Machine Learning mit Schwerpunkt auf Vertriebssteuerung 1. Einführung in Machine Learning und Vertriebssteuerung: Überblick über Machine Learning und seine Anwendungen im Vertrieb, Bedeutung von Daten im Vertriebsmanagement, Erste Schritte zur Nutzung von Machine Learning im Vertrieb 2. Datenanalyse und -aufbereitung für Vertriebsmodelle: Methoden zur Datenbereinigung und -vorbereitung, Erhebung und Integration relevanter Vertriebsdaten, Feature Engineering zur Verbesserung von Modellen 3. Implementierung von Machine Learning-Modellen im Vertrieb: Aufbau von Vorhersagemodellen für Verkaufszahlen, Integration von Machine Learning in CRM-Systeme, Evaluierung und Optimierung von Modellen 4. Automatisierung von Vertriebsprozessen mit Machine Learning: Automatisierung von Lead-Scoring und Kundenanalysen, Nutzung von Machine Learning zur Segmentierung von Kunden, Best Practices für die Implementierung 5. Monitoring und Optimierung von Vertriebsmodellen: Entwicklung von KPIs zur Erfolgsmessung von Vertriebsmodellen, Überwachung und Anpassung von Modellen basierend auf Daten, Strategien zur kontinuierlichen Verbesserung 6. Ethik und Verantwortung im Machine Learning im Vertrieb: Ethische Überlegungen bei der Nutzung von Machine Learning, Transparenz und Datenschutz im Vertrieb, Verantwortungsvoller Umgang mit Kundendaten 7. Praxisprojekt: Entwicklung eines Machine Learning-Modells für den Vertrieb: Planung und Umsetzung eines eigenen Projekts im Vertrieb, Dokumentation der Ergebnisse und Herausforderungen, Präsentation der Resultate und Feedbackrunde