Die ganze Welt spricht von „Big Data“ und datengetriebenen Entscheidungen. Die Möglichkeiten, die damit einhergehen, scheinen schier grenzenlos zu sein. Jedoch: „Aus großer Macht folgt große Verantwortung“. Daher soll es hier nicht nur darum gehen, groß zu denken, sondern vor allem klug zu handeln – besonders wenn es um die Nutzung von Daten geht. Nur dann kann eine Transformation zu einem datengetriebenen Vertriebsmodell erfolgreich werden.

Speziell in der Automobilindustrie gibt es Faktoren, die es zu beachten gilt und die sie von anderen Industrien abheben: Die Automobilbranche ist einerseits geprägt von kostspieligen Produkten sowie anspruchsvollen Kunden in einer Vertriebslandschaft mit stetig wachsender Komplexität und andererseits von einer Unzahl von Daten und Datenquellen.

Um in diesem dynamischen Umfeld zu bestehen, ist ein Umdenken erforderlich: Es bedarf eines Ansatzes, der auf Daten setzt und nicht nur auf Intuition. In diesem Sinne zielt der CAMELOT Data-Driven Sales Management Ansatz für die Automobilindustrie darauf ab, aus vielfältigen Datenbergen einen Mehrwert für den Vertrieb im Bereich Automotive zu genieren.

Herausforderungen in der Automobilindustrie

Die Transformation zu einem datengetriebenen Vertriebsmodell ist oftmals nicht so simpel wie der inflationäre Gebrauch von Begriffen wie „KI-basiert“, „Data-Driven“ und „Big Data“ vermuten lässt. Es ist sinnvoll sich im Vorfeld bewusst zu machen, ob es besondere Herausforderungen gibt und welche Basis geschaffen werden muss, um Daten tatsächlich nutzbar zu machen. Speziell in der Automobilindustrie gibt es einige Herausforderungen, die im Folgenden aufgeführt werden.

Zuerst ist da die Vielzahl sowie die sehr hohe Komplexität von Vertriebskanälen, zum Beispiel Autohäuser, der Direktvertrieb beim Hersteller oder die Kleinanzeigensparte in der Lokalzeitung. In unserer heutigen vernetzten Welt wird diese Komplexität durch digitale und traditionelle Kanäle potenziert und neue Chancen werden eröffnet. Ein Neuwagen wird in den seltensten Fällen wie vom Band gekauft, sondern bis ins kleinste Detail konfiguriert. Auch beim Gebrauchtwagenkauf werden Angebote analysiert oder direkt ein Vergleichsportal bemüht. Doch hier bietet sich auch eine Chance: Besonders durch datengetriebene Ansätze können diese Kanäle effizienter geplant und gesteuert werden. Dadurch wird eine individuelle und bestmögliche Kundenansprache möglich.

Dies führt uns zu einer weiteren Herausforderung: Das anspruchsvolle Kaufverhalten in der Automobilindustrie. Jeder Kunde ist individuell und die meisten werden zunehmend kritischer. Autos sind heute mehr denn je ein Luxusgut und stellen oft eine signifikante Investition dar. Dazu kommt, dass Menschen in der heutigen Zeit generell informierter sind, da ihnen viel mehr (Daten-)Quellen zur Verfügung stehen. Ein Autokauf ist daher keine rein rationale Entscheidung mehr, sondern mit vielen Emotionen verbunden. Kunden erwarten personalisierte Erfahrungen und Produkte, die genau auf ihre Bedürfnisse zugeschnitten sind. Besonders bei Autos der Premiumklasse wird bei der Konfiguration oft lieber etwas mehr Zeit investiert. Um diesen Ansprüchen als Hersteller gerecht zu werden, ermöglicht ein datengetriebener Ansatz eine optimierte Kundenansprache, um genau diese Emotionen zu treffen und dem Käufer auf seinem Weg zum Traumwagen zu begleiten. Produkte werden gezielter platziert und so die Kundenzufriedenheit gesteigert.

Des Weiteren erschwert eine heterogene Systemlandschaft mit entsprechenden Altlasten die Zusammenführung und Analyse vorhandener Daten sowie die Ableitung von Vertriebsprognosen. Typischerweise werden Daten dezentral in eigens programmierten und veralteten Systemen gespeichert, haben eine niedrige Datenqualität und unterliegen keiner Governance. Häufig werden diese Systeme auch nicht mehr vom Anbieter unterstützt und bergen zusätzlich ein Sicherheitsrisiko. Dazu werden lokal Listen auf Excel gepflegt, die Kundendaten und kundenspezifische Charakteristika enthalten. Zusätzlich erschweren Medienbrüche und unterschiedliche Dateiformate die Bereinigung und Auswertung der vorhandenen Datenmengen, um diese nutzbar zu machen.

Ein neuer Ansatz

Das CAMELOT Data-Driven Sales Management Framework ermöglicht es, die genannten Herausforderungen in der Automobilindustrie zu adressieren. Insbesondere durch die Modularität des Frameworks können gezielt Kundenbedürfnisse adressiert und optimiert werden und so individuell auf die Zielsetzung angepasst werden. Das Framework beinhaltet die folgenden Fokusmodule, welche in einem ganzheitlichen Ansatz umgesetzt werden können:

Strategie & Governance: Wo kommen wir her – wo wollen wir hin? Wir entwerfen einen klaren Business Case mit Zielbild als Leitstern für das datengetriebene Vertriebsmanagement. Kombiniert mit einer präzisen Bewertung des Ist-Zustands legt dieses Modul den Grundstein und verdeutlicht konkrete Handlungsbedarfe auf dem Weg zu einer Verbesserung der Datennutzung.

Prozesse & Organisation: Daten sollen nutzbar gemacht werden. Dazu ist es unerlässlich die Organisation sowie deren Prozesse darauf auszurichten. Die Optimierung der gesamten Vertriebsprozesse, basierend auf realen Daten, stellt sicher, dass das Unternehmen agil und effizient bleibt und dabei lernt, die verfügbaren Daten besser einzusetzen.

Datenmanagement & Technologie: In diesem Modul betrachten wir die aktuellen Systeme und eine mögliche Integration modernster Technologien und Analysetools, um sicherzustellen, dass Entscheidungen auf einer soliden Datenbasis getroffen werden. Hier schauen wir uns auch das Thema Datenqualität an. Nur Daten mit einer hohen Qualität können zur verlässlichen Entscheidungsfindung genutzt werden.

Figure 1: Data-Driven Sales Management Framework
Figure 1: Data-Driven Sales Management Framework

Die Grundlage für eine datengetriebene Organisation bilden insbesondere Kompetenzen wie Data Governance für klare Verantwortlichkeiten und Standards, Data Literacy für die Datenkompetenz der Organisation und Data Architecture zur Identifikation und Beschreibung von Datenmodellen und -beziehungen. Insgesamt beseitigt ein gut durchdachtes, ganzheitliches Datenmanagement nämlich Silos, fördert eine informierte Entscheidungsfindung und ermöglicht eine effiziente Datenverarbeitung. Nur auf diese Weise können eine datengetriebene Organisation und die datengetriebenen Geschäftsmodelle funktionieren und Daten zu einem machtvollen Tool werden.

Ziele des Frameworks

Mit unserem Data-Driven Sales Management Framework wollen wir das Vertriebsmanagement unserer Kunden unterstützen, um folgende Ziele zu realisieren:

Kundenbindung fördern: „Kennenlernen“ des digitalen Kunden. Auf diese Weise können Sie gezielt Verkaufs- und Marketingkampagnen durchführen, die den Kundenbedürfnissen voll entsprechen.

Neue Kunden anziehen: Individuelle Bedürfnisse besser identifizieren und verstehen. Dies ermöglicht eine maßgeschneiderte Ansprache neuer Kunden durch die Analyse von Kundendaten und Markttrends.

Smartes Omnichannel-Verkaufen: Optimales Kunden-Targeting auf den profitabelsten Verkaufskanälen. Dies wird ermöglicht durch strategische, datengetriebene Entscheidungsfindung (basierend auf verlässlichen Daten). So sehen Kunden nur das, was für sie relevant ist und sind dadurch eher geneigt diesen Impulsen nachzugeben.

Rentabilität steigern: Optimierung der Effizienz in der Vertriebsorganisation. Vertriebskanäle können durch eine integrative Verkaufsleistungsanalyse bewertet und im Zweifel justiert werden. Wie in einem Getriebe kann das Anziehen einzelner loser Schrauben einen enormen Vorteil bringen.

End-to-End Value Chain Management: Grundsätzlich ist es das Ziel einer datengetriebenen Organisation, durch plattformübergreifende und nahtlose Datenintegration und -analyse Engpässe zu identifizieren, Prozesse zu optimieren und Kosten zu senken und das entlang der gesamten Wertschöpfungskette.

Es dürfte klar sein, dass im Zeitalter von „Big Data“ die Nutzung von Daten insbesondere im Vertriebsmanagement nicht mehr nur eine Option ist. Die komplexe Vertriebslandschaft und die anspruchsvollen Kunden zwingen Unternehmen vor allem in der Automobilindustrie zum Handeln, wenn sie auf dem anspruchsvollen Markt wettbewerbsfähig bleiben wollen. Jedoch bieten diese Entwicklungen auch Chancen. Nun ist es an der Zeit, dass die Automobilindustrie diese ergreift und das datengetriebene Vertriebsmanagement und damit auch den Kunden in den Mittelpunkt ihrer Strategie stellt.

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