Use Cases
Optimierung der Abschluss-Rate durch Maschinelles Lernen
Vertrieb
Machine Learning
So steigert maschinelles Lernen messbar die Abschlussrate im Vertrieb
Die Conversion Rate ist ein zentraler Hebel für den Unternehmenserfolg – doch viele Potenziale bleiben ungenutzt. In diesem Projekt haben wir mithilfe von Machine Learning ein System entwickelt, das datenbasierte Erfolgsfaktoren identifiziert, Abschlusswahrscheinlichkeiten vorhersagt und so den Vertrieb gezielt unterstützt.
- Analyse historischer Vertriebsdaten zur Mustererkennung erfolgreicher Abschlüsse
- Prognosemodell zur Bewertung aktueller Leads in Echtzeit
- Handlungsempfehlungen für maßgeschneiderte Vertriebsstrategien
- Skalierbar für verschiedene Branchen und Produktportfolios
Unternehmen, die uns vertrauen:
Projektübersicht
Vom Datenmodell zur messbaren Umsatzsteigerung
Maximilian Schneider
Managing Director
In der dynamischen Welt des Unternehmertums stehen Firmen vor Herausforderungen, die ihre Profitabilität beeinträchtigen können. Eines dieser Probleme ist das klassische Sales-Problem: Hochinteressierte Kundschaft aus der richtigen Zielgruppe, aber zu wenige Abschlüsse. Diese Herausforderung war auch einem unserer Agenturkunden aus dem Marketingbereich bekannt.
Um dieses Problem zu lösen, setzten wir auf einen datenbasierten Ansatz. Durch die Anwendung von Klassifikationsalgorithmen aus dem Bereich des maschinellen Lernens und Explainable Artificial Intelligence (XAI) analysierten wir sorgfältig Sales-Daten auf Muster und Interaktionseffekte.
Unser Fokus lag darauf, Schlüsselindikatoren zu identifizieren, insbesondere Sweet-Spots von Antwortzeitfenstern im Vertriebsprozess. Dies ermöglichte es uns, präzise Handlungsempfehlungen abzuleiten, um den Abschlussprozess zu optimieren.
Die gewonnenen Erkenntnisse wurden schnell implementiert, wodurch das Vertriebsteam gezielt die entscheidenden Schritte im Verkaufsprozess steuern konnte. Dies führte zu mehr Kontrolle über die Gewinnung neuer Kundschaft und erhöhte Planungssicherheit.
Die Ergebnisse sprechen für sich. Innerhalb weniger Tage nach der Umsetzung stieg die Abschluss-Rate um beeindruckende 15%. Dieser direkte Zusammenhang verdeutlichte die Effektivität des nun präziser gesteuerten Vertriebsteams. Unser datenbasiertes maschinelles Lernverfahren ging über die reine Mustererkennung hinaus und lieferte konkrete, messbare Empfehlungen. Dieser Use Case demonstriert, wie Maschinelles Lernen nicht nur Einblicke in Muster bietet, sondern auch den Schlüssel für nachhaltigen Erfolg und weniger schlaflose Nächte liefert.
Referenzen
Erfahren Sie mehr über unsere weiteren Use Cases
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Clustering von Zielgruppendaten ermöglicht schnellen, personalisierten Kundenservice – effizient und skalierbar. So wird Customer Support zum echten Mehrwert für Kundenbindung.
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Kontakt
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Hannah Zimmer
Marketing & Sales Manager
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