Zeitsprung. Sie gehen einkaufen wie früher, die Dame an der Theke begrüßt Sie mit Namen, fragt nach Ihrer Familie und wohin die nächste Reise geht. Zeitgleich packt sie ganz selbstverständlich Ihre Lieblingsbrötchen in die Tüte, empfiehlt neue Käse- und Wurstsorten, die Ihren Geschmack treffen könnten. Das „Tante-Emma-Laden“-Prinzip. Die Inhaberin hat alle relevanten Kundendaten auf ihrer Human-Festplatte gespeichert und ruft sie zum richtigen Zeitpunkt ab. Genau das, was Unternehmen mit Big Data erreichen wollen. Die Begeisterung ihrer Kunden auf der Customer Journey und die Antwort auf die Frage „Wem soll ich was wie wo anbieten?“

Daten als Grundlage für Analysen werden in mittelständischen Unternehmen stiefmütterlich behandelt. Big Data macht es für die Unternehmen nicht einfacher. Oft besitzen Unternehmen schon heute mehr Informationen als ihnen bewusst ist – nutzen sie jedoch nicht.

6 Impulse liefern Optimierungsansätze zu „Big Data im B2B-Vertrieb“:

1. Strategische und operative Vertriebssteuerung braucht Transparenz
Daten und Controlling sind sehr wichtig für die strategische Vertriebssteuerung, da dort Weichen für einen längeren Zeitraum gestellt werden. Es gilt Transparenz über die Märkte sowie Informationen zu Kunden mit Informationen zu Bedürfnissen des Buying Centers und zur Customer Journey sowie auch Wettbewerbsdaten zusammenzuführen. Vergessen werden oft die Informationen zu den eigenen Kernkompetenzen, die für den Abgleich mit dem Bedarf der Kunden essentiell sind. Die operative Vertriebssteuerung versorgt den Vertrieb im Tagesgeschäft mit relevanten Informationen. Der Vertrieb soll bei veränderten Rahmenbedingungen schnellstmöglich adäquat reagieren. Geschwindigkeit der Datenanalysen vor deren Genauigkeit. Einführung von KPIs, wie Angebotserfolgsquoten, Top Ten Umsatzanteil und durchschnittliche Lieferzeiten ergänzen die Aussagekraft.

2. BIG DATA – Potenziale sind groß
Schenkt man den Medien Glauben, löst BIG DATA alle Probleme der Unternehmen. Wer will nicht wie Würth die Neukunden-Potenziale in einem Verkaufsgebiet automatisiert berechnen und dem verantwortlichen Verkäufer Hinweise auf die vermutlichen Bedürfnisse der Kunden geben? Oder automatisiert in Echtzeit die Kundenwertigkeiten bestimmen? Mögliche Produktkäufe der Kunden innerhalb des nächsten Zeitraumes nach Produktgruppen anhand von Social Media, mobilen Apps und M2M-Daten untergliedert voraussagen? Daten werden zukünftig in rauen Mengen zur Verfügung stehen. Markttrends und Kaufverhalten frühzeitig erkennen, Marketingmaßnahmen testen, One-to-One Kommunikation und Leistungserstellung durchführen, gezieltes Cross- und Up-Selling vornehmen – wichtige Ziele. Alleine aufgrund der Digitalisierung und der möglichen Aussagen zum Kundenverhalten müssen nicht nur B2C, sondern auch B2B die Augen für BIG DATA öffnen.

3. Neue Technologien erledigen nicht die Hausaufgaben der Unternehmen
Beim Thema „Daten“ brauchen viele Unternehmen im ersten Schritt gar nicht „Big“ zu denken – es ist ausreichend, die aktuelle Datensituation zu betrachten. Bei CRM beispielsweise kämpfen viele mit der Vollständigkeit und Qualität der Daten. Hinzu kommt die Resistenz von Marketing/Vertrieb vor dem Thema Standardisierung – eine Grundvoraussetzung für aussagekräftiges Datenmanagement. Aus Angst vor Kompetenzverlust lehnen insbesondere diese Organisationen die Systeme für die Datenpflege ab. Auch der Datenschutz bremst, die neue Datenschutzverordnung lässt grüßen. Um das Vertrauen der Kunden zu gewinnen, müssen Unternehmen offenlegen, was mit den Kundendaten geschieht. Liegen die Daten in Deutschland oder Amerika in der „Cloud“? Veraltete IT-Systeme erschweren eine Datenkonsolidierung/-auswertung. Die Beispiele zeigen, dass Unternehmen zunächst mal in Sachen „Data“ ihre Hausaufgaben machen sollten, bevor sie „BIG“ denken können.

4. Daten – das übersehene Kapital von Unternehmen
Viele Unternehmen verfügen über sehr viele Kundeninformationen. Doch liegen diese oft vergessen in Silos: Marketing hat seine Excel-Listen, der Service eigene Informationen in Kundenakten oder Dateien auf dem Server, der Finanzbereich pflegt sein ERP-System und der Vertrieb hat oft die relevanten Kundendaten im Kopf. „Das sind meine Informationen, ich werde diese bestimmt nicht in das CRM-System einpflegen“ – so ein befragter Außendienst-Mitarbeiter. Was hat das Unternehmen dagegen unternommen? NICHTS! Außer Duldung. „Solange er seinen Umsatz bringt, ist alles okay.“ Grob fahrlässig! Die Kundendaten gehören,  Zustimmung vorausgesetzt, dem Unternehmen und nicht einer Abteilung oder einem Mitarbeiter. Daten sind wertvoll für Unternehmen. Wer Kundeninformationen besitzt und diese dann in Blick auf den aktuellen und zukünftigen Bedarf auswertet, wird Kunden begeistern, erhält einen Wettbewerbsvorteil und steigert seine Marktmacht. Das bedingt die Abschaffung aller Datensilos und Konsolidierung der Daten.

5. Vom reinen „Bauchgefühl“ hin zu „datengestützten Entscheidungen“
Das reine Vorliegen von Daten hilft Entscheidern nicht weiter. Daten müssen zu den Entscheidern sprechen. Nichts Neues. Der Business Intelligence-Ansatz existiert seit den 1990er – doch viele Unternehmen scheinen in der Datenauswertung dort stecken geblieben zu sein. Liegen Auswertungen einmal vor, ist der Weg vom Bauchgefühl zu datengestützten Entscheidungen oft noch sehr lang. Der Verkäufer, der es gewohnt ist, nach Intuition zu entscheiden, wann er welche Aktivitäten durchführt. Auf der anderen Seite die Führungskraft oder auch Unternehmer, denen noch die Übung fehlt auf Basis von Daten Entscheidungen zu treffen – und dies auch noch unter Unsicherheiten. Zukunftsbezogene Datenanalysen können keine 100%ige Aussagen für die Zukunft treffen, Analysen können Trends abbilden. Die Entscheider müssen erstens lernen, in Szenarien zu denken und zweitens anhand von Zahlen, Daten, Fakten in Kombination mit ihrem Bauchgefühl und ihrer Erfahrung zu entscheiden.

6. (Big) Data – strategisch, nicht punktuell betrachten
Das Thema (Big) Data darf nicht punktuell, sondern muss strategisch gesehen werden. Ohne entsprechende Transformation der Organisation geht es nicht. Am Anfang stehen die Fragen:
Wohin will ich?
Was will ich mit welchen Datenquellen analysieren?
Wie sieht meine smarte Datenlandschaft in der Zukunft aus?
Welche neuen IT-Systeme sind notwendig oder kann ich bestehende nutzen?
Benötige ich ein neues CRM-System?
Vor Implementierung der neu angepassten Systemlandschaft ist eine Datenbereinigung und -konsolidierung notwendig. Aufwendig und häufig unterschätzt. Legen Sie Verantwortlichkeiten sowie Prozesse für die Datenpflege fest, die fortlaufend kontrolliert werden. Als letztes erfolgt die Implementierung der neuen Systemlandschaft sowie die Migration der bestehenden und Integration neuer Datenquellen sowie deren Nutzung. Bei allen technischen und prozessualen Veränderungen müssen die Menschen motiviert mitgenommen werden – Kunden, Mitarbeiter, Entscheider und Datenschützer.

Daten liegen im Überfluss vor – sie bedürfen der Konsolidierung und Auswertung. Entscheider müssen anhand dessen ihre Entscheidungen treffen – systematisch und strategisch und werden so durch Wissensvorsprung zu einer Marktmacht. Gefahr: Unternehmen denken nur noch  an ihre zukünftigen Möglichkeiten und übersehen kurzfristig zu erledigende Hausaufgaben und Potenziale. In ersten pragmatischen Pilotprojekten lassen sich schnelle und messbare Erfolge erzielen. „Einfach vor komplex – Think Big, Start Smart“!

Herzlichst,

Ihr Thomas Kaleja