Das Ziel der Arbeit besteht darin, einen Überblick über konkrete Einsatzmöglichkeiten von Big Data Analytics in einem kundenzentrierten Vertriebscontrolling (VC) – dargestellt am Konzept des Kundenlebenszyklus – zu vermitteln, auf die Anwendungsvoraussetzungen sowie -grenzen aufmerksam zu machen und Empfehlungen für die Praxis abzuleiten.
Um ein grundlegendes Verständnis über die nachfolgend verwendeten Begriffe und Zusammenhänge zu schaffen, werden im zweiten Kapitel Grundlagen des VC und von Big Data Analytics erläutert. In Kapitel drei rücken konkrete Einsatzfelder von Big Data Analytics im VC in den Fokus, denen sich in Kapitel vier eine kritische Würdigung anschließt.
Der Vertrieb stellt eine zentrale Funktion eines Unternehmens dar. Er bildet die Schnittstelle zu dessen Kunden und verfügt i.d.R. als einziger Unternehmensbereich über die Möglichkeit, Umsatzerlöse zu generieren und damit den Unternehmenserfolg zu beeinflussen. Die zunehmende Digitalisierung und Markttransparenz, die Entstehung neuer, webbasierter Vertriebskanäle sowie die kundenseitige Forderung nach passgenauen Lösungen stellen das Vertriebscontrolling (VC) vor neue Herausforderungen und verlangen eine stärkere Konzentration auf die Belange und Zufriedenheit der Kunden.
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung
2 Untersuchungsrelevante Grundlagen
2.1 Grundlagen des Vertriebscontrollings
2.2 Grundlagen von Big Data Analytics
3 Einsatzfelder von Big Data Analytics im Vertriebscontrolling
3.1 Neukundenakquise
3.2 Kundenbindung
3.3 Kundenreaktivierung
4 Kritische Würdigung
5 Fazit
Zielsetzung & Themen
Die Arbeit untersucht das Potenzial von Big Data Analytics zur Effektivitäts- und Effizienzsteigerung im Vertriebscontrolling, insbesondere entlang des Kundenlebenszyklus in der Logistikbranche, um eine datengestützte und kundenorientierte Vertriebssteuerung zu ermöglichen.
- Grundlagen des Vertriebscontrollings und des Kundenlebenszykluskonzepts
- Methoden und Komponenten von Big Data Analytics
- Einsatzmöglichkeiten von Predictive Analytics in der Neukundenakquise
- Strategien zur Kundenbindung und Wertsteigerung mittels Datenanalyse
- Ansätze zur frühzeitigen Identifikation und Reaktivierung abwanderungsgefährdeter Kunden
- Herausforderungen und Rahmenbedingungen bei der Implementierung von Analysetools
Auszug aus dem Buch
3.1 Neukundenakquise
Eine Studie der Unternehmensberatung Accenture besagt, dass Vertriebsmitarbeiter etwa 15 % ihrer Arbeitszeit für die Recherche potenzieller Neukunden aufwenden und auf bis zu 15 verschiedene Informationsquellen zurückgreifen. Vor dem Hintergrund des exponentiell zunehmenden Datenvolumens ist ein solch manuelles Verfahren weder handhabbar und effizient, noch führt es zwangsläufig zu dem gewünschten Erfolg. Eine Lösung bietet Predictive Analytics in Form von Text Mining-Algorithmen. Diese Methode ermöglicht eine automatisierte und auf die Bedürfnisse eines Unternehmens zugeschnittene Bereitstellung von Informationen zu potenziellen Interessenten, sog. Leads. Diese können durch das VC zur weiteren Bearbeitung in den Vertrieb eingesteuert werden. Zur Lead-Identifikation prüft der Algorithmus im Internet zugängliche Inhalte, gleicht diese mit Bestandskundenprofilen ab und erkennt Gemeinsamkeiten und Muster. Auf diese Weise können potenzielle Kunden herausgefiltert werden, deren Bedürfnisse durch das Leistungsangebot eines Unternehmens annahmegemäß befriedigt werden können und folglich eine hohe Kaufwahrscheinlichkeit aufweisen.
Der Einsatz eines sog. Lead Scoring-Modells ermöglicht zudem eine Priorisierung der Leads auf Basis des CLV, der sich ebenfalls mittels Analogien zu Bestandskunden schätzen lässt. Somit lassen sich nicht nur „richtige“ Leads identifizieren, sondern auch eine unter Wirtschaftlichkeitsgesichtspunkten gerechtfertigte Strategie zur Kundengewinnung definieren.
Die Anwendung der Verfahren kann somit in der Logistikbranche zu einer höheren Erfolgsquote in der Neukundenakquise und zu einer Reduktion von Streuverlusten und Akquisitionskosten führen.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Die Einleitung beleuchtet die zunehmende Bedeutung der Digitalisierung für das Vertriebscontrolling und definiert das Ziel der Arbeit, Einsatzmöglichkeiten von Big Data Analytics im kundenorientierten Vertrieb zu untersuchen.
2 Untersuchungsrelevante Grundlagen: Dieses Kapitel erläutert die theoretischen Fundamente des Vertriebscontrollings sowie des Kundenlebenszykluskonzepts und definiert die Komponenten von Big Data Analytics inklusive der verschiedenen Analyse-Methoden.
3 Einsatzfelder von Big Data Analytics im Vertriebscontrolling: Hier werden konkrete Anwendungsgebiete von Big Data Analytics aufgezeigt, unterteilt in die Neukundenakquise, Kundenbindung und Kundenreaktivierung.
4 Kritische Würdigung: Dieses Kapitel fasst die Mehrwerte zusammen und diskutiert gleichzeitig die Herausforderungen, wie etwa Datenqualität, notwendige Fachkompetenzen und rechtliche Rahmenbedingungen bei der Implementierung.
5 Fazit: Das Fazit resümiert, dass Big Data Analytics durch die Erschließung externer Daten und selbstlernender Algorithmen neue Chancen für eine effizientere Vertriebssteuerung bietet, sofern die strategischen und technologischen Voraussetzungen erfüllt sind.
Schlüsselwörter
Vertriebscontrolling, Big Data Analytics, Kundenlebenszyklus, Predictive Analytics, Neukundenakquise, Kundenbindung, Kundenreaktivierung, Customer Lifetime Value, Logistikbranche, Datengestützte Steuerung, Sentimentanalyse, Lead Scoring, Digitalisierung, Unternehmenssteuerung, Markttransparenz.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser wissenschaftlichen Arbeit?
Die Arbeit befasst sich mit der Integration von Big Data Analytics in das Vertriebscontrolling, um Vertriebsprozesse in Unternehmen – insbesondere in der Logistikbranche – effizienter und effektiver zu gestalten.
Welche zentralen Themenfelder werden bearbeitet?
Die Schwerpunkte liegen auf dem Kundenlebenszyklus, den Methoden von Big Data Analytics sowie der Anwendung dieser Analysen in den Phasen der Kundengewinnung, -bindung und -rückgewinnung.
Was ist das primäre Ziel der Untersuchung?
Das Ziel ist es, einen Überblick über konkrete Einsatzmöglichkeiten von Big Data Analytics zu geben, auf Anwendungsvoraussetzungen und -grenzen hinzuweisen und praxisorientierte Empfehlungen abzuleiten.
Welche wissenschaftliche Methode kommt zum Einsatz?
Es handelt sich um eine Literaturarbeit, die auf Basis einer fundierten Analyse aktueller wissenschaftlicher Quellen die Anwendung von Predictive- und Diagnostic-Analytics-Verfahren auf das Vertriebscontrolling überträgt.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Der Hauptteil gliedert sich in die theoretischen Grundlagen des Vertriebscontrollings und der Analytics-Methodik sowie in die detaillierte Darstellung der Einsatzfelder entlang der Phasen des Kundenlebenszyklus.
Durch welche Schlüsselwörter lässt sich die Arbeit charakterisieren?
Die Arbeit lässt sich durch Begriffe wie Vertriebscontrolling, Big Data, Kundenlebenszyklus, Predictive Analytics, Kundenbindung und Logistikbranche definieren.
Warum ist die Unterscheidung zwischen Descriptive, Diagnostic, Predictive und Prescriptive Analytics so wichtig?
Diese Unterscheidung ist essenziell, da die verschiedenen Methoden unterschiedliche Wertbeiträge liefern – von der reinen Betrachtung der Vergangenheit bis hin zur Automatisierung von Entscheidungen durch Handlungsempfehlungen.
Welche Rolle spielt die Datenqualität bei der Anwendung von Analytics im Vertrieb?
Die Datenqualität ist kritisch, da unpräzise Daten zu sogenannten Scheinkorrelationen führen können, die falsche Rückschlüsse und damit ineffiziente oder sogar schädliche Steuerungsmaßnahmen nach sich ziehen.
Warum wird in der Arbeit explizit auf die Logistikbranche Bezug genommen?
Die Logistikbranche dient als Anwendungsbeispiel, da sie durch hohe Erklärungsbedürftigkeit, schwankende Kapazitäten und die Notwendigkeit zur individuellen Kundenbetreuung besonders von datengestützten Analysen profitieren kann.
- Arbeit zitieren
- Denise Ossenberg (Autor:in), 2018, Data Analytics im Vertriebscontrolling. Möglichkeiten und Grenzen, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1128885
