Die größten Herausforderungen für den Großhandelsvertrieb in Deutschland
Vor welchen Herausforderungen steht der Großhandelsvertrieb in Deutschland aus der Sicht seiner Vertriebsmitarbeiter und Mitarbeiterinnen?
Der Großhandel in Deutschland ist ein wichtiger Wirtschaftszweig, der jährlich Umsätze in Milliardenhöhe erwirtschaftet. Nach Angaben des Statistischen Bundesamtes ist die Zahl der Unternehmen im Großhandel (ohne Handel mit Kraftfahrzeugen) in Deutschland in jüngster Zeit kontinuierlich gesunken, zuletzt auf rund 135.000 im Jahr 2020. Auch der Umsatz im Großhandel sank in diesem Jahr auf rund 1,24 Billionen Euro.
Rund 99 % aller Unternehmen im Großhandel in Deutschland sind KMU. Unter ihnen gibt es den Spezialgroßhandel, auch Fachgroßhandel genannt, der sich auf eine bestimmte Warengruppe konzentriert und nicht, wie der Sortimentsgroßhandel, eine breite Produktpalette anbietet.
Ein Elektrogroßhändler, der sich auf Bauteile und Kabel konzentriert, wäre beispielsweise ein Fachgroßhändler. Mit Tausenden von Produkten in seinem Portfolio und Tausenden von Kunden ist diese Art von Großhändler stark von seinem Verkaufspersonal, seinen Vertriebsingenieuren und Beratern abhängig.
Die Branche und ihre Spezialisten stehen vor vielen Herausforderungen, die sich auf ihre tatsächlichen Überlebenschancen auswirken – und viele sind am Aussterben. Seit 2010 gibt es in Deutschland 34.000 Großhändler weniger.
In diesem Blogbeitrag gehen wir auf die größten Probleme ein, mit denen der Großhandelsvertrieb in Deutschland konfrontiert ist. Wir werden auch erörtern, wie Unternehmen KI und fortschrittliche Technologien wie z.B. Predictive Analytics-Softwares, Predictive Customer Analytics, B2B-E-Commerce und Data-Mining-ERP nutzen können, um sie zu überwinden.
Die Produkte mit der höchsten Kaufwahrscheinlichkeit im Portfolio finden
Eine der größten Herausforderungen für Spezialisten im deutschen Großhandel ist es, herauszufinden, welche Produkte sich am ehesten verkaufen lassen. Bei einer so großen Auswahl an Produkten kann es viel Zeit in Anspruch nehmen, herauszufinden, welche Produkte man vorrätig haben, anbieten oder meiden sollte.
Bei der Vorhersage von Cross-Selling und Nachfrage kommt eine Predictive Analytics Software ins Spiel. Eine Predictive Sales Analytics Software (oder auf Deutsch „Prädiktive Vertriebssoftware“) gehört zu den nützlichsten B2B-Großhandelssoftwareangeboten.
Durch die Analyse von Kundenverhalten, Verkaufsmustern und Markttrends kann eine Predictive Analytics Software ermitteln, welche Produkte sich am ehesten verkaufen lassen. So können Großhändler ihren Bestand optimieren und sich auf Produkte konzentrieren, die mit größerer Wahrscheinlichkeit Umsatz bringen. Außerdem hilft die Software Großhandelsunternehmen dabei den Umsatz zu steigern, indem sie die Produkte mit der höchsten Kaufwahrscheinlichkeit empfiehlt.
Laut einer Studie des Bundesverbandes des Deutschen Groß- und Außenhandels gehören zu den wichtigsten Produkten im deutschen Großhandel Konsumgüter, Lebensmittel und technische Produkte. Die Entscheidung über Lagerbestände, Cross-Selling-Angebote und Bündelungen mit technischen Artikeln erfordern spezielle Fachkenntnisse und Erfahrungen.
Priorisierung der Kunden mit der höchsten Gesamtkaufwahrscheinlichkeit
Eine weitere große Herausforderung für den Großhandel in Deutschland besteht darin, die für das Unternehmen wertvollsten Kunden zu ermitteln. Bei einer so großen Anzahl von Kunden kann es einige Zeit dauern, bis man herausgefunden hat, welche Kunden man priorisieren sollte.
Auch hier können Predictive Customer Analytics und ERP Data Mining helfen. Durch die Analyse von Kundendaten kann Predictive Customer Analytics ermitteln, welche Kunden am ehesten zu Wiederholungskäufen neigen, so dass Großhändler ihre Bemühungen auf diese Personen konzentrieren und engere Beziehungen zu ihnen aufbauen können.
B2B-Vertriebsmitarbeiter und Mitarbeiterinnen können diese Informationen auch nutzen, um ihre Verkaufsstrategien zu optimieren und ihre Chancen zu erhöhen, Geschäfte mit diesen hochwertigen Kunden abzuschließen. Der Hauptunterschied zwischen Predictive Customer Analytics (DE: prädiktiver Kundenanalyse) und ERP Data Mining besteht darin, ob das Unternehmen Datenanalysten beschäftigt, um die Vorhersagen und Erkenntnisse zu erstellen.
B2B-Großhandelssoftware – KI und fortschrittliche Technologien für den Wettbewerb nutzen
KI und fortschrittliche Technologien können Großhändler in Deutschland bei der Bewältigung ihrer Herausforderungen unterstützen, indem sie wertvolle Einblicke in das Kundenverhalten, in Großhandelskundendaten und in Markttrends liefern.
Mit Hilfe einer Predictive Analytics Software und Predictive Customer Analytics können Großhändler herausfinden, welche Produkte sich am ehesten verkaufen lassen, welche Kunden am wertvollsten sind und welche Produktfamilien am besten zu gewissen Kundensegmenten passen. Sie können auch den optimalen Endpreis für eine bestimmte Kunden- und Produktkombination ermitteln.
KI hilft Großhändlern, ihre Bestände zu optimieren, ihr Angebot zielgerichtet zu gestalten und ihre Preisstrategien anzupassen und so ihre Wettbewerbsfähigkeit und Rentabilität zu steigern. Darüber hinaus kann der B2B-E-Commerce Großhändlern helfen, neue Kunden zu erreichen und ihre Marktreichweite zu erweitern, während ERP-Data-Mining den Betrieb rationalisieren und die Effizienz verbessern kann.
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Die größten Herausforderungen für den Großhandel in Deutschland – Fazit
Der Großhandel in Deutschland ist ein lebenswichtiger Wirtschaftszweig, der jährlich Umsätze in Milliardenhöhe erwirtschaftet und viele Menschen beschäftigt. Obwohl der Fachgroßhandel für die Wirtschaft von entscheidender Bedeutung ist, sind in den zehn Jahren vor 2020 34.000 Großhandelsbetriebe verschwunden.
Für diese unglückliche Entwicklung gibt es mehrere Gründe. Im Falle des Fachgroßhandels sind es mehrere Herausforderungen, die den Nagel auf den Kopf treffen, z. B. die Identifizierung der Produkte mit der höchsten Kaufwahrscheinlichkeit im Portfolio und die Priorisierung der Kunden mit der höchsten Gesamtkaufwahrscheinlichkeit.
Durch den Einsatz von KI und fortschrittlichen Technologien wie Predictive Analytics Software, Predictive Customer Analytics, B2B E-Commerce und ERP Data Mining können Großhändler diese Herausforderungen meistern und ihre Erfolgschancen verbessern.
KI kann dabei helfen, den Bestand zu optimieren, Angebote gezielt zu gestalten, den Umsatz zu steigern und die Effizienz zu verbessern. Mit KI und fortschrittlichen Technologien kann der Fachgroßhandel in Deutschland überleben und florieren.
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Literaturnachweis:
Statista (2023): Anzahl der Unternehmen im Großhandel in Deutschland in den Jahren 2002 bis 2021
