Sales-Analytics

Wenn es um Vertriebsdaten geht, gibt es nicht viel Raum für Fehler. Vertriebsdaten sind das A und O eines Unternehmens und gehören wohl zu den wichtigsten Daten, um die Zukunft zu verstehen.

Sehen wir uns genauer an, wie die Analyse der Vertriebsdaten aussieht, welche Metriken von Unternehmen häufig verwendet werden und welche Vorteile und Herausforderungen sich aus dieser Analysepraxis ergeben.

Was ist Sales Analytics?

Im Großen und Ganzen bezeichnet Sales Analytics — oder auch: die Vertriebsdatenanalyse — die Gewinnung von Erkenntnissen aus Vertriebsdaten. Die Techniken und Tools, die mit Sales Analytics verbunden sind, können variieren – von fortgeschrittenen Predictive-Modeling-Techniken bis hin zu einfachen Tabellenkalkulationen. Aber das Ergebnis ist immer ein klareres Verständnis der Daten, die zur Festlegung von Zielen, Kennzahlen und einer umfassenderen Strategie für das Vertriebsteam verwendet werden sollten.

Sales Analytics versucht, Fragen zu beantworten wie: „Welche Trends sehen wir in unseren Vertriebsdaten?“ oder „Was führt zu Upsell/Cross-Sell-Chancen?“ oder „Wie schneiden unsere Vertriebsmitarbeiter:innen in den einzelnen Regionen ab?“

Vertriebsteams können zu jedem beliebigen Zeitpunkt verschiedene Vertriebsanalysen durchführen, die sich auf unterschiedliche Ziele beziehen. Um das Ziel für das laufende Quartal zu erreichen, kann beispielsweise eine Analyse der Vertriebs-Pipeline erforderlich sein, um festzustellen, welche Kundinnen/Kunden am ehesten zum Abschluss kommen werden. Oder, um Ziele für das kommende Jahr festzulegen, könnten Vertriebsteams am Jahresende eine umfassendere Umsatzanalyse durchführen.

Was sind Beispiele für Sales Analytics?

Es gibt mehrere grundlegende Analysen, die Vertriebsteams durchführen müssen, um effektiv arbeiten zu können. Viele der heutigen Vertriebsteams ergänzen ihre Vertriebsanalysen jedoch durch fortschrittlichere Initiativen, die tiefer in die Vertriebsdaten eintauchen. Einige dieser Analysemaßnahmen umfassen:

1. Analyse von Vertriebskanälen
   Viele Unternehmen verkaufen ihre Produkte über eine Vielzahl von Vertriebskanälen, wie Wiederverkäufer, Einzelhandel, Online-E-Commerce-Websites oder Direktvertrieb. Die Identifizierung und Verdoppelung des leistungsstärksten Kanals für das Unternehmen kann erhebliche Auswirkungen auf den Umsatz haben.
2. Pipeline-Geschwindigkeit
   Jedes Unternehmen verfügt über eine Vertriebs- Pipeline– bei manchen sind es nur wenige Tage, bei anderen kann es ein Jahr oder mehr sein. In jedem Fall ist es entscheidend, zu verstehen, wie sich potenzielle Kundschaft durch die Pipeline bewegt, um den Erfolg zu wiederholen und zu verbessern. Was führt dazu, dass sich potenzielle Kundschaft schneller durch die Pipeline bewegt? Was bringt sie dazu, zu zögern oder ganz aus dem Prozess auszusteigen? Eine Pipeline-Geschwindigkeitsanalyse kann die Konversionsrate neuer potenzieller Kundinnen und Kunden steigern.
3. Preisanalyse
   Obwohl Produktmarketing-Teams häufig die Preisanalyse leiten, ist es keine schlechte Idee, wenn sich auch Vertriebsteams daran beteiligen. Beschäftigte im Vertrieb verfügen oft über Kundenkenntnisse aus erster Hand, die Marketingfachleute nicht haben, und können in Echtzeit Feedback zu neuen Preisstrategien geben. Preisanalysen sollten Erkenntnisse über die Preisspanne liefern, für die Kunden bereit sind zu zahlen (und wo es Raum für Wachstum gibt) sowie darüber, welche Funktion oder Dienstleistung sie am wertvollsten finden.
4. Prognoseanalysen
   Die größte Stärke – oder Schwäche – von Vertriebsmitarbeiter:innen ist das Timing. Wann sollte die nächste E-Mail gesendet werden? Ist jetzt ein guter Zeitpunkt für einen Rückruf? Zu wissen, wann man sich mit potenziellen Kundinnen und Kunden in Verbindung setzen sollte, kann den Unterschied ausmachen, ob ein Verkauf abgeschlossen wird oder nicht. Durch die Nutzung großer Mengen historischer Vertriebsdaten kann Predictive Analytics Vertriebsmitarbeiter:innen auf den besten Zeitpunkt aufmerksam machen, um mit potenziellen Kundinnen und Kunden in Kontakt zu treten.

Welche wichtigen Vertriebskennzahlen sollten Vertriebsteams verfolgen?

Eine Analyse der Verkaufsdaten nur um ihrer selbst willen ist nicht sinnvoll. Sales Analysts müssen sicherstellen, dass der Zweck ihrer Vertriebsanalyse – und die Vertriebskennzahlen, die sie daraus generieren möchten – im Vordergrund stehen.

Vertriebskennzahlen dienen Vertriebsmitarbeiter:innen als Orientierungshilfe und zeigen genau an, wo Ziele erreicht oder verfehlt werden. Sie können dazu beitragen, die Leistung der Vertriebsmitarbeiter:innen zu stimulieren. Vertriebs-Dashboards (die manuell erstellt werden können, aber häufiger mithilfe von Sales-Analytics-Plattformen erstellt werden) machen diese Kennzahlen für das gesamte Team und darüber hinaus sichtbar.

Hier sind einige Vertriebskennzahlen, die viele Vertriebsteams regelmäßig verfolgen:

1. Umsatz pro Mitarbeiter:in
   Jede Person im Vertrieb sollte ihre eigene Quote haben und genau wissen, wie sie diese Quote zu einem bestimmten Zeitpunkt erfüllt.
2. Umsatz nach Region
   Diese Metrik zeigt an, wie sich das Produkt in verschiedenen Regionen verkauft. Wenn Sie wissen, wo Ihr Produkt über- oder unterdurchschnittlich abschneidet, können Sie Fragen zu regionalen Unterschieden in der Verkaufsansprache, zum Bedarf an mehr oder weniger Vertriebsmitarbeiter:innen in bestimmten Gebieten usw. stellen.
3. Umsatz nach Produkt
   Für Unternehmen mit einem Portfolio an Produkten ist diese Kennzahl von entscheidender Bedeutung. Zu verstehen, welches Produkt den meisten Umsatz einbringt, gibt Aufschluss darüber, wonach Kundinnen und Kunden tatsächlich suchen und wie sie bedient werden können. Darüber hinaus können Vertriebsmitarbeiter dieses Produkt verstärkt anbieten, um den Umsatz zu steigern.
4. Mit bestehenden Kunden generierter Umsatz
   Diese Kennzahl unterscheidet zwischen Umsätzen, die mit Neugeschäften verbunden sind, und solchen, die durch Cross-Selling, Upselling, Nachbestellungen, Vertragsverlängerungen usw. erzielt werden.
5. Umsatzwachstum im Jahresvergleich
   Dies ist eine wichtige Kennzahl, auf die das gesamte Unternehmen besonders achten sollte. Zu verstehen, wie sich das Unternehmen im Jahresvergleich entwickelt hat, ist eine Kennzahl, die die Zukunft des Unternehmens, Erfolge und Herausforderungen aufzeigt.
6. An die Konkurrenz verlorene Deals
   Es ist großartig, wenn man seine Quote erfüllt. Aber wie viel von dieser Quote hätte gesteigert werden können, wenn das Unternehmen keine Aufträge an die Konkurrenz verloren hätte? Wenn Sie wissen, welche Geschäfte an die Konkurrenz verloren wurden, können Sie die potenzielle Umsatzlücke erkennen, die Vertriebsmitarbeiter:innen füllen könnten.

Was sind die Herausforderungen von Sales Analytics?

Es ist ohne Zweifel wichtig, die Vertriebsanalyse richtig zu machen. Ungenaue Kennzahlen wie Kundenwachstumsraten oder Quartalsumsätze wirken sich kurzfristig vielleicht nicht auf das Unternehmen aus. Ihre langfristigen Auswirkungen können jedoch dazu führen, dass Unternehmen zu hohe Ausgaben tätigen oder in die falschen Märkte oder Branchen investieren.

Die Durchführung von Vertriebsdatenanalysen ist jedoch nicht ohne Herausforderungen. Zu den häufigsten Herausforderungen, denen Unternehmen dabei begegnen, gehören:

1. Sicherstellen, dass die Daten korrekt und aktuell sind.
   In den meisten Unternehmen liegt es an den Vertriebskräften selbst, CRM-Plattformen oder andere Dokumente zur Nachverfolgung mit ihren aktuellsten Interessenten, Upsells, abgeschlossenen Geschäften usw. zu füllen. Vertriebsmitarbeiter haben jedoch viel zu tun – und das Ausfüllen von Datenfeldern steht in der Regel ganz unten auf der Liste. Es kann herausfordernd sein, die für die Vertriebsanalyse erforderlichen Daten von Mitarbeiter:innen zu sammeln.
2. Erfassung von Daten potenzieller Kundinnen/Kunden.
   Es kann schwierig sein, für die Durchführung einer Vertriebsanalyse, die Kundenmeinungen über das Produkt einbezieht (wie Net Promoter Scores (NPS) u.ä.), Kundendaten einfach und effizient zu erfassen. Die Erstellung einfacher Online-Formulare, die so klar und direkt wie möglich sind, führt zu besseren Ergebnissen bei der Erfassung von Kundeninformationen.
3. Bestimmen, welche historischen Daten für Ihre Verkaufsanalyse relevant sind.
   Der Vergleich früherer Vertriebsleistung kann wie ein Vergleich von Äpfeln mit Birnen sein. Wenn sich das Produkt oder die Vertriebsbotschaft drastisch verändert hat oder wenn die damalige Kundenzahl statistisch nicht relevant war, kann es schwierig sein, echte Schlussfolgerungen zu ziehen.
4. Integration, Bereinigung und Vorbereitung von Daten aus verschiedenen Quellen oder Anwendungen.
   Für die Vertriebsanalyse müssen Daten aus einer Vielzahl von Quellen und Anwendungen erfasst werden – von CRM-Daten über E-Commerce-Daten bis hin zu Produktdaten kann alles in Betracht gezogen werden. Das Integrieren, Aufbereiten und Bereinigen all dieser Quellen ist nicht nur schwierig, sondern auch unglaublich zeitaufwendig und kann leicht die Arbeitszeit Ihrer Sales Analysts in Anspruch nehmen.

Datenvorbereitung und Sales Analytics

Erfolgreiche Vertriebsanalysen sind eine Orchestrierung zwischen Sales Analysts, Beschäftigten im Vertrieb, Kundschaft, Geschäftsinteressenten und vielen verschiedenen Systemen und Analysetools. Doch das Herzstück sind die Daten. Und ohne Daten, die erfolgreich bereinigt und für die Analyse vorbereitet wurden, ist kein Analyseergebnis vertrauenswürdig.

Die Datenvorbereitung für die Analyse von Vertriebsdaten dauerte mit herkömmlichen Tabellenkalkulationstools früher Stunden, wenn nicht Tage. Doch jetzt suchen Sales Analysts nach moderneren Optionen, um Daten für Analysen vorzubereiten: Datenvorbereitungsplattformen, die den gesamten Datenvorbereitungsprozess um bis zu 90 % beschleunigen können.

Alteryx Designer Cloud wird regelmäßig als führende Datenvorbereitungsplattform bezeichnet. Die auf Machine Learning basierende Plattform fungiert während des Datenvorbereitungsprozesses als eine Art „unsichtbare Hand“ und führt Benutzer:innen zur bestmöglichen Transformation. Die visuelle Benutzeroberfläche zeigt automatisch Fehler, Ausreißer und fehlende Daten an und ermöglicht es Benutzenden, Transformationen schnell zu bearbeiten oder wiederherzustellen. Schließlich lässt sie sich in wichtige Vertriebsanwendungen integrieren und kann Daten von überall im Unternehmen abrufen.

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