Business und Data Analytics für Verkauf und Vertrieb - Beratung, Coaching und Schulung

Business + Data Analytics für Verkauf und Vertrieb: Kennzahlen, die steuern

Dauer: ab 1 Tag | Preis: ab 900 EUR (Netto) | Termin: Ganztägig + halbtägig

Sie ordnen die Datenquellen Ihres Vertriebs, legen Kennzahlen für Pipeline, Abschluss und Kundenwert verbindlich fest und analysieren Umsatz nach Zeit, Kategorie und Region – mit CRM-Berichten, Excel und Power BI.

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Vertriebsanalyse: Welche Kennzahl verändert Ihre nächste Entscheidung?

Vertriebsanalyse beginnt nicht beim Diagramm, sondern bei der Frage, die eine Zahl beantworten soll: Reicht die Pipeline für das Quartalsziel? In welchem Gebiet gehen Verkaufschancen verloren, und warum? Welche Kunden wachsen, welche wandern still ab? Das Seminar Business + Data Analytics für Verkauf und Vertrieb richtet sich an Vertriebsleitung und Sales Ops. Sie lernen, die Daten aus CRM, ERP, Webshop und Angebotswesen zu einer belastbaren Grundlage zu verbinden, Vertriebskennzahlen mit klarer Definition und Quelle festzulegen und die passenden Analysearten auszuwählen – von der Beschreibung des Ist-Zustands über die Ursachensuche bis zur Abschätzung, was als Nächstes kommt.

Der Aufbau folgt dem Weg vom Rohdatensatz zum fertigen Vertriebsbericht. Am Anfang steht eine Landkarte der Datenquellen mit Schlüsseln, Granularität und Verantwortlichen; dort zeigt sich meist, warum Umsatz im CRM und im ERP nicht übereinstimmt. Danach bauen Sie einen Kennzahlenbaum aus Ergebnis-, Pipeline- und Aktivitätskennzahlen: Win Rate, Dauer des Verkaufszyklus, gewichtete Pipeline, Pipeline-Abdeckung, Wiederkaufrate. Es folgen Zeitreihen-, Kategorien- und Regionalanalysen, die Zerlegung einer Umsatzveränderung in Preis-, Mengen- und Mixeffekt sowie eine strukturierte Win-Loss-Analyse. Zum Schluss entwerfen Sie Dashboards für unterschiedliche Rollen – Geschäftsleitung, Vertriebsleitung, Außen- und Innendienst – und klären, welche Infrastruktur sie zuverlässig aktuell hält.

Bei den Werkzeugen geht es um die Auswahl, nicht um Klickanleitungen: Was leisten die Berichte im CRM selbst, wann reicht Excel mit Pivot-Tabellen, und ab wann lohnt ein Datenmodell in Power BI oder Tableau mit Zeilensicherheit für die Gebiete? Copilot in Power BI sehen wir uns dort an, wo er im Vertriebsbericht hilft und wo er ein sauber benanntes Datenmodell voraussetzt. Die Umsetzung in Excel vertieft das Seminar Excel für Verkauf und Vertrieb, den Forecast-Prozess die Seminare zur Umsatzprognose und den Berichtsbau das Seminar Power BI für Marketing und Vertrieb.

Gearbeitet wird an einem durchgängigen Übungsdatensatz mit Aufträgen, Opportunities und Kundenstamm; auf Wunsch nutzen wir anonymisierte Auszüge aus Ihrem eigenen CRM. Im Coaching prüfen wir Ihre bestehenden Berichte: Stimmen Phasendefinitionen und Kennzahlen überein, und welche Zahlen schaut tatsächlich jemand an?

Eine Win Rate von 30 Prozent sagt erst dann etwas, wenn feststeht, wann eine Verkaufschance als verloren gilt. In vielen CRM-Systemen bleiben aussichtslose Opportunities monatelang offen, weil niemand sie schließen mag – dann sieht die Abschlussquote schlechter aus, die Pipeline größer und der Forecast freundlicher, als es der Lage entspricht. Bevor eine Vertriebskennzahl in ein Dashboard kommt, will ich die Regel kennen, die sie erzeugt. Phasendefinitionen und ein fester Termin für das Aufräumen offener Chancen bringen oft mehr Klarheit als ein neues Werkzeug.
Themen und Inhalte für Ihre Beratung, Coaching, Workshop, Training, Schulung und Weiterbildung:

Business + Data Analytics für Verkauf und Vertrieb: Kennzahlen, die steuern

Was Vertriebsdaten wert sind
  • Vom Umsatzbericht zur Erkenntnis: welche Entscheidung eine Analyse stützen soll
  • Analysefragen präzisieren: Hypothese, Kennzahl, Vergleichsbasis und Handlungsschwelle
  • Wert von Vertriebsdaten: Gebietsplanung, Preisgestaltung, Kapazitäten, Kundenbindung
  • Typische Hürden: Pflegelücken im CRM, abweichende Definitionen, Silos zwischen CRM und ERP
  • Datenqualität messen: leere Pflichtfelder, Dubletten, Opportunities ohne Aktivität
  • Data Governance im Vertrieb: Verantwortliche je Kennzahl, verbindliche Definitionen
Datenquellen und Datenstruktur
  • Landkarte der Datenquellen: CRM, ERP, Webshop, Angebotswerkzeug, Marketing-Automation
  • Welche Quelle welche Frage beantwortet: Aufträge im ERP, Chancen im CRM, Anfragen im Marketing
  • Erfassung im Vertriebsalltag: Pipeline-Phasen, Aktivitäten, Besuchsberichte, Angebotsstatus
  • Fakten und Dimensionen: Aufträge und Opportunities gegen Kunde, Produkt, Gebiet und Zeit
  • Granularität festlegen: Auftragsposition, Auftrag, Kunde oder Monat
  • Gemeinsame Schlüssel: Kundennummer, Artikelnummer, Gebiet – und der Umgang mit Abweichungen
  • Hierarchien über die Zeit: Kundengruppen, Produktlinien, Gebietswechsel von Mitarbeitenden
  • Leistungsdaten einzelner Verkäufer:innen: Zweck, Zugriffsrechte und Mitbestimmung vorab klären
Vertriebskennzahlen, die steuern
  • Ergebniskennzahlen: Umsatz, Deckungsbeitrag, durchschnittlicher Auftragswert, Nachlassquote
  • Pipeline-Kennzahlen: Pipelinewert, gewichtete Pipeline, Abdeckung des Ziels
  • Effizienz: Win Rate, Dauer des Verkaufszyklus und Pipeline-Geschwindigkeit
  • Aktivitäten als Frühindikatoren: Erstgespräche, Termine, Angebote – und wo sie täuschen
  • Kundenkennzahlen: Neukundenanteil, Wiederkaufrate, Abwanderung, Umsatz je Kunde
  • Kennzahlensteckbrief: Definition, Formel, Quelle, Aktualisierung, Verantwortliche
  • Führende und nachlaufende Kennzahlen zu einem Kennzahlenbaum verbinden
Arten der Vertriebsanalyse
  • Die Stufen: deskriptiv, diagnostisch, prädiktiv, präskriptiv – je mit einer Vertriebsfrage
  • Zeitreihenanalyse: Trend, Saisonalität, Vorjahresvergleich und gleitende zwölf Monate
  • Sondereffekte trennen: Arbeitstage, Preisrunden, Großaufträge als Ausreißer
  • Kategorienanalyse: ABC-Analyse von Kunden und Artikeln, Konzentration auf wenige Großkunden
  • Umsatzveränderung in Preis-, Mengen- und Mixeffekt zerlegen
  • Regionalanalyse: Umsatz, Potenzial und Ausschöpfung je Gebiet, Darstellung auf der Karte
  • Funnel-Analyse: Umwandlungsraten je Phase und wo Chancen liegen bleiben
  • Win-Loss-Analyse: Verlustgründe strukturiert erfassen und nach Segment auswerten
  • Prädiktiv im Überblick: Abschlusswahrscheinlichkeit, Abwanderungsrisiko, Forecast
Visualisierung und Vertriebs-Dashboards
  • Grundlagen der Datenvisualisierung: Diagrammart für Vergleich, Verlauf, Anteil, Verteilung
  • Ziel und Vorjahr als Bezugslinie, wenige Farben, Achsen, die nicht übertreiben
  • Pivot-Tabelle und Pivot-Diagramm in Excel für die schnelle Auswertung
  • Verkaufs-Dashboard aufbauen: Fragen der Leser:innen, Kennzahlenkacheln, Drilldown
  • Dashboards je Rolle: Geschäftsleitung, Vertriebsleitung, Außendienst, Innendienst
  • Gemeinsame Sicht mit dem Marketing: von der Anfrage bis zum Auftrag in einem Bericht
Infrastruktur für die Berichterstattung
  • Berichtskette: Quelle, Aufbereitung, Datenmodell, Bericht, Verteilung
  • Ein zentrales Datenmodell statt vieler Exporte mit eigenen Formeln
  • Aktualisierungsrhythmus und Berichtskalender: täglich, wöchentlich, zum Monatsabschluss
  • Zugriffsrechte auf Zeilenebene: Außendienst sieht das eigene Gebiet, die Leitung alle
Werkzeuge zur Analyse von Vertriebsdaten
  • Werkzeuge einordnen: CRM-Berichte, Excel, BI-Werkzeuge – was wofür trägt
  • Berichte und Dashboards direkt im CRM: schnell verfügbar, begrenzt bei Fremddaten
  • Google Analytics 4 im Vertrieb: Anfragen nach Kanal und Kampagne, Online-Umsatz
  • Power BI: CRM- und ERP-Daten mit Power Query laden, Beziehungen, Bericht veröffentlichen
  • Tableau: Verbindung zu CRM-Daten, Karten und Zeitreihen, Dashboards teilen
  • Auswahlkriterien: vorhandene Lizenzen, Konnektoren, Teilen im Unternehmen, Pflegeaufwand
Copilot in Power BI für Vertriebsberichte
  • Berichtsseite zur Vertriebsanalyse aus einer Frage entwerfen: Umsatz je Gebiet, Pipeline nach Phase
  • Zusammenfassung einer Dashboard-Seite für die Vertriebsrunde erzeugen und gegenlesen
  • Verlässliche Antworten nur mit sprechenden Feldnamen, Beschreibungen und Synonymen im Modell
  • Grenzen: bezahlte Fabric- (ab F2) oder Premium-Kapazität (ab P1), Zugriff auf Kundendaten, Nachrechnen jeder Zahl
Praxisprojekt: Vertriebsanalyse für einen Hersteller von Etikettendruckern und Etiketten
  • Ausgangslage: Direktvertrieb und Fachhändler in fünf Gebieten, Geräte- und Verbrauchsmaterialaufträge aus zwei Jahren
  • Datenlandkarte und Kennzahlensteckbriefe für Win Rate, Zykluslänge und Pipeline-Abdeckung erstellen
  • Umsatzrückgang im Gebiet Süd in Preis-, Mengen- und Mixeffekt zerlegen, Nachkauf von Etiketten je Gerätekunde prüfen
  • Verlustgründe verlorener Ausschreibungen auswerten und nach Branche der Kund:innen gliedern
  • Dashboards für Vertriebsleitung und Gebietsleitung entwerfen und die Ergebnisse vorstellen
Lernziele
  • Sie erstellen eine Landkarte der Vertriebsdatenquellen mit Schlüsseln, Granularität und Verantwortlichen
  • Sie definieren Vertriebskennzahlen wie Win Rate, Pipeline-Abdeckung und Zykluslänge in einem Steckbrief
  • Sie wählen die passende Analyseart und zerlegen Umsatzveränderungen nach Zeit, Kategorie, Region sowie Preis, Menge und Mix
  • Sie entwerfen rollenbezogene Vertriebs-Dashboards und die Berichtsinfrastruktur dahinter
  • Sie begründen die Werkzeugwahl zwischen CRM-Berichten, Excel, Power BI und Tableau
Zielgruppe
  • Vertriebsleitung und Gebietsleitung, die ihren Vertrieb mit Zahlen steuern möchten
  • Sales Operations und Vertriebscontrolling, die Berichte und Kennzahlen verantworten
  • Vertriebsinnendienst und Analyst:innen, die CRM- und ERP-Daten auswerten

*) Die Inhalte werden individuell abgestimmt und mit Praxisbeispielen abgerundet.

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