Von Excel zu KI: So starten Großhändler mit datengetriebenem Vertrieb
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Gerade Großhandelsunternehmen mit vielen Kunden, Produkten und Transaktionen verfügen über eine enorme Datenbasis. Hier spielen KI-Systeme ihre Stärken aus.
In vielen mittelständischen Großhandelsunternehmen ist Excel nach wie vor das zentrale Werkzeug für die Vertriebssteuerung, Kundenanalyse und Prognoseberechnung. Doch mit der zunehmenden Komplexität der Märkte und der wachsenden Menge an verfügbaren Daten stößt Excel an seine Grenzen.
Der Umstieg auf KI-gestützte Systeme kann dabei helfen, Vertriebsprozesse zu automatisieren, genauere Prognosen zu erstellen und Wettbewerbsvorteile zu sichern. Wie gelingt dieser Wechsel und welche konkreten KI-Anwendungen können Excel-Tabellen ersetzen?
1. Absatzprognosen: Von statischen Excel-Modellen zu dynamischer KI
Viele Großhandelsunternehmen nutzen Excel-Tabellen für Absatzprognosen – oft basierend auf eigens erstellten Formeln oder manuellen Schätzungen. Diese Methoden stoßen schnell an ihre Grenzen, da sie vergangene Verkaufszahlen nur oberflächlich betrachten und keine Muster erkennen.
KI-gestützte Prognosemodelle hingegen lernen kontinuierlich aus historischen Verkaufsdaten. Sie erkennen saisonale Schwankungen, wiederkehrende Bestellzyklen oder plötzliche Nachfragesteigerungen – sogar ohne externe Datenquellen.
Zwar können solche Systeme bei Bedarf auch externe Informationen wie Wetter oder Wirtschaftsdaten einbeziehen, doch diese sind oft unzuverlässig oder schwer zu interpretieren. In der Praxis liefern KI-Modelle, die auf unternehmensinternen Daten basieren, bereits eine sehr hohe Prognosegenauigkeit – und das ganz ohne zusätzliche Datenquellen.
2. Kundenanalyse: Von Pivot-Tabellen zur automatisierten Segmentierung
Kundendaten in Excel zu analysieren, bedeutet meist: viele Pivot-Tabellen und manuelle Klassifizierungen. Viele Großhandelsunternehmen nutzen Excel oft zur Analyse ihrer Kundendaten, indem sie Pivot-Tabellen erstellen oder manuell Kundensegmente definieren.
KI-Systeme vereinfachen diesen Prozess erheblich. Sie analysieren Kaufverhalten, Bestellfrequenz und Reaktionsmuster – und identifizieren automatisch relevante Kundengruppen. So entstehen Segmentierungen, die auf realen Verhaltensmustern basieren und nicht auf Vermutungen. Moderne Machine-Learning-Algorithmen analysieren riesige Datenmengen und erkennen Muster, die für den Vertrieb sonst unsichtbar bleiben. Das ermöglicht eine personalisierte Ansprache und gezieltere Vertriebsstrategien, ohne dass Vertriebsmitarbeiter stundenlang Daten auswerten müssen.
3. Preisgestaltung: Von statischen Preislisten zu dynamischem Pricing
Excel-Preislisten werden oft nur gelegentlich aktualisiert. Das führt dazu, dass Preisentscheidungen nicht mit dem Markt mithalten. KI-basierte Preismodelle hingegen analysieren historische Verkaufsdaten, Preiselastizität und Kundenverhalten – und berechnen daraus den optimalen Preis für jedes Produkt und jeden Kunden.
Auch hier gilt: Der größte Nutzen entsteht durch die Auswertung interner Daten. Externe Informationen wie Konkurrenzpreise oder Marktberichte können ergänzend hilfreich sein, sind aber in der Praxis häufig nicht aktuell, lückenhaft und nur schwer zugänglich.
4. Automatisierung von Bestellprozessen: Von manuellem Abgleich zu intelligenten Empfehlungen
In vielen Großhandelsunternehmen werden Bestellvorgänge noch immer mit Excel abgewickelt. Mitarbeitende vergleichen dabei manuell historische Verkaufszahlen mit aktuellen Lagerbeständen, um Nachbestellungen auszulösen. Dieses Vorgehen ist nicht nur zeitaufwendig, sondern birgt auch ein hohes Risiko für Fehler, Fehleinschätzungen und ineffiziente Lagerhaltung.
KI kann diesen Prozess vollständig automatisieren, indem sie selbstständig Muster in der Nachfrage erkennt und präzise Bestellvorschläge macht. Dies reduziert Überbestände und Engpässe und ermöglicht eine effizientere Lagerhaltung.
5. Vertriebschancen erkennen: Von Listenpflege zu Predictive Sales
Vertriebsteams erstellen potenzielle Kundenlisten oft manuell – basierend auf Erfahrung, Bauchgefühl und historischen Umsätzen. Doch dieser statische Ansatz wird der heutigen Datenvielfalt nicht mehr gerecht. KI-gestützte Predictive-Sales-Systeme analysieren systematisch vergangene Verkaufsdaten, Kundenverhalten und Interaktionen, um zukünftige Kaufwahrscheinlichkeiten vorherzusagen – automatisiert und präzise.
• Kundenabwanderungsprognosen (Churn Prediction): KI erkennt frühzeitig Warnsignale für eine drohende Abwanderung, etwa durch sinkende Bestellfrequenz oder verändertes Kaufverhalten. Der Vertrieb kann gezielt gegensteuern, bevor der Kunde verloren geht.
• Cross-Selling-Chancen: Durch Mustererkennung zeigt das System auf, welche Produkte häufig gemeinsam gekauft werden oder welche Artikel einem bestimmten Kundensegment bislang fehlen. So lassen sich gezielte, datenbasierte Zusatzverkäufe anstoßen.
• Preisunstimmigkeiten erkennen: KI kann Abweichungen von der üblichen Preispolitik oder von kundenindividuellen Preisvereinbarungen identifizieren – etwa, wenn ein Kunde plötzlich zu deutlich günstigeren Konditionen einkauft. Solche Hinweise helfen, Ertragseinbußen zu vermeiden und Preisstrategien zu schärfen.
Auch hier gilt: Der größte Hebel liegt in den vorhandenen internen Daten. Während externe Signale ergänzend hilfreich sein können, liefern ERP- und CRM-Systeme bereits eine Fülle an Informationen, um Vertriebschancen gezielt und effizient zu identifizieren.
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Fazit: Warum der Umstieg lohnt
Der Wechsel von Excel zu KI-gestützten Tools ist B2B-Unternehmen und gerade für Großhändler ein entscheidender Schritt in Richtung Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit. Während regelbasierte Auswertungen oder manuelle Analysen per Excel für einfache Aufgaben und kleinere Datenmengen vollkommen ausreichen, stoßen sie bei wachsender Datenkomplexität doch an ihre Grenzen.
Gerade Großhandelsunternehmen mit vielen Kunden, Produkten und Transaktionen verfügen über eine enorme Datenbasis. Hier spielen KI-Systeme ihre Stärken aus: Sie erkennen Muster, automatisieren Prozesse und ermöglichen verlässliche Prognosen in einem Umfang, den manuell gepflegte Excel-Tabellen nicht leisten können.
Während Excel für einfache Berechnungen und Tabellenverwaltung ausreicht, ermöglichen KI-Lösungen eine tiefere Analyse, bessere Prognosen und eine Automatisierung vieler zeitaufwendiger Prozesse. Unternehmen, die diesen Schritt wagen, profitieren von höherer Genauigkeit, gesteigerter Produktivität und besserer Entscheidungsfindung im Vertrieb.