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Big-Data-Ansätze im Vertrieb führen zu neuen Vertriebsstrategien


PROJEKTAUSGANGSLAGE


Die Speicherung wie auch die Verwendung von Daten ist in den letzten Jahren stark gestiegen. Daten werden auch als das neue Öl oder Rohstoff des 21. Jahrhunderts bezeichnet. Vieles dreht sich um die Art und Weise, wie die Unternehmen Daten nutzen können. ‚Big Data‘ bildet die Grundlage für Machine Learning oder Künstliche Intelligenz und ist damit eine der Schlüsseltechnologien für die erfolgreiche Umsetzung der digitalen Transformation.

„Die digitale Transformation – wie wir sie für die Zukunft von Daimler sehen – stellt einen langfristigen Wandel dar und ist unerlässlich, um dem Wettbewerb in unserer Branche voraus zu sein. Ich sehe, dass die IT diesen Wandel vorantreibt, indem sie unsere Kunden mit einem fundierten Wissen über unsere Software und Technologie versteht, um die Branche neu zu gestalten: ‚Daten sind das neue Öl‘“ so Jan Brecht im Juli 2016 bei der Vorstellung der neuen Daimler IT-Strategie: ‚Data Is The New Oil –DITNO‘.

Bei der EvoBus GmbH als 100-prozentige Daimler-Tochter wurde Mitte 2017 das Team Big Data & Advanced Analytics ins Leben gerufen, um die Nutzung von Daten im Unternehmen voranzutreiben. Dessen Aufgabe ist es auch Big Data Use Cases im Unternehmen zu erarbeiten und umzusetzen. Bis zu Beginn 2018 wurden jedoch noch kaum Use Cases aus dem Vertriebsbereich erarbeitet.


ZIELSETZUNG DES PROJEKTES


Für dieses Projekt sind die Prioritäten ‚Customer Interaction‘, und ‚Data Insight Driven‘ aus der DITNO-Strategie die Treiber, denn Daimler und somit auch EvoBus als OEM muss seine traditionell produkt- und technologiegetriebene Vergangenheit mit der digitalen, kunden- und serviceorientierten Zukunft kombinieren. Die Nutzung von Daten als Rohstoff soll dabei zu neuen Dateneinblicken führen und die Interaktion mit dem Kunden revolutionieren. Zusätzlich verändert sich die datengetriebene Entscheidungsunterstützung von der reinen Berichterstattung und Simulation bis hin zur Prognose, Entscheidungsvorschlag und Aktion. Die Nutzung der anfallenden Datenmengen wird durch neue Technologien und Konzepte wie Cloud und DevOps beschleunigt. Hierbei unterstützt das Daimlerprojekt eXtollo, mit welchem ein Data Lake auf Azure Basis aufgebaut wird und mit welchem Big-Data-Anwendungen zukünftig umgesetzt werden.

Es soll mit diesem Projekt geklärt werden, welche Mehrwerte sich durch Big-Data-Ansätze im Vertrieb ergeben und wie diese dabei unterstützen, neue Kunden zu gewinnen, diese zu binden, Mehrverkäufe zu generieren und im Optimalfall auch Kunden zurückzugewinnen. Zusammen mit Vertriebsmitarbeitern und Verkäufern werden dazu datengetriebene Use Cases in Experteninterviews erarbeitet, bewertet und kategorisiert. Die Kategorien bilden dabei die zuvor genannten, originären Vertriebsaufgaben Neukundengewinnung und Bestandkundenbetreuung. Es erfolgt die Einordnung in die relevanten Nutzendimensionen der originären Vertriebsaufgaben.

Weiterhin werden zwei Use Cases in Form von Proof of Concept umgesetzt, um eine allgemeine Umsetzbarkeit nachzuweisen, sowie dem Fachbereich sogenannte “Quick Wins“ aufzuzeigen und diese zu überzeugen weiter in datengetriebene Ansätze zu investieren. Des Weiteren werden die Use Cases an das Big Data Team übergeben, damit ausgewählte Use Cases in der eXtollo Cloud von Daimler umgesetzt werden können und somit ein professioneller, produktiver Einsatz gewährleistet wird.

 

PROJEKTENTWICKLUNG

 

Um das Projektmanagement für das Projekt durchzuführen wurde der Prozess der International Project Management Association (IPMA) angewendet. Dieser lässt sich in fünf Phasen einteilen:

  1. Projektstart
  2. Projektcontrolling
  3. Projektabschluss
  4. Projetkoordination
  5. Projektmarketing

Ziel des Projektstarts ist es eine vollständige und ganzheitliche Planung des Projektes zu erstellen und eine gemeinsame Sichtweise zu schaffen. Während der ersten Phase werden erste grundlegende Entscheidungen für das Projekt getroffen. Zu ihr gehört beispielsweise ein Projektstruktur-, Meilenstein-, oder Balkenplan. Ebenso zählen hierzu auch Ressourcen- und Kostenplanung oder Risikoanalyse. In der Controlling-Phase muss der Projektfortschritt kontinuierlich betrachtet werden und vor allem Gegenmaßnahmen bei Abweichungen eingeleitet werden. Dies wurde durch eine regelmäßige Dokumentation des aktuellen Projektstands sichergestellt. Zur letzten Phase gehören nicht nur die offizielle Beendigung, sondern auch die Bewertung des Projektes und eine Abschlussdokumentation, sowie -präsentation.

Die Phasen Koordination und Marketing laufen parallel zu den anderen Phasen und beanspruchen die gesamte Projektdauer. Während des Projektes ist es wichtig, dieses bei den Stakeholdern zu vermarkten, sodass es im besten Fall von allen unterstützt wird. Aus diesen Vorgaben wurde folgender Projektterminplan entwickelt und eingehalten:

 

MEHRWERT FÜR DAS PROJEKTUNTERNEHMEN

 

Informationen über Kaufabsichten des Kunden dürfen zukünftig nicht mehr nur in unterschiedlichen, dezentralen Datenbanken, die nicht miteinander kommunizieren, oder noch schlimmer nur in den Köpfen der Mitarbeiter vorhanden sind, verarbeitet werden. Durch eine neue Form der Datennutzung verschiebt sich der Verkaufsprozess in Richtung Analyse und Auswertung von Bedürfnisstrukturen, die sich in Algorithmen wiederfinden können. Das Wissen über den Kunden und damit der Verkaufsprozess wandern ins Digitale und dort werden die Daten verarbeitet und für die Fortsetzung des Verkaufsprozesses genutzt. In den Vertriebsorganisationen führen intelligente CRM-Systeme die Planung, Steuerung und Kontrolle von Verkaufsprozessen automatisiert durch. Von der Kampagne bis zum Abschluss werden die Verkäufer unterstützt. So kann sich z. B. das Know-how in Datenmanagement bzw. Datenanalytik als signifikanter Wettbewerbsvorteil erweisen.

Mit diesem Projekt wurden folgende Mehrwerte für das Unternehmen erreicht

  • Als Grundlage zur Identifizierung möglicher Datenquellen wurde eine Systemliste aller IT-Vertriebssysteme erstellt.
  • In der Vertriebsorganisation wurde ein Bewusstsein geschaffen, wie wichtig Daten auch dort sind und welche Möglichkeiten es gibt, diese zu nutzen.
  • Mit der Umsetzung zweier Use Cases als PoC konnten wichtige Informationen für die jeweiligen Vertriebsbereiche bereitgestellt werden.
  • Die erarbeiteten Use Cases dienen als Grundlage für die Umsetzung in der eXtollo Cloud durch das Team Big Data & Advanced Analytics.

 

Big Picture Markus Hoffmann (Quelle: Eigene Darstellung)

Mehr zu Markus Hoffmanns Master of Science in Wirtschaftsinformatik hier: www.steinbeis-smt.com/master-wirtschaftsinformatik

 

Mehr Informationen zu unseren Studiengängen erhalten Sie hier: www.steinbeis-smt.com/bildungsangebot

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