Predictive Sales – Mit Daten zu besseren Abschlüssen (2)

Holger Klein
4. Aug.
2 Min. Lesezeit

Teil 2: So machen Sie Ihre Vertriebsdaten fit für Predictive Sales

Predictive Sales verspricht eine Revolution im Vertrieb – präzisere Entscheidungen, bessere Abschlussraten, mehr Effizienz. Doch der Schlüssel zum Erfolg liegt nicht nur in cleveren Algorithmen, sondern in der Qualität Ihrer Daten. Denn ohne verlässliche Informationen bleibt jede Vorhersage eine Mutmaßung.

In diesem zweiten Teil unserer Serie zeigen wir Ihnen, wie Sie Ihre Vertriebsdaten analysieren, strukturieren und bereit machen – für einen effektiven und realistischen Einstieg in Predictive Sales.

Die Realität: Datenchaos statt Datenschatz?

In der Praxis herrscht oft ein anderes Bild: CRM-Daten sind unvollständig, doppelt oder veraltet. Verkaufschancen werden nicht sauber gepflegt. Informationen aus Marketing, Kundenservice oder Online-Kanälen sind nicht integriert.

Doch genau hier beginnt Predictive Sales: Nur wer weiß, woher die Daten stammen, wie zuverlässig sie sind und wie sie genutzt werden, kann daraus valide Prognosen ableiten.

Welche Daten sind entscheidend?

Für einen erfolgreichen Einstieg in Predictive Sales sollten Sie folgende Datenarten im Blick haben:

Vertriebsdaten: Leads, Opportunities, Angebote, Abschlusswahrscheinlichkeiten
Kundendaten: Branche, Umsatz, Unternehmensgröße, Kaufhistorie
Interaktionsdaten: E-Mails, Meetings, Websitebesuche, Downloads
Produktdaten: Nutzung, Vertragslaufzeiten, Reklamationen

Je vollständiger, strukturierter und aktueller diese Daten sind, desto besser funktionieren Vorhersagemodelle.

Datenqualität: 5 zentrale Kriterien

Vollständigkeit: Gibt es zu jedem Lead die nötigen Informationen?
Aktualität: Wann wurden die Daten zuletzt gepflegt?
Konsistenz: Stimmen Formate und Strukturen überein?
Eindeutigkeit: Gibt es Dubletten oder widersprüchliche Einträge?
Relevanz: Sind alle Daten wirklich nützlich für Ihre Vertriebsziele?

Eine einfache interne Datenprüfung mit einem strukturierten Audit kann hier schon wertvolle Erkenntnisse bringen.

Quick Wins: So starten Sie pragmatisch

Sie müssen nicht gleich ein Data-Lake-Projekt starten. Oft reichen kleine Schritte mit großer Wirkung:

CRM-Check: Welche Felder werden regelmäßig gepflegt – und welche nie?
Pflichtfelder definieren: Wenige, aber relevante Informationen bei jedem neuen Lead
Data Hygiene Day: Einmal im Quartal Datenbereinigung im Vertriebsteam
Dashboards statt Tabellen: Visuelle Aufbereitung schafft Überblick und Motivation

Ziel ist es, eine Kultur der Datenpflege zu etablieren – als Basis für jeden KI-gestützten Vertrieb.

Bereit für Predictive Sales – aber unsicher, ob Ihre Daten mitspielen?

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