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Smarte Analysen nutzen
Aktivitäten im Web
Aufgabe des Vertriebs ist es, neue Verkaufspo-
tenziale bei bestehenden bzw. neuen Kunden zu
identifizieren. Daraus wird dann der Versuch,
dem „richtigen“ Kunden die optimalen Problem-
lösungen anzubieten, möglichst zur richtigen
Zeit, oder ggfs. zu versuchen, mit ihm in Kon-
takt zu bleiben. Das ist keine einfache Aufgabe!
Gerade wenn die Kundenbeziehung immer mehr
Richtung Online-Kontaktpunkte wandert, geht
der direkte Bezug zum Kunden leicht verloren.
Dazu kommt, dass die Kunden nicht nur über ei-
nen Kanal oder einen Touchpoint zum Unterneh-
men Kontakt aufnehmen.
Ein gutes Bild aus
den vielen Mosaiksteinchen zusammenzu-
bauen wird somit immer komplexer.
Zu den
bislang klassischen Kontaktformen wie Kun-
denbesuche, Telefonate, Briefe, Emails kommt
durch das Internet noch eine wachsende Zahl
weiterer neuer Möglichkeiten dazu wie Home-
page, Shops, Facebook, Twitter, Kommentare in
Blogs, Downloads oder Bewertungen auf Porta-
len. Smarte Analysen sollen es ermöglichen,
den potenziellen Kunden und seine Bedürfnisse
hinter der ganzen Informationsflut zu erkennen,
um dem Vertrieb relevante Kontakte zur weite-
ren Bearbeitung zur Verfügung stellen zu kön-
nen. Das bedeutet die Kunst, die neuen Analy-
semöglichkeiten im Web gezielt zu nutzen, um
den Kunden besser und schneller zu verstehen,
ohne durch zu viel Informationen nur noch ver-
wackelte Bilder zu bekommen.
Die richtigen Leads
und Opportunities identifizieren
Generell strebt man in diesem Umfeld eine Op-
timierung von Leads (übersetzt: der Hinweis)
und Opportunities (übersetzt die Gelegenheit,
die Chance) an. Was genau einen Lead bzw.
eine Opportunity ausmacht, muss in jedem Un-
ternehmen gemeinsam mit Marketing und Ver-
trieb definiert werden und ist immer über einen
unternehmensspezifischen Sales Funnel abzu-
leiten (vgl. Abbildung 1).
Kundenanalyse und -gewinnung
im Web mit Smart Analytics
von Jutta Hobbelhagen und Christine Hiss
Abb. 1: Sales funnel: Ausführliche Darstellung des
Leadsprozesses (Quelle:
wp-content/uploads/2014/04/sales-funnel.jpg)
Abb. 2: Klassische Kennzahlen
CM September / Oktober 2016
