Gibt es einen Unterschied zwischen einer Vertriebspipeline und einem Orakel?

Von Frank Lauterhahn

Ein Orakel ist eine Person oder ein Medium, das göttliche Zeichen deuten und die Zukunft vorhersagen kann. Im CRM steht der Kunde ja über allem, insofern passt diese Definition – eigentlich. Im Vertrieb werden jedoch seltener die Kunden über die Entwicklung der Zukunft befragt, sondern es sind die eigenen Mitarbeiter, die eine Einschätzung über Markttrends, Abschlusswahrscheinlichkeit und Umsatzentwicklung abgeben sollen.

Bei Raten von lediglich 5-8% für die Konvertierung von Interessenten zu Käufern mag dies erstaunen, bedeutet dies doch, dass über 90% von Zeit und Kosten in die falschen Interessenten investiert werden. Der Grund der Fehlsteuerung liegt in den angewendeten Verfahren und Instrumenten in Vertrieb und Marketing.

So ist schon das Bild des „Vertriebstrichters“ grundsätzlich falsch, obwohl es allgemein akzeptiert wird. Denn es wird übersehen, dass die meisten Interessenten gar nicht erst bis an das Ende des Trichters gelangen. Wohin und warum die große Menge der ursprünglich identifizierten Interessenten diffundiert ist, wird seltener ermittelt. Durch die Entscheidungsträger wird stattdessen viel Aufwand in die Steuerung von Aktivitäten und das Controlling der Ergebnisse investiert.

Erst die Erkenntnis darüber, warum Opportunities gewonnen oder verloren werden, welche Faktoren kaufentscheidend sind und welche Interessenten überhaupt in die Sales-Pipeline gelangen versetzt Unternehmen in die Lage, die richtigen Maßnahmen in Vertrieb und Marketing zu ergreifen.

Viele Informationen, die zur Beantwortung dieser Fragen geeignet sind, stammen von den Bestandskunden und sind somit in der Regel bereits im CRM-System vorhanden. Diese werden allerdings zumeist nicht genutzt, um das zukünftige Kaufverhalten zu prognostizieren. Dabei basieren Kaufentscheidungen nicht alleine auf dem Aufbau von Beziehungen oder der Idee des Unternehmens, diese nachhaltig beeinflussen zu können.

Denn die Käufer sind aufgrund der vielfältigen Informationsmöglichkeiten heute wesentlich besser informiert als noch vor 10 Jahren und die Einflussnahme auf Kaufentscheidungen geht bei Weitem nicht mehr nur vom anbietenden Unternehmen aus. Diese Aussage trifft längst nicht mehr nur auf den Konsumentenmarkt zu. Selbst im B2B-Bereich nimmt die Bedeutung von Messen als Kontaktforum aufgrund von substituierenden Informationsquellen merklich ab.

In der Unternehmensführung bleiben das Reporting der vergangenen sowie das Monitoring der gegenwärtigen Aktivitäten natürlich unerlässlich. Für eine effektive Steuerung stehen den Klassenbesten jedoch die „Business-Intelligence“ prädikativer Verfahren zur Verfügung.
Durch die softwaregestützte Analyse unternehmensrelevanter Marketingdaten können exakt diejenigen Erkenntnisse über Märkte und Kunden gewonnen werden, die Entscheidern als zuverlässige Informationsgrundlage dienen, um Geschäftsprozesse und Kundenbeziehungen im Sinne der Unternehmensziele profitabel und nachhaltig zu gestalten. Die Anwendung von Profilen und Prognose-Verfahren hilft bei der Entscheidung darüber, welche Leads intensiver verfolgt werden sollten.

Verfahren der Predictive Analytics ermitteln die Stärke des Zusammenhangs zwischen kundenbezogenen Eigenschaften und der Wahrscheinlichkeit für eine Produktaffinität.
Die Eigenschaften von Käufern und Nicht-Käufern, Neukunden und abgewanderten Kunden werden als Profile in einer „single-customer-view“ dargestellt. Diese liefern unter anderem Erkenntnisse darüber, welcher Interessent mit welcher Wahrscheinlichkeit zukünftig tatsächlich Kunde sein wird und wie die Konvertierung zum Kunden zu erreichen ist.
Dabei können die Möglichkeiten der Predictive Analytics in die bereits bestehenden BI-Landschaften integriert und mit den CRM-Prozessen verknüpft werden.

Die Einsatzbereiche von Predictive Analytics betreffen nicht nur die operative Unterstützung der Vertriebsaktivitäten, sondern unterstützen ebenso Entscheidungen strategischer Fragestellungen:

• Welche Eigenschaften haben Kunden, die ein Produkt gekauft haben?
• Über welchen Kommunikationskanal, wann und wo können Kunden am besten erreicht werden?
• Wie kann die Response- und Abschlussquote von Marketing-Kampagnen erhöht werden?
• Woran können kündigungsgefährdete Kunden frühzeitig erkannt werden?
• In welche Kunden soll zukünftig investiert werden?
• Wo sollen Standorte eingerichtet werden?
• Mit welchen Strategien lassen sich Kundensegmente langfristig entwickeln?
• Wie können Budgets und Ressourcen effizient eingesetzt werden?

Die Einbindung einer Predictive Analysis ermöglicht Unternehmen wesentlich die Qualität der Entscheidungsfindung in vielfältigen Aufgabenstellungen von Vertrieb und Marketing zu verbessern.