaufen würde und über ein Recommender-System automatisiert an den Kunden, aber auch an den Vertrieb weitergegeben werden. Bei der Erfolgsrate von Angeboten ergab sich dadurch eine signifikante Erhöhung um 57%. Durch die Random-Forest-Methode wurde auch die Kundenabwanderung berechnet und bewertet. Dabei handelt es sich um die Wahrscheinlichkeit, dass Kunden im nächsten Zeitraum nicht wieder kaufen werden. Durch die Einführung einer neuen Kundenbindungsstrategie in der unter anderem Kundentreue belohnt und basierend darauf die Preisstrategie dynamisch angepasst wurde, konnte die Kundenabwanderung im Betrachtungszeitraum um die Hälfte reduziert werden. Weitere versteckte Verkaufschancen und -potenziale wurden durch den Einsatz eines „autoregressive integrated moving average“-Algorithmus, der die ERP-Verkaufstransaktionen und -Signale aus dem CRM-System (z.B. Reklamationen, Anrufe, Aktivitäten des Vertriebs, etc.) analysierte, gehoben. Durch den Einsatz dieser datengetriebenen Methoden wurde der Umsatz am Zielmarkt in Summe um 42% erhöht.

Data Science im Vertrieb – How to get started?

Der Einsatz von Data-Science-Methoden und Tools wird einen erfahrenen Vertriebler in absehbarer Zeit nicht ersetzten. Dennoch bieten diese Ansätze eine ideale Ergänzung, um Zeit einzusparen und Kosten zu senken. TCW begleitet Sie dabei neue, datengetriebene Technologien in die bestehenden Prozesse zu integrieren und dabei auf die vorhandenen ERP- und CRM-Daten zurückzugreifen.

Beratungsleistungen

• Vertriebsoptimierung
• Vertriebssteuerung
• Umsatzsteigerung durch Cross-Selling und die optimierte Nutzung von Sales- und Plattformdaten

Publikationen

• Data Science
  Wie lässt sich die fünfte industrielle Revolution im Unternehmen managen?
• Data Science und künstliche Intelligenz
  Leitfaden zur Einführung von Data Science im Unternehmen: Tools, Fallstudien und Methoden
• Resilienz und Innovation durch Data Science
  Tagungsband des Münchner Management Kolloquiums 2022

Praxisbeispiele

• Umsatzsteigerung durch Cross-Selling und die optimierte Nutzung von Sales- und Plattformdaten
• Vertriebsstrategie - Wertvolle Kunden identifizieren und gewinnen
• Optimierung des Vertriebs in der Bodenbelagsbranche