![\"Image\"](\"https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2021\/04\/Fabien-Cros-300x203.jpeg\")
![](\"https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/Top_Business_Tech_logo.png\" "\\"Top_Business_Tech_logo\\""){kind=logo}
<\/span><\/div>Es ist Montagmorgen und Sie treffen die letzten Vorbereitungen f\u00fcr ein Verkaufsgespr\u00e4ch mit einem neuen Interessenten. Auf Ihrem Tablet-Computer, der mit der zentralen Vertriebszentrale (SCC) des Unternehmens synchronisiert ist, haben Sie alle Details parat. Sie wissen, wie Sie das Produkt und die Dienstleistung pr\u00e4sentieren m\u00fcssen, damit das Alleinstellungsmerkmal (USP), das f\u00fcr diesen speziellen Kunden den Unterschied ausmacht, klar und leicht verst\u00e4ndlich ist.<\/p>\n<\/div>
Bei Ihrer Ankunft erhalten Sie einen Kaffee, setzen sich, legen Ihr Tablet auf den Tisch und beginnen. Das Gespr\u00e4ch umfasst die vorbereiteten Themen (die automatisch mit den f\u00fcr das Treffen mit diesem Unternehmen relevanten Informationen aktualisiert werden). Der potenzielle Kunde hat jedoch einige spezifische Fragen: Was sind die wichtigsten Unterschiede zwischen Ihrem Angebot und dem Produkt, das er derzeit verwendet, und warum ist es f\u00fcr diese spezielle Branche ein Wendepunkt. Der SCC ist mit aktivem Zuh\u00f6ren ausgestattet, findet die Informationen und sendet sie in Echtzeit an Ihr Tablet - so k\u00f6nnen Sie die Antworten innerhalb von Sekunden liefern.<\/p>\n<\/div>
Nach der Besprechung erhalten Sie eine Benachrichtigung vom SCC, dass es f\u00fcnf Meilen entfernt ein \u00e4hnliches Unternehmen gibt, das eine hohe Kaufwahrscheinlichkeit aufweist, da es vor kurzem den Besitzer gewechselt hat. Da Sie wissen, dass neue Besitzer oft auf der Suche nach neuen Produkten und Dienstleistungen sind, rufen Sie an und vereinbaren einen Termin f\u00fcr sp\u00e4ter am Morgen.<\/p>\n<\/div>
Die Zeit dazwischen ist wichtig, um das erste Treffen auszuwerten und dem SCC Feedback zu geben. Sie kennen jetzt beispielsweise das Produkt bzw. die Dienstleistung, die Ihr potenzieller Kunde heute nutzt, und wissen, wo es seinen Anforderungen nicht gerecht wird. Sie haben auch erfahren, dass das Unternehmen bef\u00fcrchtet, dass ein neuer Marktteilnehmer mit seinem Direct-to-Consumer-Service erhebliche Marktanteile gewinnen wird - ein Bereich, in dem Ihr Interessent schwach ist. Diese Informationen sind unentbehrlich f\u00fcr die Gestaltung einer hochgradig personalisierten Nachfassaktion.<\/p>\n<\/div>
Der n\u00e4chste Schritt ist das integrierte Coaching-Tool. Dank der ausgefeilten Sprachanalyse durch maschinelles Lernen und der Spektrogrammanalyse k\u00f6nnen Sie sehen, wie Sie das vorangegangene Treffen gehandhabt haben, und erfahren, wo eine \u00c4nderung der Taktik oder des Themas besser funktionieren k\u00f6nnte. Diese zeigen, dass Sie nerv\u00f6s waren, als Sie \u00fcber den Preis sprachen, und dass Sie gegen Ende des Gespr\u00e4chs weiter \u00fcber die Konkurrenz sprachen, als der Interessent bereit war, weiterzugehen. Lesen Sie die Coaching-Tipps zu diesen Themen, die Ihnen das SCC zur Vorbereitung auf Ihren n\u00e4chsten Termin gibt.<\/p>\n<\/div>
Sobald die Meetings f\u00fcr den Tag abgeschlossen sind, pr\u00fcfen Sie die vom SCC bereitgestellten Empfehlungen f\u00fcr die n\u00e4chsten Schritte, die f\u00fcr jeden Lead ma\u00dfgeschneidert sind. Die Analyse Ihres ersten Treffens in Verbindung mit den Aktivit\u00e4ten dieses Interessenten auf Ihrer Website zeigt, dass er von der Teilnahme an einem bestimmten Webinar profitieren w\u00fcrde. Das SCC erstellt automatisch eine vorausgef\u00fcllte Einladung, die Sie best\u00e4tigen. Der zweite Lead ist jedoch am besten f\u00fcr einen Folgeanruf geeignet, f\u00fcr den Sie eine Erinnerung in Ihren Terminkalender aufnehmen.<\/p>\n<\/div>
Science Fiction oder Fantasy?<\/h3><\/div>Weder noch; dies ist intelligenter Vertrieb. Auf der Grundlage von Algorithmen und maschinellem Lernen wird diese Arbeitsweise immer mehr zur Realit\u00e4t, da CRM- und Vertriebstechnologien von data-Eingaben zur Nutzung dieser data zur Schaffung von Intelligenz \u00fcbergehen. Und kluge Vertriebsteams beginnen bereits jetzt damit, dies zu \u00fcbernehmen.<\/p>\n<\/div>
Das Nirwana des obigen Szenarios basiert auf der Fertigstellung von vier Schl\u00fcsselkomponenten, die als Bausteine f\u00fcr die zuk\u00fcnftigen data-driven-CRM- und Vertriebsfunktionen dienen: der data-Magnet, das data governance-B\u00fcro, die Machine Learning Engine und das Sales Command Centre (SCC). Sie alle m\u00fcssen vorhanden sein, um eine erfolgreiche Umgestaltung des gesamten Vertriebsprozesses zu erm\u00f6glichen.<\/p>\n<\/div>
Data Magnet<\/h3><\/div>Ein data-Magnet ist im Wesentlichen ein Werkzeug, das dazu dient, qualitative data zu generieren und das CRM kontinuierlich zu f\u00fcttern. Robotic Process Automation (RPA) erm\u00f6glicht es Bots, das Internet nach verf\u00fcgbaren Informationen und data-Nuggets wie Kontaktinformationen, Art des Gesch\u00e4fts, Interessen und Zeitplan usw. zu durchforsten. Da Unternehmen st\u00e4ndig versuchen, Kosten zu senken und Vertriebsteams schrumpfen, ist dieses automatisierte data Prospecting ein effektiver Weg, das CRM mit frischen und qualitativen data zu f\u00fcllen.<\/p>\n<\/div>
Data B\u00fcro der Verwaltung<\/h3><\/div>Aber das alte Sprichwort \u2018M\u00fcll rein, M\u00fcll raus\u2019 gilt immer noch. Ein data-driven-CRM braucht qualitativ hochwertige und standardisierte data, um Ergebnisse zu liefern. Ein data governance-B\u00fcro fungiert als \u2018Vollstrecker\u2019, um die gesammelten Informationen zu organisieren und zu strukturieren, indem es die data versteht, sie bereinigt und sicherstellt, dass sie durchg\u00e4ngig konsistent sind. Berufsbezeichnungen zum Beispiel sind ein h\u00e4ufiges Problem - ein Arzt in einem Land ist vielleicht gleichbedeutend mit einem Praktiker in einer anderen Region oder einem Gesundheitsdienstleister in einem anderen Land. Das data ist nur dann n\u00fctzlich und brauchbar, wenn diese Unstimmigkeiten ausger\u00e4umt sind.<\/p>\n<\/div>
Dabei geht es um das Sammeln und Standardisieren von data, was Teil eines jeden robusten Verkaufsprozesses ist - auch wenn dieser durch Automatisierung und effektive Betriebsmodelle verfeinert wird. Aber der n\u00e4chste Baustein hebt das CRM weit \u00fcber den ausgetretenen Pfad des traditionellen Verkaufsprozesses hinaus.<\/p>\n<\/div>
Motor f\u00fcr maschinelles Lernen<\/h3><\/div>Der Anbieter f\u00fcr maschinelles Lernen ist in der Regel ein cloud-Dienst wie Google Cloud Platform (GCP), Amazon Web Services (AWS) oder Microsoft Azure. Durch die Herstellung einer Live-Verbindung zwischen ihm und dem CRM wird echte Intelligenz in Form von Rechenleistung generiert, die es den Algorithmen f\u00fcr maschinelles Lernen erm\u00f6glicht, den nun reichhaltigen und sauberen data-Satz zu nutzen, der in den ersten beiden Schritten erzeugt wurde.<\/p>\n<\/div>
Die Analyse des CRM data kann zum Beispiel zeigen, dass die Konversionsrate des Unternehmens f\u00fcr Cluster A h\u00f6her ist als f\u00fcr Cluster B. Die Analyse basiert auf \u2018nicht \u00fcberwachter KI\" (eine Art von KI, bei der Algorithmen ohne menschliche Eingaben versteckte Muster in data finden). Weitere Untersuchungen zeigen die Ursachen f\u00fcr diese Diskrepanz: Unternehmen in Cluster A wechseln m\u00f6glicherweise von demselben Wettbewerber, wurden vor dem Verkaufsgespr\u00e4ch durch Kampagnen zur Markenbekanntheit angesprochen oder haben eine \u00e4hnliche Anzahl von Mitarbeitern. Dies unterstreicht das gemeinsame Thema des \u00dcbergangs von einem CRM, das auf data-Input basiert, zu einem CRM, das auf Intelligenz basiert und die verf\u00fcgbaren data nutzt, um n\u00fctzliche und umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.<\/p>\n<\/div>
Das Sales Command Centre - CRM auf Steroiden<\/h3><\/div>Der letzte Schritt besteht darin, ein ma\u00dfgeschneidertes Sales Command Center (SCC) zu erstellen, d.h. die Grundlage f\u00fcr einen intelligenten Vertrieb. Das SCC ist die Mensch-Maschine-Schnittstelle (HMI) des data-driven CRM und der Vertriebsfunktion, mit der das Vertriebsteam das bereits verf\u00fcgbare data erg\u00e4nzt und dabei alle SCC-Funktionen nutzt.<\/p>\n<\/div>
Als digitales Asset wird das softwarebasierte SCC kontinuierlich mit neuen Funktionen angereichert. Es kann als einfach zu bedienendes Dashboard beginnen, sich zu einem digitalen Asset mit einem Dashboard und aktiven Zuh\u00f6rfunktionen entwickeln, die ein Coaching erm\u00f6glichen, und schlie\u00dflich zum zentralen Ort werden, an dem alle Berichte, Bewertungen und Customer Journeys definiert und \u00fcberwacht werden.<\/p>\n<\/div>
Der Erfolg h\u00e4ngt von den kontinuierlichen R\u00fcckmeldungen des Vertriebsteams ab, z. B. von den Details zu den Schmerzpunkten der Kunden nach einem Meeting oder ob die Folgeempfehlungen erfolgreich waren, da diese detaillierten Angaben die Algorithmen des maschinellen Lernens verbessern und steuern.<\/p>\n<\/div>
Vom Papier zum CRM zur Intelligenz<\/h3><\/div>Der Verkaufsprozess wurde vor mehr als 20 Jahren erstmals von Papier auf CRM umgestellt. Zunehmend ist ein CRM-System jedoch nur noch ein Ort, an dem gro\u00dfe Mengen an data gespeichert werden, und mit dem technologischen Fortschritt erleben wir eine zweite Metamorphose in Richtung Intelligenz.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/article>
Weder noch; dies ist intelligenter Vertrieb. Auf der Grundlage von Algorithmen und maschinellem Lernen wird diese Arbeitsweise immer mehr zur Realit\u00e4t, da CRM- und Vertriebstechnologien von data-Eingaben zur Nutzung dieser data zur Schaffung von Intelligenz \u00fcbergehen. Und kluge Vertriebsteams beginnen bereits jetzt damit, dies zu \u00fcbernehmen.<\/p>\n<\/div>
Das Nirwana des obigen Szenarios basiert auf der Fertigstellung von vier Schl\u00fcsselkomponenten, die als Bausteine f\u00fcr die zuk\u00fcnftigen data-driven-CRM- und Vertriebsfunktionen dienen: der data-Magnet, das data governance-B\u00fcro, die Machine Learning Engine und das Sales Command Centre (SCC). Sie alle m\u00fcssen vorhanden sein, um eine erfolgreiche Umgestaltung des gesamten Vertriebsprozesses zu erm\u00f6glichen.<\/p>\n<\/div>
Data Magnet<\/h3><\/div>Ein data-Magnet ist im Wesentlichen ein Werkzeug, das dazu dient, qualitative data zu generieren und das CRM kontinuierlich zu f\u00fcttern. Robotic Process Automation (RPA) erm\u00f6glicht es Bots, das Internet nach verf\u00fcgbaren Informationen und data-Nuggets wie Kontaktinformationen, Art des Gesch\u00e4fts, Interessen und Zeitplan usw. zu durchforsten. Da Unternehmen st\u00e4ndig versuchen, Kosten zu senken und Vertriebsteams schrumpfen, ist dieses automatisierte data Prospecting ein effektiver Weg, das CRM mit frischen und qualitativen data zu f\u00fcllen.<\/p>\n<\/div>
Data B\u00fcro der Verwaltung<\/h3><\/div>Aber das alte Sprichwort \u2018M\u00fcll rein, M\u00fcll raus\u2019 gilt immer noch. Ein data-driven-CRM braucht qualitativ hochwertige und standardisierte data, um Ergebnisse zu liefern. Ein data governance-B\u00fcro fungiert als \u2018Vollstrecker\u2019, um die gesammelten Informationen zu organisieren und zu strukturieren, indem es die data versteht, sie bereinigt und sicherstellt, dass sie durchg\u00e4ngig konsistent sind. Berufsbezeichnungen zum Beispiel sind ein h\u00e4ufiges Problem - ein Arzt in einem Land ist vielleicht gleichbedeutend mit einem Praktiker in einer anderen Region oder einem Gesundheitsdienstleister in einem anderen Land. Das data ist nur dann n\u00fctzlich und brauchbar, wenn diese Unstimmigkeiten ausger\u00e4umt sind.<\/p>\n<\/div>
Dabei geht es um das Sammeln und Standardisieren von data, was Teil eines jeden robusten Verkaufsprozesses ist - auch wenn dieser durch Automatisierung und effektive Betriebsmodelle verfeinert wird. Aber der n\u00e4chste Baustein hebt das CRM weit \u00fcber den ausgetretenen Pfad des traditionellen Verkaufsprozesses hinaus.<\/p>\n<\/div>
Motor f\u00fcr maschinelles Lernen<\/h3><\/div>Der Anbieter f\u00fcr maschinelles Lernen ist in der Regel ein cloud-Dienst wie Google Cloud Platform (GCP), Amazon Web Services (AWS) oder Microsoft Azure. Durch die Herstellung einer Live-Verbindung zwischen ihm und dem CRM wird echte Intelligenz in Form von Rechenleistung generiert, die es den Algorithmen f\u00fcr maschinelles Lernen erm\u00f6glicht, den nun reichhaltigen und sauberen data-Satz zu nutzen, der in den ersten beiden Schritten erzeugt wurde.<\/p>\n<\/div>
Die Analyse des CRM data kann zum Beispiel zeigen, dass die Konversionsrate des Unternehmens f\u00fcr Cluster A h\u00f6her ist als f\u00fcr Cluster B. Die Analyse basiert auf \u2018nicht \u00fcberwachter KI\" (eine Art von KI, bei der Algorithmen ohne menschliche Eingaben versteckte Muster in data finden). Weitere Untersuchungen zeigen die Ursachen f\u00fcr diese Diskrepanz: Unternehmen in Cluster A wechseln m\u00f6glicherweise von demselben Wettbewerber, wurden vor dem Verkaufsgespr\u00e4ch durch Kampagnen zur Markenbekanntheit angesprochen oder haben eine \u00e4hnliche Anzahl von Mitarbeitern. Dies unterstreicht das gemeinsame Thema des \u00dcbergangs von einem CRM, das auf data-Input basiert, zu einem CRM, das auf Intelligenz basiert und die verf\u00fcgbaren data nutzt, um n\u00fctzliche und umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.<\/p>\n<\/div>
Das Sales Command Centre - CRM auf Steroiden<\/h3><\/div>Der letzte Schritt besteht darin, ein ma\u00dfgeschneidertes Sales Command Center (SCC) zu erstellen, d.h. die Grundlage f\u00fcr einen intelligenten Vertrieb. Das SCC ist die Mensch-Maschine-Schnittstelle (HMI) des data-driven CRM und der Vertriebsfunktion, mit der das Vertriebsteam das bereits verf\u00fcgbare data erg\u00e4nzt und dabei alle SCC-Funktionen nutzt.<\/p>\n<\/div>
Als digitales Asset wird das softwarebasierte SCC kontinuierlich mit neuen Funktionen angereichert. Es kann als einfach zu bedienendes Dashboard beginnen, sich zu einem digitalen Asset mit einem Dashboard und aktiven Zuh\u00f6rfunktionen entwickeln, die ein Coaching erm\u00f6glichen, und schlie\u00dflich zum zentralen Ort werden, an dem alle Berichte, Bewertungen und Customer Journeys definiert und \u00fcberwacht werden.<\/p>\n<\/div>
Der Erfolg h\u00e4ngt von den kontinuierlichen R\u00fcckmeldungen des Vertriebsteams ab, z. B. von den Details zu den Schmerzpunkten der Kunden nach einem Meeting oder ob die Folgeempfehlungen erfolgreich waren, da diese detaillierten Angaben die Algorithmen des maschinellen Lernens verbessern und steuern.<\/p>\n<\/div>
Vom Papier zum CRM zur Intelligenz<\/h3><\/div>Der Verkaufsprozess wurde vor mehr als 20 Jahren erstmals von Papier auf CRM umgestellt. Zunehmend ist ein CRM-System jedoch nur noch ein Ort, an dem gro\u00dfe Mengen an data gespeichert werden, und mit dem technologischen Fortschritt erleben wir eine zweite Metamorphose in Richtung Intelligenz.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/article>
Ein data-Magnet ist im Wesentlichen ein Werkzeug, das dazu dient, qualitative data zu generieren und das CRM kontinuierlich zu f\u00fcttern. Robotic Process Automation (RPA) erm\u00f6glicht es Bots, das Internet nach verf\u00fcgbaren Informationen und data-Nuggets wie Kontaktinformationen, Art des Gesch\u00e4fts, Interessen und Zeitplan usw. zu durchforsten. Da Unternehmen st\u00e4ndig versuchen, Kosten zu senken und Vertriebsteams schrumpfen, ist dieses automatisierte data Prospecting ein effektiver Weg, das CRM mit frischen und qualitativen data zu f\u00fcllen.<\/p>\n<\/div>
Data B\u00fcro der Verwaltung<\/h3><\/div>Aber das alte Sprichwort \u2018M\u00fcll rein, M\u00fcll raus\u2019 gilt immer noch. Ein data-driven-CRM braucht qualitativ hochwertige und standardisierte data, um Ergebnisse zu liefern. Ein data governance-B\u00fcro fungiert als \u2018Vollstrecker\u2019, um die gesammelten Informationen zu organisieren und zu strukturieren, indem es die data versteht, sie bereinigt und sicherstellt, dass sie durchg\u00e4ngig konsistent sind. Berufsbezeichnungen zum Beispiel sind ein h\u00e4ufiges Problem - ein Arzt in einem Land ist vielleicht gleichbedeutend mit einem Praktiker in einer anderen Region oder einem Gesundheitsdienstleister in einem anderen Land. Das data ist nur dann n\u00fctzlich und brauchbar, wenn diese Unstimmigkeiten ausger\u00e4umt sind.<\/p>\n<\/div>
Dabei geht es um das Sammeln und Standardisieren von data, was Teil eines jeden robusten Verkaufsprozesses ist - auch wenn dieser durch Automatisierung und effektive Betriebsmodelle verfeinert wird. Aber der n\u00e4chste Baustein hebt das CRM weit \u00fcber den ausgetretenen Pfad des traditionellen Verkaufsprozesses hinaus.<\/p>\n<\/div>
Motor f\u00fcr maschinelles Lernen<\/h3><\/div>Der Anbieter f\u00fcr maschinelles Lernen ist in der Regel ein cloud-Dienst wie Google Cloud Platform (GCP), Amazon Web Services (AWS) oder Microsoft Azure. Durch die Herstellung einer Live-Verbindung zwischen ihm und dem CRM wird echte Intelligenz in Form von Rechenleistung generiert, die es den Algorithmen f\u00fcr maschinelles Lernen erm\u00f6glicht, den nun reichhaltigen und sauberen data-Satz zu nutzen, der in den ersten beiden Schritten erzeugt wurde.<\/p>\n<\/div>
Die Analyse des CRM data kann zum Beispiel zeigen, dass die Konversionsrate des Unternehmens f\u00fcr Cluster A h\u00f6her ist als f\u00fcr Cluster B. Die Analyse basiert auf \u2018nicht \u00fcberwachter KI\" (eine Art von KI, bei der Algorithmen ohne menschliche Eingaben versteckte Muster in data finden). Weitere Untersuchungen zeigen die Ursachen f\u00fcr diese Diskrepanz: Unternehmen in Cluster A wechseln m\u00f6glicherweise von demselben Wettbewerber, wurden vor dem Verkaufsgespr\u00e4ch durch Kampagnen zur Markenbekanntheit angesprochen oder haben eine \u00e4hnliche Anzahl von Mitarbeitern. Dies unterstreicht das gemeinsame Thema des \u00dcbergangs von einem CRM, das auf data-Input basiert, zu einem CRM, das auf Intelligenz basiert und die verf\u00fcgbaren data nutzt, um n\u00fctzliche und umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.<\/p>\n<\/div>
Das Sales Command Centre - CRM auf Steroiden<\/h3><\/div>Der letzte Schritt besteht darin, ein ma\u00dfgeschneidertes Sales Command Center (SCC) zu erstellen, d.h. die Grundlage f\u00fcr einen intelligenten Vertrieb. Das SCC ist die Mensch-Maschine-Schnittstelle (HMI) des data-driven CRM und der Vertriebsfunktion, mit der das Vertriebsteam das bereits verf\u00fcgbare data erg\u00e4nzt und dabei alle SCC-Funktionen nutzt.<\/p>\n<\/div>
Als digitales Asset wird das softwarebasierte SCC kontinuierlich mit neuen Funktionen angereichert. Es kann als einfach zu bedienendes Dashboard beginnen, sich zu einem digitalen Asset mit einem Dashboard und aktiven Zuh\u00f6rfunktionen entwickeln, die ein Coaching erm\u00f6glichen, und schlie\u00dflich zum zentralen Ort werden, an dem alle Berichte, Bewertungen und Customer Journeys definiert und \u00fcberwacht werden.<\/p>\n<\/div>
Der Erfolg h\u00e4ngt von den kontinuierlichen R\u00fcckmeldungen des Vertriebsteams ab, z. B. von den Details zu den Schmerzpunkten der Kunden nach einem Meeting oder ob die Folgeempfehlungen erfolgreich waren, da diese detaillierten Angaben die Algorithmen des maschinellen Lernens verbessern und steuern.<\/p>\n<\/div>
Vom Papier zum CRM zur Intelligenz<\/h3><\/div>Der Verkaufsprozess wurde vor mehr als 20 Jahren erstmals von Papier auf CRM umgestellt. Zunehmend ist ein CRM-System jedoch nur noch ein Ort, an dem gro\u00dfe Mengen an data gespeichert werden, und mit dem technologischen Fortschritt erleben wir eine zweite Metamorphose in Richtung Intelligenz.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/article>
Aber das alte Sprichwort \u2018M\u00fcll rein, M\u00fcll raus\u2019 gilt immer noch. Ein data-driven-CRM braucht qualitativ hochwertige und standardisierte data, um Ergebnisse zu liefern. Ein data governance-B\u00fcro fungiert als \u2018Vollstrecker\u2019, um die gesammelten Informationen zu organisieren und zu strukturieren, indem es die data versteht, sie bereinigt und sicherstellt, dass sie durchg\u00e4ngig konsistent sind. Berufsbezeichnungen zum Beispiel sind ein h\u00e4ufiges Problem - ein Arzt in einem Land ist vielleicht gleichbedeutend mit einem Praktiker in einer anderen Region oder einem Gesundheitsdienstleister in einem anderen Land. Das data ist nur dann n\u00fctzlich und brauchbar, wenn diese Unstimmigkeiten ausger\u00e4umt sind.<\/p>\n<\/div>
Dabei geht es um das Sammeln und Standardisieren von data, was Teil eines jeden robusten Verkaufsprozesses ist - auch wenn dieser durch Automatisierung und effektive Betriebsmodelle verfeinert wird. Aber der n\u00e4chste Baustein hebt das CRM weit \u00fcber den ausgetretenen Pfad des traditionellen Verkaufsprozesses hinaus.<\/p>\n<\/div>
Motor f\u00fcr maschinelles Lernen<\/h3><\/div>Der Anbieter f\u00fcr maschinelles Lernen ist in der Regel ein cloud-Dienst wie Google Cloud Platform (GCP), Amazon Web Services (AWS) oder Microsoft Azure. Durch die Herstellung einer Live-Verbindung zwischen ihm und dem CRM wird echte Intelligenz in Form von Rechenleistung generiert, die es den Algorithmen f\u00fcr maschinelles Lernen erm\u00f6glicht, den nun reichhaltigen und sauberen data-Satz zu nutzen, der in den ersten beiden Schritten erzeugt wurde.<\/p>\n<\/div>
Die Analyse des CRM data kann zum Beispiel zeigen, dass die Konversionsrate des Unternehmens f\u00fcr Cluster A h\u00f6her ist als f\u00fcr Cluster B. Die Analyse basiert auf \u2018nicht \u00fcberwachter KI\" (eine Art von KI, bei der Algorithmen ohne menschliche Eingaben versteckte Muster in data finden). Weitere Untersuchungen zeigen die Ursachen f\u00fcr diese Diskrepanz: Unternehmen in Cluster A wechseln m\u00f6glicherweise von demselben Wettbewerber, wurden vor dem Verkaufsgespr\u00e4ch durch Kampagnen zur Markenbekanntheit angesprochen oder haben eine \u00e4hnliche Anzahl von Mitarbeitern. Dies unterstreicht das gemeinsame Thema des \u00dcbergangs von einem CRM, das auf data-Input basiert, zu einem CRM, das auf Intelligenz basiert und die verf\u00fcgbaren data nutzt, um n\u00fctzliche und umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.<\/p>\n<\/div>
Das Sales Command Centre - CRM auf Steroiden<\/h3><\/div>Der letzte Schritt besteht darin, ein ma\u00dfgeschneidertes Sales Command Center (SCC) zu erstellen, d.h. die Grundlage f\u00fcr einen intelligenten Vertrieb. Das SCC ist die Mensch-Maschine-Schnittstelle (HMI) des data-driven CRM und der Vertriebsfunktion, mit der das Vertriebsteam das bereits verf\u00fcgbare data erg\u00e4nzt und dabei alle SCC-Funktionen nutzt.<\/p>\n<\/div>
Als digitales Asset wird das softwarebasierte SCC kontinuierlich mit neuen Funktionen angereichert. Es kann als einfach zu bedienendes Dashboard beginnen, sich zu einem digitalen Asset mit einem Dashboard und aktiven Zuh\u00f6rfunktionen entwickeln, die ein Coaching erm\u00f6glichen, und schlie\u00dflich zum zentralen Ort werden, an dem alle Berichte, Bewertungen und Customer Journeys definiert und \u00fcberwacht werden.<\/p>\n<\/div>
Der Erfolg h\u00e4ngt von den kontinuierlichen R\u00fcckmeldungen des Vertriebsteams ab, z. B. von den Details zu den Schmerzpunkten der Kunden nach einem Meeting oder ob die Folgeempfehlungen erfolgreich waren, da diese detaillierten Angaben die Algorithmen des maschinellen Lernens verbessern und steuern.<\/p>\n<\/div>
Vom Papier zum CRM zur Intelligenz<\/h3><\/div>Der Verkaufsprozess wurde vor mehr als 20 Jahren erstmals von Papier auf CRM umgestellt. Zunehmend ist ein CRM-System jedoch nur noch ein Ort, an dem gro\u00dfe Mengen an data gespeichert werden, und mit dem technologischen Fortschritt erleben wir eine zweite Metamorphose in Richtung Intelligenz.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/article>
Der Anbieter f\u00fcr maschinelles Lernen ist in der Regel ein cloud-Dienst wie Google Cloud Platform (GCP), Amazon Web Services (AWS) oder Microsoft Azure. Durch die Herstellung einer Live-Verbindung zwischen ihm und dem CRM wird echte Intelligenz in Form von Rechenleistung generiert, die es den Algorithmen f\u00fcr maschinelles Lernen erm\u00f6glicht, den nun reichhaltigen und sauberen data-Satz zu nutzen, der in den ersten beiden Schritten erzeugt wurde.<\/p>\n<\/div>
Die Analyse des CRM data kann zum Beispiel zeigen, dass die Konversionsrate des Unternehmens f\u00fcr Cluster A h\u00f6her ist als f\u00fcr Cluster B. Die Analyse basiert auf \u2018nicht \u00fcberwachter KI\" (eine Art von KI, bei der Algorithmen ohne menschliche Eingaben versteckte Muster in data finden). Weitere Untersuchungen zeigen die Ursachen f\u00fcr diese Diskrepanz: Unternehmen in Cluster A wechseln m\u00f6glicherweise von demselben Wettbewerber, wurden vor dem Verkaufsgespr\u00e4ch durch Kampagnen zur Markenbekanntheit angesprochen oder haben eine \u00e4hnliche Anzahl von Mitarbeitern. Dies unterstreicht das gemeinsame Thema des \u00dcbergangs von einem CRM, das auf data-Input basiert, zu einem CRM, das auf Intelligenz basiert und die verf\u00fcgbaren data nutzt, um n\u00fctzliche und umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.<\/p>\n<\/div>
Das Sales Command Centre - CRM auf Steroiden<\/h3><\/div>Der letzte Schritt besteht darin, ein ma\u00dfgeschneidertes Sales Command Center (SCC) zu erstellen, d.h. die Grundlage f\u00fcr einen intelligenten Vertrieb. Das SCC ist die Mensch-Maschine-Schnittstelle (HMI) des data-driven CRM und der Vertriebsfunktion, mit der das Vertriebsteam das bereits verf\u00fcgbare data erg\u00e4nzt und dabei alle SCC-Funktionen nutzt.<\/p>\n<\/div>
Als digitales Asset wird das softwarebasierte SCC kontinuierlich mit neuen Funktionen angereichert. Es kann als einfach zu bedienendes Dashboard beginnen, sich zu einem digitalen Asset mit einem Dashboard und aktiven Zuh\u00f6rfunktionen entwickeln, die ein Coaching erm\u00f6glichen, und schlie\u00dflich zum zentralen Ort werden, an dem alle Berichte, Bewertungen und Customer Journeys definiert und \u00fcberwacht werden.<\/p>\n<\/div>
Der Erfolg h\u00e4ngt von den kontinuierlichen R\u00fcckmeldungen des Vertriebsteams ab, z. B. von den Details zu den Schmerzpunkten der Kunden nach einem Meeting oder ob die Folgeempfehlungen erfolgreich waren, da diese detaillierten Angaben die Algorithmen des maschinellen Lernens verbessern und steuern.<\/p>\n<\/div>
Vom Papier zum CRM zur Intelligenz<\/h3><\/div>Der Verkaufsprozess wurde vor mehr als 20 Jahren erstmals von Papier auf CRM umgestellt. Zunehmend ist ein CRM-System jedoch nur noch ein Ort, an dem gro\u00dfe Mengen an data gespeichert werden, und mit dem technologischen Fortschritt erleben wir eine zweite Metamorphose in Richtung Intelligenz.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/article>
Der letzte Schritt besteht darin, ein ma\u00dfgeschneidertes Sales Command Center (SCC) zu erstellen, d.h. die Grundlage f\u00fcr einen intelligenten Vertrieb. Das SCC ist die Mensch-Maschine-Schnittstelle (HMI) des data-driven CRM und der Vertriebsfunktion, mit der das Vertriebsteam das bereits verf\u00fcgbare data erg\u00e4nzt und dabei alle SCC-Funktionen nutzt.<\/p>\n<\/div>
Als digitales Asset wird das softwarebasierte SCC kontinuierlich mit neuen Funktionen angereichert. Es kann als einfach zu bedienendes Dashboard beginnen, sich zu einem digitalen Asset mit einem Dashboard und aktiven Zuh\u00f6rfunktionen entwickeln, die ein Coaching erm\u00f6glichen, und schlie\u00dflich zum zentralen Ort werden, an dem alle Berichte, Bewertungen und Customer Journeys definiert und \u00fcberwacht werden.<\/p>\n<\/div>
Der Erfolg h\u00e4ngt von den kontinuierlichen R\u00fcckmeldungen des Vertriebsteams ab, z. B. von den Details zu den Schmerzpunkten der Kunden nach einem Meeting oder ob die Folgeempfehlungen erfolgreich waren, da diese detaillierten Angaben die Algorithmen des maschinellen Lernens verbessern und steuern.<\/p>\n<\/div>
Vom Papier zum CRM zur Intelligenz<\/h3><\/div>Der Verkaufsprozess wurde vor mehr als 20 Jahren erstmals von Papier auf CRM umgestellt. Zunehmend ist ein CRM-System jedoch nur noch ein Ort, an dem gro\u00dfe Mengen an data gespeichert werden, und mit dem technologischen Fortschritt erleben wir eine zweite Metamorphose in Richtung Intelligenz.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/article>
Der Verkaufsprozess wurde vor mehr als 20 Jahren erstmals von Papier auf CRM umgestellt. Zunehmend ist ein CRM-System jedoch nur noch ein Ort, an dem gro\u00dfe Mengen an data gespeichert werden, und mit dem technologischen Fortschritt erleben wir eine zweite Metamorphose in Richtung Intelligenz.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/article>