KI-Vertriebsanalyst für Forecasting und Sales-Analytics

Kursüberblick

KI-Vertriebsanalysten werten Vertriebsdaten mit KI-Unterstützung aus und liefern belastbare Grundlagen für Absatzplanung und Vertriebssteuerung. Die Weiterbildung vermittelt den Weg von der Datenaufbereitung über die Analyse bis zur verständlichen Aufbereitung für Entscheidungen. Vertriebsdaten aufbereiten und verstehen Die Qualität jeder Analyse hängt an der Qualität der Ausgangsdaten. - Datenquellen aus CRM, Auftragsbearbeitung und Marketing zusammenführen - Datenbereinigung, Dubletten und fehlende Werte behandeln - Kennzahlen wie Pipeline-Wert, Abschlussquote und Durchlaufzeit definieren Analysen und Prognosen mit KI-Unterstützung - Umsatz- und Absatzprognosen aus historischen Verläufen ableiten - Muster in Kundenverhalten, Saisonalität und Produktmix erkennen - Chancenbewertung: Verkaufschancen nach Abschlusswahrscheinlichkeit einordnen - Sprachmodelle für die Auswertung von Gesprächsnotizen und Angebotstexten nutzen Ergebnisse aufbereiten und in Entscheidungen überführen Analysen wirken erst, wenn sie verstanden und genutzt werden. - Dashboards und Berichte für Vertriebsleitung und Geschäftsführung aufbauen - Prognosegüte prüfen und Abweichungen nachvollziehbar erklären - Handlungsempfehlungen aus Datenbildern ableiten und priorisieren Grenzen, Recht und Verantwortung - Aussagekraft und Grenzen von Prognosemodellen realistisch einordnen - Datenschutz bei Kunden- und Interessentendaten - Nachvollziehbarkeit von KI-gestützten Bewertungen sicherstellen Werkzeugkasten des Vertriebsanalysten Die Analysearbeit stützt sich auf eine überschaubare, beherrschbare Werkzeuglandschaft. - Tabellenkalkulation als Basis: Pivot-Auswertungen und Verknüpfungen - Sprachmodelle wie ChatGPT und Claude für Datenexploration und Formelhilfe - Visualisierung von Trichter, Trend und Zielerreichung - Wiederkehrende Auswertungen als dokumentierte Routine aufsetzen Zusammenarbeit mit dem Vertriebsteam - Analyseergebnisse in Vertriebsbesprechungen verständlich präsentieren - Rückfragen aus dem Team in neue Auswertungen übersetzen - Datenpflege im CRM als gemeinsame Aufgabe verankern Planungsprozesse unterstützen - Zielableitung aus Prognosen für Gebiete, Segmente und Produkte - Szenarien rechnen: Auswirkungen von Preis- und Mengenannahmen - Frühwarnsignale für Zielabweichungen im laufenden Quartal definieren Nach Abschluss können Teilnehmende Vertriebsdaten strukturiert auswerten, Prognosen mit KI-Unterstützung erstellen und die Ergebnisse als Entscheidungsgrundlage im Vertrieb verankern.

Nächste Termine

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