MDM Analytics – regionale Produktabsatzpotentiale errechnen

Max im Gespräch mit Tom Gale, CEO Modern Distribution Management


Anlässlich eines Besuchs von Tom Gale, CEO MDM aus Denver / Colorado, USA bei Ludwig Meister, ergriff Max die Chance diesen ausgewiesenen Distributions-Experten in 3 Interviews zu befragen.

Nach den bereits hier veröffentlichten zwei Podcasts, in denen im ersten Tom Max über seine Einschätzungen des Marktes und die Entwicklung von Ludwig Meister und im zweiten Max Tom zu aktuellen Trends und Entwicklungen im US Markt rund um den Technischen Handel und die Supply Chain befragt hat, kommen wir jetzt zu Teil 3.

In diesem dritten Teil geht es um eine von MDM entwickelte Analysesoftware  – bis jetzt leider nur für den US Markt, aber höchst interessant, da sie regionale / lokale Vertriebspotentiale aufzeigen und heben hilft.

Aber jetzt viel Spaß beim Hören der heutigen Podcastfolge. Transskript, Übersetzung und links findet Ihr wie immer weiter unten. Und ebenfalls wie immer: Eure Meinung bitte. Wir freuen uns über Kommentare, Themenvorschläge, Kritik unter max@supplychainhelden.de

Transskript

MAX: Willkommen zu Max und die Supply Chain Helden, deinem Unternehmerpodcast zum Thema Einkauf und Logistik im digitalen Wandel. Gedanken, Erfahrungen und vor allem Erkenntnisse aus dem Bereich Supply Chain Management, ganz ohne Beratermission. Einfach, verständlich, eben aus Unternehmersicht. Ich bin Max Meister und wünsche euch viel Spaß.

Herzlich willkommen zu einer neuen Folge von Max und die Supply Chain Helden. Heute wieder eine Folge auf Englisch. Ich habe zu Gast den Tom Gale von MDM.com. Das ist eine Internetseite, die sich über den amerikanischen Großhandel beschäftigt. Oder die über diesen informiert. Und in dem Gespräch reden wir aber über den zweiten Teil. Und zwar haben die eine Software entwickelt, die heißt MDM Analytics. Und damit kann ich das Umsatzpotential oder das Bedarfspotential für einzelne Produkte in speziellen, ausgewählten Regionen bestimmen und kann so ausrechnen, wo sich vielleicht eine Niederlassung lohnt oder wo spezielle Vertriebsmaßnahmen nötig sind. Ich kenne sowas, das so gut funktioniert im deutschen Markt leider nicht. Da wäre ich sofort Kunde. Aber ich glaube, es ist mal interessant zu sehen, wie die amerikanischen Fachmänner auf so ein Thema drauf gehen. Vor allem, weil meine Erfahrung einfach ist, dass im Bereich Marketing und Kundensegmentierung die amerikanischen Händler vielen europäischen Händlern vorneweg sind. Und damit meine ich auch Ludwig Meister. Weil wir auch hier selber wirklich noch viel lernen können. Genau, hört mal rein. Ich freue mich wie immer über Feedback. Schreibt mir einfach eine E-Mail an max@supplychainhelden.de. Viel Spaß.

Okay, welcome to the second episode with Tom Gale from MDM. For everybody who was not able to listen to the first episode, maybe you can introduce yourself and your company.

Tom Gale: Sure, thank you Max. Delighted to be back. We are a market research and media company. We publish a daily e-newsletter to about 15.000 wholesale distribution executives as well as their manufacturers, suppliers who also follow the industry through us. And I have owned the company for 46 years – The company has been around for 51 years and I have owned it for 26 years.

MAX: Okay. And in the first podcast we were talking about distribution and now this one we want to talk about your software MDM Analytics. Can you describe what is the advantage of the software or the main focus?

Tom Gale: Sure. So, this is a model to estimate market size and market potential for industrial products. So, we have a software, it is a software as a service offering. And what we do is, it is a model that actually my original partner in MDM, in Modern Distribution Management developed. He was a distributor, he developed this to try to help his sales team identify the best types of customers and where his sales people should go call. So, it was really about how to make his sales team more efficient in the market rather than just cold calling. So, an example of what our model does is we use a couple of different data sources. We bring them together and then create this model. The way it works is, we license the Dun & Bradstreet database. So, one database that we have is about 18 million records of individual business locations in North America, Canada, Mexico and the United States. For each of those, we have about 20 different fields of information and it includes the industrial classification code for them, the NAICS-Code. What used to be the standard in industrial classification code. And now is the North American industrial classification, this system I believe it is. That tells us the type of business that they are. We also have the number of employees at each location. So, the way the model works is we have built out our own algorithms in the model that says for a particular type of product, we know what the average consumption rate is at a particular type of manufacturing operation. So, there is about a thousand of these different industrial codes.

MAX: So, can you describe a little bit more what kind of data you need for your model?

Tom Gale: Sure. So, part of what we do is we have a national market size. The best way is to give an example of this. Let us say I want to identify what the market is for cutting tools in a particular state in the United States. We first start and there is government data that tells us, what the overall market size of cutting tools, let us say it is one billion dollars. And then, what our model does is we actually can say what, for a particular territory, what the demand is in that particular territory. Let us say for California it is 250 million. So, and then from there we can actually go down to a metropolitan area or even smaller geography. Because what we do is we actually use the types of businesses that are in that specific area to map what the market demand is for that.

MAX: So, it is mainly to calculate for example or to plan where to put up branches or where to go with outside sales people or where you should make special marketing plans.

Tom Gale: Yes. There is a couple primary uses. One is to do strategic planning about where do you want to focus your marketing and sales resources in a given area, based on what the market potential is. Another application is to actually calculate your market share. Because once you know what the overall market demand is, you know what you are doing, you can make some estimates about your competitors. And so, some of our customers use it to actually develop pretty strong models around what their market share is and trending either on a monthly or quarterly basis around that. The final piece is actually to … we can create lists of prospects or customers. And say, this is what we expect them to buy in a year. You can actually compare that with what you are selling and then identify the gap. And have your sales people go in and actually say: “Oh, you know what, we are selling this much to you, but do you also buy this?” So, it is giving them patterns that will help the sales people actually sell more to specific customers. But then for prospects it actually is giving them the list of the highest potential prospects to call on.

MAX: I will have a special question about the model later on. But first I have to tell you a short story. Because last year I visited the rock stars of potential calculating. It was a company, it is called PartSource in Cleveland. And they are a distributor for hospital equipment. What I think, very interesting, is they have no own logistics, they do everything with drop shipment. And what I have seen there was very interesting because they only have one segment, it is hospitals. And maybe five different kinds of hospitals. And they have special questionnaires for each hospital. And they were able to show the potential turnover even in single product lines for each hospital. And they were very good in it. And I always thought this would be nice, to have something similar for our company. But yeah, I was not very successful in doing that. So, my question is, if you look at the calculating model you make in the background, how specific is it for the product lines and for the customer segments?

Tom Gale: It is a statistical model. So, it really, the answer is, it depends. For that company that you mentioned, they are probably using number of beds in a facility.

MAX: Right.

Tom Gale: Because that is how you do the model and if you are selling to parking structures, you are probably using square foot or some other commercial buildings you will use square footage depending on what you are selling. So, there is lots of different ways to build these models to identify what the potential is, what you should be selling in there. We happen to use …because we focused on consumable items that are in our model and we have more than a hundred different products that we model. But we really focus on the number of employees at a specific site because that is the most accurate, we found. Because …. And some people use machines or things like that. But what we found is for our particular model and for consumable items, this gives a pretty good accuracy. But it really depends on the customer segment. Some are more reliable than others. What we are really producing for customers is a tool that we then work with them to customize based on their own product mix and customer segments. Once they do that, so we keep refining the model for them and we can customize that in the software. So, once we do that, it continually, it continually improves as you put more information in and change some things as you learn. So, right out of the box, it is going to give you a pretty good picture, but it is, honestly, it is going to take a year or more to really fine-tune. So, we always like to work with customers who have an internal, somebody who is a real analytics champion, who really understands how to take the data and adjust it. And we have our own experts on board who can help them with that. That is really where we find the most successful people who are able to take sort of our model out of the box. And then really refine it based on their, how much they can drive their own internal analytics.

MAX: For me it would be very interesting to understand a little bit more how the data of the NAICS-Code is working. So, if you talk about number of employees. Is it the specific amount of employees? Meaning 53? Or is it divided in ranges, one to ten employees, ten to 100 and above.

Tom Gale: So, we have ranges. So, it is one to nine, ten to 19, 20 to 49. 50. So, there are smaller bands in there. And that is important, because when you are doing this type of analysis, you know, the number of small companies that show up in this data from one to nine employees are, you know, it is extremely large. And it can really skew what the model does with it. Because, those are the most unreliable, the small companies have the least reliable data. As you get up into the larger companies, they tend to report more accurately both their-, just the numbers of employees that are there. So, what we typically do is we recommend that if you are trying to study a market and you are using these bands of employees’ size to take a look at, it is best to filter out the lowest part. It is best to take out the 1.000 plus employees or 500 or more employees. And those are very important because those are one of the biggest demand areas. But you need to study those differently because they have different characteristics. Some of them are going to be national accounts and multi-plants and all of this sort of thing. So, you have to be very-, a little bit more careful how you manage that data. What that model can really do though is identify sort of that middle sweet spot for mid-sized customers that are often very difficult for sales people to find on their own. They may drive by them every day and they do not know about them. But this gives a system where based on a type of industry and again, the size of the company and what we identify as their consumption patterns for specific products, it gives a mapping that then can be used to create this sort of ranked list of the highest potential customers.

MAX: Okay. If you look at the customers of MDM Analytics. Do you have more manufacturers or more distributors using this system?

Tom Gale: We have more distributors. Although, we do have some really good, strong manufacturers, who also use our modelling and our data. We find that the … and we have actually some of the largest distributors across power transmission, electrical and standard industrial type products who use our software and modelling. And they are using that to both identify where to, areas to focus their marketing and sales. But also, very specifically with individual sales teams in areas to target high potential accounts.

MAX: Okay. If you look at the development or maybe you can give us a view to the future. Do you plan to make the system also available in Europe?

Tom Gale: Yes. And we do have some discussions. We have some customers in the US who also have operations in Europe. And so, we have been asked to try to develop a similar type software and model over here. The challenge is really around data. And you know, Dun & Bradstreet there is data here, but to really build out across the broad range of EU companies, countries, it is difficult to get a common set of data that we can work with and so, you know, it is really a data quality issue is the challenge.

MAX: I think on one hand it is data quality and on the other hand it is customer adoption. Because what I experienced visiting distributors and manufacturers in the US. In the area of, or in the focus of customer segmentation and making special marketing plans for these customers in certain areas. They were quite ahead of the European distributors like we are. So, I think this is also a topic that you have to really sell the value here in Europe.

Tom Gale: And that is a great point, Max. Because it really comes down to what our tool really allows for is a much stronger segmentation of not only customers by industry segment but by geography, by territory. So, the way I like to describe what our model does is, we can show you what the DNA of a particular market territory looks like because what our model uses is the actual types of businesses and production operations taking place. So, the example that I give for the Unites States is, if you are taking a look at Detroit, which is a very strong automotive production area with all its supplier partners who are making engines and different types of parts. You are going to get a very heavy metal cutting profile. So, but if you take a look at Houston, Texas, which is one of the biggest refinery and petrochemical centers in the Unites States, the market for hoses, valves and all that is extremely large. So, what our model does and that is a general example but it gives you the idea that we actually can map the market potential by a specific product category based on the unique territory. That is really what the unique aspect of what our model does.

MAX: Okay, before I am coming to the last question, I will put some information about MDM Analytics in the show notes, so that our listeners can check your homepage.

Tom Gale: Great.

MAX: And when there are special questions, I am happy to connect you. So, I will just pass this information along, if you want.

Tom Gale: Fantastic.

MAX: And you were just mentioning Detroit and Houston. So, my question is if I give you the list of all 30 NBA teams, can you name me the city where I should make a branch to sell bearings?

Tom Gale: We cannot predict the future.

MAX: Okay. Now, so, but whenever you have a good idea of an NBA location where everybody needs bearings, then please give me a call.

Tom Gale: Yeah. If I were you, I would probably put it in Oakland.

MAX: Okay. This could work. This would be interesting. So, yeah, thank you very much Tom for your time. It was great having you. And see you next time.

Tom Gale: Thank you, Max.

Translation

Max: (Musik) Willkommen zu Max und die SupplyChainHelden, deinem Unternehmer-Podcast zum Thema Einkauf und Logistik im digitalen Wandel. Gedanken, Erfahrungen und vor allem Erkenntnisse aus dem Bereich Supply Chain Management, ganz ohne Beratermission – einfach, verständlich, eben aus Unternehmersicht. Ich bin Max Meister und wünsche euch viel Spaß.

Willkommen zu einer neuen Episode von Max und den Supply Chain Heroes. Mein heutiger Gast ist Tom Gale, CEO von Modern Distribution Management. Sie richten sich an alle Personen, die an Informationen über den Großhandel in den USA interessiert sind. Und ich denke, diese Episode ist sehr interessant, da Ihr viele Einblicke in den tatsächlichen Status des Handels in den USA erhaltet und auch einige Einblicke in die Situation der Vertriebshändler in Deutschland erhalten könnt. Ich denke, mdm.com ist sehr teilenswert und ich denke, es wäre gut, wenn Ihr Euch die Homepage ansehen würdet. Ich werde sie in der Beschreibung unten verlinken. Die haben einen sogenannten „Premium Part“ und ich finde es sehr interessant, dort ein paar Einblicke zu bekommen. Ich habe letztes Jahr auch an einem Kongress in Denver teilgenommen und ja, ich denke, sie machen einen guten Job. Ich wünsche Euch interessante 30 Minuten und wie immer, wenn Ihr Feedback habt, schreibt mir einfach eine E-Mail an max@supplychainheroes.com. Habt Spaß.

Okay, willkommen zur zweiten Folge mit Tom Gale von MDM. Für alle, die sich die erste Folge nicht anhören konnten. Vielleicht kannst Du Dich und Dein Unternehmen vorstellen.

Tom Gale: Sicher, danke Max. Freut mich, zurück zu sein. Wir sind ein Marktforschungs- und Medienunternehmen. Wir veröffentlichen täglich einen E-Newsletter an rund 15.000 Großhändler sowie deren Hersteller, Zulieferer, die die Branche auch über uns verfolgen. Und ich besitze die Firma seit 46 Jahren … die Firma gibt es seit 51 Jahren und ich besitze sie seit 26 Jahren.

Max: Okay. Und im ersten Podcast haben wir über Distribution gesprochen und jetzt wollen wir über Deine Software MDM Analytics sprechen. Kannst Du beschreiben, was ist der Vorteil der Software oder der Schwerpunkt?

Tom Gale: Sicher. Also dies ist ein Modell zur Schätzung der Marktgröße und des Marktpotenzials für Industrieprodukte. Wir haben also eine Software, es ist ein Software as a Service Angebot. Und was wir tun ist, es ist ein Modell, das eigentlich mein ursprünglicher Partner in MDM, Modern Distribution Management, entwickelt hat. Er war ein Großhändler. Er entwickelte dies, um seinem Verkaufsteam dabei zu helfen, die besten Kundentypen zu identifizieren und zu ermitteln, an wen sich seine Vertriebsmitarbeiter wenden sollten. Es ging also wirklich darum, sein Verkaufsteam effizienter auf dem Markt zu machen, als nur um Kaltakquise. Ein Beispiel für die Funktionsweise unseres Modells ist die Verwendung verschiedener Datenquellen. Wir bringen sie zusammen und erstellen dann dieses Modell. Wir lizensieren die Dun & Bradstreet-Datenbank. Eine unserer Datenbanken enthält ungefähr 18 Millionen Datensätze zu einzelnen Unternehmensstandorten in Nordamerika, Kanada, Mexiko und den Vereinigten Staaten. Wir haben für jedes von ihnen ungefähr 20 verschiedene Informationsfelder und es enthält den industriellen Klassifizierungscode für sie, den NAICS-Code. Das war der Standard in der industriellen Klassifizierung. Und jetzt ist es die nordamerikanische Industrieklassifikation, dieses System, glaube ich. Das sagt uns, um welche Art von Geschäft es sich handelt. Wir haben auch die Anzahl der Mitarbeiter an jedem Standort. So wie das Modell funktioniert, haben wir unsere eigenen Algorithmen in das Modell eingebaut, die besagen, dass für einen bestimmten Produkttyp die durchschnittliche Verbrauchsrate für eine bestimmte Art von Herstellungsvorgang bekannt ist. Es gibt also ungefähr tausend dieser verschiedenen Industriecodes.

Max: Kannst Du etwas genauer beschreiben, welche Art von Daten Ihr für EuerModell benötigt?

Tom Gale: Sicher. Was wir also tun, ist, dass wir eine nationale Marktgröße haben. Der beste Weg ist, ein Beispiel dafür zu geben. Nehmen wir an, ich möchte herausfinden, was der Markt für Schneidwerkzeuge in einem bestimmten Bundesstaat in den USA ist. Wir fangen an und es gibt Regierungsdaten, die uns sagen, wie groß der Gesamtmarkt für Schneidwerkzeuge ist, sagen wir, es ist eine Milliarde Dollar. Und dann können wir mit unserem Modell tatsächlich sagen, wie für ein bestimmtes Gebiet die Nachfrage in diesem bestimmten Gebiet ist. Sagen wir, für Kalifornien sind es 250 Millionen. Also, und dann können wir von dort aus tatsächlich in eine Metropolregion oder eine noch kleinere geografische Region gehen. Denn wir berücksichtigen die Arten von Unternehmen, die sich in diesem speziellen Bereich befinden, um die Marktnachfrage danach abzubilden.

Max: Es geht also hauptsächlich darum zu kalkulieren oder zu planen, wo Ihr Niederlassungen errichten oder wo Ihr mit externen Verkäufern zusammenarbeiten oder wo Ihr spezielle Marketingpläne erstellen solltet.

Tom Gale: Ja. Es gibt ein paar Hauptverwendungen. Eine ist die strategische Planung, wo Du Deine Marketing- und Vertriebsressourcen in einem bestimmten Bereich konzentrieren möchtest, basierend auf dem Marktpotenzial. Eine andere Anwendung besteht darin, Deinen Marktanteil tatsächlich zu berechnen. Denn sobald Du weißt, wie hoch die Gesamtnachfrage auf dem Markt ist, weißt Du, was Du tun musst und kannst einige Schätzungen über Deine Konkurrenten vornehmen. Einige unserer Kunden verwenden es also, um tatsächlich ziemlich starke Modelle zu entwickeln, um ihren Marktanteil zu bestimmen, und um dies entweder monatlich oder vierteljährlich zu tun. Der letzte Teil ist eigentlich, dass wir Listen von Interessenten oder Kunden erstellen können. Und zu sagen, das ist es, was wir erwarten, dass die in einem Jahr kaufen. Du kannst das dann mit dem vergleichen, was Du verkaufst und dann die Diskrepanz identifizieren. Und Du lässt Deine Vertriebsmitarbeiter hineingehen und tatsächlich sagen: „Oh, weißt Du was, wir verkaufen Dir so viel, aber kaufst Du auch das?“ Du erhältst also Muster, die den Vertriebsmitarbeitern helfen, tatsächlich mehr zu verkaufen an bestimmte Kunden. Aber für Interessenten gibt es Dir tatsächlich die Liste der potenziell besten Interessenten, die Du ansprechen kannst.

Max: Ich werde später eine spezielle Frage zu dem Modell stellen. Aber zuerst muss ich dir eine kurze Geschichte erzählen. Denn letztes Jahr habe ich die Rockstars der Potenzialberechnung besucht. Es war ein Unternehmen, es heißt PartSource in Cleveland. Und die sind Händler für Krankenhausgeräte. Was ich sehr interessant finde, ist, dass die keine eigene Logistik haben, sie machen alles mit Dropshipping. Und was ich dort gesehen habe, war sehr interessant, weil sie nur ein Segment haben, nämlich Krankenhäuser. Und vielleicht fünf verschiedene Arten von Krankenhäusern. Und sie haben spezielle Fragebögen für jedes Krankenhaus. Und die konnten das Umsatzpotenzial auch in einzelnen Produktlinien für jedes Krankenhaus darstellen. Und sie waren sehr gut darin. Und ich dachte immer, das wäre schön, wenn wir für unser Unternehmen etwas Ähnliches hätten. Aber ja, das war ich nicht sehr erfolgreich. Meine Frage ist also, wenn Du Dir das Rechenmodell ansiehst, das Ihr im Hintergrund erstellt, wie spezifisch ist es für die Produktlinien und für die Kundensegmente?

Tom Gale: Es ist ein statistisches Modell. Die Antwort ist also, es kommt darauf an. Für das von Dir erwähnte Unternehmen wird wahrscheinlich die Anzahl der Betten in einer Einrichtung verwendet.

Max: Richtig.

Tom Gale: Weil Du so modellierst und wenn Du an Parkhäuser verkaufst, verwendest Du wahrscheinlich Quadratmeter oder auch für andere gewerbliche Gebäude. Je nachdem, was Du verkaufst, wirst Du Quadratmeter verwenden. Es gibt also viele verschiedene Möglichkeiten, diese Modelle zu erstellen, um zu identifizieren, welches Potenzial besteht und was Du dort verkaufen solltest. Wir verwenden … weil wir uns auf Verbrauchsartikel konzentrieren, die in unserem Modell enthalten sind, und wir haben mehr als hundert verschiedene Produkte, die wir modellieren. Wir konzentrieren uns jedoch wirklich auf die Anzahl von Mitarbeitern an einem bestimmten Standort, da dies unserer Ansicht nach am genauesten ist. Weil … und manche Leute benutzen Maschinen oder ähnliches. Was wir jedoch für unser spezielles Modell und für Verbrauchsartikel gefunden haben, ergibt eine ziemlich große Genauigkeit. Aber es kommt wirklich auf das Kundensegment an. Einige sind zuverlässiger als andere. Was wir wirklich für Kunden produzieren, ist ein Werkzeug, das wir dann mit ihnen zusammen bearbeiten, um es dauernd auf Deinen eigenen Produktmix und Kundensegmente anzupassen. Sobald Du das tust, verfeinern wir das Modell für Dich und können es in der Software anpassen. Sobald wir das tun, verbessert es sich ständig, wenn Du mehr Informationen eingibst und einige Dinge sich ändern, während Du lernst. Direkt nach dem Auspacken erhältst Du ein ziemlich gutes Bild, aber es wird, ehrlich gesagt, ein Jahr oder länger dauern, bis die Feinabstimmung wirklich abgeschlossen ist. Deshalb arbeiten wir immer gerne mit Kunden zusammen, die einen internen Experten haben, der ein echter Analytics-Champion ist und der wirklich versteht, wie man die Daten aufnimmt und anpasst. Und wir haben unsere eigenen Experten an Bord, die ihnen dabei helfen können. Hier finden wir wirklich die erfolgreichsten Leute, die in der Lage sind, unser Modell aus der Box zu nehmen. Und dann wirklich zu verfeinern, bsierend darauf, wie viel Du Deine eigenen internen Analysen fahren kannst.

MAX: Für mich wäre es sehr interessant zu verstehen, wie die Daten des NAICS-Codes funktionieren. Also, wenn Du über die Anzahl der Mitarbeiter sprichst. Ist es die spezifische Anzahl der Mitarbeiter? Beispiel 53? Oder ist es in Bereiche unterteilt, ein bis zehn Mitarbeiter, zehn bis 100 und mehr.

Tom Gale: Also wir haben Bereiche. Es ist also 1 bis 9, 10 bis 19, 20 bis 49. 50. Es gibt also kleinere Bereiche. Und das ist wichtig, denn wenn Du diese Art von Analyse durchführst, weißt Du, dass die Anzahl der kleinen Unternehmen, die in diesen Daten von 1 bis 9 Mitarbeitern auftauchen, extrem hoch ist. Und es kann wirklich verzerren, was das Modell damit macht. Da diese am ungenauesten sind, verfügen die kleinen Unternehmen über die am wenigsten zuverlässigen Daten. Wenn Du in die größeren Unternehmen einsteigst, berichten die in der Regel genauer über die Anzahl der Mitarbeiter, die dort beschäftigt sind. In der Regel empfehlen wir ihnen daher, den untersten Teil herauszufiltern, wenn Du versuchst, einen Markt zu untersuchen und diese Mitarbeitergrößenbereiche für die Betrachtung heranziehst. Es ist am besten, die 1.000 plus Angestellten oder 500 oder mehr Angestellten herauszunehmen. Und die sind sehr wichtig, weil dies einer der Bereiche mit der größten Nachfrage ist. Aber Du musst diese unterschiedlich studieren, weil sie unterschiedliche Eigenschaften haben. Einige von ihnen werden nationale Gesamtrechnungen oder Multi-Werke sein und all diese Dinge. Du musst also sehr vorsichtig sein, wie Du mit diesen Daten umgehst. Was dieses Modell jedoch wirklich kann, ist die Identifizierung eines mittleren Sweet Spots für mittelgroße Kunden, die für Vertriebsmitarbeiter oft sehr schwer zu finden sind. Du kannst jeden Tag an ihnen vorbeifahren und Du weißt nichts über sie. Dies ergibt jedoch ein System, bei dem basierend auf einem Branchentyp und wiederum der Größe des Unternehmens und dem, was wir als Verbrauchsmuster für bestimmte Produkte identifizieren, eine Zuordnung erstellt wird, anhand derer dann eine solche Rangliste erstellt werden kann für die höchsten Kundenpotentiale.

Max: Okay. Wenn Du Dir die Kunden von MDM Analytics ansiehst. Hast Du mehr Hersteller oder Händler, die dieses System verwenden?

Tom Gale: Wir haben mehr Distributoren. Wir haben zwar einige wirklich gute starke Hersteller, die auch unsere Modelle und unsere Daten verwenden. Wir sind der Meinung, dass dies … wir haben tatsächlich einige der größten Distributoren für elektrische und industrielle Standardprodukte für die Antriebstechnik, die unsere Software und Modellierung verwenden. Und sie nutzen dies, um herauszufinden, womit sie sich in Marketing und Vertrieb befassen sollen. Aber auch ganz spezifisch mit den einzelnen Verkaufsteams in Bereichen, die auf potenzielle Kunden abzielen.

Max: Okay. Wenn Du Dir die Entwicklung anschaust oder uns einen Ausblick auf die Zukunft gibst. Planst Du, das System auch in Europa verfügbar zu machen?

Tom Gale: Ja. Und wir führen einige Diskussionen. Wir haben einige Kunden in den USA, die auch in Europa tätig sind. Aus diesem Grund wurden wir gebeten, hier eine ähnliche Software und ein ähnliches Modell zu entwickeln. Die Herausforderung liegt wirklich in den Daten. Und Du weißt, Dun & Bradstreet, hier gibt es Daten, aber um wirklich auf die breite Palette von EU-Unternehmen und -Ländern aufzubauen, ist es schwierig, einen gemeinsamen Datensatz zu erhalten, mit dem wir arbeiten können, und so ist es auch wirklich ein Problem mit der Datenqualität. Das ist die Herausforderung.

MAX: Ich denke einerseits ist es Datenqualität und andererseits ist es Kundenakzeptanz. Auf der Basis was ich erlebt habe, als ich Händler und Hersteller in den USA besucht habe. Im Bereich … im Fokus der Kundensegmentierung und Erstellung spezieller Marketingpläne für diese Kunden in bestimmten Bereichen. Die waren den europäischen Distributoren, wie auch uns, weit voraus. Ich denke, dies ist auch ein Thema, bei dem man den Wert hier in Europa wirklich noch verkaufen muss.

Tom Gale: Und das ist ein großartiger Punkt, Max. Weil es wirklich darauf ankommt, was unser Tool wirklich erlaubt, ist eine viel stärkere Segmentierung nicht nur der Kunden nach Industriesegmenten, sondern auch von Region zu Region. Ich betone gerne, was unser Modell leistet. Wir können Euch zeigen, wie die DNA eines bestimmten Marktgebiets aussieht, da unser Modell die tatsächlichen Arten von Geschäftsvorgängen und Produktionsabläufen verwendet. Das Beispiel, das ich für die Vereinigten Staaten gebe, ist, wenn Du Detroit betrachtest, das ein sehr starker Bereich der Automobilproduktion mit all seinen Zulieferpartnern ist, die Motoren und verschiedene Arten von Teilen herstellen. Du wirst ein sehr Schneidprofil-lastiges Ergebnis erhalten. Wenn Du Dir Houston, Texas, ansiehst, das einer der größten Raffinerie- und Petrochemie-Sektoren in den Vereinigten Staaten ist, dort ist der Markt für Schläuche, Ventile und alles extrem groß. Das ist was unser Modell leistet, nur ein allgemeines Beispiel, aber es gibt Dir die Idee, dass wir das Marktpotenzial tatsächlich anhand einer bestimmten Produktkategorie auf der Grundlage des jeweiligen Gebiets abbilden können. Das ist wirklich das Einzigartige an unserem Modell.

MAX: Okay, bevor ich zur letzten Frage komme, ich werde einige Informationen zu MDM Analytics in die Shownotes aufnehmen, damit unsere Zuhörer Deine Homepage anschauen können.

Tom Gale: Großartig.

MAX: Und wenn es spezielle Fragen gibt, verlinke ich Dich gerne. Also ich gebe diese Information einfach weiter, wenn Ihr es wollt.

Tom Gale: Fantastisch.

MAX: Und Du hast nur Detroit und Houston erwähnt. Meine Frage ist also, ob ich Dir die Liste aller 30 NBA-Teams gebe. Kannst Du mir die Stadt nennen, in der ich eine Niederlassung gründen sollte, um Lager zu verkaufen?

Tom Gale: Wir können die Zukunft nicht vorhersagen.

Max: Okay. Nun, aber wenn Du eine gute Vorstellung von einem NBA-Standort hast, an dem sich alle orientieren müssen, rufst Du mich bitte an.

Tom Gale: Ja. Wenn ich Du wäre, würde ich es wahrscheinlich in Oakland platzieren.

Max: Okay. Das könnte funktionieren. Das wäre interessant. Also, ja, vielen Dank, Tom, für deine Zeit. Es war toll, Dich bei uns zu haben. Und bis zum nächsten Mal.

Tom Gale: Danke, Max.

Links:

MDM:  https://www.mdm.com/about

 

 

 

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