Der Sales-Newsletter mit hilfreichen Tipps & Insights

Hallo,

beim Sales Forecasting zählt die richtige Mischung aus „Bauchgefühl“ und der passenden Datengrundlage.

Um eine gute Balance zu finden, haben wir bei Cognism verschiedene Modelle ausprobiert, durch die wir heute einen verlässlichen Forecasting-Prozess haben.

Diesen stellen wir Dir heute einmal vor, zusammen mit einer kurzen Checkliste.

Warum datengetriebenes Forecasting?

Veraltete Daten sind das Schlimmste für ein verlässliches Forecasting. Denn diese führen nur zu ungenauen Vorhersagen und verpassten Umsatzzielen.

Daher legen wir großen Wert auf aktuelle, umfassende Daten:

Wir kombinieren dafür eine Auswertung unserer Datenpunkte, die wir zu den Deals in unserer Pipeline haben, mit regelmäßigen Pipeline-Reviews unserer Manager mit ihren Sales Reps.

Dadurch erhalten wir ein zuverlässiges Gesamtbild, um Risiken früh zu identifizieren und entsprechend darauf zu reagieren.

So setzt sich unsere Datengrundlage zusammen

Wir berücksichtigen einerseits die Daten zu abgeschlossenen Deals und andererseits auch die Daten zu solchen, die im aktuellen Monat oder Quartal noch nicht in der Pipeline sind. Diese kommen entweder standardgemäß im Lauf des Monats hinzu oder kommen entweder früher oder später als geplant zum Abschluss.

Wir bekommen durch das Analyse-Tool Kluster Insights dazu, wie viel Prozent der Deals am Monats- bzw. Quartalsende voraussichtlich Teil der Revenue sein werden.

Unsere zweite Datenquelle sind die regelmäßigen Pipeline Reviews unserer Manager mit ihren AEs. Durch die Einschätzung der individuellen Leistung der AEs können die Manager gemeinsam mit ihnen Vorhersagen dazu treffen, wie wahrscheinlich ein Abschluss sein wird.

An dieser Stelle spielen nicht mehr nur die alleinigen Zahlen eine Rolle. Es kommt stattdessen auch das Bauchgefühl des Managers und je nach Erfahrung auch des AEs zum Tragen.

Wenn wir die so gewonnenen Echtzeitinformationen mit unseren CRM-Daten kombinieren, können wir Markttrends erkennen und in den Forecast einfließen lassen.

Am Ende ermöglicht es diese Kombination der Daten, potenzielle Schwächen zu analysieren und Maßnahmen zu ergreifen, mit denen Deals beschleunigt oder Risiken minimiert werden können.

Forecasting-Prozess: Unsere Checkliste

Um unser Forecasting und die Pipeline Review zu planen, orientieren wir uns an diesen Punkten:

1. Festlegung des genauen Forecasting-Zeitraums.
2. Nutzung historischer Daten, wie Revenue der vorherigen Quartale. So kann ein konkretes Pipeline-Ziel festgelegt werden.
3. Beobachten, welche Accounts jeder AE angeht, die Genauigkeit analysieren und wenn nötig gemeinsam nachbessern.
4. Den Forecasting-Prozess so akkurat wie möglich halten, aber nicht basierend auf Angst überstrapazieren.
5. Mehr als eine Forecasting-Methode nutzen, um einerseits die genaue Datengrundlage und andererseits die Erfahrung und das „Bauchgefühl“ der Manager zu vereinen.

Vorteile: Bessere Zusammenarbeit und transparente Prozesse

Neben einer höheren Genauigkeit der Vorhersagen ermöglichen die Daten auch eine bessere Steuerung der Pipeline.

Durch die Transparenz und den gemeinsamen Zugang zu aktuellen Daten können alle Teams besser zusammenarbeiten, um ihre Ziele zu erreichen.

Das stärkt nicht nur die Beziehungen innerhalb des Teams, sondern fördert auch den Wissensaustausch und die kontinuierliche Verbesserung der Prozesse.

Wir hoffen, dass Du einen guten Einblick in unser Forecasting bei Cognism bekommen konntest.

Beste Grüße aus Köln,

Edhem Jahic

Hallo,

die Frage nach der Nutzung von KI im Arbeitsalltag erübrigt sich ja mittlerweile.

Denn es gibt wohl kaum jemanden, der nicht hin und wieder auf KI-Tools wie ChatGPT oder Microsoft Copilot zurückgreift.

Es gibt aber darüber hinaus einige weitere Einsatzmöglichkeiten von KI-Tools, um den Sales zu beschleunigen:

1. Automatisierung repetitiver Aufgaben

KI ist eine immense Entlastung bei Routineaufgaben, von denen es im Sales genug gibt...

KI-Tools sparen bei diesen nicht nur Zeit, sondern reduzieren auch die Fehlerquote, die bei manueller Arbeit entstehen kann.

Aufgaben wie das Erfassen von Kundendaten, das Versenden von Follow-up-Nachrichten oder die Pflege von CRM-Systemen können durch KI-gestützte Tools automatisiert werden.

So bleibt am Ende mehr Zeit für wirklich wertschöpfende Tätigkeiten, die den Sales-Beruf ausmachen, wie die Pflege von Kundenbeziehungen oder die Entwicklung von Sales-Strategien.

2. Bessere Lead-Qualifizierung

Ein weiterer Bereich, in dem KI einen großen Unterschied macht, ist die Lead-Qualifizierung.

Traditionell müssen Vertriebsteams Leads manuell sichten und bewerten, was zeitaufwendig und subjektiv sein kann. Mit KI können große Datenmengen analysiert werden, um Muster und Verhaltensweisen zu erkennen, die auf hochwertige Leads hinweisen.

Das Ergebnis ist eine gezieltere Ansprache potenzieller Kunden, die die Abschlussquote erheblich erhöhen wird.

3. Personalisierte Kundenansprache

Potenzielle Kunden erwarten heutzutage eine personalisierte Ansprache. KI kann dabei helfen, diese Personalisierung in großem Maßstab vorzubereiten.

Durch die Analyse von Kundendaten kann KI personalisierte Empfehlungen, Angebote und Inhalte generieren, die auf die individuellen Bedürfnisse und Vorlieben der Kunden abgestimmt sind.

Das bedeutet selbstredend nicht, dass die KI die eigentliche Kundenansprache per Telefonanruf oder Textnachricht eines Salesmitarbeitenden ersetzen kann.

4. Prognosen und Entscheidungsfindung

KI-gestützte Analysen ermöglichen es Unternehmen, genauere Verkaufsprognosen zu erstellen und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Anhand historischer Daten und aktueller Markttrends kann KI Muster erkennen und Vorhersagen über zukünftige Entwicklungen treffen.

Vertriebsleiter können anhand dieser Informationen ihre Ressourcen effizienter planen und rechtzeitig auf Veränderungen im Markt reagieren.

5. Effizienterer Kundenservice

Chatbots und virtuelle Assistenten können einfache Anfragen schnell und rund um die Uhr beantworten, wodurch Mitarbeitende deutlich entlastet werden können.

Gleichzeitig sorgt die KI dafür, dass komplexere Anfragen sofort an die richtigen Personen weitergeleitet werden. So können Probleme schneller gelöst und die Kundenzufriedenheit gesteigert werden.

6. Schnellere Recherche nach Kontaktdaten

B2B-Datenbanken wie unsere bei Cognism vereinfachen und beschleunigen die Suche nach Kontakt- und Kontextdaten zu Unternehmen bereits.

Wir haben uns dennoch Gedanken gemacht, wie wir mithilfe von KI unsere Datenbank noch benutzerfreundlicher gestalten können.

Mit unserer neuen KI-Suche ist kein manuelles Filtern nach Unternehmen mehr nötig, denn diese Filterkriterien können nun ganz einfach in das neue Suchfeld eingegeben werden.

Das kann beispielsweise so aussehen:

„Unternehmen in Köln mit mehr als 300 Mitarbeitern in der SaaS-Branche, die Salesforce nutzen“

Du erhältst dann umgehend eine Liste von Unternehmen, die diese Suchkriterien erfüllen, ohne manuell gesucht zu haben.

Ein weiterer Vorteil: Du kannst Deine Suche in jeder Sprache eingeben – die KI wird Dich wunderbar verstehen.

Das war es auch schon mit unserem Update in eigener Sache, bis zum nächsten Newsletter!

Beste Grüße aus Köln,

Edhem Jahic

Sales Director Germany