Umsatzsteigerung durch Cross-Selling und die optimierte Nutzung von Sales- und Plattformdaten
Viele Unternehmen verfügen über Kunden, die in mehr als einer Business Unit aktiv sind. Sie nutzen allerdings das Wissen, das in den diversen Datenbanken der einzelnen Business Units verborgen liegt, nicht gezielt.
„Die Sales-Optimierung fördert Cross-Selling sowie die Optimierung von Produkt- und Servicekombinationen, die einen besonderen Kundenmehrwert bieten und ermöglicht so Umsatzsteigerungen und eine bessere Kundenbindung.“
Die Integration verschiedener Datenstämme und das Lernen aus den Daten sind die Schlüssel, um eine Umsatzsteigerung durch Cross-Selling zu ermöglichen. Das erlaubt etwa die gezielte Erstellung von Zusatzangeboten für Kunden, die bereits einen Teil der Produkte und Services nutzen. Zudem lassen sich Preisspielräume ausnutzen und mehrpreisfähige Produkte anbieten. Zudem erlaubt der TCW Data Science-Ansatz eine Optimierung der Preissetzung, was die Wettbewerbsfähigkeit erhöht.
Fallbeispiel - Baumaschinenhersteller
Der Konzern eines international agierenden Baumaschinenherstellers ist in vier verschiedene Business Units gegliedert. Diese beinhalten unter anderem den Verkauf von Neu- und Gebrauchtmaschinen sowie das Vermieten von Maschinen.
Bei der Identifikation und systematischen Nutzung von Daten für Cross-Selling stand es vor folgenden Problemen:
- Unterschiedliche Datenstruktur und -sätze in den unterschiedlichen Business Units,
- Standortabhängige Unterschiede in der Dokumentation und Auswertung,
- Fehlender Datenaustausch zwischen den Einheiten (sowohl Standort als auch BU) und
- Fehlende oder aufwändige Kommunikation zwischen den BUs zur Unterstützung des Cross-Sellings.
Potenzial-Hypothese: Potenziale für eine Umsatzsteigerung würden sich ergeben, wenn die Sales-Daten aller Business Units zusammen in eine Datenbank einfließen und systematisch analysiert würden.
Zur Optimierung führte TCW folgende Maßnahmen durch:
- Integration aller nationalen Sales- und Kundendatensätze aus den unterschiedlichen Standorten der beiden Business Units.
- Korrelationsanalyse zwischen den Verkäufen und Vermietungen.
- Einführung eines intelligenten Systems, dass den Vertrieb der einzelnen Standorte unabhängig von der Zugehörigkeit zur Business Units mit relevanten Informationen versorgt.
Das Ergebnis
1. Die Integration der Daten und die Analyse ergab, dass viele Unternehmen, die sich für eine Vermietung entscheiden, gleichzeitig einen Kauf in Betracht ziehen und vice versa. Das intelligente System des TCW sorgt dafür, dass systematisch die profitabelsten Vertriebsszenarien berücksichtigt werden.
Beispiele:
- Wenn sich der Kunde gleichzeitig über einen Kauf und die Vermietung informiert, wird das Sales-Team des Verkaufs informiert, weil der Verkauf profitabler ist. Wenn der Verkauf nicht zustande kommt, wird die Vermietung angeboten. Bei Interesse wird das zugehörige Team automatisch informiert.
- Wenn der Kunde sich über einen Verkauf informiert und die Datenbasis für Interesse am Produkt, aber gegen einen Verkauf spricht, wird das Sales-Team der Business Unit „Vermieten“ aktiv.
2. Aus der Integration der Daten ging außerdem hervor, welche Kauf-Mietkombinationen beliebt sind. Auf dieser Basis können nun Kunden gezielter angesprochen werden und Ihnen individuelle Preisbündel aus Kauf und Miete angeboten werden.
Realisierte Potenziale für die zwei relevanten Business Units:
