KI in der Preisgestaltung im Großhandel: Von Excel zur intelligenten Margenoptimierung

Preise festzulegen war im Großhandel lange Zeit eine Mischung aus Erfahrung, Marktgefühl und Verhandlungsgeschick.

Viele Geschäftsführerinnen und Geschäftsführer kennen das: Man verlässt sich auf Excel-Tabellen, auf das Wissen der Vertriebsteams und auf den berühmten „Riecher“.

Doch in einer Zeit, in der Margen unter Druck stehen und der Wettbewerb härter wird, reicht das nicht mehr aus. Preisgestaltung wandelt sich von einer Kunst hin zu einer datengetriebenen Wissenschaft und künstliche Intelligenz spielt dabei die entscheidende Rolle.

Warum gerade jetzt?

Der B2B-Großhandel befindet sich in einem massiven Umbruch. Kunden sind heute informierter, haben mehr Alternativen und erwarten digitale Angebote, die auch preislich nachvollziehbar sind. Gleichzeitig wird der Wettbewerb durch Hersteller verschärft, die zunehmend direkt verkaufen. Margen sind oft dünn, sodass selbst kleine Verbesserungen in der Preisgestaltung große Effekte auf das Ergebnis haben.

Eine Studie von Simon-Kucher & Partners zeigt, dass Unternehmen, die datenbasierte Preismodelle einsetzen, ihre Umsatzrendite in Projekten um durchschnittlich 1 bis 4 Prozent steigern konnten (Simon-Kucher 2024).

Das klingt zunächst nach einer kleinen Zahl, doch in absoluten Beträgen kann das Millionen ausmachen. Genau hier setzt künstliche Intelligenz an: Sie erkennt Muster in riesigen Datenmengen, die für den Menschen unsichtbar bleiben, und schlägt Preise vor, die optimal zu Kunde, Produkt und Situation passen.

Was KI im Vergleich zu manuellen Preissetzungen leistet

Stellen Sie sich vor, Sie haben 30.000 Produkte im Sortiment und über 10.000 aktive Kundenbeziehungen. Schon eine einfache Frage wie „Welcher Rabatt ist für diesen Kunden bei diesem Produkt sinnvoll?“ wird in dieser Komplexität nahezu unlösbar, wenn man manuell arbeitet. Klassische Preisfindung über Excel oder einfache Regeln kann in solch einer Situation nur oberflächlich reagieren.

KI-Systeme gehen hier grundlegend anders vor. Sie nutzen in erster Linie die Daten, die Großhändler bereits besitzen: ERP-Verkaufsdaten. Diese Daten sind aktuell, unmittelbar verfügbar und direkt mit dem Ziel verknüpft, zukünftige Käufe und das Verhalten von Kunden vorherzusagen. Externe Marktdaten sind dagegen häufig zeitverzögert oder nur mit erheblichem Aufwand zu beschaffen. Deshalb ist es viel effizienter und zuverlässiger, mit den eigenen ERP-Daten zu starten.

Ein weiterer Vorteil: ERP-Daten sind nicht nur vollständig, sondern sie bilden genau die Geschäftsrealität ab, die verbessert werden soll. Mit ihnen lassen sich präzise Vorhersagen treffen, welche Preise in welchem Kontext zu höherer Marge oder besserem Absatz führen. Erst wenn der Nutzen den Aufwand klar überwiegt, können CRM-Daten oder externe Quellen wie Branchenindizes hinzugenommen werden – allerdings immer nach dem Prinzip „so viel wie nötig, so wenig wie möglich“.

Das Ergebnis sind Vorhersagen, die nicht nur theoretisch spannend sind, sondern in der Praxis zu mehr Umsatz und besserer Rentabilität führen.

Typische Bedenken im Großhandel

Viele Verantwortliche im Großhandel fragen sich: Wie reagieren unsere Kunden auf dynamische Preise? Verlieren wir Vertrauen, wenn Rabatte nicht mehr fix sind? Diese Bedenken sind berechtigt, doch sie lassen sich entkräften.

Der Schlüssel liegt in einer klaren Kommunikation und in der Transparenz der Preislogik. Wenn das Vertriebsteam nachvollziehen kann, warum ein Preis in einer bestimmten Situation angepasst wird, kann es diese Argumentation auch sicher gegenüber dem Kunden vertreten. KI ersetzt also nicht die Beziehung, sondern unterstützt sie. Vertriebsmitarbeiterinnen und -mitarbeiter erhalten ein Werkzeug, das ihnen hilft, bessere Entscheidungen zu treffen und das schafft Vertrauen auf beiden Seiten.

Ein weiteres Hindernis ist oft die Datenqualität. Viele Großhändler sitzen zwar auf riesigen Datenbergen, nutzen sie aber kaum. Hier lohnt es sich, klein anzufangen: mit einem klar definierten Pilotbereich, in dem Daten aufbereitet und Modelle getestet werden. Schnell zeigt sich, wo Lücken sind und wie sie geschlossen werden können.

Der Weg zur Umsetzung

Der Einstieg in KI-gestützte Preisgestaltung muss kein Mammutprojekt sein. Am Anfang steht ein Datencheck: Welche Informationen liegen im ERP-System vor und wie zuverlässig sind sie? Im nächsten Schritt lässt sich ein Pilotprojekt starten – beispielsweise für eine Produktkategorie oder eine bestimmte Kundengruppe. Schon nach wenigen Monaten können erste Effekte sichtbar werden.

Wichtig ist, diese Projekte nicht nur technisch, sondern auch organisatorisch zu begleiten. Vertriebsteams sollten geschult werden, damit sie die Empfehlungen verstehen und anwenden können. Gleichzeitig braucht es klare Leitplanken: Welche Preisspannen sind erlaubt? Wie stellen wir sicher, dass die Preisgestaltung fair bleibt? Mit einem solchen Rahmen lässt sich verhindern, dass Algorithmen unerwünschte Effekte erzeugen.

Monetäre Wirkung und Wettbewerbsvorteil

Die positiven Effekte sind messbar. Bereits kleine prozentuale Verbesserungen in der Marge wirken sich direkt auf den Gewinn aus. Hinzu kommt die Zeitersparnis im Vertrieb: Anstatt sich durch unübersichtliche Preislisten und Rabattstrukturen zu kämpfen, können Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter sich auf den Kunden und den Verkauf konzentrieren. Gleichzeitig ermöglicht die KI, Cross-Selling- und Upselling-Potenziale zu identifizieren, was zu zusätzlichem Umsatz führt.

Ein Blick in die Zukunft zeigt, dass sich die Nutzung von KI in der Preisgestaltung schnell zum Branchenstandard entwickeln könnte. Unternehmen, die früh investieren, sichern sich nicht nur kurzfristige Gewinne, sondern auch langfristige Wettbewerbsvorteile. Denn während der Wettbewerb noch zögert, können sie ihre Preise bereits optimal steuern und Marktanteile ausbauen.

 
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Nächste Schritte für Entscheiderinnen und Entscheider

Wenn Sie im Großhandel Verantwortung tragen, sollten Sie die folgenden Schritte in Erwägung ziehen: Starten Sie mit einem Datencheck, um die Qualität Ihrer Preis- und Verkaufsdaten zu verstehen. Identifizieren Sie ein überschaubares Pilotsegment, in dem Sie erste KI-gestützte Preismodelle testen können. Definieren Sie klare Ziele und messen Sie die Resultate konsequent. Schulen Sie Ihr Vertriebsteam, um die Akzeptanz zu sichern. Und sorgen Sie schließlich für einen Rahmen aus Transparenz, Fairness und Compliance, damit Ihre Kundenbeziehungen gestärkt werden, anstatt darunter zu leiden. Ein erfahrener KI-Anbieter wie Qymatix, wird Sie bei all diesen Schritten unterstützen.

Die Preisgestaltung im Großhandel ist zu wichtig, um sie dem Bauchgefühl zu überlassen. Künstliche Intelligenz im Predictive Sales bietet die Chance, Margen zu steigern, Prozesse zu verschlanken und gleichzeitig die Kundenzufriedenheit zu erhöhen. Wer heute beginnt, schafft sich einen Vorsprung für die nächsten Jahre – und macht aus Preisfindung eine echte Wissenschaft.

ICH MÖCHTE PREDICTIVE ANALYTICS FÜR DEN B2B-VERTRIEB
 

Literaturnachweis:

Simon-Kucher & Partners (2024): Big Deal Pricing in industriellen B2B-Unternehmen

Economist (2022): Wie Unternehmen KI zur Preisgestaltung nutzen