In der Welt des Unternehmertums stehen drei zentrale Herausforderungen im Raum, die den Weg zu nachhaltigem Erfolg beeinträchtigen können. Diese drei Probleme können die Profitabilität von Unternehmen jeder Größe zu beliebigem Zeitpunkt einschränken:
- Es wird Werbung geschaltet, aber diese konvertiert unterdurchschnittlich oder erreicht die falsche Zielgruppe? Marketing-Problem!
- Viele interessierte Kunden aus der richtigen Zielgruppe erreichen Sie, aber es kommt zu wenigen oder keinen Abschlüssen? Sales-Problem!
- Kunden sind mit der Lieferung nicht zufrieden und fordern eine Überarbeitung oder wollen gar ihr Geld zurück? Fulfillment-Problem!
Für alle drei Probleme gibt es zahlreiche Lösungsansätze, die den Betrieb wieder ins Rollen bringen. In diesem Insight stellen wir einen daten-basierten Ansatz vor, der bei einem unserer Kunden ein hartnäckiges Sales-Problem lösen konnte.
Mithilfe der Anwendung von Klassifikationsalgorithmen aus dem Bereich des maschinellen Lernens sowie Methoden der XAI (Explainable Artificial Intelligence) analysierten wir Sales-Daten sorgfältig auf Muster und Interaktionseffekte. So konnten Schlüsselindikatoren wie Sweet-Spots von Antwortzeitfenstern identifiziert werden, die zu hoher Wahrscheinlichkeit zu erfolgreichen Abschlüssen führten.
Dieser datenbasierte Ansatz ermöglicht es, die entscheidenden Schritte im Vertriebsprozess zu sondieren, um schließlich Kontrolle über die Neukundengewinnung zu erhalten und mehr Planungssicherheit zu haben. Die Ergebnisse dieser maschinellen Lernanwendung waren beeindruckend. Die Abschluss-Rate stieg wenige Tage nach der Umsetzung um 15% an, so dass ein direkter Zusammenhang mit dem nun effektiveren Vertriebsteam festgestellt werden konnte.
Dieser Use Case zeigt, wie maschinelles Lernen nicht nur Muster erklärt, sondern damit konkrete, messbare Empfehlungen im Vertrieb liefert – ein Schlüssel für nachhaltigen Erfolg und weniger schlaflose Nächte.
Autor
Dr. Kay Stankov
Head Of Data Science & AI, Ainovate GmbH