Was ist eine Verkaufsanalyse?

Bei der Verkaufsanalyse werden Verkaufsdatenpunkte gesammelt und analysiert, um zu sehen, wie ein Unternehmen seine Ziele erreicht. Verkaufsleiter können diese Analysen nutzen, um Leistungserkenntnisse zu gewinnen, zu erkennen, was funktioniert und was möglicherweise angepasst werden muss, und umsetzbare Schritte zur Verbesserung des Verkaufs zu erstellen.

Mithilfe von Vertriebsanalysen kann ein Unternehmen die vergangene Leistung besser verstehen, Trends und Rentabilität erkennen und zukünftige Verkaufsergebnisse vorhersagen. Analyseprozesse helfen dabei, isolierte Daten in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln – wie z. B. eine genauere Prognose für künftige Verkäufe und Einnahmen zu erstellen – und Metriken zu nutzen, um erreichbare Ziele festzulegen.¹ Die modernen Absatzanalyselösungen sind mit KI verknüpft, um Workflows zu automatisieren und vorausschauende Vorhersagen bereitzustellen.

Während das Hauptziel der Verkaufsanalyse darin besteht, umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen, die den Verkaufsprozess verbessern, ist Verkaufsintelligenz ein separater Prozess, der die Erfassung von Rohdaten beinhaltet.² Beide Prozesse arbeiten im Idealfall nebeneinander, um das gemeinsame Ziel der geschäftlichen Effizienz zu erreichen. Eine erfolgreiche Verkaufsanalysestrategie umfasst Verkaufsmitarbeiter, Verkaufsanalysten, geschäftliche Stakeholder und andere Tools und Systeme.³

Der Prozess der Verkaufsanalyse umfasst im Großen und Ganzen das Sammeln, Organisieren und Analysieren von Verkaufsdaten. Nachdem diese Daten erfasst und in verständliche Erkenntnisse analysiert wurden, werden sie in umsetzbare Entscheidungsfindung umgewandelt. Wenn ein Unternehmen diese Schritte befolgt, ist es sehr viel wahrscheinlicher, dass es klügere Entscheidungen trifft und seine Gesamtleistung verbessert^.4

Verkaufsdaten werden zunächst aus verschiedenen internen Quellen gesammelt. Diese Quellen können Kundenbeziehungsmanagement-Systeme (CRM), Protokolle der Verkaufsaktivitäten, E-Commerce-Daten und Produktdaten umfassen. Die gesammelten Daten können eine Vielzahl von Informationen wie Verkaufsvolumen, Umsatz, Kundenakquisekosten, Customer Lifetime Value (CLV) und Länge des Verkaufszyklus beinhalten. Ein Unternehmen kann aus einer Reihe von Verkaufsanalysesoftware von Anbietern wie IBM, Salesforce und HubSpot wählen.

Es gibt viele verschiedene Analysen, die für den Verkauf verwendet werden, aber im Allgemeinen fallen sie in vier Kategorien: deskriptive Analyse, diagnostische Analyse, prädiktive Analyse und präskriptive Analyse. In dieser Phase legt ein Unternehmen fest, auf welche Analysen es sich konzentrieren möchte, und nutzt dann bestimmte Metriken, um eine Erkenntnis zu gewinnen.

Ein Verkaufsteam nutzt diese Erkenntnisse und interpretiert die Ergebnisse in Verkaufsberichten. Das Team wird Dinge wie Verkaufsleistung, Konversionsraten und andere Daten aus wichtigen Leistungsindikatoren (KPIs) untersuchen, um das Kundenverhalten zu ermitteln und zu ermitteln, welche Verkaufsfunktionen gut funktionieren.

Die Erkenntnisse aus der Datenanalyse werden dann in die Praxis umgesetzt. Ein Unternehmen sollte Veränderungen auf der Grundlage der analytischen Ergebnisse umsetzen, z. B. gezieltes Coaching für Verkaufsmitarbeiter, um die Teamleistung zu steigern, und die Anpassung von Verkaufsstrategien an das Kaufverhalten der Kunden vornehmen.

Sobald diese Änderungen vorgenommen wurden, muss das Verkaufsteam die Analyse fortsetzen, um sicherzustellen, dass diese Änderungen eine Wirkung hatten. Analyse-Tools, wie z. B. Dashboards, können KI nutzen, um Erkenntnisse in den Verkaufsabläufen eines Unternehmens zu geben und Routineaufgaben zu automatisieren.

Diese Analysen verfolgen historische Verkaufsdaten und dienen dazu, einen grundlegenden Überblick über die Verkaufsleistung zu erhalten. Die beliebtesten Verkaufsmetriken, die analysiert werden, sind Umsatz, Anzahl der Benutzer, Gesamtumsatz, Wachstumsraten und Konversionsraten. Die Art der Fragen, die beantwortet werden, sind „Wie viele“, „wann“, „wo“ und „was“.

Bei der diagnostischen Verkaufsanalyse wird untersucht, warum etwas Bestimmtes passiert ist. Es kann ein Erfolg oder ein Misserfolg einer vergangenen Leistung sein, aber das Hauptziel ist es, die Ursache zu finden. Gängige Tools zur Verkaufsanalyse sind Data Mining, Korrelationsanalyse, Regressionsanalyse und maschinelles Lernen (ML). Die Art der Frage, die beantwortet wird, lautet: „Warum ist es passiert?“

Die vorausschauende Analyse verwendet historische Daten und Verkaufstrends, um zukünftige Umsätze und das Kundenverhalten vorherzusagen. Der Zweck besteht darin, Daten zu haben, die helfen, zukünftige Verkaufsziele und Umsatzsteigerungen vorherzusehen. Diese Analyse beinhaltet in der Regel historische Daten in Kombination mit statistischer Modellierung, Data-Mining-Techniken und ML, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. Die Art der Frage, die beantwortet wird, ist „Was wird als Nächstes passieren?“.

Das Hauptziel der präskriptiven Analyse besteht darin, bestimmte Maßnahmen zur Optimierung zukünftiger Verkaufsergebnisse zu empfehlen. Der Zweck dieser Art von Verkaufsanalyse besteht darin, einem Verkaufsteam umsetzbare Anleitungen zur Verbesserung der Leistung des Verkaufsteams zu geben.

Die Lösung geht über die vorausschauende Analysefunktionen hinaus und fügt eine Ebene der Entscheidungsintelligenz hinzu, indem sie ML, KI und generative KI nutzt, um eine verbesserte Verkaufsdatenanalyse durchzuführen. Die Art der Frage, die beantwortet wird, ist „Was sollten wir tun?“.

Ein wesentlicher Nutzen der Verkaufsanalyse ist die ganzheitliche Betrachtung von Daten. Durch Tools und Prozesse für die Verkaufsanalyse kann ein Unternehmen Daten in Diagrammen und Grafiken statt in einzelnen Datenpunkten visualisieren. Verkaufsleiter benötigen das Gesamtbild, um eine fundierte Entscheidung über Forecasting und Änderungen an zukünftigen Workflows treffen zu können.

Moderne Kunden erwarten eine personalisierte Erfahrung, die auf ihre Vorlieben zugeschnitten ist. Aber diese Art von Customer Journey ist ohne datengesteuerte Erkenntnisse und wichtige Metriken für das Kundenverhalten schwer aufzubauen. Um mehr Kunden und qualifizierte Leads zu gewinnen, müssen Unternehmen Faktoren wie die Zeit auf einer bestimmten Website oder in sozialen Medien oder die Rücklaufrate einer bestimmten Marketingkampagne verfolgen.

Verkaufsmitarbeiter sind ständig auf der Suche nach Ergebnissen und Umsätzen. Analyse spielt eine wichtige Rolle, wenn es darum geht, Verkaufsmanagern dabei zu helfen, Dinge wie die Steigerung der Gewinnquote und die Verkürzung der Länge des Verkaufszyklus zu erreichen.

Durch die Identifizierung dieser Verbesserungsbereiche können Verkaufsteams ihre Strategie für zukünftige Geschäftsanforderungen optimieren. Durch Lead-Generierung und andere Analysetools erhalten Verkaufsteams eine umfassende visuelle Darstellung der Verkaufspipeline und erhalten so wesentlich mehr Datenpunkte als in der Vergangenheit.

Die Analyse von Verkaufsdaten bietet Unternehmen sachliche Informationen über Kundeninteraktionen und Datenvisualisierung, sodass Verkaufsleiter fundiertere Entscheidungen über Leistung, Marketingmaßnahmen und Kundensegmente treffen können. Durch den Einsatz von Software zur Verkaufsanalyse kann ein Unternehmen umfangreiche Recherchen zu historischen Daten und aktuellen Kundendaten durchführen, um intelligentere Entscheidungen zur Preisgestaltung zu treffen und von maßgeschneiderten Verkaufschancen zu profitieren.

Verkaufsmitarbeiter erwarten Anreize als Teil ihrer Rolle, aber diese Anreize sind ohne genaue Daten, die sie untermauern, nicht möglich. Unternehmen, die Aufzeichnungen über die Verkaufsaktivitäten führen und die Verkaufsergebnisse verfolgen, motivieren das Verkaufsteam, weiterhin gute Arbeit zu leisten. Unabhängig davon kann die Verkaufsanalyse dazu beitragen, die Gehaltsabrechnungsverwaltung zu vereinfachen und den Verkaufsmanagern dabei zu helfen, die Strukturen für die Verkaufsprovisionen so zu gestalten, dass sie am besten zu ihren Teams passen.

Die Verkaufsanalyse ist umfangreich und es müssen viele verschiedene Metriken verfolgt werden. Einige der relevanteren Metriken sind im Folgenden aufgeführt.

Diese Verkaufsmetrik misst die Gesamtumsätze, die jeder Verkaufsmitarbeiter in einem bestimmten Zeitraum erzielt. Sie ist entscheidend für die Beurteilung der individuellen Leistung und für die Festlegung fairer Vergütungspläne. Ein höherer Umsatz pro Mitarbeiter deutet auf eine höhere Effizienz und Effektivität bei Verkaufsaktivitäten wie dem Abschluss von Geschäften oder Upsells hin.

Diese Metrik verfolgt die Verkaufszahlen nach geografischem Gebiet. Sie hilft dabei, starke und schwache Märkte und Markttrends zu identifizieren und so eine effektivere Verkaufsstrategie zu entwickeln. Sie ermöglicht strategische Entscheidungen über die Zuweisung von Ressourcen, die Marktexpansion und regionale Verkaufsstrategien.

Ein Verkaufsteam sollte den Anstieg oder Rückgang der Verkäufe im Laufe der Zeit überwachen, in der Regel im Vergleich zum gleichen Zeitraum des Vorjahres. Ein positives Wachstum deutet auf ein florierendes Geschäft hin, während ein negatives Wachstum auf die Notwendigkeit von Korrekturmaßnahmen hinweist.

Das Verkaufsziel ist ein im Voraus festgelegter monetärer Wert, den ein Verkäufer oder ein Unternehmen innerhalb eines bestimmten Zeitrahmens erreichen will. Diese Metrik dient als Benchmark und als Tool zur Messung der Leistung des Verkaufsteams. Wenn ein Verkaufsmitarbeiter dieses Ziel im Vergleich zum Vorjahr übertrifft, sollte ein Verkaufsleiter in Betracht ziehen, den Zielwert anzupassen.

Diese Metrik spiegelt den Prozentsatz der Kunden wider, die während eines bestimmten Zeitraums aufhören, mit einem Unternehmen Geschäfte zu machen. Hohe Abwanderungsraten können auf Unzufriedenheit, schlechten Service oder Probleme mit der Preisgestaltung hinweisen, die Korrekturmaßnahmen erfordern. Eine tiefere Auseinandersetzung mit diesem Metriken kann Aufschluss darüber geben, an welcher Stelle im Verkaufstrichter ein Kunde möglicherweise die Verbindung verloren hat oder das Interesse an dem Produkt oder der Dienstleistung verloren hat.

Diese Metrik berechnet den durchschnittlichen Gesamtwert der abgeschlossenen Geschäfte. Sie ist ein entscheidender Indikator für die Verkaufseffizienz und dafür, wie erfolgreich ein Verkaufsteam in einem bestimmten Zeitraum war. Je größer der Geschäftsumfang, desto größer ist in der Regel der Gewinn pro Transaktion.

Diese Metrik berechnet den Prozentsatz des Bestands, der in einem bestimmten Zeitraum verkauft wird. Anhand dieser Datenmaßnahme kann ein Unternehmen Verkaufstrends für jedes Produkt oder jede Dienstleistung erkennen und über den Lagerbestand und die Lieferkette entscheiden.

Diese Kennzahl gibt an, wie schnell sich Verkaufschancen vom ersten Kontakt bis zum Geschäftsabschluss durch die Pipeline bewegen. Eine höhere Geschwindigkeit bedeutet oft schnellere Durchlaufzeiten und höhere Einnahmen, während eine langsamere Geschwindigkeit auf Ineffizienzen im Verkaufsprozess hinweisen kann.