Der endgültige Leitfaden für die Datenerfassung und -analyse im B2B-Bereich
Entdecken Sie, was Big Data-Erfassung ist und wie Big Data-Analysen Ihrem B2B-Unternehmen helfen können, Vertrieb, Marketing und Kundenservice zu verbessern. Hier erfahren Sie, was Sie wissen müssen.
Laut McKinsey sagen 47% der Unternehmen heute, dass Big Data-Analysen die Art des Wettbewerbs in ihrer Branche erheblich verändert haben. Wenn Sie auf dem B2B-Markt wettbewerbsfähig bleiben wollen, müssen Sie in Ihrem Unternehmen Big Data-Erfassung und -Analyse einsetzen. Lesen Sie weiter und erfahren Sie, wie.
Das Wichtigste in Kürze
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Big Data Analytics sammelt große Datenmengen aus verschiedenen Quellen und nutzt sie, um B2B-Abläufe und das Erlebnis für den Kunden zu verbessern.
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Big Data Analytics wird im B2B-Vertrieb eingesetzt, um die Leadgenerierung, das Kundenerlebnis und die Kundenbindung zu verbessern
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Big Data Analytics wird im B2B-Marketing eingesetzt, um Kampagnen zu optimieren, vorausschauende Analysen durchzuführen und Account Based Marketing zu betreiben.
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Big Data-Analysen sind auch bei der Verbesserung des Kundendienstes nützlich.
Was ist Big Data Datenerfassung und -analyse?
Big Data ist ein Begriff, der große, oft schwer zu verwaltende Datenmengen beschreibt. Big Data können aus einer Vielzahl von Kanälen und Quellen stammen. Sie können entweder strukturiert (wie in einer Datenbank) oder unstrukturiert sein. Unternehmen sammeln Big Data über ihre Verkäufe, ihre Kunden, ihre Konkurrenten und ihre Märkte - und auch über ihre eigenen internen Abläufe und Aktivitäten.
Die Analyse all dieser Daten ist eine Herausforderung. Big Data-Analysen müssen Daten in unterschiedlichen Formaten und Typen verarbeiten und irgendwie einen Sinn aus ihnen machen. Big Data-Analyseplattformen nutzen eine Vielzahl fortschrittlicher Techniken, um Daten aus verschiedenen Quellen zu integrieren, wichtige Erkenntnisse zu gewinnen und wichtige Trends zu erkennen. Zu diesen Techniken gehören:
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Künstliche Intelligenz (KI)
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Maschinelles Lernen (ML)
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Natural Language Processing (NLP)
Diese Sammlung und Analyse von Big Data ist für den zukünftigen Erfolg von B2B-Unternehmen unerlässlich. Unternehmen, die mit Hilfe von Big Data-Analysen Markttrends vorhersagen und personalisierte Erlebnisse für ihre Kunden schaffen können, haben einen großen Vorteil gegenüber ihren Konkurrenten, denen dieser ausgefeilte Einblick fehlt. Wenn Sie Big Data-Analysen einsetzen, werden Sie nicht nur wichtige Informationen aufdecken, sondern auch in der Lage sein, schnellere und fundiertere Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Big Data-Analysen im B2B-Vertrieb
Die Datenerfassung und -analyse von Big Data ist besonders nützlich für den B2B-Vertrieb. Ihr Vertriebsteam wird viele nützliche Anwendungen für Big Data-Analysen finden, von der Generierung von mehr Leads bis zur Bindung von mehr Kunden.
Leadgenerierung
Big Data ist besonders nützlich, um mehr und qualitativ hochwertigere Leads zu generieren. Die Leadgenerierung war in der Regel eine willkürliche und kostspielige Angelegenheit, aber das ändert sich, wenn Big Data ins Spiel gebracht wird.
Durch die Analyse von Big Data wird die Leadgenerierung zu einem strukturierteren und berechenbareren Prozess, der weniger Rätselraten erfordert und mehr Umsatz pro Vertriebsmitarbeiter generiert. Die Möglichkeit, große Datensätze zu sammeln, liefert mehr potenzielle Leads, während der Einsatz von KI und Big Data-Analysen dabei hilft, die Leads zu identifizieren, die am ehesten in Frage kommen.
Personalisiertes Kundenerlebnis
B2C-Kunden fordern schon lange ein stärker personalisiertes Erlebnis, und auch B2B-Kunden werden immer anspruchsvoller. Indem Sie mehr Daten über das Kundenverhalten, die Erwartungen und die Bedürfnisse Ihrer Kunden sammeln, können Sie das Erlebnis, das Sie Ihren B2B-Kunden bieten, feinabstimmen. Mit Big Data-Analysen können Sie:
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die Kundenkommunikation zu verbessern
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den Kundenservice zu verbessern
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Produkte, Pakete und Preise speziell für jeden Kunden erstellen
Big Data Analytics ist besonders wichtig, um ein personalisiertes B2B E-Commerce Erlebnis zu bieten. Die Personalisierung des E-Commerce ist komplex und erfordert Wissen darüber, wer Ihre Site besucht, ob er sie schon einmal besucht hat, wonach er sucht und warum - Antworten, die die Analyse von Big Data liefern kann.
Bildquelle: https://www.cosoit.com/must-have-data-science-tools-for-b2b-communications
Kundenbindung und CLV
Ein stärker personalisiertes Erlebnis kann die Kundenzufriedenheit drastisch erhöhen. Je zufriedener Ihre Kunden sind - und je mehr sie das Gefühl haben, eine direkte Verbindung zu Ihrem Unternehmen zu haben - desto loyaler werden sie sein. Die Kosten für die Kundenakquise im B2B-Bereich sind in den letzten fünf Jahren um mehr als 60 % gestiegen, was bedeutet, dass es viel profitabler ist, bestehende Kunden zu halten als neue Kunden zu gewinnen.
Die Bindung treuer Kunden erhöht auch den Customer Lifetime Value (CLV), wodurch Ihr Unternehmen im Laufe der Zeit profitabler wird. Der Einsatz von Big Data Analytics, um Ihre bestehenden Kunden zufrieden zu stellen, ist für den anhaltenden Erfolg Ihres Unternehmens unerlässlich.
Big Data-Analysen im B2B-Marketing
Mit der Datenerfassung und -analyse von Big Data können Sie Ihre B2B-Marketingaktivitäten feiner abstimmen und deren Leistung besser analysieren. Je effektiver Ihr B2B-Marketing ist, desto effektiver wird auch Ihr Vertriebsteam sein.
Optimierung von Kampagnen
Big Data-Analysen sind besonders nützlich, um die Leistung Ihrer Marketingaktivitäten zu bewerten. Sie können jetzt die Wirksamkeit einer bestimmten Kampagne in Echtzeit verfolgen, so dass Sie wissen, welche Aktivitäten Sie fortsetzen und welche Sie ändern oder streichen sollten. Sie können Ihre Kampagnen für bestimmte:
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Märkte
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Kanäle
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Kunden
Prädiktive Analytik
Bis vor kurzem bestand die Datenanalyse ausschließlich aus der Untersuchung der vergangenen Leistung. Ein Blick in die Vergangenheit ist zwar nützlich, aber noch besser ist es, wenn Sie nach vorne schauen können, um vorauszusehen, was in der Zukunft passieren könnte. Das Sammeln und Auswerten von Big Data mit KI und anderen Techniken ermöglicht eine wirklich vorausschauende Analyse. Dies hilft Ihnen, Marktchancen, Kundenbedürfnisse und potenzielle Kunden zu erkennen sowie zeitgerechte Inhalte und Produkte für Ihre Kunden zu erstellen. Sie müssen nicht mehr raten, was passieren wird. Mit Big Data und prädiktiven Analysen können Sie reale Ergebnisse vorhersagen und proaktiv handeln.
Bildquelle:
https:// www.predictiveanalyticstoday.com/big-data-analytics-and-predictive-analytics/
Account Based Marketing
Big Data-Analysen ermöglichen es Ihrem Unternehmen, Account Based Marketing (ABM) einzusetzen und Ihr Marketing und Ihren Vertrieb für bestimmte Kunden besser zu personalisieren. ABM ist eine Strategie, die Ihre Vertriebs- und Marketingressourcen auf eine Gruppe von Zielkunden innerhalb eines bestimmten Marktes konzentriert. So können Sie Ihre Marketingaktivitäten personalisieren und Ihre Marketingbotschaft auf die spezifischen Bedürfnisse jedes Kunden abstimmen.
Kundenbetreuung
Durch den Einsatz von Big Data-Systemen zur Erfassung und Analyse einer Vielzahl von Kundendaten können Sie einen reaktionsschnelleren Kundenservice bieten. Big Data-Analysen liefern relevantere und besser verwertbare Informationen über Kundenfragen, -probleme und -verhalten, so dass Sie Ihren Kundenservice entsprechend anpassen können. Mithilfe von Predictive Analytics können Sie sowohl die künftige Auslastung des Supports als auch die Fragen, die Kunden wahrscheinlich stellen werden, vorhersagen - so können sich Ihre Mitarbeiter besser darauf vorbereiten.
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Optimizely kann Ihnen helfen, das größte Asset Ihres B2B-Unternehmens optimal zu nutzen: seine Daten. Wir nutzen Big Data-Analysen, um Ihnen zu helfen, Kundendaten aus einer Vielzahl von Quellen zu sammeln und diese Daten zu nutzen, um Ihre Kunden besser zu verstehen und ein personalisiertes Erlebnis zu bieten. Wir helfen Ihnen, das Kundenverhalten besser vorherzusagen und das digitale B2B-Erlebnis Ihres Unternehmens zu optimieren.
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