Big-Data-Trends: Der Stand der Verkäufe im Jahr 2018

Was waren die führenden Big-Data-Trends im Jahr 2017? Von der künstlichen Intelligenz (KI) bis zur Datenintegration gab es mehrere Konzepte und Technologien, die die Branche faszinierten und voranbrachten. Vielleicht war nichts so groß und umfassend wie die Automatisierung, die alles beeinflusst hat, von der Priorisierung von Leads bis hin zur Bereitstellung immer genauerer, kontextbezogener Daten zu potenziellen Kunden. Zu Beginn des neuen Jahres richten wir unseren Blick jedoch in die Zukunft – und auf die Verkaufszahlen im nächsten Jahr.

Der Big Picture-Gedanke der Automatisierung wird auch in diesem Jahr wieder die Nadel antreiben. Mit zunehmender Reife des maschinellen Lernens werden Unternehmen diese Tools nutzen, um ihre Datenerfassungsstrategien zu verfeinern. In ähnlicher Weise helfen technografische Daten Teams dabei, neue Märkte zu identifizieren und fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen. Schließlich wird Predictive Analytics Teams in die Lage versetzen, das, was sie als „goldenen Kunden“ betrachten, neu zu definieren.

Möchten Sie mehr erfahren? Sehen wir uns unsere Prognosen für die größten Trends an, die wir 2018 sehen werden.

Aber zuerst eine „schnelle“ Definition von Big Data.

Was bedeutet Big Data im Jahr 2018? Um ehrlich zu sein, gibt es keine allgemein akzeptierte Definition. Ein Artikel von Forbes aus dem Jahr 2014 mit dem Titel „12 Big Data Definitions: What’s Yours?“ geht den Ursprüngen des Begriffs nach. Erstmals 1997 dokumentiert und 2008 populär gemacht, hat sich der Begriff stark gewandelt. Eine Studie von McKinsey & Company aus dem Jahr 2011 führt diese umstrittene Geschichte noch einen Schritt weiter und definiert Big Data als „Datensätze, deren Größe die Fähigkeit typischer Datenbank-Softwaretools zum Erfassen, Speichern, Verwalten und Analysieren übersteigt“. Die Studie behauptet weiter, dass die Definition „absichtlich subjektiv“ sei und sich je nach Größe und Anwendung der Datensätze unterscheidet.

Was bedeutet das alles – und was bedeutet es im Jahr 2018?

Zunächst einmal ist der Begriff „Big Data“ eine Fehlbezeichnung, da das Wort „big“ als Wurzel des Problems dient. Im Jahr 2018 bedeutet der Begriff effektiv unterschiedliche Datenfelder. Von extern und intern bis hin zu unstrukturiert und strukturiert versucht Big Data, aus zahlreichen Datenquellen einen Sinn zu machen. Big Data ist eine großartige Möglichkeit, alle Daten zu haben, die Sie möglicherweise benötigen könnten – und es ist eine noch bessere Möglichkeit, sicherzustellen, dass Sie Daten sehen, die Sie sonst möglicherweise nicht sehen würden.

Einer der größten Trends, die wir dieses Jahr sehen werden, ist, dass Unternehmen neu definieren, was Big Data ist und wie sie es sammeln. Früher war es die Mentalität von Unternehmen, so viele Daten wie möglich zu sammeln. Dadurch blieben ihnen effektiv zu viele Daten und sie erkannten bald, dass sie nicht alles über einen potenziellen Kunden wissen mussten. Tatsächlich gaben laut Daten aus dem Jahr 2015 53 Prozent der Vertriebsleiter an, dass sie sich von der Menge ihrer Daten überfordert fühlten, und 38 Prozent gaben zu, dass sie nicht wussten, was sie mit den Daten anfangen sollten, nachdem sie sie erhalten hatten.

Es stimmt, dass viele Unternehmen zu viele Daten haben. Anstatt mehr Daten zu sammeln, müssen Unternehmen daher ihren Datenerfassungsprozess verfeinern und verfeinern. Dies erfordert, dass Vertriebsteams Tools – oder qualifizierte Personen – finden, die ihnen bei der Interpretation von Daten helfen. Um im kommenden Jahr erfolgreich zu sein, müssen Unternehmen die richtige Technologie nutzen und ihre Datenerfassungsstrategien automatisieren. Im Folgenden sind drei Technologien aufgeführt, die dazu beitragen werden, diese Big-Data-Trends voranzutreiben.

1. Maschinelles Lernen

Wie wir wiederholt haben, ist einer der vielversprechendsten Big-Data-Trends des Jahres die Automatisierung des Datenerfassungsprozesses – und wir gehen davon aus, dass dieses Jahr für maschinelles Lernen ein großes Jahr sein wird. Um zu verstehen, wo wir stehen, betrachten wir zunächst die Art und Weise, wie Daten im Laufe der Zeit gesammelt wurden. In der Vergangenheit erforderte der Prozess im Allgemeinen, dass ein Vertriebsmitarbeiter Daten manuell in ein CRM eingab. Dies erzeugte von Natur aus eine Voreingenommenheit, da der Prozess ein Element der Subjektivität hatte.

Algorithmen für maschinelles Lernen rationalisieren diesen Prozess, indem sie vorgegebene Faktoren analysieren und die manuelle Arbeit eliminieren. Beispielsweise sind Speech-to-Text-Analysen in den letzten Jahren immer zuverlässiger geworden. Mit diesen Tools können Vertriebsmitarbeiter analysieren, was während eines Verkaufsgesprächs gesagt wurde, und es mit dem Ergebnis vergleichen. Unternehmen wie Gong, Chorus und ExecVision setzen bereits Tools auf das Speech-to-Text-Paradigma und machen es für Organisationen sichtbar.

Letztendlich beseitigt die Standardisierung der Datenerfassung das Bauchgefühl und die Automatisierung der Klassifizierungs- und Erfassungsprozesse entfernt das menschliche Element aus der Gleichung. Da Anbieter von Technologien für maschinelles Lernen kein anderes Interesse haben als die Genauigkeit ihrer Systeme zu verbessern, bietet dieser Ansatz Vertriebsleitern einen objektiven Überblick über den Zustand ihrer Pipeline.

2. Technografische Daten

Unternehmen verlassen sich seit langem auf demografische und firmografische Daten, um ihren Kundenstamm besser zu verstehen. Durch die Nutzung dieser Daten können Verbraucher-Werbetreibende Botschaften an Attribute wie Alter, Geschlecht und Haushaltseinkommen anpassen. Auch wenn diese Attribute im Jahr 2018 noch gelten, können Vertriebsteams technologische Daten nutzen, um ihre Bemühungen zu verstärken. Durch die Analyse des Technologie-Stacks eines Unternehmens helfen technografische Daten Vertriebsleitern zu definieren, welche Tools und Technologien ein potenzieller Kunde verwendet.

Technografische Tools ermöglichen es Vertriebsteams, tiefer in ihr Verständnis ihrer Kunden einzudringen. Diese Technologie scannt das Internet, um externe Web- und Netzwerkprofile zu erstellen, die auf allem basieren, von Projektmanagement-Tools über CRM bis hin zu Tools zur Marketingautomatisierung. Dies bietet einer Organisation die Möglichkeit, gezielte Verkaufsgespräche mit Interessenten zu führen und festzustellen, ob ihre Lösungen und Angebote ideal passen.

Wenn Vertriebsmitarbeiter die Technik verstehen, die ihre Leads verwenden, können sie fundiertere Gespräche führen. Diese Botschaften können auf die realen Schmerzpunkte potenzieller Kunden zugeschnitten werden. Teams können auch neue Märkte identifizieren und fundierte Entscheidungen zur Geschäftsentwicklung und Produktplanung treffen.

3. Vorausschauende Analytik

Predictive Analytics ist Trends nicht fremd, wie Inc. es in der Vergangenheit als das nächste große Ding bezeichnet hat. Diese Tools nutzen Data Mining, maschinelles Lernen und Statistiken, um Leads und Interessenten vorherzusagen – und die besten Möglichkeiten zu veranschaulichen, sie zu gewinnen. Vorhersagemodelle bestehen aus Faktoren, die zukünftige Ergebnisse beeinflussen, wie z. B. Unternehmensgröße, Verkaufszyklus und Kaufhistorie. Obwohl es Dutzende verschiedener Analysetools gibt, handelt es sich letztendlich im Wesentlichen um Dashboards, die Unternehmen einen schnellen Überblick über den Status oder Zustand ihrer Programme bieten und Aktivitäten und Trends visualisieren.

In der Vergangenheit wurde Predictive Analytics um die Idee herum entwickelt, Vorhersagen zu treffen oder dem Unternehmen mitzuteilen, was passieren wird. Predictive Analytics muss darüber hinausgehen, Unternehmen nur die Theorie zu erzählen, und veranschaulichen, was aufgrund einer Kombination verschiedener Attribute passieren kann – und dann, was am wichtigsten ist, wie Unternehmen diese Ergebnisse erzielen können. Im Jahr 2018 müssen Unternehmen lernen, Vorhersagelogik zu verwenden, um zu verstehen, was den größten Einfluss auf die gewünschten Ergebnisse hat, sei es die Anzahl der Verkäufe, der Preis oder andere Attribute.

Einer der vielversprechendsten Big-Data-Trends, die wir bei Predictive Analytics gesehen haben, ist das Konzept des Clustering. In der Vergangenheit verwendeten Unternehmen einzelne Attribute, um einen goldenen Kunden zu identifizieren. Unternehmen können jedoch fünf oder sechs verschiedene Arten oder Variationen eines goldenen Kunden haben. Im Jahr 2018 kann Predictive Analytics zum Clustern von demografischen Daten verwendet werden, um die Idee idealer Kunden zu erweitern, sodass Unternehmen die wichtigen Leads identifizieren können. Es hilft ihnen auch, Leads zu vermeiden, die sie in der Vergangenheit möglicherweise übersehen haben.

Big Data in Aktion

Automatisierung und Analysen helfen Unternehmen dabei, eine 360-Grad-Sicht auf Leads zu erhalten. Erfolgreiche Organisationen, die Tools für maschinelles Lernen, technografische Daten und prädiktive Analysen einsetzen, holen das Beste aus ihren Bemühungen heraus. Beispielsweise kann das Sammeln von technischen Daten über potenzielle Kunden und deren Kopplung mit Predictive Analytics dazu beitragen, zu veranschaulichen, welche Tools Leads verwenden und wie Verkaufsgespräche auf bewährte Techniken und Trends zugeschnitten werden können.

Die Integration zukunftsweisender Technologien kann dazu beitragen, einen vollständigen Überblick über Ihre Kunden zu erhalten. Zu wissen, wie Daten konsolidiert und organisiert werden, spart nicht nur Zeit und Geld, sondern lindert auch Kopfschmerzen. Automatisierung geschieht jedoch nicht über Nacht. Es erfordert eine Einrichtung und einen etablierten Ansatz – und es erfordert auf jeden Fall genaue Daten. Untersuchungen von Aberdeen zeigen, dass die besten Unternehmen ihrer Klasse „in Datengenauigkeit rund um das Verhalten ihrer Interessenten und Kunden investieren“.

Bei richtiger Ausführung ermöglichen Datenerfassungsstrategien Teams, personalisierte, maßgeschneiderte Strategien zu implementieren, die auf tatsächlichen Erkenntnissen basieren, die zu tatsächlichen Ergebnissen führen. Wahrscheinlich möchten Sie in neue Märkte, Segmente und Regionen vordringen. Heutzutage kann es jedoch mühsam und zeitaufwändig sein, genaue Marktinformationen zu erhalten.

Wie können Sie also Ihr Unternehmen darauf vorbereiten, für Big Data gerüstet zu sein?

Die Auslagerung Ihrer Vertriebsbemühungen an Experten trägt dazu bei, diesen Prozess zu vereinfachen, indem Sie Ihre Daten zum Leben erwecken – damit Sie wichtige Trends verfolgen, Loyalität analysieren und Ihre gesamte Outreach-Strategie bewerten können. Durch die Integration der neuesten Technologien und Tools bieten ausgelagerte Vertriebslösungen Einblick in das, was genau Ihre Top-Performer erfolgreich macht. Diese Experten bieten auch Analysen und Berichte, um Ihre Programmanforderungen zu bewerten, damit Ihr Unternehmen Geschäftsentscheidungen treffen kann, die zu vorhersehbaren, wiederholbaren Ergebnissen führen.

MarketStar liefert seit 1988 (30 Jahre!) echte, greifbare Ergebnisse für unsere Kunden. Unsere Bandbreite an Lösungen hat solide Daten geliefert, die die Grundlage für jedes erfolgreiche Verkaufsprogramm bilden. Wir ermöglichen Teams, in einem Bruchteil der Zeit, aber mit einer Steigerung der Qualität, eine dedizierte Belegschaft einzusetzen. Unsere ausgelagerten Vertriebslösungen ermöglichen es Unternehmen, wichtige Daten in realisierbare Zahlen umzuwandeln.

Außerdem bleiben wir bei Big-Data-Trends auf dem Laufenden, damit Sie 2018 – und darüber hinaus – erfolgreich sein können.

Dieser Artikel wurde mit Beiträgen von Kyle Richardson und Paul Brown geschrieben.