Kostenlose Analyse

Sales Intelligence Software

Sales Intelligence für den Mittelstand

Sales Intelligence verarbeitet verteilte Vertriebsdaten zu priorisierten Besuchen, konkreten Produktempfehlungen und früh sichtbaren Kundenrisiken.

Kostenlose Analyse anfragen Beispiel ansehen

Beispielausgabe Gebietsvertrieb Nord · Heute

92 / 100

Kronen Handel heute priorisieren

Warum diese Empfehlung?

  • Bestellfrequenz in 8 Wochen um 31 % gesunken
  • Zwei relevante Sortimentslücken
  • Hoher Kundenwert

Nächste Aktion

Besuch innerhalb von drei Tagen planen

Was ist Sales Intelligence?

Sales Intelligence verbindet Vertriebsdaten aus ERP, CRM und Excel, erkennt relevante Veränderungen und übersetzt sie in priorisierte, begründete Aktionen. Für mittelständische B2B-Teams entsteht so nicht noch ein Dashboard, sondern eine klare Antwort darauf, welcher Kunde, welches Risiko oder welche Chance heute zuerst bearbeitet werden sollte.

  • Vertriebsprioritäten erkennen

    Kunden und offene Chancen nach aktuellem Umsatzrisiko, Potenzial und Handlungsbedarf ordnen.

  • Sortimentslücken erkennen

    Fehlende Produktgruppen anhand realer Kaufmuster vergleichbarer Bestandskunden sichtbar machen.

  • Kundenabwanderung früh erkennen

    Sinkende Bestellfrequenz, kleinere Warenkörbe und ungewöhnliche Pausen als erklärbare Risikosignale zusammenführen.

Sales Intelligence für operative Vertriebsentscheidungen

Für mittelständische B2B-Teams verbindet die Lösung vorhandene ERP-, CRM- und Excel-Daten mit einem prüfbaren Weg vom Signal zur nächsten Aktion.

  • Mittelstand und DACH

    Mit einem abgegrenzten Prozess starten und bestehende Vertriebsrollen beibehalten.

  • ERP, CRM und Excel

    Verteilte Kunden-, Produkt- und Aktivitätsdaten in einer gemeinsamen Logik verbinden.

  • DSGVO und Datenhoheit

    Datenumfang, Rollen und Betriebsmodell vor dem Pilot eindeutig festlegen.

  • Messbarer Pilot

    Ausgangswert, Zielkennzahl, menschliche Prüfung und nächste Aktion vorab definieren.

Validierte operative Ergebnisse

30 Millionen reale Verkaufszeilen in 30 Minuten verarbeitet

In einem Real-Daten-Test entstanden innerhalb einer Stunde einsatzfähige Modelle. Berechnungen für Tausende Verkaufsstellen laufen heute in wenigen Sekunden.

  • 30 Mio.

    Verkaufszeilen

  • 30 Min.

    Datenverarbeitung

  • 1 Std.

    bis zu einsatzfähigen Modellen

  • 80 %+

    Trefferquote der Empfehlungen in Real-Daten-Simulationen

Die Werte stammen aus validierten Pilot- oder Real-Daten-Tests. Sie sind keine allgemeine Leistungsgarantie.

Konkrete Ergebnisse

Von langen Kundenlisten zu klaren Vertriebsaktionen

  • 01

    Besuchspriorität

    Welche Kunden heute den größten Unterschied für Umsatz oder Beziehung machen.

  • 02

    Kundenrisiko

    Welche Veränderungen auf sinkende Aktivität oder Abwanderung hindeuten.

  • 03

    Cross-Sell-Empfehlung

    Welche fehlenden Produktgruppen zum Kaufverhalten vergleichbarer Kunden passen.

Von Daten zur Aktion

Eine klare Kette statt eines weiteren Dashboards

  1. 01DatenquellenERP, CRM, Excel, Dokumente und APIs
  2. 02AnalyseNormalisierung, Muster, Risiken und Chancen
  3. 03Erklärbares ErgebnisPriorität, Gründe und Konfidenz
  4. 04ArbeitsablaufKonkrete Aufgabe für die richtige Person

Passende Anwendungsfälle

Starten Sie mit einer wiederkehrenden Entscheidung

Vertriebspriorisierung

Welche Kunden sollte Ihr Vertrieb heute zuerst bearbeiten?

Jeder priorisierte Kunde enthält Auslöser, Gründe, Konfidenz und eine konkrete nächste Aktion.

Kundenrisiko

Erkennen Sie Kundenabwanderung, bevor der Umsatzverlust sichtbar wird

Das Team sieht nicht nur einen Score, sondern die auslösenden Veränderungen und den empfohlenen Gesprächsanlass.

Beispielausgabe Bestandskunden-Monitoring

87 / 100

Abwanderungsrisiko aktiv mit dem Kunden klären

Warum diese Empfehlung?
  • Warenkorb um 24 % gesunken
  • Bestellpause doppelt so lang wie üblich
  • Zwei neue Reklamationen

Nächste Aktion

Account Manager informieren und Klärungsgespräch terminieren

Cross-Selling

Erkennen Sie, welches Produkt zu welchem Bestandskunden passt

Die Empfehlung nennt die passende Produktgruppe, vergleichbare Muster und einen geeigneten Angebotszeitpunkt.

Beispielausgabe Sortimentspotenzial

81 / 100

Getränke-Sortiment ergänzend anbieten

Warum diese Empfehlung?
  • Vergleichbare Kunden kaufen zwei Zusatzkategorien
  • Hohe Wiederbestellwahrscheinlichkeit
  • Aktuelle Bestellung bietet passenden Anlass

Nächste Aktion

Kundenspezifisches Zusatzangebot vorbereiten

Opportunity Follow-up

Lassen Sie wertvolle Verkaufschancen nicht ohne Follow-up liegen

Das Team erhält die wichtigste offene Chance, den Auslöser und eine direkt ausführbare Aufgabe.

Beispielausgabe Opportunity Monitoring

78 / 100

Entscheider heute kontaktieren

Warum diese Empfehlung?
  • Angebot seit 12 Tagen offen
  • Keine Folgeaktivität dokumentiert
  • Hoher erwarteter Auftragswert

Nächste Aktion

Follow-up-Aufgabe für den Account Manager erstellen

Souveräne Architektur

Ihre Daten bleiben unter Ihrer Kontrolle

StableScore AI verbindet operative KI mit planbaren Kosten und einer Infrastrukturentscheidung, die bei Ihrem Unternehmen bleibt.

  • Daten bleiben im Unternehmen

    Private-Cloud- und On-Premise-Betrieb unterstützen sensible Datenanforderungen.

  • Kein Vendor Lock-in

    Modelle und Infrastruktur können passend zur Organisation gewählt werden.

  • Planbare Kosten

    Große Datenmengen werden verarbeitet, ohne jeden Datensatz durch teure LLM-Token zu schicken.

  • Erklärbare Ergebnisse

    Empfehlungen zeigen auslösende Signale, Gründe und den nächsten Schritt.

Weiterführende Inhalte

Passende Anwendungsfälle, Leitfäden und Hintergründe zum Thema.

Kein allgemeiner Demo-Termin. Ein konkreter Daten- und Entscheidungscheck.

Wir prüfen Ihren Anwendungsfall, die verfügbare Datenbasis und einen messbaren Pilotumfang.

Kostenlose Analyse anfragen