Predictive Sales – Mit Daten zu besseren Abschlüssen (3)

Teil 3: Von Bauchgefühl zu datengetrieben – Predictive Use Cases im Vertriebsalltag

Die beste Theorie bringt nichts, wenn sie sich nicht in der Praxis bewährt. Predictive Sales verspricht nicht nur Effizienzsteigerung, sondern liefert handfeste Ergebnisse – wenn man weiß, wo und wie man ansetzt.

In diesem dritten Teil unserer Serie zeigen wir Ihnen vier konkrete Anwendungsfälle, wie Predictive Sales den Vertrieb messbar verbessert – mit Beispielen, Nutzenargumenten und realistischen Einstiegspunkten.

Lead Scoring: Wer hat wirklich Potenzial?

Klassisches Problem im Vertrieb: zu viele Leads, zu wenig Zeit. Doch welche Kontakte lohnen wirklich den Einsatz von Zeit und Ressourcen?

Predictive Sales analysiert vergangene Abschlussdaten und erkennt Muster erfolgreicher Leads – z. B. Branche, Firmengröße, Interaktionsverhalten. Daraus entsteht ein Score, der anzeigt, welche Leads mit hoher Wahrscheinlichkeit konvertieren.

Vorteil: Der Vertrieb konzentriert sich auf heiße Kontakte – statt auf wahllose Kaltakquise.

Churn Prediction: Wer ist absprunggefährdet?

Bestandskunden zu verlieren ist teuer – oft teurer als neue zu gewinnen. Predictive Sales kann helfen, Abwanderung frühzeitig zu erkennen. Typische Warnsignale:

• Rückgang der Nutzung

• Weniger Interaktion

• Reklamationen oder negative Bewertungen

Ein intelligenter Algorithmus erkennt Muster und priorisiert gefährdete Kunden. Das Vertriebsteam kann gezielt reagieren – etwa durch persönliche Ansprache oder Angebote zur Rückgewinnung.

Vorteil: Frühwarnsystem statt Reaktion im Nachhinein.

Upselling und Cross-Selling: Wer braucht was – und wann?

Nicht jeder Kunde braucht sofort ein Zusatzangebot. Aber Predictive Sales kann analysieren, wann ein bestimmter Produkttyp besonders erfolgreich verkauft wurde – und bei welchen Kundensegmenten.

Beispiel: Kunden, die Produkt A nutzen und kürzlich Feature B aktiviert haben, kaufen mit hoher Wahrscheinlichkeit Produkt C. Diese Informationen lassen sich nutzen, um gezielte Empfehlungen auszusprechen – automatisiert oder persönlich.

Vorteil: Mehr Umsatz mit vorhandenen Kunden – ohne zusätzlichen Aufwand im Marketing.

Abschlusswahrscheinlichkeit: Wie heiß ist die Opportunity?

Viele Vertriebsleiter kennen das: Forecasts basieren auf Bauchgefühl oder Optimismus. Predictive Sales bringt hier Klarheit, indem es historische Daten nutzt, um die reale Wahrscheinlichkeit eines Abschlusses zu berechnen.

So entsteht ein datenbasierter, objektiver Forecast – hilfreich für Ressourcenplanung, Pipeline-Management und Zielverfolgung.

Vorteil: Realistische Planung statt Überraschungen am Quartalsende.

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