Analyse

Die Macht der großen Daten

Von Andre Lingenfelser19.05.2014
Big Data, Foto: www.thinkstock.com
Big Data, Foto: www.thinkstock.com

Alle Welt spricht von Big Data, der Analyse großer Datenmengen. Bisher nutzen vor allem Online-Einzelhändler diese Technik. Doch sie kann auch im B2B-Geschäft den Vertrieb deutlich wirksamer und effizienter machen.

Von Andre Lingenfelser

 

Online-Transaktionen und Suchmaschinen-Anfragen von Smartphones, Tablets und Computern produzieren täglich Trillionen Bytes an Daten. Hinzu kommen viele Milliarden Tweets bei Twitter und Facebook-Posts, aber auch Informationen aus Ablesegeräten und Sensoren von Fahrzeugen, Haushaltsgeräten und Maschinen in der Produktion und Fertigung. Diese großen Datenmengen aus den unterschiedlichsten Quellen zeitnah auszuwerten und im richtigen Kontext zu nutzen, ist eine große Herausforderung für Unternehmen, verspricht aber zukünftig umso größere Wettbewerbsvorteile.

Unternehmen, die es schaffen, die vorhandenen riesigen Datenmengen richtig zu verwerten, werden besser in der Lage sein, die wesentlichen strategischen Herausforderungen der kommenden Jahre zu meistern: Dazu gehört es, die sich ständig ändernden Anforderungen der Kunden und Interessenten schnell zu verstehen und ihren Wünschen nachzukommen oder sie sogar zu übertreffen. Big Data geht dabei weit über die bisher angewendeten Analysen hinaus. In klassischen CRM-Systemen haben Unternehmen bereits in den letzten Jahren das Verhalten ihrer Kunden systematisch untersucht. Der traditionelle Informations-Ansatz vieler Unternehmen glich allerdings eher dem Blick in den Rückspiegel und beantwortete nur Fragen, die auf die Vergangenheit bezogen waren: Welchen Link hat der Kunde geklickt? Wo fand der Erstkontakt statt?

Big Data erlaubt nun mehr. Durch die Kombination von Daten aus internen sowie externen Quellen und deren Analyse mit Hilfe statistischer Methoden lassen sich Prognosen über zukünftige Entwicklungswahrscheinlichkeiten ableiten. Dabei werden nicht nur klassische strukturierte Daten wie beispielweise Messwerte einbezogen, sondern auch neue unstrukturierte Daten wie Texte aus E-Mails, Nachrichten auf Social-Media-Plattformen oder Sprache und Videos.


Enorme Gewinne erzielt

Unternehmen wie Google, Amazon und Facebook, aber auch andere Handelsunternehmen erwirtschafteten in den letzten Jahren enorme Gewinne mit der Einbindung von Big-Data-Analytics und ihrer Fähigkeit, aus großen Datenmengen die geschäftsrelevanten Informationen herauszufiltern. Doch was bringt diese Technologie für einen deutschen Maschinenbauer weit weg vom Silicon Valley und den jungen Virtuosen der Internetwelt?

Betrachten wir den fiktiven Fall eines mittelständischen Unternehmens. Seine Kunden sind andere Hersteller von Maschinen sowie die Autoindustrie, vertrieben werden einzelne Teile aber auch komplette Anlagen in der optischen Messtechnik. Unser Unternehmen ist also im klassischen Geschäftskundenbereich (B2B) mit direktem Vertrieb im Lösungsgeschäft einschließlich Service tätig. Größter Unterschied zu Unternehmen aus dem Silicon Valley: Die Rolle des Verkäufers. Komplexe, individualisierte Lösungen lassen sich nicht ohne persönliche Beziehungsebene verkaufen.

Strukturierte und unstrukturierte Daten, die unser Unternehmen potenziell nutzen kann, gibt es schon heute in großen Mengen: Klassische, geordnete Informationen wie CRM-Daten sowie Daten aus dem ERP und der Finanzbuchhaltung. Hinzu kommen unstrukturierte Daten wie E-Mails und Protokolle aus dem Service und externe Daten, wie zum Beispiel das Verhalten der Endverbraucher seiner Kunden – also der Kunden der Kunden, Marktentwicklungsdaten und Daten aus der Produktion der belieferten Hersteller.

Der Nutzen von Big-Data-Analytics im B2B-Vertrieb auf Basis dieser Daten lässt sich an zwei Beispielen zeigen: Der Kundenwertanalyse in der Vertriebsplanung sowie dem Preismanagement.

„Kunden die diesen Artikel gekauft haben, kaufen auch“ – wer regelmäßig bei Amazon einkauft, kennt diesen Hinweis. Die dahinterstehende Methode nutzt unser Maschinenbauer in ähnlicher Form auch im B2B-Bereich, um ein Zusatzgeschäft bei Bestandskunden zu generieren. Lange wurden Zielgruppen und Vertriebsgebiete auf Basis weniger Daten aus der Vergangenheit wie „Umsatz pro Kunde“ sowie dem Bauchgefühl der Außendienstmitarbeiter geplant. Kunden, die in der Vergangenheit hohe Umsätze generiert hatten, standen im Fokus, Vertriebsgebiete basierten auf gewachsenen Strukturen und rein geographischen Kriterien. Big-Data-Methoden eröffnen dem Vertriebsleiter nun ein enormes Potenzial, diese Segmentierungen deutlich effektiver zu gestalten. Die Kombination vergangenheitsbezogener Kundendaten wie Bestellverhalten und Preisbereitschaft mit externen Daten wie Marktentwicklung der Kunden und deren Branchendaten ermöglichen es heute, Zielgruppenpotenziale auf Basis ähnlicher Verhaltensmuster zu erkennen. So stehen dem Außendienst gemeinsam mit der Marketingabteilung für jede Zielgruppe optimierte Informationen für die Angebotserstellung, Preisfindung und optimale Ansprache zur Verfügung. Besonders spannend ist dabei die Besuchsplanung.

War es in der Vergangenheit oft Zufall, wann ein Kunde vom Vertrieb kontaktiert wurde, können jetzt anhand der Analyse von Verhaltensmustern Aussagen darüber generiert werden, wann der nächste Besuch sinnvoll ist. Big-Data-Analysen ermöglichen dies auf Basis einer zukunftsgerichteten Kundenwertanalyse. Viele Unternehmen denken zwar heute schon kundenorientiert, aber zu wenig an den Wert. Sie konzentrieren sich zu sehr auf die Kunden, die in der Vergangenheit viel bestellt haben, übersehen aber die „Rising Stars“ mit Zukunftspotenzial. Die Folge sind fehlgerichtete Investitionen, denn nicht jeder Kunde generiert den Wert, der es rechtfertigt, ihn mit königlichen Kosten zu behandeln.


Big-Data-Kultur als Ziel

Eine andere große Sorge unseres Beispielunternehmens war lange die Preispolitik. Wie viele andere Unternehmen setzte es Preise entweder systematisch zu niedrig an und verschenkte Geld – oder die Verkäufer  bepreisten zu hoch und verloren dadurch Kunden. Ursache war, dass Zielpreise oft nach Bauchgefühl, nach der „Einer-für-alle“-Methode oder nach früheren Erfahrungen festgelegt wurden. Diese einfachen Preismodelle beruhen meist auf nur wenigen Faktoren wie Unternehmensgröße oder Branche. Entscheidungen über Zielpreise wurden mit Hilfe weniger Excel-Tabellen getroffen und weitreichende Entscheidungen wie Preissteigerungen aus Produktperspektive berechnet, ohne dass hierzu die Zahlungsbereitschaft einzelner Kunden und Kundensegmente ausreichend berücksichtigt wurde.

Moderne Big-Data-Analyseverfahren können das Preismanagement bei der Planung enorm unterstützen. Sie sind in der Lage, Preisfaktoren für jede einzelne Kunde-Produkt-Konstellation zu testen und zu kalibrieren. Mit ihrer Hilfe können Unternehmen tief in die Umsatzprofile einzelner Kunden auf den Ebenen Produktvolumen, Branche und Vertriebskanal einsteigen und dabei neue Preisoptionen zutage fördern. Solche quantitativen Methoden sind zusammen mit qualitativen Kundenbewertungen durch erfahrene Vertriebsmitarbeiter eine ideale Basis, um mit neuen Preisstrategien Deckungsbeitragspotenziale zu heben. Interessanterweise lagen bei unserem Beispielunternehmen fast alle Daten für die Analyse schon im Unternehmen. Es fehlten nur zunächst die Ressourcen und Fähigkeiten, um die vorhandenen Datenmengen mit Hilfe geeigneter Algorithmen auszuwerten.

Die meisten Unternehmen verfügen bereits heute über einen wahren Schatz von Informationen. Um diesen zu heben, müssen allerdings verschiedenste Quellen aus ERP- und CRM-Systemen sowie Servicedaten und vieles mehr miteinander verknüpft und mit den richtigen externen Quellen verbunden werden. Ein gemischtes Team aus Datenbankspezialisten, Vertriebsprofis und der strategischen Geschäftsleitung ist in den meisten Fällen in der Lage, diese Daten sinnvoll zu verknüpfen und erste Erkenntnisse zu erarbeiten. Auf dieser Basis lassen sich Strategien entwickeln, welche Daten auch in Zukunft sinnvoll ergänzt werden können und wie sich interne Systeme Schritt für Schritt noch besser miteinander verknüpfen lassen. Um dies zu erreichen, gilt es vor allem, Silodenken zwischen Abteilungen zu überwinden und eine Big-Data-Kultur zu etablieren. Laut einer Umfrage von Capgemini Consulting bei über 600 Führungskräften weltweit ist die Überwindung von solchen Abteilungsgrenzen die größte Herausforderung bei der Implementierung von Big-Data-Analytics.


Objektive Fakten nutzen

Um von Big Data zu profitieren, empfiehlt es sich auch, Vertriebsmitarbeiter frühzeitig in die Big-Data-Kultur im Unternehmen einzubinden. Nur wenn dem Vertrieb die Analysen im Alltag ohne großen Aufwand zur Verfügung stehen, werden die Systeme auch genutzt. Die Datenanalyse kann und soll dabei nicht das Bauchgefühl erfahrener Vertriebsmitarbeiter vollständig ersetzen, aber sie ermöglicht es Unternehmen, objektive Fakten zu nutzen, um subjektive Erfahrungen zu hinterfragen oder zu stützen. Insbesondere in Märkten mit hohen Nachfrageschwankungen lassen sich über das bessere Kundenverständnis Wettbewerbsvorteile aufbauen.

Der Aufwand, in Big-Data-Analysen zu investieren, lohnt sich für Unternehmen. Erik Brynjolfsson, Wirtschaftswissenschaftler der renommierten Sloan School of Management am Massachusetts Institute of Technology, konnte bereits im Jahr 2011 nachweisen, dass Unternehmen, die ihre Entscheidungen auf Basis systematischer Datenanalysen treffen, im Schnitt fünf bis sechs Prozent performanter sind als Unternehmen, deren Mitarbeiter vor allem auf Basis von Intuition und Erfahrung entscheiden.

 



Andre Lingenfelser ist Customer-Experience-Experte bei der Unternehmensberatung Capgemini.

Von Andre Lingenfelser

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