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Aktuelles / Blog: #analyse

Was sind Vertriebsdaten?

28.08.2023 | von Patrick Fischer, M.Sc., Gründer & Data Scientist: FDS

Vertriebsdaten beziehen sich auf die Informationen, die im Zusammenhang mit dem Verkaufsprozess eines Unternehmens gesammelt, verarbeitet und analysiert werden. Diese Daten bieten Einblicke in die Leistung und Effektivität eines Vertriebsteams sowie in die Kundeninteraktionen und den Verkaufsprozess insgesamt. Vertriebsdaten können aus verschiedenen Quellen stammen, darunter Verkaufsaktivitäten, Kundendaten, Bestellungen, Verkaufszahlen, Umsätze und mehr.

Hier sind einige Beispiele für Vertriebsdaten:

Kundendaten: Informationen über bestehende und potenzielle Kunden, wie Kontaktdaten, Firmendetails, Kaufhistorie und Präferenzen.

Verkaufsaktivitäten: Daten über Vertriebsaktivitäten, wie Anrufe, E-Mails, Meetings und Präsentationen, die von Vertriebsmitarbeitern durchgeführt werden.

Bestellungen: Informationen über die Produkte oder Dienstleistungen, die von Kunden bestellt werden, einschließlich Produkttyp, Menge, Preis und Lieferzeitpunkt.

Verkaufszahlen: Daten über die Anzahl der verkauften Produkte oder abgeschlossenen Dienstleistungen im Zeitverlauf.

Umsatzdaten: Informationen über die Einnahmen, die aus Verkaufsaktivitäten generiert werden.

Verkaufskanäle: Daten darüber, über welche Kanäle (Online-Shops, physische Läden, Partnerunternehmen usw.) die Verkäufe abgewickelt werden.

Vertriebsleistung: Daten, die die Leistung von Vertriebsteams und -mitarbeitern messen, wie etwa Abschlussraten, Konversionsraten und Umsatz pro Vertriebsmitarbeiter.

Verkaufsanalysen: Die Auswertung von Vertriebsdaten, um Trends, Muster und Chancen zu identifizieren, die dem Unternehmen bei der Optimierung seiner Vertriebsstrategien helfen können.

Vertriebsdaten spielen eine entscheidende Rolle bei der Entscheidungsfindung auf Führungsebene. Sie ermöglichen es Unternehmen, ihre Vertriebsstrategien zu überwachen, anzupassen und zu optimieren, um die Kundenzufriedenheit zu steigern, den Umsatz zu steigern und Wachstumschancen zu identifizieren.

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Was ist media buying?

28.08.2023 | von Patrick Fischer, M.Sc., Gründer & Data Scientist: FDS

Media Buying ist ein Begriff aus dem Bereich des Marketings und bezieht sich auf den Prozess des Kaufs von Werbeplatzierungen in verschiedenen Medienkanälen. Dabei können traditionelle Medien wie Fernsehen, Radio, Zeitungen und Zeitschriften sowie digitale Kanäle wie Websites, soziale Medien und mobile Apps berücksichtigt werden.

Der Media-Buying-Prozess umfasst in der Regel mehrere Schritte. Zunächst erfolgt eine sorgfältige Planung, bei der die Zielgruppe definiert und die passenden Medienkanäle identifiziert werden. Anschließend wird die Budgetallokation vorgenommen, um die zur Verfügung stehenden finanziellen Ressourcen effizient einzusetzen.

Nach der Planung und Budgetierung folgt die eigentliche Umsetzung des Media-Buying-Prozesses. Dies beinhaltet den Kontakt zu den Medienvertretern oder Agenturen, den Kauf der Werbeplatzierungen und die Verhandlung der Preise. Der Media-Buyer versucht, die bestmöglichen Konditionen für die gewünschten Werbeplatzierungen zu erzielen.

Sobald die Werbeplatzierungen erworben wurden, überwacht der Media-Buyer ihre Leistung und analysiert die Ergebnisse. Diese Analyse ermöglicht es, die Effektivität der Werbung zu bewerten und bei Bedarf Anpassungen vorzunehmen. Der Media-Buyer kann beispielsweise die Platzierung oder die Häufigkeit der Anzeigen optimieren, um die gewünschten Marketingziele zu erreichen.

Media Buying ist ein wichtiger Bestandteil vieler Marketingkampagnen, da es Unternehmen ermöglicht, ihre Botschaften an eine breite Öffentlichkeit zu kommunizieren und ihre Zielgruppe effektiv zu erreichen. Durch den Einsatz verschiedener Medienkanäle können Unternehmen ihre Reichweite maximieren und potenzielle Kunden auf verschiedenen Plattformen ansprechen.

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Wie können Startups & Gründer ChatGPT im Alltag nutzen?

25.08.2023 | von Patrick Fischer, M.Sc., Gründer & Data Scientist: FDS

Startups und Gründer können ChatGPT auf vielfältige Weise im Alltag nutzen, um ihre Geschäftsprozesse zu optimieren, Kunden zu unterstützen und innovative Ideen zu entwickeln. Hier sind einige Beispiele:

Kundenkommunikation und Support: Startups können ChatGPT in ihre Websites oder Anwendungen integrieren, um einen 24/7-Kundensupport anzubieten. ChatGPT kann häufig gestellte Fragen beantworten, Probleme lösen und Anleitungen bieten, ohne dass menschliche Interaktion erforderlich ist.:

Produktberatung: ChatGPT kann potenziellen Kunden bei der Auswahl des richtigen Produkts oder der richtigen Dienstleistung helfen. Es kann Fragen zu Funktionen, Vorteilen und Preisen beantworten und so den Verkaufsprozess unterstützen.:

Ideenentwicklung: Gründer können ChatGPT verwenden, um kreative Ideen für neue Produkte, Funktionen oder Geschäftsmodelle zu generieren. Indem sie dem Modell Informationen über ihre Branche und ihre Ziele geben, können sie inspirierende Vorschläge erhalten.:

Content-Erstellung: Startups können ChatGPT nutzen, um Inhalte für ihre Blogs, sozialen Medien oder Marketingkampagnen zu erstellen. Das Modell kann Artikel, Beiträge, Werbetexte und mehr generieren.:

Marktforschung: ChatGPT kann verwendet werden, um Forschungsfragen zu beantworten oder Einblicke in die Markttrends zu geben. Es kann Daten analysieren, Statistiken interpretieren und Brancheninformationen liefern.:

Prototyping und Entwicklung: Bei der Entwicklung neuer Produkte oder Funktionen können Startups ChatGPT verwenden, um Prototypen zu entwerfen oder Benutzeroberflächen zu skizzieren. Es kann auch bei der Fehlerbehebung und dem Debuggen helfen.:

Interne Kommunikation: ChatGPT kann in internen Kommunikationstools eingesetzt werden, um Teammitgliedern bei Fragen oder Problemen zu helfen. Es kann auch als Wissensdatenbank dienen, indem es Informationen zu internen Prozessen und Richtlinien bereitstellt.:

Übersetzung und Lokalisierung: Wenn Startups international tätig sind, kann ChatGPT bei der Übersetzung von Inhalten oder der Anpassung an verschiedene Kulturen und Sprachen unterstützen.:

Business Intelligence: Durch die Analyse von Daten und die Generierung von Berichten kann ChatGPT Einblicke in geschäftliche Leistungskennzahlen liefern, die für Entscheidungsfindungen wichtig sind.:

Automatisierung von Aufgaben: ChatGPT kann repetitive Aufgaben automatisieren, wie beispielsweise das Planen von Meetings, das Verfassen von E-Mails oder das Verwalten von Terminen.:

Es ist wichtig zu beachten, dass während ChatGPT viele nützliche Anwendungen bietet, es nicht perfekt ist und in einigen Fällen menschliche Überwachung oder Bearbeitung erfordern kann, um genaue und angemessene Ergebnisse zu gewährleisten.:

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ifo-Geschäftsklimaindex sinkt weiter: Deutsche Wirtschaft verharrt in der Durststrecke

25.08.2023 | von Patrick Fischer, M.Sc., Gründer & Data Scientist: FDS

Die wirtschaftliche Stimmung in Deutschland hat sich erneut verschlechtert, wie die aktuellen Ergebnisse der ifo Konjunkturumfragen im August zeigen. Der ifo Geschäftsklimaindex, ein maßgeblicher Indikator für die wirtschaftliche Entwicklung des Landes, ist auf 85,7 Punkte gefallen. Dies markiert bereits den vierten aufeinanderfolgenden Rückgang und verdeutlicht die anhaltende Unsicherheit in den Chefetagen der deutschen Unternehmen.

Die Abwärtsbewegung des Geschäftsklimaindex signalisiert eine weitere Verschlechterung der wirtschaftlichen Rahmenbedingungen im Vergleich zum Vormonat. Im Juli betrug der Index noch 87,4 Punkte. Besonders besorgniserregend ist, dass die Beurteilung der aktuellen Geschäftslage den niedrigsten Stand seit August 2020 erreicht hat. Dies weist auf eine bereits angespannte wirtschaftliche Situation hin, die sich im Laufe des Jahres kontinuierlich verschlechtert hat.

Die Erwartungen der Unternehmen für die kommenden Monate sind ebenfalls deutlich pessimistischer geworden. Die deutschen Firmen sehen mit Skepsis in die Zukunft, was auf anhaltende Herausforderungen und Unsicherheiten hinweist. Der Mangel an Neuaufträgen wird von vielen Unternehmen als eine der Hauptursachen für diese pessimistischen Aussichten genannt.

Ein genauerer Blick auf die verschiedenen Wirtschaftsbereiche zeigt, dass die Verunsicherung in mehreren Sektoren spürbar ist. Im Verarbeitenden Gewerbe ist der Geschäftsklimaindex gesunken, insbesondere aufgrund der Unzufriedenheit der Unternehmen mit den laufenden Geschäften. Dies spiegelt sich auch in den negativen Zahlen für den Indikator der aktuellen Geschäftslage wider, der erstmals seit Oktober 2020 in den negativen Bereich gerutscht ist.

Der Dienstleistungssektor verzeichnet ebenfalls eine merkliche Abkühlung des Geschäftsklimas. Dienstleistungsunternehmen sind weniger zufrieden mit ihrer aktuellen Lage und rechnen mit einer weiteren Verschlechterung. Diese Schwäche wirkt sich auch auf den Transport- und Logistikbereich aus, der ebenfalls von der industriellen Unsicherheit beeinflusst wird.

Auch der Handelssektor verzeichnet einen Rückgang im Geschäftsklima. Händler bewerten ihre aktuelle Lage negativer und sind auch in Bezug auf die zukünftige Entwicklung zunehmend skeptisch.

Selbst das Bauhauptgewerbe, das lange Zeit als relativ stabil galt, erlebt eine Talfahrt im Geschäftsklimaindex. Unternehmen zeigen sich unzufriedener mit ihren aktuellen Geschäften und sind zunehmend pessimistisch in Bezug auf die kommenden Monate.

Clemens Fuest, der Präsident des ifo Instituts, kommentiert diese Entwicklungen: "Die anhaltende Verschlechterung des Geschäftsklimas signalisiert, dass die deutsche Wirtschaft weiterhin in einer Phase der Unsicherheit und Schwäche verharrt. Die anhaltende Durststrecke stellt Unternehmen vor große Herausforderungen und erfordert möglicherweise gezielte Maßnahmen zur Stabilisierung."

Die ifo Konjunkturuhr visualisiert diese Unsicherheit in einem Vier-Quadranten-Schema, das den zyklischen Zusammenhang von Geschäftslage und Geschäftserwartungen verdeutlicht. Diese Analyse zeigt, dass die deutsche Wirtschaft derzeit im "Abkühlungs-Quadranten" verharrt, was auf eine sich verschlechternde Geschäftslage bei gleichzeitig noch überdurchschnittlichen Erwartungen hindeutet.

Insgesamt verdeutlichen die aktuellen Zahlen des ifo Geschäftsklimaindexes die anhaltenden Herausforderungen, denen die deutsche Wirtschaft gegenübersteht. Die Unsicherheit in den Chefetagen spiegelt sich in den negativen Erwartungen und der verminderten Zufriedenheit mit der aktuellen Geschäftslage wider. Es bleibt abzuwarten, ob und wann sich das wirtschaftliche Klima wieder zum Besseren wenden wird.

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Was ist statistische Programmierung?

25.08.2023 | von Patrick Fischer, M.Sc., Gründer & Data Scientist: FDS

Statistische Programmierung bezieht sich auf die Anwendung von statistischen Methoden, Techniken und Konzepten mithilfe von Programmiersprachen, um Daten zu analysieren, Modelle zu erstellen, Hypothesen zu testen und Schlussfolgerungen zu ziehen. Es kombiniert die Welt der Statistik mit der Welt des Programmierens, um effizient und flexibel statistische Analysen durchzuführen.

Im Wesentlichen geht es darum, Daten mithilfe von Programmierkenntnissen zu manipulieren, zu visualisieren und zu analysieren. Dies ermöglicht eine höhere Kontrolle und Anpassbarkeit als bei der Verwendung von vorgefertigten statistischen Softwarelösungen. Statistische Programmierung kann in verschiedenen Anwendungen eingesetzt werden, darunter:

Datenmanipulation: Die Fähigkeit, Daten aus verschiedenen Quellen zu importieren, zu säubern und zu transformieren, ist ein wichtiger Schritt in der statistischen Analyse. Programmierung ermöglicht eine präzise und automatisierte Datenmanipulation.

Statistische Modellierung: Durch das Schreiben von Code können komplexe statistische Modelle erstellt und angepasst werden. Dies reicht von linearen Regressionen bis hin zu fortgeschritteneren Techniken wie Zeitreihenanalysen oder maschinellem Lernen.

Hypothesentests und Inferenz: Statistische Programmierung erlaubt es, Hypothesen zu testen und Schlussfolgerungen über Bevölkerungen oder Datenmengen zu ziehen.

Datenvisualisierung: Die Darstellung von Daten in Form von Grafiken und Diagrammen ist oft ein wichtiger Schritt, um Muster und Zusammenhänge zu verstehen. Mit Programmierung kann die Visualisierung präzise gestaltet werden.

Reproduzierbare Forschung: Durch das Schreiben von Code für statistische Analysen wird die Forschung für andere transparenter und reproduzierbarer, da sie die genauen Schritte nachvollziehen können.

Gängige Programmiersprachen für statistische Programmierung sind R, Python und Julia. Diese Sprachen bieten umfangreiche Bibliotheken und Pakete, die speziell für statistische Analysen und Datenwissenschaft entwickelt wurden.

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