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Hewlett Packard Enterprise hatte ein Ziel: Mehr Umsatz zu generieren, ohne die Ressourcen im Sales aufzustocken. Mit der Einführung von Smart Data Analytics ist das gelungen. Nicht nur das: HPE hat sogar festgestellt, dass der potenzielle Gesamtmarkt fast 4-mal größer ist als zuvor angenommen.

 

Wussten Sie, dass im Durchschnitt 40 % aller Informationen in CRM-Systemen falsch sind?

  • Die Folge: Der Vertrieb erreicht Kunden und Interessenten nicht, weil die Telefonnummern nicht stimmen, Ansprechpartner haben die Stelle gewechselt und die Buchhaltung schickt Rechnungen an falsche Adressen.
  • Studien zeigen, dass der Verkauf 20 % der Zeit für die Beschaffung der richtigen Informationen potenzieller Kunden aufwendet.n

Hewlett Packard Enterprises ist eines der größten Technologieunternehmen der Welt. Es stellt IT-Infrastrukturen, Server, Netzwerke und Datenspeicherdienste bereit. In den letzten Jahren war HPE mit einer massiven Veränderung der Kundenbedürfnisse konfrontiert. Die Kunden überdenken die Rechenzentren neu und entscheiden sich immer öfter für Hybridlösungen. Dabei bleiben einige Elemente inhouse, andere wandern in die Cloud. Viele Unternehmen nutzen das, um ihre Infrastruktur zu konsolidieren.

HPE darf und kann diese Trends nicht ignorieren und einfach Business as usual betreiben. Schließlich gilt es, die Rolle als Marktführer nicht aus der Hand zu geben. Dazu ist es aber nötig, neue Wege zu finden, um potenzielle Kunden zu identifizieren.

Im Zentrum der Bemühungen standen die folgenden zwei Fragen:

  • Ist Wachstum möglich, ohne die Ressourcen in Marketing und Sales zu erhöhen?
  • Wer ist in diesem neuen Markt der «richtige» potenzielle Kunde?

Neue Technologien als Lösung

Die Antwort auf diese Fragen fand Hewlett Packard Enterprise in neuen Technologien, genauer gesagt in künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und intelligenten Daten. Den perfekten Partner fand HPE in Dun & Bradstreet.

Warum ein externer Berater notwendig war, obwohl HPE selbst im Daten- und Datenanalyse-Business tätig ist, erklärt Zsuzsanna Ferenczi: «Wir haben ein riesiges globales Daten-Know-how, aber wir wissen auch, wie wichtig die Expertise in den lokalen Märkten ist. In den Niederlanden muss man zum Beispiel wissen, dass deren Steuersystem viele Mantelgesellschaften nach Den Haag zieht. Berücksichtigt man solche Informationen nicht, wird die Analyse falsch. Dun & Bradstreet ist in der Lage, diese Lücken mit strukturierten und unstrukturierten Daten zu füllen und damit Erkenntnisse über potenzielle Kunden zu liefern.»

Das Projekt

Die Identifikation von potenziellen Kunden fand in einem dreistufigen Prozess statt.

  1. Datenabgleich und -bereinigung
    Im 1. Schritt hat Dun & Bradstreet den schwedischen und niederländischen Kundenstamm von HPE bereinigt. 10% der Firmen wurden dabei eliminiert. Sie entsprachen wegen Änderungen im Kerngeschäft, Fusionen oder Insolvenzen nicht mehr dem idealen Kundenprofil von HPE.
  2. Marktanalyse zur Ermittlung des Marktpotenzials
    Dun & Bradstreet führte eine umfassende Marktanalyse durch. Dazu wurden die Transaktionsdaten von HPE der letzten 5 Jahre mit dem Gesamtmarkt verglichen. Die Analyse zeigte, in welchen Sektoren und bei welcher Art von Unternehmen HPE eine hohe oder niedrige Marktdurchdringung hatte.  
  3. Erstellung von Listen mit potenziellen Leads
    Die Lieferung erfolgt in zwei Teilen: Eine detaillierte Beschreibung des effektiven Marktes für HPE in Schweden und den Niederlanden und eine nach Priorität sortierte Liste aller potenziellen Kunden in beiden Märkten. Sie bildet die Basis für die Fokussierung der Verkaufsaktivitäten auf die vielversprechendsten Unternehmen.

Künstliche Intelligenz trifft auf menschliche Intelligenz

Am Ende steht ein iterativer Prozess, der maschinelles Lernen mit menschlicher Intelligenz verbindet. In der ersten Iteration erhält der Vertrieb eine Liste mit potenziellen Kunden. Er kontaktiert alle Unternehmen und beurteilt die Qualität der Leads. Damit es keine Verzerrungen gibt, weiß die Verkäufer vor dem Anrufen nicht, ob die Maschine die Leads als gut oder schlecht einstuft.

Die Erkenntnisse dieser ersten Iteration fließen in die Zweite ein, die der Zweiten in die Dritte usw. Der Anteil der relevanten und hochwertigen Leads erhöht sich so von Iteration zu Iteration und soll aber der dritten Phase bei 80% bis 90% liegen.

Das Endergebnis

Dun & Bradstreet hat festgestellt, dass der B2B-Gesamtmarkt mehr als dreimal so groß ist wie ursprünglich angenommen. In den Niederlanden ist er 350% und in Schweden 390% größer. Die von Dun & Bradstreet erstellten Listen mit Leads sind priorisiert. Zsuzsanna Ferenczi ist überzeugt, dass das den Umsatz ankurbeln werde. Die Arbeit sei aber noch lange nicht getan.

“Seit 5 Jahren fordere ich mehr Daten und Customer Insights. Ich bin mir aber bewusst, dass das ein kontinuierlicher Prozess ist, einfach weil die Welt nie aufhört, sich zu verändern. Darum brauchen wir immer die nächste Iteration. Ich vergleiche es mit der Sagrada Familia in Barcelona. Sie wird Stein für Stein gebaut, aber fertig ist sie trotzdem nie. Wenn man sich aber ansieht, was man schon geschafft hat, dann ist das Ergebnis beeindruckend,” so Ferenczi.

Foto: Joel Nilsson