Vertriebssicht : Wenn Entscheidungen länger dauern als Daten aktuell sind

Es ist ein Dilemma. Planung ist auf allen Ebenen des Wirtschaftens ein entscheidender Erfolgsfaktor und dennoch versagt gerade der Vertrieb hier oft auf ganzer Ebene. Wir planen individuelle, teamspezifische, abteilungsübergreifende Ziele, welche in einer Unternehmensplanung gipfeln. Informationsbedarfe müssen in jeder beschriebenen Unternehmenseinheit definiert, Daten erhoben, aufbereitet, bewertet und Entscheidungen getroffen werden. Dass dies oft zwischen Abteilungen im Widerspruch stehen, kennt jeder: Der Vertrieb wünscht sich exzellente Verfügbarkeit, das Controlling minimale Lagerbestände, das Produktmanagement einen ganzheitlichen Leistungsmix, der Einkauf Lieferantenkonzentration. Der Prozess von der Informationsbeschaffung bis zur Entscheidungsfindung verschlingt enorme Ressourcen. Und wenn dieser Prozess dann doch endlich vollendet ist, sind die Daten auf Basis derer die Entscheidungen getroffen werden, bereits wieder veraltet.

Warum ist dieser Prozess gerade in der Industrie herausfordernd? In Österreich existieren über 29.000 Industriebetriebe (ÖNACE) welche sich in 18 Fachverbänden aus 22 Branchen und 69 Clustern organisieren. Für die ideale Positionierung im Markt ist die Kenntnis struktureller Daten von Unternehmen- bis Branchenebene entscheidend. Bei globalen Unternehmen für jedes Land. Ein Gewaltakt. Das Potenzial dieses Aufwandes: Rund 2 % der Industriebetriebe Österreichs stellen 50 % der Beschäftigten und 60 % der Produktionswerte und Umsätze. In Zahlen sind das 472. Lässt sich leichter bearbeiten als 29.000. Oder branchenspezifisch: Zwischen 1995 und 2012 verdreifachten 13 Betriebe der Stahlindustrie ihre abgesetzte Produktion, steigerten die Bruttoverdienste um fast 40 % und das bei sieben Prozent weniger Personal. Für jeden Vertrieb attraktive Kunden. Diese manuelle Informationsaufbereitung ist möglich, ja, nur schaffen das die wenigsten. Doch es gibt alternative Wege: Findige Datenmanagementspezialisten sammeln automatisiert. Bei Änderungen in den Quellen erfolgt automatisch eine Aktualisierungen.

Big Data ermöglicht also unentdeckte Zusammenhänge wie Ähnlichkeiten zwischen Kunden und deren Entscheidungsmerkmalen zu erkennen. Zielgruppen werden automatisiert gebildet. Maschinelles Lernen ermöglicht die Generierung autonomer Prognose- und Entscheidungsmodelle (z.B. in welcher Reihenfolge und mit welcher Preisstrategie Kunden erschlossen werden). Die Planung verläuft automatisiert auf aktuellsten Datenbeständen. Die Vertriebskontrolle weist auf Abweichungen, mögliche Ursachen und Gegenmaßnahmen proaktiv hin.

Umsetzung in der Praxis? Gibt’s auch abseits vom Vertrieb: Pioniere wie Benjamin Schwärzler von Tablet Solutions eröffnen derartige Technologien zB für Bau-, Wartungs- oder Servicearbeiten in Industriebetrieben. Komplexe, umfangreiche Informationen werden verständlich und für spezifische Anwendungsfälle bereitgestellt. Nicht zu erwähnen, dass diese verbesserte Datenqualität, Analyse und Aufbereitung bis zu 20 % der Auftragsabwicklungskosten spart. Details unter: www.tabletsolutions.at

Zur Person: Christian Eberhardt-Motzelt ist spezialisiert auf Investitionsgütermarketing mit Schwerpunkt Vertrieb. Nach Funktionen im Engineering, Vertrieb, Einkauf und Produktmanagement unter anderem bei Schaeffler betreut er nun die Zwick Roell Gruppe. Weitere Vorlagen und Ideen zu beschriebenen Vorgängen finden Sie im Downloadbereich unter www.eberhardt-motzelt-christian.com oder in der Publikation „Industrial Sales“.