Ennustava analytiikka B2B-myyntiprosessien ennustamisessa

Abstract

Digitalisaatio ja markkinoiden jatkuva muutos ovat asettaneet yritykset uusien haasteiden eteen. Tekoälyn käytön tutkiminen B2B-myyntiprosesseissa on erityisen tärkeää nykyisessä maailmantilanteessa, jossa yritykset toimivat dynaamisessa kilpailuympäristössä ja nopeasti muuttuvassa globaalissa markkinatilanteessa, missä tulevaisuutta on vaikea ennustaa. Sen käyttö voi auttaa yrityksiä toimimaan nykyisessä toimintaympäristössä, koska se mahdollistaa laajojen datamäärien tehokkaan analysoinnin. Tällaisen datan analysoinnista saatavalla tiedolla voidaan parantaa yrityksen käsitystä nykyisestä markkinatilanteesta ja kykyä vastata tuleviin muutoksiin. Ennustavien mallien avulla voidaan auttaa yrityksiä ylläpitämään kilpailukykyään ennustamalla tulevaisuuden asiakaskäyttäytymistä ja markkinatrendejä. B2B-myyntiprosesseissa ennustusten käyttäminen voi auttaa yrityksiä optimoimaan myyntiprosesseja ja tehostamaan resurssien käyttöä. Näin ollen sen roolin tutkiminen voi tarjota työkaluja, jotka tukevat yritysten kilpailukykyä ja auttavat menestymään nykyisessä dynaamisessa liiketoimintaympäristössä. Tutkimus toteutettiin Design Science -tutkimusmetodilla. Tutkimuksessa luotiin artefakti, joka oli B2B-myyntiprosessin lopputulosta ennustava malli. Mallin käyttökelpoisuutta tutkittiin haastatteluilla. Malli on suunniteltu parantamaan päätöksentekoa eri organisaatiotasoilla antamalla kyllä/ei-muotoisen vastauksen sille, voitetaanko kyseinen myyntiprosessi. Sen kehityksessä keskityin erityisesti siihen, miten eri tekijät vaikuttavat myyntiprosessin lopputulemaan. Mallin toimivuuden varmistamiseksi suoritin haastatteluita mallin tulosten käyttäjille. Tulokset osoittavat, että ennustava analytiikan avulla voidaan tukea yritysten strategista ja operatiivista päätöksentekoa myyntiprosesseissa yrityksen eri tasoilla. Mallin käyttöönotto mahdollistaa ajan ja kustannusten säästöt, sillä se ennustaa myyntiprosessin tuloksia tarkemmin ja auttaa yrityksiä keskittämään resurssinsa tehokkaammin. Tämä johtaa parempaan resurssien allokointiin ja vähentää tarpeettomia kustannuksia. Tutkimuksessa esille nousseet rajoitukset liittyvät erityisesti datan laatuun. Ennustavan analytiikan käyttöönotto edellyttää, että yrityksellä on käytössään tarpeeksi laadukasta ja kattavaa dataa. Kun malliin liittyvät rajoitukset on otettu huomioon, voi ennustavan analytiikan käyttöönotto tarjota yritykselle merkittävää kilpailuetua. Sen avulla voidaan auttaa yrityksiä priorisoimaan toimintaansa ja kohdistamaan resurssit tuottaviin toimintoihin. Lisäksi sen avulla voidaan automatisoida toimintaa, joka mahdollistaa myös resurssien vapautumisen muihin toimintoihin ja auttaa yrityksiä reagoimaan markkinamuutoksiin nopeammin ja proaktiivisesti. Kokonaisuudessaan tutkimukseni osoittaa, että ennustava analytiikka on arvokas työkalu B2B-myyntiprosessien tehostamiseen ja sen avulla voidaan tukea sekä operatiivista että strategista päätöksentekoa.