Predictive-Analytics-Methoden im Business-to-Business-Vertrieb. Konvergierende Rahmenbedingungen von B2B- und B2C-Kunden

Studienarbeit aus dem Jahr 2020 im Fachbereich Ingenieurwissenschaften - Wirtschaftsingenieurwesen, Note: 1,7, Hochschule Fresenius Idstein, Sprache: Deutsch, Abstract: Diese Arbeit hat zum Ziel, Moglichkeiten der Nutzung von Predictive Analytics im Business-to-Business-Vertrieb vor dem Hintergrund konvergierender Rahmenbedingungen der Business-to-Business- und Business-to-Consumer-Kundschaft zu ergrunden. Dazu erfolgt eine theoretische Fundierung samtlicher Kapitel anhand von Primar- und Sekundarliteratur im Rahmen einer Literaturarbeit. Zu Beginn erhalten die Lesenden eine Einfuhrung in den Business-to-Business-Vertrieb. Im Anschluss werden die sich annahernden Rahmenbedingungen des B2B- und B2C-Klientel als aktuell gro te Herausforderung von Vertriebsorganisationen und -abteilungen herausgestellt. Das vierte Kapitel vermittelt die Grundlagen von Predictive Analytics. Darauf aufbauend schlie t sich die Beschreibung des Einsatzes von Predictive Analytics im Rahmen des B2B-Vertriebs an. Dabei werden schlie lich die Ansatze des Predictive Scoring, Predictive Cross-Selling und der Hyper-Segmentation ergrundet und anhand von Beispielen aus der Praxis erganzt. Im Vergleich zu Konsumierenden des B2C-Bereichs waren Kaufentscheidungen von Beteiligten im Rahmen von B2B Geschaftsbeziehungen stets vorhersehbar. Das lie sich auf ein eindeutiges Verstandnis von Bedurfnissen letzterer zuruckfuhren. Aus aktuellem Vertriebsgeschehen geht jedoch hervor, dass jenes klare Verstandnis verloren gegangen ist. Zu den Haupttreibern dieses Verlustes gehoren sich verstarkt ahnelnde Rahmenbedingungen des B2B- und B2C-Klientel. Dieser Umstand au ert sich durch kaum fassbare Abnehmer, deren Aufmerksamkeit schwieriger zu erlangen, eine Beziehung aufwendiger aufzubauen und eine Markenbindung muhsamer aufrechtzuerhalten ist.