Big Data zur B2B-Vertriebsunterstützung

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1 Big Data zur B2B-Vertriebsunterstützung Dr. Andreas Schäfer, Implisense GmbH Stephan Kreutzer, Cisco Systems GmbH Big Data Summit am 26. März 2014 in Hanau Big Data Smart Business

2 Thema Produktivität im B2B Vertrieb 2

3 B2B Vertrieb heute Das Finden von Neukunden gehört zu den schwierigsten Aufgaben im B2B Vertrieb.* 65 Prozent sehen die Kundengewinnung als höchste Priorität an 52 Prozent möchten ihre Vertriebseffektivität erhöhen 36 Prozent wünschen sich eine Verbesserung der Kundenbindung! 42 Prozent haben zu wenig Informationen vor einem Telefonat 45 Prozent benötigen Hilfe bei der Account-Priorisierung! Vertriebsmitarbeiter nutzen 20 Prozent ihrer Arbeitszeit für eigene Kundenrecherchen in bis zu 15 unterschiedlichen Quellen * CSO Insights 2013 Sales Performance Optimization Study 3

4 Heutige Lösungen Aufwändige Recherche in Google, auf Websites, in Xing, veraltete Excel-Listen und CRM-Datengräber 4

5 Paradigmenwechsel Let the web work for you Prof. Dr. Stefan Wrobel 5

6 Enabler 15 CRM Software Worldwide ($ in Millions), Gartner ,25 7,5 3, * 2014* > 60% Firmen mit Websites, steigend Verbesserung der IT-Infrastruktur Investitionen in CRM (+12% CAGR) Big Data Analytics 6

7 Technologie (1) Webcrawling (2) Erkennen der Firmen-Merkmale (3) Abgleich wirtschaftlicher Status (10) API... (4) Indexierung (9) Deduplikation (5) Branchenklassifikation (8) Normalisierung (7) Erkennen von Veränderungen (6) Extraktion von Fakten 7

8 Alleinstellungsmerkmale Profiling Matching Scoring Generierung von Firmenprofilen mittels NLP-Verfahren Dokumentbasiertes Matching mit n-features Dynamische Bewertung von Firmen nach Eigenschaften und Ereignissen 8

9 B2B Vertrieb morgen Automatisierte Recherche, aktuelles Wissen über Märkte und Kunden 9

10 Use Cases Neukundengewinnung Bestandskundenbindung 10

11 Use Case 1 Neukundengewinnung Herausforderung Leads für Collaboration-Lösungen Vorgehen System lernt die Eigenschaften guter Kunden und generiert Vorschläge für Neukunden, die einem dynamischen Scoring unterliegen. Interaktive Filter können gesetzt werden. Nutzen Cisco kann mit seinen Partnern schneller affine Käufer für Neuprodukte identifizieren und kostengünstiger gewinnen. 11

12 Vorgehen Referenzfirmen wählen Inhaltlich ähnliche Firmen suchen lassen Leads qualifizieren 12

13 Use Case 2 Bestandskundenbindung Herausforderung Auch bei vielen Accounts informiert bleiben Vorgehen Top Kunden auswählen, relevante Trigger Events filtern. Updates erhalten. Rechtzeitig reagieren, und proaktiv handeln. Nutzen Zeitersparnis in der Recherche, besseres Kundenverständnis, proaktives Handeln mit Anlass auch bei vielen hundert Kundenbeziehungen gleichzeitig. 13

14 Vorgehen Top-Kunden angeben Ereignistypen wählen Kunden informiert binden Sales-Checklisten Welche Verantwortlichkeiten haben sich verändert? Welche Beziehungen sollten entsprechend ausgebaut werden? Welche neuen Chancen entstehen dadurch? 14

15 Bewertung Vorher Nachher Aufwändige manuelle Recherche und Datenpflege auch von Stamm- und Ereignisdaten Kostenreduktion in der Recherche und Datenpflege von Stamm- und Ereignisdaten Viele Streuverluste in der Ansprache Fokussierung der Vertriebsressourcen Wenig Wissen über geschäftliche Situation des Kunden Besseres Kundenverständnis erlaubt Gewinnung von Kunden auch außerhalb der IT 15

16 Zusammenfassung Heutiger B2B Vertrieb mit vielen Informationsdefiziten Paradigmenwechsel: Das öffentliche Web als Informationsquelle Enabler sind umfangreiche öffentliche Daten, CRM-Systeme als Referenzpunkt, kostengünstigere IT-Infrastrukturen, Big Data Analytics Individualisierte B2B Marktforschung rund-um-die-uhr Neukundengewinnung und Bestandskundenbindung als Use Cases 16

17 Kontakt Dr. Andreas Schäfer Stephan Kreutzer Implisense GmbH Fidicinstr. 12 Cisco Systems GmbH Ludwig-Erhard-Str Berlin Eschborn Telefon: Telefon:

18 Weitere Anwendungen Inbound Priorisierung (1) Anfrage von Firmenwebpräsenzen (2) Erkennen der Firmen-Merkmale (3) Abgleich wirtschaftlicher Status Account Priorisierung (10) API... (4) Indexierung Partner- Management (9) Deduplikation (5) Branchenklassifikation Markttrend- Analyse (8) Normalisierung (7) Erkennen von Veränderungen (6) Extraktion von Fakten 18

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