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Wenn Ihr Unternehmen auf den Verkauf von Produkten oder Dienstleistungen angewiesen ist, k枚nnen Sie davon profitieren, mehr 眉ber Sales Analytics zu erfahren. Erfahren Sie mehr 眉ber die verschiedenen Arten von Sales Analytics, wie sie 蹿眉谤 Ihr Unternehmen von Nutzen sein k枚nnen, wie Sie einen Plan 蹿眉谤 Sales Analytics erstellen und vieles mehr.

Was ist Sales Analytics?聽

Wenn Sie Produkte oder Dienstleistungen verkaufen, k枚nnen Sie mit Hilfe von Sales Analytics Informationen 眉ber Kunden, deren Kaufgewohnheiten, Produkt- oder Serviceleistungen, Verkaufstrends und vieles mehr sammeln. Die Nachverfolgung dieser Informationen kann Ihnen dabei helfen, Ihre Produkte oder Dienstleistungen zu verbessern, Marketing- und andere Verkaufsmethoden zu optimieren, die Effizienz Ihres Unternehmens zu steigern und Prognosen 蹿眉谤 zuk眉nftige Verk盲ufe und Einnahmen zu erstellen.聽

Wer nutzt Sales Analytics?

Vertriebsorientierte Unternehmen nutzen Sales Analytics, um wertvolle Informationen zu gewinnen. Zu den Unternehmensmitarbeitern, die Vertriebsanalysen nutzen, geh枚ren das Marketingteam, das Vertriebsteam, die Mitarbeiter, die sie verwalten, und die Stakeholder des Unternehmens.

Wichtige zu verfolgende Vertriebsmetriken

Bevor Sie sich mit den verschiedenen Arten von Sales Analytics befassen, sollten Sie festlegen, welche Vertriebskennzahlen Sie verfolgen m枚chten. Einige g盲ngige Vertriebskennzahlen, die Unternehmen verfolgen, sind:

• Verkaufsziele: F眉r den Vertrieb gesetzte Ziele

• Monatliches Umsatzwachstum: Wie stark der Umsatz jeden Monat steigt oder f盲llt

• Lead-Konversionsrate: Rate, mit der Leads in zahlende Kunden umgewandelt werden聽

• Umsatz nach Region: Ma脽 蹿眉谤 den Umsatz innerhalb eines bestimmten geografischen Gebiets

• Verk盲ufe pro Vertreter: Ma脽 蹿眉谤 die Verk盲ufe jedes Vertreters

• Umsatz pro Produkt/ Dienstleistung: Ma脽 蹿眉谤 die Verk盲ufe jedes Produkts oder jeder Dienstleistung

• Umsatz nach Kontaktmethode: Ma脽 蹿眉谤 die Verk盲ufe, die mit einer bestimmten Akquisitionsmethode erzielt wurden (Kaltakquise, Warmakquise, E-Mail usw.)

• Durchverkaufsrate: Prozentualer Anteil des verkauften Inventars im Vergleich zum Eingang in einem bestimmten Zeitraum

Verschiedene Arten von Sales Analytics

Wenn Sie wissen, wie sich die verschiedenen Arten von Sales Analytics unterscheiden, k枚nnen Sie herausfinden, welche davon 蹿眉谤 Ihr Unternehmen von Vorteil sein k枚nnten. Lernen Sie verschiedene Arten kennen.

Diagnostische Analysen

Die diagnostische Analyse erm枚glicht es Ihnen, die Gr眉nde 蹿眉谤 ein bestimmtes Ereignis zu verstehen. Untersuchen Sie zum Beispiel, warum sich ein Produkt in einem bestimmten Monat nicht einfach verkauft hat oder welchen Zusammenhang es zwischen dem Umsatzr眉ckgang und der Er枚ffnung eines neuen Wettbewerbers in der N盲he gibt.

Um der Ursache eines Ereignisses auf die Spur zu kommen, kommen bei der diagnostischen Analyse verschiedene Techniken zum Einsatz, darunter:

• Hypothesentests: Der Prozess des Testens einer Vermutung

• Korrelation: Untersuchung der direktionalen Beziehung zwischen zwei oder mehr Variablen

• Regressionsanalyse: Die Verwendung statistischer Methoden zur Bestimmung einer Beziehung zwischen zwei oder mehr Variablen

Analyse von Marktdaten

Die Marktforschung bietet eine F眉lle von n眉tzlichen Informationen. Sie kann Ihnen Aufschluss dar眉ber geben, wie aktuelle oder potenzielle Kunden Ihr Unternehmen sehen und wie Sie im Vergleich zur Konkurrenz dastehen. Sie k枚nnen Ihnen auch sagen, wo Sie potenzielle Kunden finden k枚nnen, ob Sie ein bestimmtes Produkt oder eine bestimmte Dienstleistung auf den Markt bringen sollten und wie Sie Ihre Produktwerbung oder Verpackung verbessern k枚nnen. Folgende Arten von Marketingdaten sollten analysiert werden:

• Kundendaten: Demografische Daten, geografischer Standort, Interessen

• Daten zur Kundenzufriedenheit: Ergebnisse von Umfragen, Zufriedenheitsbewertungen, sonstiges Feedback

• Daten zu Marktkampagnen: Effektivit盲t einer bestimmten Kampagne

• Verkaufs- und Kaufdaten: H枚he der Verk盲ufe, wer Ihre Produkte oder Dienstleistungen kauft, an welchen Tagen oder zu welchen Tageszeiten Sie die meisten Verk盲ufe t盲tigen

Analyse der Verkaufsleistung

Durch den Zugriff auf und die Analyse von Vertriebsleistungsdaten k枚nnen Sie eine Menge lernen. Sie k枚nnten entdecken:

• welche Produkte oder Dienstleistungen beliebter sind als andere

• wo Ihr Verkaufsteam oder Ihre Verkaufsprozesse verbessert werden sollten

• wo Sie m枚glicherweise die Preisgestaltung 盲ndern sollten

• wie Sie Ihren Kundenservice verbessern k枚nnen

Analyse von Verkaufstrends聽

Die Analyse von Verkaufstrends erm枚glicht es Ihnen, Muster in verschiedenen Arten von Verkaufsdaten zu erkennen. Einige Trends, die Sie untersuchen k枚nnen, sind:

• Konversionen (wenn Leads in zahlende Kunden umgewandelt werden)

• Verk盲ufe von bestimmten Produkten oder Dienstleistungen

• Gesamtumsatz

Predictive Sales Analytics

Die Analyse vergangener und aktueller Verkaufsdaten hilft Ihnen, Vorhersagen 眉ber zuk眉nftige Verk盲ufe zu treffen. Die F盲higkeit, genauere Umsatzvorhersagen zu treffen, kann Ihnen helfen:

• Ihr Budget zu planen

• Ihren Zielmarkt einzugrenzen

• Ihre Kundenansprache zu verbessern

• Das Risiko bei der Einf眉hrung neuer Produkte oder Dienstleistungen zu verringern

• Die Produktnachfrage zu befriedigen

• Das Vertrauen der Investoren st盲rken

Die wichtigsten Vorteile von Sales Analytics

Das Sammeln und Analysieren von Vertriebsdaten kann 蹿眉谤 Ihr Unternehmen in vielerlei Hinsicht von Vorteil sein. Lernen Sie einige der wichtigsten Vorteile kennen.

1. Aufzeigen von St盲rken und Schw盲chen

Durch die eindeutige Identifizierung von verbesserungsbed眉rftigen und nicht verbesserungsbed眉rftigen Bereichen kann Sales Analytics Unternehmen helfen, effizienter zu arbeiten. Mithilfe von Sales Analytics k枚nnen Sie beispielsweise schnell den Umsatz pro Mitarbeiter untersuchen, um festzustellen, ob eine zus盲tzliche Schulung oder eine wohlverdiente Bef枚rderung erforderlich ist. Sales Analytics hilft auch dabei, Probleme mit bestimmten Produkten oder Dienstleistungen zu erkennen und den Vertriebsprozess zu verbessern.

2. Verbessert die Entscheidungsfindung

Die Analyse von Verkaufsdaten liefert Unternehmen sachliche Informationen 眉ber Kunden, Kaufverhalten, Marketingstrategien und vieles mehr. Anhand dieser Informationen k枚nnen Unternehmensleiter und Interessenvertreter schneller bessere Entscheidungen treffen.聽

3. Identifizierung von Verkaufstrends

Die Identifizierung von Absatztrends kann Ihnen helfen, Ihren Zielmarkt einzugrenzen und den Absatz zu verbessern. So kann Sales Analytics beispielsweise zeigen, dass Sie den Gro脽teil Ihrer Verk盲ufe an eine bestimmte Altersgruppe oder an Kunden in einer bestimmten geografischen Region t盲tigen. Diese Informationen k枚nnen Sie nutzen, um Ihren Zielmarkt einzugrenzen und den Umsatz zu steigern.

4. Reduziert Kosten

Vertriebsanalysen k枚nnen Unternehmen helfen, Kosten zu reduzieren, indem sie wertvolle Informationen liefern. Beispiele hier蹿眉谤 k枚nnten sein:

• Erkennen von St盲rken und Schw盲chen in der Werbung

• Herausfinden, welche Produkte die meisten Verk盲ufe einbringen

• Erkennen, welche Preise die meisten Verk盲ufe generieren

• Informationen 眉ber die Verkaufsleistung der einzelnen Vertreter 眉ber einen bestimmten Zeitraum hinweg

Erstellung eines Plans zu Sales Analytics in 6 Schritten

Um Sales Analytics effektiv zu nutzen, ist es hilfreich, einen Plan zu haben. Beginnen Sie mit diesen sechs Schritten, die als Referenz dienen.聽

1. Entscheiden Sie, welche Informationen Sie ben枚tigen.

2. Bestimmen Sie die zu verwendenden Tools und Methoden 蹿眉谤 Sales Analytics.

3. Sammeln Sie Ihre Daten.

4. Analysieren Sie Ihre Daten.

5. Teilen Sie die Informationen mit den Beteiligten im Unternehmen.

6. Nutzen Sie Ihre Ergebnisse, um Verbesserungen vorzunehmen.

Erste Schritte auf 糖心vlog官网观看

F眉r den Einsatz effektiver Sales Analytics kann es hilfreich sein, ein allgemeines Verst盲ndnis der Datenanalyse zu haben. Sie k枚nnen den Kurs Einf眉hrung in die Datenanalyse besuchen, der von IBM auf 糖心vlog官网观看 angeboten wird. Hier erfahren Sie, was Datenanalysten tun und welche Tools sie verwenden. Sie lernen etwas 眉ber das Sammeln, Bereinigen, Analysieren und Freigeben von Daten und werden mit Begriffen wie Data Warehouses, Data Lakes und Data Pipelines vertraut gemacht. Am Ende des Kurses wenden Sie das Gelernte an, indem Sie eine Reihe von Datenanalyseaufgaben durchf眉hren, und Sie erhalten ein professionelles Zertifikat, das Sie in Ihrem B眉ro ausstellen oder auf Ihrem professionellen Profil in den sozialen Medien oder in Ihrem Lebenslauf ver枚ffentlichen k枚nnen.