Marktanalytik digitalisieren: Drei Optimierungspotenziale für schnelleres Wachstum

Marktforschung, Marktanalyse und Targeting sind zentrale Werkzeuge, wenn es um die Produkt-Vermarktung geht. Doch sind entsprechende Prozesse in B2B-Unternehmen oft langsam, ineffizient und damit unnötig kostenintensiv. Dabei könnten diese mit der Digitalisierung ihrer marktanalytischen Aktivitäten massive Einsparmöglichkeiten nutzen. Wir zeigen drei konkrete Potenziale.

Einen Absatzmarkt transparent zu machen, ihn zu verstehen, um die richtige Zielgruppe für das eigene Portfolio zu erkennen, ist eine wichtige Voraussetzung für das Wachstum eines Unternehmens. Das Problem: Entsprechende Maßnahmen gehen richtig ins Geld. Ein Blick auf die Ausgaben der 8.000 größten B2B-Unternehmen in Europa, USA und Kanada verdeutlicht dies. Allein 2021 flossen hier 48,2 Milliarden Euro in Aktivitäten der Marktforschung, -analyse und ins Targeting.

Die Schmerzpunkte vieler B2B-Unternehmen auf dem Weg zu einer gut gefüllten und mit den richtigen Leads bestückten Sales-Pipeline ähneln sich. So sind Initiativen zur Marktforschung zu zeitintensiv, sodass ihre Ergebnisse bereits wieder veraltet sind, wenn sie zum Einsatz kommen. Marktforschung, Marktanalyse und Zielgruppenansprache werden als einzelne Vorgänge umgesetzt, statt in einen durchgängigen Prozess integriert zu werden. Dies führt zu ineffektiven Abläufen und somit zu hohen Kosten.

Bei der Analyse der Marktforschung scheitern viele an der Verknüpfung der verfügbaren Datenquellen. Dass so keine vollständige Marktübersicht entsteht, ist den Akteuren zwar schmerzlich bewusst, dennoch scheint eine Lösung nicht in Sicht. Weil es zudem keine einheitliche und konsistente Steuerung gibt, müssen sich Vertriebsmitarbeiter ihre Analysen selbst zusammenstellen. Die Folge: hunderte individuelle Reports, ineffizient und unübersichtlich.

Der Vertrieb muss sich somit bei der Zielgruppenansprache auf die Leads aus dem CRM beschränken – darüber hinaus bleibt die Sales-Landkarte leer. Unternehmen scheitern daran, weitere Informationsquellen für die Zielgruppenbildung anzuzapfen. Ist ein potenzieller Zielkunde ermittelt, lassen sich weder Umsatzpotenzial noch Abschlusswahrscheinlichkeit bestimmen. Relevante Targets werden in der Folge dieses Blindflugs zu spät angesprochen, Leads mit geringer Kaufwahrscheinlichkeit stattdessen priorisiert.

Vorteile einer digitalisierten Marktanalytik realisieren

All dies verursacht hohe Kosten. Mit einer entsprechend leistungsfähigen Data Analytics Engine können diese eingespart werden. Wir zeigen drei Verbesserungspotenziale, die Unternehmen mit der Digitalisierung ihrer Marktanalytik realisieren können.

Potenzial 1: Wissen teilen und nutzen – dank digitaler Prozesse

Häufig werden Marktforschungsergebnisse nicht für alle Stakeholder im Unternehmen digital und zentral verfügbar gemacht. Daten werden willkürlich und manuell als Excel-Sheet oder Präsentations-PDF via E-Mail geteilt oder lokal abgelegt. So mangelt es einerseits am nötigen Mindset, einer Kultur des Wissenstransfers, in der Marktdaten konsequent den relevanten Interessensgruppen zugänglich gemacht werden, andererseits auch an etablierten digitalen Prozessen, über die Daten zentral zusammengeführt und mit geringem Zeitinvest analysiert werden können.

Damit insbesondere die Marktanalytik in hoher Geschwindigkeit geschehen kann, braucht es zudem das richtige technologische Fundament: Führende Analytics Tools setzen auf modernsten Technologien wie der In-Memory-Datenbank HANA von SAP auf und schaffen so die performante Verarbeitung großer Datenmengen. So können Ad-hoc-Abfragen durchgeführt und selbst unwahrscheinliche Szenarien durchgespielt werden, ohne dadurch wertvolle Zeit zu verschenken.

Potenzial 2: Märkte transparent machen – die richtigen Kunden erkennen

Nur wer einen Markt vollständig transparent macht, kann die tatsächlich relevantesten Leads erkennen. Voraussetzung dafür ist das Aufbrechen von Datensilos und die Verknüpfung aller verfügbarer Datenquellen zu einem konsistenten Marktmodell. Eine echte holistische Markbetrachtung ergibt sich dabei erst, wenn auch externe Daten hinzugezogen und in die Analysen einfließen können.

Hierbei ist die Offenheit einer Datenplattform entscheidend. Externe Quellen müssen leicht angebunden werden können, die importierten Daten müssen unkompliziert und schnell qualifiziert und nutzbar gemacht werden können. So erkennen Unternehmen die potenziell wertvollsten Kunden auf Knopfdruck und können ihre Sales- und Marketing-Ressourcen entsprechend zielgerichtet einsetzen.

Potenzial 3: Likelihood to buy: Das richtige Angebot zum richtigen Zeitpunkt

Um nicht nur das Umsatzpotenzial eines Zielkunden, sondern auch die jeweilige Kaufwahrscheinlichkeit zu bestimmen, veredeln Machine-Learning-Verfahren die Daten und sorgen für eine erleichterte und vor allem bessere Entscheidungsfindung. Mithilfe schlanker Algorithmen können Next Best Action- beziehungsweise Next Best Offer-Empfehlungen (NBO) sowie What-If-Analysen oder Predictive Analytics für die richtige Marktansprache generiert werden.

So unterstützt eine leistungsfähige Data Analytics Engine wie der MODELYZR aktiv die Entwicklung passgenauer Go-to-market-Strategien. Das minimiert Streuverluste beim Targeting, steigert die Erfolgsquote im Vertrieb und ermöglicht schnelles Wachstum.

Data Analytics: die wichtigsten Features auf einen Blick

Um die Kosten für Marktforschung und -analyse sowie die Zielgruppenansprache zu senken und die Ergebnisse signifikant zu verbessern, lohnt sich die Anschaffung einer modernen Data-Analytics-Lösung. Führende Produkte wie der MODELYZR vereinen die Leistungsmerkmale, die es dafür braucht.

MarktforschungMarktanalytikZielgruppenansprache
  • – auf Knopfdruck
  • – keine zusätzlichen Kosten
  • – strukturiertes Vollmarktmodell
  • – vollständige Integration in den digitalen Vertrieb
  • – eine einzige unternehmensweite Quelle
  • – ganzheitlicher Marktüberblick
  • – Vertrieb und Marketing synchronisiert
  • – vollständige Integration in den digitalen Vertrieb
  • – „digital first“-Ansatz
  • – vollständige Ausrichtung auf den Markt
  • – Sortierung nach Potenzial oder Wahrscheinlichkeit
  • – vollständige Integration in den digitalen Vertrieb

  • 03.04.2023