5. Dezember 2024

Sales Analytics: Wie Verkaufsdaten helfen, Strategien zu verbessern und Umsatzpotenziale zu erkennen

Sales Analytics kann die Antworten auf die zentralen Fragen liefern, wie „Welche Trends zeigen die Verkaufsdaten? Wo gibt es Verbesserungspotential?“. Eine fundierte Analyse kann die Grundlagen schaffen, um Ziele, Messwerte und Strategien im Vertrieb präzise festzulegen.

Was ist Sales Analytics?

Im Großen und Ganzen bezeichnet Sales Analytics das Sammeln von Erkenntnissen aus Verkaufsdaten. Dabei können verschiedene Techniken und Tools zum Einsatz kommen – von komplexen vorhersagenden Modellen bis hin zu simplen Tabellenkalkulationen. Das Ziel ist immer ein besseres Verständnis der Daten, um

Ziele,
Messwerte
und eine Gesamtstrategie

für das Vertriebsteam festzulegen.

Sales Analytics versucht Fragen wie „Welche Trends lassen sich in unseren Verkaufsdaten erkennen?“ oder „Was führt zu Möglichkeiten für Zusatzverkäufe?“ oder „Wie schneiden unsere Vertriebsmitarbeiter in verschiedenen Regionen ab?“ zu beantworten.

Dafür können Vertriebsteams verschiedene Analysemethoden nutzen, die jeweils auf unterschiedliche Ziele abzielen. Zum Beispiel kann die Erfüllung des Quartalsziels eine Analyse des Vertriebsfunnels erfordern, um herauszufinden, welche Kunden am ehesten kaufen werden. Oder am Ende des Jahres könnten größere Umsatzanalysen durchgeführt werden, um Ziele für das kommende Jahr festzulegen.

Beispiele für Sales Analytics

Es gibt mehrere grundlegende Analysen, die Vertriebsteams durchführen sollten, um effektiv zu arbeiten. Heutzutage erweitern viele Vertriebsteams ihre Sales Analytics um fortgeschrittenere Analysen, die ihre Verkaufsdaten noch genauer anschauen. Dazu gehören:

Vertriebskanalanalyse

Viele Unternehmen verkaufen ihre Produkte über verschiedene Vertriebskanäle, wie beispielsweise Resell-Plattformen, Einzelhandelsgeschäfte, Online-E-Commerce-Websites oder im Direktvertrieb. Die Identifizierung und Konzentration auf den am besten funktionierenden Kanal für die Organisation kann sich signifikant auf den Umsatz auswirken.

Pipeline-Geschwindigkeit

Jedes Unternehmen hat eine Vertriebspipeline. Es ist wichtig zu verstehen, wie mögliche Käufer durch die Pipeline gelangen, um Verkaufserfolge zu wiederholen und zu verbessern. Was bewegt potenzielle Verkäufer schneller durch die Pipeline? Was bringt sie zum Stocken oder zum Ausstieg aus dem Kaufprozess? Eine Pipeline-Geschwindigkeitsanalyse kann neue, potenzielle Verkäufer schneller identifizieren und zu tatsächlichen Käufern konvertieren.

Preisanalyse

Oft werden Preisanalysen von Produktmarketingteams durchgeführt. Es ist jedoch hilfreich, dass auch Vertriebsteams daran teilnehmen. Oft haben Vertriebsmitarbeiter Kundenkenntnisse aus erster Hand, die Marketern fehlen, und sie können in Echtzeit Feedback zu neuen Preisstrategien geben.

Predictive Analytics

Die größte Stärke – oder Schwäche – eines Vertriebsmitarbeiters ist das Timing. Wann sollte er die nächste E-Mail senden? Wann ist ein guter Zeitpunkt für einen Nachfolgeanruf? Das Verständnis, wann man sich bei Interessenten melden sollte, kann den Unterschied zwischen dem Abschluss eines Verkaufs oder des Nichtkaufens ausmachen. Durch die Nutzung großer Mengen historischer Verkaufsdaten können durch Predictive Analytics Vertriebsmitarbeiter darüber informiert werden, wann der beste Zeitpunkt ist, sich bei Interessenten zu melden.

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Wichtige Verkaufsmetriken für Sales Analytics

Verkäufe pro Vertriebsmitarbeiter: Jeder Vertriebsmitarbeiter sollte eigene Verkaufsziele haben und genau wissen, wie er diese Ziele umsetzt.
Verkäufe nach Region: Diese Metrik zeigt, wie das Produkt in verschiedenen Regionen verkauft wird. Zu verstehen, wo das Produkt über- oder unterdurchschnittlich abschneidet, kann Fragen zu regionalen Unterschieden und dem Bedarf an mehr/weniger Vertriebsmitarbeitern in bestimmten Gebieten usw. aufwerfen.
Umsatz nach Produkt: Für Unternehmen mit einem Produktportfolio ist diese Metrik besonders wichtig. Denn so können sie verstehen, welches Produkt den größten Umsatz generiert und zeigt, wonach Kunden tatsächlich suchen und wie man sie besser bedienen kann. Außerdem können Vertriebsmitarbeiter diesen Produktbereich verstärkt nutzen, um den Umsatz zu steigern.
Umsatz generiert durch Bestandskunden: Diese Metrik unterscheidet den Umsatz, der durch Neukunden generiert wurde, vom Umsatz, der durch Cross-Selling, Upselling, Wiederholungskäufer, erweiterte Verträge usw. generiert wurde.
Verkaufswachstum im Vergleich zum Vorjahr: Zu verstehen, wie sich das Unternehmen im Vergleich zum Vorjahr entwickelt hat, ist eine Metrik, die die Zukunft des Unternehmens, sowie vergangene Erfolge und kommende Herausforderungen betrachtet.
Verlorene Deals an die Konkurrenz: Es ist wichtig, seine Ziele zu erreichen. Trotzdem sollten Unternehmen sich die Frage stellen, wie viel das Unternehmen hätte erreichen können, wenn es keine Deals an die Konkurrenz verloren hätte. Zu verstehen, welche Deals an die Konkurrenz verloren gegangen sind, zeigt die potenzielle Umsatzlücke.

Wie funktioniert Sales Analytics in der Praxis?

Klären Sie, was analysiert werden soll: Bestimmen Sie klare Schwerpunkte für die Analyse.
Klare Ziele setzen: Definieren Sie messbare, spezifische und erreichbare Ziele.
Datenzusammenstellung entscheiden: Entscheiden Sie sich zwischen manuellen Methoden wie Excel oder effizienten CRM-Tools, wie Salesforce oder HubSpot.
Daten visualisieren: Nutzen Sie Visualisierungen, um Ihr Team zu motivieren und den Verkaufsprozess zu optimieren.
Prioritäten setzen und Trends verfolgen: Identifizieren Sie wichtige Bereiche und verfolgen Sie relevante Trends

Fazit

Insgesamt kann Sales Analytics Vertriebsmitarbeitern ermöglichen, die Leistung ihrer Aktivitäten zu überwachen, zu analysieren und zu optimieren. Durch das Sammeln von Erkenntnissen aus Verkaufsdaten und die Anwendung fortgeschrittener Analysen können Unternehmen ihre Ziele besser erreichen. Wichtige Metriken wie Verkäufe pro Vertriebsmitarbeiter, Umsatz nach Region und Verkaufswachstum bieten Einblicke in den Erfolg des Vertriebsteams und helfen bei der Festlegung zukünftiger Strategien. Durch eine klare Zielsetzung, effiziente Datenerhebung, Visualisierung und fortlaufende Analyse können Unternehmen die Effektivität ihrer Vertriebsaktivitäten kontinuierlich

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FAQ

Warum ist Sales Analytics wichtig?

Es liefert Einblicke, um Trends zu erkennen, Schwächen zu beheben und die Vertriebsstrategie zu optimieren.

Welche Tools eignen sich?

Excel für einfache Analysen, CRM-Tools wie Salesforce oder HubSpot für umfassende Möglichkeiten. Sie ermöglichen nicht nur die Datenerfassung, sondern auch die Visualisierung und Analyse komplexer Verkaufsmetriken.

Wie hilft Predictive Analytics?

Predictive Analytics hilft Vertriebsteams dabei, den optimalen Zeitpunkt für die Kontaktaufnahme zu erkennen. Dadurch werden Verkaufschancen maximiert, indem historische Daten genutzt werden, um das Kundenverhalten vorherzusagen.