Daten statt Bauchgefühl: Predictive Analytics im digitalen B2B-Vertrieb

Der Vertrieb war lange Zeit ein Feld, in dem Erfahrung und Bauchgefühl eine große Rolle spielten. Doch in einer datengetriebenen Welt reichen Instinkt und Intuition nicht mehr aus. Predictive Analytics bietet Unternehmen die Möglichkeit, Kaufentscheidungen vorherzusagen, die besten Leads zu priorisieren und Vertriebsressourcen gezielt einzusetzen.

Was Predictive Analytics leistet

Mit Predictive Analytics werden historische Daten genutzt, um zukünftiges Verhalten vorherzusagen. Typische Anwendungsbereiche im B2B sind:

• Lead Scoring: Welche Kontakte haben die höchste Wahrscheinlichkeit, zu Kunden zu werden?

• Churn Prevention: Welche Bestandskunden sind gefährdet abzuspringen?

• Upselling: Wo gibt es Potenzial für zusätzliche Produkte oder Services?

Eine Forrester-Studie zeigt: Unternehmen, die Predictive Analytics einsetzen, steigern ihre Conversion Rate im Schnitt um 30 %.

Praxisbeispiel

Ein österreichischer IT-Dienstleister nutzte Predictive Analytics, um sein Kundenportfolio zu analysieren. Das System identifizierte, welche 20 % der Kunden das höchste Abschluss- und Upselling-Potenzial hatten. Vertriebsteams fokussierten sich auf diese Zielgruppe – mit dem Ergebnis, dass der Umsatz in einem Quartal um 18 % stieg.

Tools im Einsatz

Bekannte Plattformen wie Salesforce Einstein, HubSpot oder Power BI ermöglichen es, historische CRM-Daten mit Machine-Learning-Modellen zu verknüpfen. In Kombination mit KI-Systemen wie ChatGPT lassen sich Inhalte für personalisierte Kampagnen automatisch erstellen – vom E-Mail-Text bis zur Vertriebspräsentation.

Beispiel: Ein SaaS-Unternehmen nutzte HubSpot Lead Scoring in Verbindung mit ChatGPT für Outreach-E-Mails. Leads mit hoher Wahrscheinlichkeit erhielten innerhalb von 24 Stunden individuell zugeschnittene Nachrichten. Ergebnis: Öffnungsrate 61 %, Response-Rate 22 %.

Fazit

Predictive Analytics ersetzt kein starkes Vertriebsteam – aber es macht es um ein Vielfaches effektiver. Wer Daten systematisch nutzt, kann Marktbewegungen antizipieren, Leads priorisieren und Ressourcen optimal einsetzen. Für den digitalen B2B-Vertrieb gilt: Bauchgefühl ist gut, datenbasierte Vorhersage ist besser.