Data Analytics ist die Basis vieler Zukunftsszenarien im Vertrieb: Also die digitale Kompetenz, in Daten Dinge zu sehen, die anderen verborgen bleiben. Die richtige Ansprache sichert den Erfolg.

Data Analytics – keine Angst vor großen Zahlen

Unternehmen und vor allem deren Kunden erzeugen ständig wachsende und immer komplexere Datenmengen. Data Analytics extrahiert aus diesem Berg an Informationen die wirklich wichtigen. Denn nur eine gezielte Datenanalyse kann über Kundenmerkmale und dazulernende Algorithmen zielgruppengerecht konkrete Handlungsempfehlungen ausgeben.

Die digitale Kompetenz im Vertrieb

Ziel ist es also, den Multikanalvertrieb in Unternehmen wie Banken, Sparkassen und Versicherungen datenbasiert zu unterstützen und die Ergebnisse zu verbessern. Aus den vorhandenen Kundendaten kann besserer Service entstehen – das generiert am Ende mehr Geschäft und Erträge. Es geht also darum, das passende Produkt zum richtigen Zeitpunkt den richtigen Kunden anzubieten – über den richtigen Kommunikationskanal.
Das funktioniert am besten über den gesamten Vertriebskreislauf – von der automatisierten Kundenanalyse bis hin zum regelmäßigen Erfolgscontrolling.

Zukünftig kann die Vertriebsunterstützung so entwickelt werden, dass der Nutzen sogar über den Vertrieb hinaus möglich ist.

Entwicklung Hand in Hand – Mut zu Fehlern erwünscht

Um erfolgreich Data-Analytics-Lösungen zu entwickeln und im Vertrieb umzusetzen, müssen frühzeitig ausgewählte Vertriebspartner eingebunden werden. Über ihr Feedback können die digitalen Vertriebsmodelle in der Praxis erprobt und zu einer übergreifenden Standardlösung für alle Partner weiterentwickelt werden.

Mut zu Fehlern ist dabei ausdrücklich erwünscht: Über den regelmäßigen Einsatz, das Ausprobieren, unterschiedliche Ansprache – also über Erfolge und Misserfolge im Vertrieb – kann der Einsatz von Data Analytics sogar noch verfeinert werden. Dies gilt gleichermaßen für Modelle und Kundenansprache.

Cross-Selling nach Affinitäten durchführen

Die meist eingesetzten Data-Analytics-Funktionen sind „Next Best Action“ (NBA) oder „Next Best Offer“ (NBO). Über diese erhalten Kundenberaterinnen und -berater als Gesprächsvorbereitung konkrete Produkt- und Servicevorschläge für ein ganzheitliches Cross-Selling.

Außerdem helfen entsprechende kommunikative Hinweise bei der Gesprächsdurchführung, um auch bei der „neuen“ Kundenansprache Unterstützung zu erhalten.

 

Voneinander lernen – Erfolge teilen

Um Data Analytics rechtlich, organisatorisch und prozessual schnell einzuführen und zu nutzen, benötigen die Vertriebspartner leicht verständliche Checklisten und Leitfäden sowie persönliche Webinare.

Darüber hinaus ist es wichtig, den Kundenberaterinnen und -beratern Anleitungen, Video-Tutorials und auch Austauschplattformen zur Verfügung zu stellen – analog und digital. So können über „Best Practice“-Ansätze Erfolge geteilt und großflächig wiederholt werden. Selbst interne Patenprogramme von Vertriebspartner zu Vertriebspartner sind denkbar, um gemeinsam Wissen aufzubauen und sich zu unterstützen.

Datenvielfalt und Datenschutz

Oft werden zusätzlich Markt- und Adressdaten verwendet, um die Treffsicherheit der Ergebnisse zu verbessern. Aber auch Datenquellen wie Geo- und Bewegungsdaten, Dokumente und Korrespondenz eignen sich, um die Data-Analytics-Methoden weiterzuentwickeln.

Grundsätzlich benötigen die Unternehmen das Einverständnis der Kunden – hier wird oft von Einwilligungserklärung gesprochen, um die Daten zweckgebunden nutzen zu dürfen. Darauf aufbauend ist die Datenschutzprüfung der Data-Analytics-Methoden erforderlich.