Wie kann KI im E-Commerce im Großhandel für Pricing eingesetzt werden?
KI im Großhandelsvertrieb.
Lernen Sie Karl kennen, einen Vertriebsleiter bei einem spezialisierten Großhandelsunternehmen in Deutschland. Wie viele in seiner Branche steht Karl unter erheblichem Druck aufgrund des sich schnell entwickelnden E-Commerce-Marktes.
Mit 7.000 Kunden und einem Bestand von 50.000 Artikeln kämpft er täglich mit der Komplexität der Preisgestaltung.
Seine Konkurrenten – von Amazon Business bis hin zum Garagenhändler nebenan – sind agil und technologieaffin und nutzen die neuesten Technologien, um ihre Abläufe zu optimieren. Karl weiß, dass er sich anpassen muss, um konkurrenzfähig zu bleiben, und das schnell. E-Commerce im Großhandel ist sowohl ein Segen als auch ein Fluch: Man kann mehr verkaufen und seinen Markt erweitern, aber auch die Konkurrenz verschärft sich.
B2B ist nicht B2C, aber die wöchentliche Aktualisierung der Preise für Karls tausende Produkte ist eine riesige Aufgabe. Wie kann er seine Großhandels-E-Commerce-Preise schnell und sicher aktualisieren?
Hier kommt die KI ins Spiel – eine transformative Technologie, die verspricht, die Art und Weise, wie Großhandelsunternehmen ihre Preise aktualisieren, zu revolutionieren. Wir sprechen hier von KI in Form von ChatGPT und KI in Form von Autopiloten.
Der wachsende Bedarf an KI im B2B-Großhandels-E-Commerce
Zunächst einige grundlegende Konzepte. Die Großhandelsbranche, die sich traditionell lange Zeit auf manuelle Prozesse, Intuition und persönliche Beziehungen verlassen hat, befindet sich in einem tiefgreifenden Wandel. Mit dem Aufstieg der E-Commerce-Giganten erwarten die Kunden heute eine dynamische und wettbewerbsfähige Preisgestaltung. Statische Preisstrategien sind nicht mehr praktikabel.
Laut einer Studie von McKinsey können Unternehmen, die KI für ihre Preisstrategien nutzen, ihre Gewinnspannen um 2-5 % erhöhen. Dies ist eine überzeugende Statistik für Großhändler, die wettbewerbsfähig bleiben wollen. Natürlich hat nicht jeder Händler den gleichen Anteil an Online-Verkäufen, und einige setzen immer noch hauptsächlich auf den stationären Handel. Ich glaube, die Gefahrenschwelle liegt für Deutschland bei etwa 35 %. Wenn Ihr Umsatz über diesem Wert liegt, ist es an der Zeit, sich von Excel zu verabschieden und KI zu nutzen!
Für Karl besteht die Herausforderung darin, die riesigen Datenmengen, die sein Unternehmen generiert, sinnvoll zu nutzen. Historische ERP-Verkaufsdaten, Kundenverhalten und Markttrends sind unschätzbare Werte, die aufgrund ihrer Komplexität oft ungenutzt bleiben. Denken Sie daran, dass er indirekt alles weiß, was er über seine Kunden und Produkte wissen muss. Er könnte viele Offline-Verkaufstransaktionen nutzen, um Trends zu erkennen, bevor er online verkauft. Aber wie?
An dieser Stelle kommen Vertriebsanalysen und Predictive Sales Software ins Spiel. Diese KI-gesteuerten Tools können riesige Datenmengen verarbeiten und Erkenntnisse aufdecken, die manuell unmöglich zu finden wären. Es ist unmöglich, jede Woche 300.000 Preise mit Hilfe einer Tabellenkalkulation zu aktualisieren. Warum also nicht stattdessen KI und Predictive Sales Analytics nutzen?
Die Macht von Predictive Sales Software im Großhandel und in der Fertigung
Predictive Selling Software nutzt Algorithmen des maschinellen Lernens, um zukünftige Trends vorherzusagen. Für Karl bedeutet dies, dass er die Kundennachfrage vorhersehen, die Lagerbestände anpassen und – was besonders wichtig ist – dynamische Preise festlegen kann, die den Marktbedingungen in Echtzeit entsprechen.
Indem sie verborgene Muster in ERP-Daten aufdeckt, kann die KI-Software erkennen, welche Produkte wann, zu welchen Preisen und in welchen Mengen wahrscheinlich eine erhöhte Nachfrage erfahren werden.
Eine faszinierende Anwendung von KI im B2B-Vertrieb ist die Möglichkeit, Kunden granular auf der Basis ihres Kaufverhaltens zu segmentieren und sogar individuelle Preise vorherzusagen.
Und Karl muss nicht genau verstehen, warum die KI vorschlägt, was sie vorschlägt, sondern nur, wie er die KI-basierten Vorhersagen nutzen kann. Mit diesen Erkenntnissen kann er seine Preisstrategien auf jedes Segment abstimmen und so die Rentabilität und Kundenzufriedenheit maximieren. Haben Sie kürzlich ein Flugticket gekauft oder ein Hotel gebucht? Wer hat über den Preis entschieden, den Sie bezahlt haben?
Erfolgsgeschichten aus der Praxis: KI im Großhandel
Nehmen wir das Beispiel eines deutschen Familiengroßhändlers, eines Unternehmens wie Karl’s. Ein echter Kunde, dessen Name anonym bleibt. Durch die Integration von KI-gesteuerter Predictive Sales Software von Qymatix hat das Unternehmen in dritter Generation seine Preisstrategie verbessert und umgestellt.
Durch den Einsatz von KI in Verbindung mit drei Jahren ERP-Verkaufsdaten entdeckte das Unternehmen Trends und Muster, die zuvor unbemerkt geblieben waren. Infolgedessen wurde innerhalb weniger Wochen eine dynamische Preisgestaltung eingeführt, die die Preise auf der Grundlage von Echtzeit-Marktbedingungen und Kundenverhalten anpasst. Innerhalb von sechs Monaten konnte der Großhändler seine Gewinnspanne um 13,7 % und seinen Umsatz um fast 10 % steigern. KI verbesserte auch die Kundenzufriedenheit.
Eine weiteres überzeugendes Fallbeispiel ist das eines großen Vertriebsunternehmens für mechanische Komponenten mit einem Umsatz von einer halben Milliarde Euro. Dieses Unternehmen setzte eine Predictive Sales Software ein, um die Preise für seinen riesigen Bestand von 80.000 Artikeln zu ermitteln. Mit der Software konnte das Unternehmen vorhersagen, welche Produkte zu bestimmten Jahreszeiten besonders gefragt sein würden, und die Preise entsprechend anpassen. Dank dieser Voraussicht konnte das Unternehmen seine Lagerbestände und die Preisgestaltung optimieren, was die Verschwendung reduzierte, und die Rentabilität erhöhte.
Implementierung von KI: Ein Leitfaden für Großhändler und Komponentenhersteller
Für Karl und andere Vertriebsleiter, die erwägen, KI auf ihre Preisstrategien anzuwenden, kann der Prozess in überschaubare Schritte unterteilt werden:
• Daten sammeln und aufbereiten.
Sammeln Sie historische ERP-Verkaufsdaten und Daten zum Kundenverhalten. Bereinigen und organisieren Sie die Daten, um ihre Genauigkeit zu gewährleisten. Sprechen Sie mit potenziellen Anbietern über ihre Erfahrungen mit ERP-Daten.
• Wählen Sie das richtige Tool.
Verwenden Sie eine Software für die Vertriebsanalyse und -vorhersage, die Ihren Geschäftsanforderungen entspricht und sich in Ihrer Branche bewährt hat. Achten Sie auf Skalierbarkeit, einfache Integration und Benutzerfreundlichkeit.
• Pilotprojekt.
Testen Sie die KI-Tools im Rahmen eines Pilotprojekts in kleinem Maßstab. Auf diese Weise können Sie die Effektivität beurteilen und notwendige Anpassungen vornehmen, bevor Sie sie vollständig einführen. Überlegen Sie, wie KI Ihr Vertriebsteam und Ihre aktuellen Vertriebsprozesse verändern wird.
• Integration und Schulung.
Integrieren Sie KI-Tools in Ihre bestehenden Systeme und schulen Sie Ihr Team, damit es die neuen Tools effektiv nutzen kann. Ziehen Sie KI-Anbieter in Betracht, die bereits Online-Schulungen anbieten.
Die Implementierung von KI bringt Herausforderungen mit sich. Die Datenqualität ist ein häufiges Hindernis. Die zugrunde liegenden Daten müssen sauber und umfassend sein, damit KI genaue Erkenntnisse liefern kann. Dies kann Investitionen in die Datenbereinigung und Integrationsprozesse erfordern. Allerdings ist die Datenqualität für Großhändler selten ein Showstopper.
Widerstand gegen Veränderungen ist eine weitere Herausforderung. Mitarbeiter, die an traditionelle Methoden gewöhnt sind, können gegenüber neuen Technologien skeptisch sein. Es ist wichtig, die Vorteile von KI klar zu kommunizieren und angemessene Schulungen und Unterstützung anzubieten. Erfahrene Anbieter und ihre Enablement-Teams unterstützen diesen Prozess in der Regel.
Die Zukunft der KI im B2B-Großhandel
Das Potenzial für KI im B2B-Großhandel ist enorm. Mit der fortschreitenden Technologie wird die KI immer ausgefeilter und bietet tiefere Einblicke und genauere Vorhersagen. Für Großhändler wie Karl stellt dies eine spannende Möglichkeit dar, der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein und den sich ständig ändernden Anforderungen des Marktes gerecht zu werden.
Gartner prognostiziert, dass bis 2025 KI für 95 % aller Kundeninteraktionen im B2B-Vertrieb verantwortlich sein wird, was die Notwendigkeit für Unternehmen betont, diese Technologien jetzt zu implementieren. Großhändler, die sich jetzt für die Einführung von KI entscheiden, werden in Zukunft am besten aufgestellt sein, um zu florieren. Wann beginnen Sie?
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Wie kann KI im Großhandels-E-Commerce verwendet werden, um Preise zu aktualisieren? Fazit
Karls Reise steht sinnbildlich für den breiteren Wandel in der Großhandelsbranche. Durch die Nutzung von KI kann er die Komplexität der Preisgestaltung in einem dynamischen Marktumfeld bewältigen und so letztendlich Rentabilität und Kundenzufriedenheit steigern. Die Botschaft an Vertriebsleiter und Führungskräfte im Großhandel ist klar: „Die Zeit, KI zu nutzen, ist jetzt.“
Die Vorteile von KI im B2B-Vertrieb sind zu bedeutend, um sie zu ignorieren, und das Risiko, abgehängt zu werden, ist zu groß. Von dynamischer Preisgestaltung bis hin zu Cross-Selling bietet KI zahlreiche Möglichkeiten, Online-Aktivitäten zu optimieren und wettbewerbsfähig zu bleiben. Durch die strukturierte Implementierung und das Überwinden der üblichen Herausforderungen können Großhändler das volle Potenzial der KI ausschöpfen.
Wenn Karl in die Zukunft blickt, weiß er, dass KI nicht nur ein Werkzeug, sondern ein strategisches Asset ist, das den Erfolg seines Unternehmens bestimmen wird. Für Großhändler weltweit beginnt die Reise zu KI-gestützter Preisgestaltung mit einem einzigen Schritt: „Die Entscheidung, zu innovieren und sich anzupassen.“
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