Der Vertriebsprozessoptimierer analysiert und verbessert Vertriebsabläufe mittels statistischer Methoden und Six Sigma. Er identifiziert Schwachstellen in bestehenden Prozessen, entwickelt Lösungsansätze und implementiert diese. Zu seinen Kernaufgaben zählen die Datenerhebung und -auswertung, Erstellung von Prozesslandkarten und Kennzahlensystemen sowie das Business Process Reengineering. Er arbeitet an der Entwicklung neuer Geschäftsmodelle, führt Wertstromananalysen durch und optimiert die Verkaufsstrategie. Der Vertriebsprozessoptimierer plant und moderiert Workshops mit Führungskräften und Vertriebsmitarbeitern zur kontinuierlichen Verbesserung der Abläufe.
Qualitätsmanagement und Predictive Quality - Datenbasierte Prognosen zur Prozess- und Qualitätsoptimierung• Quality 4.0 und strategischer Rahmen für Predictive Quality
• Smart Data Management und Datenaufbereitung im Qualitätsmanagement
• Predictive Quality in der Anwendung: Statistische Analysen, Machine Learning und Software-Tools
• Machine Learning für Predictive Quality
• Implementierung und organisatorische Verankerung von Predictive Quality
• Performance-Messung und kontinuierliche Verbesserung Dauer
• Risikomanagement, Datenschutz-Grundverordnung und ethische Aspekte
• Branchenspezifische Anwendung und Executive-Entscheidungsarchitektur
• Digitale Vertriebsstrategien verstehen & Plattformmodelle erfolgreich nutzen
• Plattform-Geschäftsmodelle erfolgreich entwickeln & skalieren
• Digitale Vertriebsstrategie entwickeln - Kundenfokus, Kanäle & Omnichannel
• Plattform-Verkauf meistern - SEO, Retention & dynamische Preisstrategien
• Performance-Marketing im Vertrieb: Anzeigen, Conversion & E-Mail-Kampagnen
• Mit Plattformen Geld verdienen: Modelle, Abo-Strategien & Partnernetzwerke
• Vertrieb digital denken: Automatisierte Prozesse, KI & Chatbots im Einsatz
• Plattformmärkte meistern: Rechtssicherheit & Wettbewerbsstrategien
• Six Sigma und Industrie 5.0 Konzepte für operative Prozessoptimierung
• DMAIC Define und Measure - Projektdefinition und Datenerfassung
• DMAIC Analyze - Ursachenanalyse und Data Analytics
• DMAIC Improve und Control - Lösungsentwicklung und Standardisierung
• Statistische Methoden und Datenmanagement für Green Belts
• Menschzentrierung und Change-Management in Industrie 5.0
• Business Process Reengineering: Prinzipien, Herausforderungen, Technologieeinsatz und Zukunftsperspektiven
• BPR-Prinzipien und Erfolgsmerkmale: Wie radikale Prozessveränderung gelingt
• Business Process Reengineering in der Praxis: Vorgehensmodell, Methoden und Tools
• Kennzahlenbasierte Prozesssteuerung im Business Process Reengineering
• BPR 5.0: Einsatz von KI zur Unterstützung radikaler Prozessinnovationen und Effizienzsteigerung
• Low-Code, RPA, IoT & Cloud - Enabler der digitalen Transformation im BPR
• Nachhaltige Prozessgestaltung im BPR: ESG-Risiken, Kreislaufwirtschaft und CO₂-Reduktion
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