KI: Der menschliche Faktor im B2B-Vertrieb

 
Der Tanz der Erwartungen und Realitäten beim Einsatz von KI im B2B-Vertrieb.

In der weitläufigen Landschaft des B2B-Vertriebs, in der Fachgroßhändler in Deutschland mit dem doppelten Druck eines sich ständig weiterentwickelnden E-Commerce-Marktes und der Notwendigkeit nuancierter Preisstrategien zu kämpfen haben, rückt die Künstliche Intelligenz (KI) jetzt in den Mittelpunkt.

Das Versprechen von Predictive Sales Software Systemen und ERP-KI-Lösungen ist verlockend. Doch wenn sich Vertriebsleiter und Führungskräfte an KI heranwagen, befinden sie sich in einem heiklen Tanz zwischen Erwartungen und Realitäten. Wie können Sie Ihr Fachwissen als Vertriebsprofi positionieren?

Natürlich gibt es noch einige andere Herausforderungen, denen sich Hersteller und Händler heute stellen müssen. Für die meisten von ihnen ist die KI sowohl ein Segen als auch eine Lösung. Allerdings versäumen es Manager manchmal, der KI aufgrund falscher Erwartungen Priorität einzuräumen. Warum ist das so? Welche Rolle spielen die Vertriebsmitarbeiter?

Das Dilemma der von KI erwarteten Verkaufsexzellenz

In den geschäftigen Fluren von Großhändlern mit 5.000 bis 10.000 Kunden und einem Lagerbestand von 20.000 bis 100.000 Artikeln ist der Bedarf an Innovation spürbar. Wie lange dauert es, einen neuen Fachverkäufer zu schulen? Wie komplex ist Ihre Preispolitik?

Stellen Sie sich nun ein Instrument vor, das konsequent und rigoros das tut, was Sie von einem Verkäufer erwarten. Es sagt Ihren Vertriebsteam, welche Produkte sie zu welchem Preis welchem Kunden anbieten sollen. Es überrascht sie nie. Es verblüfft sie auch nicht. Es tut genau das, was sie, die Menschen, auch getan hätten. Ziemlich intelligent.

Was wie ein Traumszenario anmutet, kann im B2B-Vertrieb zu einem verwirrenden Dilemma werden. Wenn Ihre KI-Lösung durchweg Ihren Erwartungen entspricht, welche Rolle spielt dann die KI? Spiegelt sie lediglich Ihre bestehenden Strategien wider?

KI-basierte Predictive Sales Software deckt Muster und Erkenntnisse auf, die der menschlichen Intuition entgehen. Der Haken an der Sache ist jedoch das empfindliche Gleichgewicht zwischen dem Einsatz von KI und der Beibehaltung der menschlichen Note im Vertrieb. Mensch und Maschine werden nicht gegeneinander ausgespielt.

Der Schlüssel liegt darin, den menschlichen Faktor nicht zu verdrängen, sondern KI als einen hervorragenden Verbündeten zu nutzen, der das Vertriebsteam ergänzt, anstatt es zu ersetzen. Indem sie sich die paradoxe Natur dieses Dilemmas zu eigen machen, können Großhändler das wahre Potenzial der KI für ihre Verkaufsstrategien erschließen.

Überbrückung der Kluft: Erwartungen vs. Umsetzung

Wenn Großhändler (und Hersteller) ihre ersten Schritte in Richtung KI unternehmen, ist die Realität oft eindeutig: Die Kluft zwischen Erwartungen und Umsetzung kann groß sein. Anwender nehmen KI-Lösungen als ferne, abstrakte Gebilde wahr, die sich nicht nahtlos in bestehende Arbeitsabläufe integrieren lassen. Der Roboter hat keine Emotionen; wie kann er meine Kunden verstehen?

In der schnelllebigen Welt des B2B-Vertriebs stellt sich nicht nur die Frage nach dem Potenzial von KI, sondern auch nach ihrer Praxistauglichkeit. Wie lässt sich eine noch so ausgefeilte KI-Lösung nahtlos in das Tagesgeschäft eines Großhandelsunternehmens integrieren? Diese Frage ist besonders relevant, wenn es um KI für ERP-Systeme geht, bei der historische Verkaufsdaten mit dem Bedarf an Echtzeit-Einblicken kollidieren.

Der Weg zu einer erfolgreichen KI-Implementierung erfordert eine sorgfältige Prüfung der bestehenden Vertriebsprozesse. Es bedarf einer Zusammenarbeit zwischen KI-Anbietern und dem Vertriebsteam, um die Kluft zwischen den Erwartungen und der konkreten Realität des Tagesgeschäfts zu überbrücken.

Der Erfolg von KI im B2B-Vertrieb hängt nicht nur von der Ausgereiftheit der Technologie ab, sondern auch von ihrer Fähigkeit, sich an die einzigartigen Nuancen jedes Unternehmens anzupassen, das sie verändern soll. Eine Maschine hat keine Emotionen, aber sie wird nur dann einen Mehrwert bringen, wenn meine Vertriebsmitarbeiter sie nutzen können.

Jenseits von KI-Software: Die B2B-Erfahrung des Anbieters

Bei der Kakophonie von KI-Lösungen, die um Aufmerksamkeit buhlen, kann man sich leicht in den Verlockungen der hochmodernen Software verlieren. Der wahre Maßstab für die Effektivität einer KI-Lösung liegt jedoch nicht nur in ihrem Code, sondern auch in der Erfahrung ihrer Verkäufer. Beim Einsatz von KI im B2B-Vertrieb kommt es nicht nur auf das Verkaufsteam an, sondern auch auf die Kompetenz des Anbieters bei der Bereitstellung der Technologie.

Fachgroßhändler müssen nicht nur die Softwarefähigkeiten, sondern auch die praktische Erfahrung des KI-Anbieters unter die Lupe nehmen. Wie gut verstehen sie die Feinheiten des B2B-Vertriebs in Deutschland? Haben sie die Herausforderungen von Großhändlern, die mit Tausenden von Kunden und unterschiedlichen Produkten zu tun haben, erfolgreich gemeistert?

Die praktische Erfahrung des Anbieters wird zum Dreh- und Angelpunkt auf dem Weg zur KI. Es geht nicht nur um die Technologie, sondern um eine Partnerschaft, die auf dem Amboss des gemeinsamen Branchenwissens geschmiedet wird. Ein Anbieter, der die Herausforderungen und Feinheiten der B2B-Vertriebslandschaft kennt, wird zu einem zuverlässigen Verbündeten, der Großhändler durch das unbekannte Terrain der KI-Implementierung führt.

 
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Fazit: Eine Symphonie aus menschlicher und künstlicher Intelligenz

Da Fachgroßhändler in Deutschland mit den unerbittlichen Wellen des E-Commerce und der Notwendigkeit, Preisstrategien zu verfeinern, zu kämpfen haben, ist die Integration von KI in den B2B-Vertrieb kein Luxus, sondern eine Notwendigkeit. Das Dilemma der erwarteten Exzellenz, die Kluft zwischen den Erwartungen und der Umsetzung und die entscheidende Rolle der Erfahrung des Verkäufers vor Ort bilden das Triptychon, das den Weg zum Erfolg bei diesem Unterfangen definiert.

KI im B2B-Vertrieb ist keine eigenständige Kraft, sondern eine Symphonie, in der menschliches Handeln und künstliche Intelligenz zu einer Melodie von beispiellosem Erfolg verschmelzen. KI-basierte Predictive Sales Software für ERP-Systeme sind nicht mehr nur Werkzeuge, sondern Katalysatoren für Innovationen, die Großhändler in eine Zukunft führen, in der datengesteuerte Erkenntnisse und menschliches Fachwissen miteinander tanzen.

Im Sinne dieser transformativen Reise sehen erfolgreiche Großhändler KI nicht als Ersatz für ihre bestehenden Strategien, sondern als eine dynamische Kraft, die ihre Fähigkeiten erweitert. Das Paradoxon des Erwarteten und des Unerwarteten, des Bekannten und des Unbekannten, ist der fruchtbare Boden, auf dem die Saat der Innovation im B2B-Vertrieb aufgeht.

Wenn Sie sich auf diese KI-Odyssee begeben, denken Sie daran, dass der Erfolg Ihres Vorhabens nicht nur von der Raffinesse der Software abhängt, sondern auch von der Zusammenarbeit zwischen Ihrem Team, der KI-Lösung und dem bewährten Fachwissen des von Ihnen gewählten Anbieters. In dieser Symphonie aus menschlicher und künstlicher Intelligenz wartet das Crescendo des Erfolgs auf diejenigen, die es wagen, innovativ zu sein, sich anzupassen und die Leistung der KI nahtlos in den Herzschlag ihrer B2B-Vertriebsstrategie zu integrieren.
 

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Die Zukunft des B2B-Großhandels: Predictive Analytics und ERP-Data-Mining

 
KI-basierte Predictive Sales Analytics und ERP Data Mining: Technologien, die dem Großhandel helfen, seine Margen zu steigern, wettbewerbsfähig zu bleiben und Kosten zu senken.

B2B-Großhandelsunternehmen stehen vor der Herausforderung, nicht nur mit der aktuellen Marktdynamik Schritt zu halten, sondern auch vorausschauend zu agieren.

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Erfolgsfaktor Großhandel: Modernes Kundenbeziehungsmanagement

Der Großhandel spielt eine entscheidende Rolle in der modernen Wirtschaft, indem er als Bindeglied zwischen Herstellern und Einzelhändlern auftritt.

Die erfolgreiche Eroberung von Märkten und die Bindung von Kunden sind daher von zentraler Bedeutung für das Wachstum und die Stabilität eines Großhandelsunternehmens. Obwohl der Markt hart umkämpft ist, gibt es intelligente Strategien, die Unternehmen anwenden können, um Märkte zu erobern und Kunden langfristig zu binden.

In diesem Beitrag wird der Fokus auf mittlerweile unverzichtbar gewordene Schlüsselfaktoren gelegt, die im Großhandel zum Erfolg führen, wie das eines gut geführten Kundenbeziehungsmanagements, seine Bedeutung und was es beinhaltet.

Es werden Fragen beantwortet, warum ein modern geführtes Kundenbeziehungsmanagement nötig ist, welche Systeme und Alternativen besonders der mittelständische Großhandel dafür braucht und warum die Implementierung eines komplett neuen CRM-Systems auch Nachteile für den mittelständischen Großhandel haben kann.

Zudem erfahren Sie, neben den alt-bekannten Preisstrategien, welche Rolle Predictive Analytics besonders für mittelständische Großhandelsunternehmen beim Pricing spielt, warum diese Unternehmen durch den Einsatz von Predictive Analytics auch ihre Abwanderungsrate senken können und wofür man den Einsatz von KI benötigt.

Kundenbeziehungsmanagement – was ist das?

Kundenbeziehungsmanagement ist ein strategischer Ansatz, der darauf abzielt, die Beziehungen zwischen einem fUnternehmen und seinen Kunden zu verbessern. Es beinhaltet die Verwendung von Technologie und Daten, um Kundeninformationen zu sammeln, zu analysieren und zu nutzen, um personalisierte und maßgeschneiderte Erfahrungen anzubieten.

Kundenbeziehungsmanagement – CRM-Systeme

Ein effektives CRM-System (Customer Relationship Management) ermöglicht es Unternehmen, Kunden besser zu verstehen, ihre Bedürfnisse und Vorlieben zu antizipieren und ihnen relevante Produkte oder Dienstleistungen anzubieten. Durch die Nutzung von Kundendaten können Unternehmen auch gezielte Marketingkampagnen entwickeln und Kundenbindung fördern. Ein gut umgesetztes CRM-System kann Unternehmen dabei unterstützen, langfristige und profitable Kundenbeziehungen aufzubauen und ermöglicht eine intensive Kundenbetreuung.

Es ist wichtig zu beachten, dass ein System wie CRM nicht nur eine Softwarelösung ist, sondern eine ganzheitliche Strategie, die alle Aspekte der Kundeninteraktion umfasst. Es erfordert eine enge Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Abteilungen wie Vertrieb, Marketing und Kundenservice, um ein nahtloses Kundenerlebnis zu gewährleisten.

Einerseits kann ein gut implementiertes CRM-System sehr viele Vorteile bieten. Es kann die Effizienz steigern, indem es den Vertriebsprozess automatisiert und die Produktivität der Mitarbeiter erhöht. Es kann auch die Kundenzufriedenheit verbessern, indem es personalisierte Kommunikation ermöglicht und Kundenanfragen schnell und effektiv bearbeitet.

Andererseits sollte man beachten, dass CRM kein Allheilmittel ist und seine Wirksamkeit von einer sorgfältigen Planung und Umsetzung abhängt. Es erfordert auch eine kontinuierliche Überwachung und Anpassung, um sicherzustellen, dass es den sich ändernden Bedürfnissen und Erwartungen der Kunden gerecht wird.

Zudem ist es nicht immer notwendig, ein komplett neues CRM-System zu implementieren, was besonders für mittelständische Großhandelsunternehmen wichtig ist zu wissen. Neue CRM-Projekte brauchen in der Regel wesentlich länger als geplant und kosten immer mehr als dafür vorgesehen wurde. Je länger ein Projekt dauert, desto höher sind seine Risiken. Der Austausch eines CRM in einem mittelständischen Unternehmen kann zwischen einem Monat und einem Jahr dauern, je nach Komplexität. Es gibt etliche enttäuschte Kunden von CRM-Anbietern, weil Ihnen sehr viel versprochen wurde und die Realität ganz anders aussieht. Viele Unternehmen kaufen die Programme, ohne klare und messbare Erwartungen zu haben. Was also ist eine Alternative zu einem komplett neuen CRM-Projekt?

Analyse- und Prognose Software (Predictive Sales Software) für mittelständische Großhandelsunternehmen

Eine Analyse- und Prognose Software wie z. B. Predictive Sales Software nutzt die Daten aus bereits vorhandenen ERP- und CRM Programmen, um daraus wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Eine solche Software unterstützt profitables Wachstum.

Die Predictive Sales Software bietet eine kürzere Time-to-Value-Zeit (Amortisierungszeit). Ihre Implementierung benötigt deutlich kürzere Zyklen als die Implementierung eines völlig neuen CRM. Der Kauf einer Analyse- und Prognose Software bedeutet einen Aufzug zu nehmen. Die Planung und Implementierung einer CRM-Software gleicht eher einem Aufstieg zum Mount Everest, denn ¾ aller Implementierungen von neuen CRM-Systemen scheitern aufgrund des enorm hohen Aufwands. Darum sollte das Management im Detail abwägen, ob es sich für ein ganz neues CRM entscheidet oder besser alternative Software-Tools in Betracht zieht, um Kosten zu senken und den Umsatz zu steigern. Predictive Sales ist eine vorausschauende Software. Sie umfasst Analysen für Cross-Selling, Kundenabwanderung und Preispolitik in traditionellen und digitalen Kanälen. Schauen wir uns zwei wichtige Aspekte davon genauer an.

1. Preismanagement – Dynamic Pricing

Das Preismanagement und die Festlegung von Konditionen sind natürlich ganz entscheidende Elemente für den Erfolg eines Unternehmens. Dabei können verschiedene Strategien helfen, den optimalen Preis für Produkte oder Dienstleistungen zu bestimmen und gleichzeitig Kundenbindung und Rentabilität zu fördern.

Eine "alt bekannte" Strategie ist die marktorientierte Preisstrategie.

Die Marktorientierte Preisstrategie – auch als marktorientierte Preisgestaltung bezeichnet – orientiert sich an den Preisen der auf dem Markt angebotener Produkte. Man beobachtet, was andere Anbieter für ihre Produkte verlangen und legt dann selbst den Preis höher, niedriger oder auf den gleichen Preis wie die Konkurrenz fest. Dies hängt dann von der Qualität des eigenen Produktes ab und wie es mit den Konkurrenzprodukten mithalten kann.

Dynamische Preissetzung (Dynamic Pricing) und der Einsatz von Predictive Analytics

Zusätzlich zu diesen alt-bekannten Strategien gibt es KI-Systeme für Pricing. Die dynamische Preissetzung ist eine Strategie, mit der Unternehmen ihre Verkaufspreise an aktuelle Marktsituationen anpassen.

In der heutigen Zeit, in der es viele Daten gibt, bezieht sich die dynamische Preissetzung darauf, dass die Preise – sobald neue Informationen (in Form von neuen Daten) auftauchen, unmittelbar angepasst werden. Dafür stehen viele Methoden und Technologien zur Verfügung.

Besonders Algorithmen, die auf maschinellem Lernen (ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz) basieren, steigern die Leistung von Preisoptimierungen erheblich. Die fortschrittlichsten Pricing-Lösungen prognostizieren die Auswirkungen von Preisänderungen bereits, bevor diese in Kraft treten.

Erfolgreiche Unternehmen im Großhandel, wie Sonepar, haben ihre Preisfindung adaptiert. Sie verwenden mächtige und teure Business Intelligence Programme, um automatische Preisempfehlungen pro Kunde und Produkt zu generieren. Diese Preisempfehlungen richten sich nach dem individuellen Kundenverhalten bzw. der Kundensituation. Die bisherigen Preissetzungsstrategien werden natürlich nicht über Bord geworfen, sondern die kundenspezifischen Empfehlungen zusätzlich berücksichtigt.

Zum Beispiel wird eine Preiserhöhung der Hersteller nicht direkt 1:1 an jeden Kunden weitergegeben, sondern gezielt bei den Kunden, die am wahrscheinlichsten akzeptieren. Großhändler, die auf KI-gesteuerte Preisgestaltungslösungen umsteigen, erzielen erwiesenermaßen höhere Gewinne und übertreffen ihre Wettbewerber.

Für die Nutzung eines solchen Tools benötigt man also keine wertvollen IT-Fachkräfte, da die Opportunities direkt an den Vertrieb ausgespielt werden. Künstliche Intelligenz für eine dynamische Preissetzung ist inzwischen auch für mittelständische Großhandelsunternehmen durch entsprechende Predictive Sales Software Anbieter bezahlbar.

Doch wie können mittelständische Großhandels- und B2B-Unternehmen hier mithalten?

Ist Dynamic Pricing für mittelständische Großhandelsunternehmenüberhaupt finanzierbar? Ja, es gibt qualitativ sehr gute und finanzierbare Alternativen: zum Beispiel durch eine standardisierte KIbasierte Vertriebsprognosesoftware wie Qymatix. Die Software as a Service
gibt pro Kunde und Produkt eine Preisrange an, die am wahrscheinlichsten akzeptiert wird. Die Prognosen basieren auf den historischen Verkaufsdaten. So werden Preisunstimmigkeiten sichtbar und das Vertriebsteam hat eine zusätzliche Entscheidungsgrundlage für die Preissetzung. In den historischen Verkaufsdaten ist auch das bisherige Kaufverhalten der Kunden zu sehen. Es sind alles Transaktionen, denen die Kunden bereits zugestimmt haben. So können die KI-Algorithmen Ähnlichkeiten zwischen den Kunden und deren Kaufverhalten finden und je Produkt Preisranges prognostizieren.

2. Kundenbindung – Abwanderungsprognosen mit Predictive Analytics

Treue Kunden zu halten und die Abwanderungsrate aktiv zu vermeiden, gehören zu den wichtigsten Aufgaben eines Großhandelsunternehmen, denn - Loyalität braucht viele Jahre!
Niemand baut Kundenloyalität über Nacht auf. Seit einiger Zeit schon hat sich ergeben, dass es wesentlich effektiver, effizienter und viel günstiger ist, bereits bestehende Kunden zu erhalten und ihre Abwanderung zu verhindern, als sämtliche Energie für die Anwerbung von Neukunden zu verwenden.

Erstaunlich ist, dass Studien zur Kundenloyalität gezeigt haben, dass sowohl das Unternehmen, welches eine Kundenbindungsstrategie verfolgt, als auch seine Kunden um ein Vielfaches besser dran sind je niedriger die Abwanderungsrate ist. Die finanziellen Vorteile eines B2B-LoyalitätsProgramms könnten sich auch daraus ergeben, dass sowohl der Anbieter als auch der Käufer gegenseitiges Vertrauen belohnen.

Kundenbindungsprogramme - Software zur Vorhersage der Abwanderung von Kunden.

Eine vorausschauende Verkaufsanalyse wie Predictive Sales Analytics kann im Voraus sagen, welche Kunden abwandern könnten, denn das Handeln vor der tatsächlichen Abwanderung ist entscheidend für die Kundenbindung – nicht erst dann, wenn der Kunde schon abgewandert ist.

Erfolgreiche Verkaufsteams setzen eine Software zur Vorhersage von Kundenabwanderungen ein. Sobald Key-Account-Manager einen Kunden mit hohem Abwanderungsrisiko identifizieren, setzen sie gezielt solche Programme ein.

Und sobald man die Abwanderungsprognose operationalisiert hat, kann man ein spezielles B2B-Treueprogramm entwickeln. Der Aufbau von Kundentreue bedeutet, dass die Kunden mit Loyalität, Respekt und dem richtigen Maß an Priorität behandelt werden. Ein erfolgreiches B2BTreueprogramm gibt jedem Kunden das Gefühl, etwas Besonderes zu sein, während es eine Reihe von speziellen Kundenbindungsaktivitäten einsetzt. Jede gute Software zur Analyse der Kundenbindung ist nur der Anfang eines erfolgreichen B2B-Treueprogramms.

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Erfolgsfaktor Großhandel: Modernes Kundenbeziehungsmanagement – Fazit

Prognose- und Analyseprogramme wie Predictive Analytics, die gut finanzierbar und auch vergleichbar schnell einsetzbar sind, bieten Großhandelsunternehmen eine äußerst wertvolle Unterstützung – und das in vielerlei Hinsicht: Sie ermöglichen eine präzise Vorhersage zukünftiger Trends und Nachfragen, was zu einer verbesserten Vertriebsplanung führt. Dadurch können Unternehmen Verkaufsmuster und Kundenpräferenzen identifizieren, die es ermöglichen, ihre Marketing- und Vertriebsstrategien gezielter anzupassen.

Ein effizienter Großhandel ohne Automatisierung und den Einsatz moderner digitaler Technologien ist heutzutage nicht mehr konkurrenzfähig. Die Eroberung von Märkten und die Bindung von Kunden erfordern eine umfassende Strategie, die auf klaren Prinzipien und kontinuierlicher Anpassung basiert. Und darum ist für den Großhandel die Unterstützung durch Prognose- und Analyseprogrammen wie Predictive Analytics ein adäquates Mittel in der heutigen Zeit des Handels.

 

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Literaturnachweis:

Thomas Johne(2011): Kundenbindung durch Kundenorientierung

Lucas Pedretti(2021): Predictive Analytics – CRM? Die 3 Gründe, warum Ihr Unternehmen kein neues CRM braucht und stattdessen Predictive Analytics einsetzen sollte

Svenja Szillat(2022): Ist Dynamische Preissetzung im B2B-Großhandel finanzierbar?



Implementierung und Nutzung von Dynamic Pricing im B2B

 
KI im Großhandel und industriellen Vertrieb: Der Wind des Wandels im B2B-Vertrieb.

In der Welt des B2B-Vertriebs, in der Fachgroßhändler in Deutschland 5.000 bis 10.000 Kunden betreuen und mit einem Bestand von 20.000 bis 100.000 Artikeln jonglieren, weht der Wind des Wandels stärker denn je.

Der E-Commerce-Moloch hat einen digitalen Sturm entfesselt und zwingt Vertriebsleiter und Führungskräfte zur Anpassung und Innovation. Angetrieben von KI und Predictive Sales Software für den Vertrieb ist die dynamische Preisgestaltung eines der wirksamsten Instrumente in diesem Kampf um Relevanz und Rentabilität.

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Einsatz von KI-basierten Assistenten im B2B- Großhandelsvertrieb

 
Erfahren Sie in diesem Artikel, wie KI-basierte Assistenten den Großhandelsvertrieb auf eine neue Ebene heben und Unternehmen dabei unterstützen, ihre Ziele effizienter zu erreichen.

Laut dem Bundesverband Großhandel, Außenhandel, Dienstleistungen (BGA) nutzen Unternehmen im Groß- und Außenhandel zunehmend die Potenziale, die der Einsatz von Künstlicher Intelligenz bietet.

Obwohl viele Unternehmen noch am Anfang stehen, werden die Möglichkeiten zunehmend erkannt. Laut BGA sind zwei Anwendungsbereiche von KI im Großhandel besonders beliebt: KI in der Logistik & Lagerbestandsplanung und die KI-basierte Analyse von Kunden & Kaufentscheidungen.

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Grosshandel im Wandel | Umsatzrentabilität

Großhandel im Wandel: Umsatzrentabilität durch KI-Maßnahmen maximieren

 
Wie Sie mit KI und einer Predictive Sales Software schneller mehr Produkte verkaufen und Ihre Preise schneller anpassen können als Ihre Wettbewerber.

Herzlichen Glückwunsch! Als Vertriebsleiter oder Geschäftsführer eines Fachgroßhandels in Deutschland haben Sie es bis hierher geschafft - ein vergangenes Jahr mit intensivem Wettbewerb, steigenden Kundenanforderungen und einem Markt, der sich schneller dreht als je zuvor.

Im letzten Jahr sind Sie nicht nur älter, sondern auch klüger geworden, was die Herausforderungen und Chancen im Großhandel angeht.

Vielleicht gehören Sie zu den wenigen, die in 2023 mehr verkauft haben? Aber zu welchem Preis? Und welche Fixkosten haben Sie für das Wachstum der letzten Jahre zu tragen?

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Intelligente Preisgestaltung | Predictive Pricing Wholesale

Intelligente Preisgestaltung: der Schlüssel zum Erfolg im B2B-Großhandel

Die Digitalisierung ist Fluch und Segen, Chance und Bedrohung. Knapp 900 deutsche Großhandelsunternehmen haben an einer aktuellen Studie von Roland Berger und dem Bundesverband Großhandel, Außenhandel, Dienstleistungen (BGA) teilgenommen.

Fast alle von ihnen, 94 Prozent, sind der Meinung, dass die Digitalisierung den Wandel in ihrer Branche vorantreibt. Zwei Drittel sind sich der Herausforderungen bewusst, die damit verbunden sind.

Vor allem bei der Preisgestaltung sehen sich die befragten Unternehmen durch digitale Plattformen bedroht (62 %).

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Zahlen über Künstliche Intelligenz in B2B-Unternehmen

Künstliche Intelligenz in deutschen B2B-Unternehmen - was sagen die Zahlen?

 
Besonders seit dem Launch von ChatGPT am 30. November 2022 hat das Thema künstliche Intelligenz (KI) nochmal einen starken Boost in Deutschland erfahren. Doch was sagen die Zahlen?

In diesem Beitrag werfen wir einen Blick auf aktuelle Nutzungszahlen von KI in deutschen B2B-Unternehmen mit besonderem Fokus auf den B2B-Großhandel. Außerdem ist es ebenfalls interessant zu sehen, was Unternehmen berichten, die bereits KI im Einsatz haben: was sind deren Nutzungserfahrungen?

Und zuletzt sehen wir uns Befragungen an, in denen nach Einschätzungen zur zukünftigen Bedeutung von KI für B2B-Unternehmen geforscht wurde.

Legen wir los!

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Zukunftstrends im B2B-Grosshandel

B2B-Großhandel Zukunftstrends 2024

 
Bei den Zukunftstrends 2024 für den B2B-Großhandel gibt es einige Schlüsselthemen: Technologie, Personalisierung und Wandel.

Manche davon sind Beschleunigungen globaler Bewegungen, während andere spezifisch für den B2B-Bereich sind. Was Sie für kommendes Jahr 2024 erwarten können und woher diese Bewegungen kommen, erfahren Sie in dieser kurzen 5-Minuten-Lektüre.

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Umsatzrentabilität im Großhandel steigern

Umsatzrentabilität im B2B-Großhandel - Wie lässt sie sich steigern?

„Nicht, weil es schwer ist, wagen wir es nicht – sondern, weil wir es nicht wagen, ist es schwer.“ Lucius Annaeus Seneca, c.4 BC-c.65 AD

Einige der größten deutschen B2B-Großhändler haben ihre Umsatzrentabilität (ROS) nach Corona verdoppelt, während andere zu kämpfen haben. So zum Beispiel die Würth-Gruppe, einer der größten Anbieter. Ihr Elektrogroßhandel war im Jahr 2022 besonders erfolgreich und verzeichnete ein Wachstum von 25,0 Prozent.

Ist es schwer, die Umsatzrentabilität zu steigern? Wenn Würth es konnte, warum nicht auch Sie? Im B2B-Großhandel müssen Vertriebsleiter und Führungskräfte ihre Umsatzrentabilität (ROS) steigern, um wettbewerbsfähig und profitabel zu bleiben.
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