Diese Arbeit hat zum Ziel, Möglichkeiten der Nutzung von Predictive Analytics im Business-to-Business-Vertrieb vor dem Hintergrund konvergierender Rahmenbedingungen der Business-to-Business- und Business-to-Consumer-Kundschaft zu ergründen. Dazu erfolgt eine theoretische Fundierung sämtlicher Kapitel anhand von Primär- und Sekundärliteratur im Rahmen einer Literaturarbeit.
Zu Beginn erhalten die Lesenden eine Einführung in den Business-to-Business-Vertrieb. Im Anschluss werden die sich annähernden Rahmenbedingungen des B2B- und B2C-Klientel als aktuell größte Herausforderung von Vertriebsorganisationen und -abteilungen herausgestellt. Das vierte Kapitel vermittelt die Grundlagen von Predictive Analytics. Darauf aufbauend schließt sich die Beschreibung des Einsatzes von Predictive Analytics im Rahmen des B2B-Vertriebs an. Dabei werden schließlich die Ansätze des Predictive Scoring, Predictive Cross-Selling und der Hyper-Segmentation ergründet und anhand von Beispielen aus der Praxis ergänzt.
Im Vergleich zu Konsumierenden des B2C-Bereichs waren Kaufentscheidungen von Beteiligten im Rahmen von B2B Geschäftsbeziehungen stets vorhersehbar. Das ließ sich auf ein eindeutiges Verständnis von Bedürfnissen letzterer zurückführen. Aus aktuellem Vertriebsgeschehen geht jedoch hervor, dass jenes klare Verständnis verloren gegangen ist. Zu den Haupttreibern dieses Verlustes gehören sich verstärkt ähnelnde Rahmenbedingungen des B2B- und B2C-Klientel. Dieser Umstand äußert sich durch kaum fassbare Abnehmer, deren Aufmerksamkeit schwieriger zu erlangen, eine Beziehung aufwendiger aufzubauen und eine Markenbindung mühsamer aufrechtzuerhalten ist.
Inhaltsverzeichnis
- Einleitung
- Einführung in die Thematik
- Zielsetzung, Aufbau und Methodik
- Einführung in den Business-to-Business-Vertrieb
- Definition des Vertrieb-Begriffs
- Begriffsbestimmung von Predictive Analytics
- Vorgehensweise bei der Anwendung von Predictive Analytics
- Abgrenzen des Business-to-Business- vom Business-to-Consumer-Vertrieb
- Konvergierende Rahmenbedingungen von B2B- und B2C-Kunden als Herausforderung
- Einführung in Predictive Analytics
- Daten als Ressource
- Predictive Analytics im Kontext des B-to-B-Vertriebs
- Predictive Lead Scoring
- Predictive Cross-Selling
- Hyper Segmentation
- Fazit
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Hausarbeit befasst sich mit der Identifizierung von Möglichkeiten, wie Predictive Analytics Methoden im Business-to-Business-Vertrieb eingesetzt werden können, insbesondere vor dem Hintergrund der zunehmenden Konvergenz von B2B- und B2C-Kunden. Ziel ist es, aufzuzeigen, wie Predictive Analytics dazu beitragen kann, das Kundenverständnis zu verbessern, Vertriebsprozesse zu optimieren und den Erfolg von Unternehmen im B2B-Vertrieb zu steigern.
- Die Herausforderungen der konvergierenden Rahmenbedingungen von B2B- und B2C-Kunden
- Die Rolle von Predictive Analytics im B2B-Vertrieb
- Die Anwendung von Predictive Analytics für Lead Scoring, Cross-Selling und Hyper Segmentation
- Die Bedeutung von Daten als Ressource im Kontext von Predictive Analytics
- Der Einfluss von Predictive Analytics auf die Effizienz und den Erfolg von Vertriebsaktivitäten
Zusammenfassung der Kapitel
- Einleitung: Dieses Kapitel führt in die Thematik der Predictive Analytics im B2B-Vertrieb ein und erläutert die Relevanz des Themas im Kontext der sich verändernden Kundenlandschaft. Es werden die Zielsetzung, der Aufbau und die Methodik der Hausarbeit vorgestellt.
- Einführung in den Business-to-Business-Vertrieb: Hier wird der Begriff des Vertriebs definiert und die Bedeutung von Predictive Analytics im B2B-Vertrieb erläutert. Der Unterschied zwischen dem Business-to-Business- und dem Business-to-Consumer-Vertrieb wird hervorgehoben.
- Konvergierende Rahmenbedingungen von B2B- und B2C-Kunden als Herausforderung: Dieses Kapitel beleuchtet die Herausforderungen, die aus der zunehmenden Ähnlichkeit von B2B- und B2C-Kunden entstehen und wie Predictive Analytics diese bewältigen kann.
- Einführung in Predictive Analytics: Hier wird der Begriff Predictive Analytics eingeführt, die Bedeutung von Daten als Ressource erläutert und ein Überblick über gängige Methoden gegeben.
- Predictive Analytics im Kontext des B-to-B-Vertriebs: Dieses Kapitel stellt verschiedene Anwendungsgebiete von Predictive Analytics im B2B-Vertrieb vor, darunter Predictive Lead Scoring, Predictive Cross-Selling und Hyper Segmentation.
Schlüsselwörter
Business-to-Business-Vertrieb, Predictive Analytics, Lead Scoring, Cross-Selling, Hyper Segmentation, Datenanalyse, Kundenverständnis, Vertriebsoptimierung, B2B- und B2C-Kunden, konvergierende Rahmenbedingungen.
- Quote paper
- David Lewenko (Author), 2020, Predictive-Analytics-Methoden im Business-to-Business-Vertrieb. Konvergierende Rahmenbedingungen von B2B- und B2C-Kunden, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/980389
