Mehr Umsatz mit weniger Aufwand: Predictive Sales im Fachgroßhandel
Wohin dürfen wir das PDF senden?
Wie Künstliche Intelligenz den Vertrieb entlastet, Margen schützt und Wachstum planbar macht.
Der Fachgroßhandel steht unter Druck. Es gibt Tage, an denen sich der Vertrieb im Großhandel wie ein Hochseilakt ohne Netz anfühlt. Zwischen Preisverhandlungen, Lieferengpässen und Margendruck müssen Verkäufer täglich Dutzende Entscheidungen treffen – oft aus dem Bauch heraus.
Gleichzeitig verändert sich der Markt rasant: Hersteller verkaufen direkt an Endkunden, Kunden erwarten immer kürzere Reaktionszeiten und Fachkräfte werden knapp. Der typische technische Großhändler hat 5.000 bis 10.000 Kunden und ein Sortiment von 20.000 bis 100.000 Artikeln, zusammen mit einem Vertriebsteam, das sich fragt: „Wo fange ich heute an?“
Die Wahrheit ist: Niemand kann all diese Kunden, Preise und Potenziale überblicken. Die Folgen sind verschenkte Umsätze, Rabatte aus Gewohnheit und Kunden, die langsam zur Konkurrenz abwandern. Und das alles in einem Umfeld, in dem jeder Prozentpunkt Marge zählt.
Zu viel zu tun, zu wenig Zeit – der Alltag im Vertrieb
Wenn man mit Vertriebsleitern im Großhandel spricht, hört man oft denselben Satz: „Unsere Verkäufer sind fleißig, aber überlastet.“ Es gibt zu viele Angebote, zu viele Daten und zu viele Excel-Tabellen aber zu wenig Orientierung.
Ein Verkäufer verbringt heute im Schnitt weniger als 30 Prozent seiner Zeit mit dem eigentlichen Verkaufen. Der Rest der Zeit geht für Administration, Planung und interne Abstimmungen drauf. Dabei sind die entscheidenden Fragen einfach: „Welche Kunden soll ich heute anrufen, um den größten Effekt zu erzielen?“, „Welche Preise muss ich machen, um die Marge zu schütten und den Auftrag zu kriegen?“ oder „Wie viele Rabatte soll ich für diese Menge anbieten?“
Genau hier beginnt die Stärke von Predictive Sales im B2B-Vertrieb. Denn künstliche Intelligenz (KI) kann das, was kein Mensch schafft: Sie kann Millionen von Transaktionen aus dem ERP-System durchforsten, Muster erkennen und daraus konkrete Handlungsempfehlungen ableiten.
Predictive Sales im B2B: Was wirklich zum Umsatzwachstum beiträgt
Wenn es um Wachstum geht, denken viele Großhändler zuerst an Neukunden. Sie auch? Dabei liegt der wahre Schatz im Bestandskundengeschäft. Der Kunde kennt Sie, Sie kennen den Kunden. Es sind drei Faktoren, die darüber entscheiden, ob ein Großhändler profitabel wächst: Cross-Selling, Pricing und Kundenbindung. Oft sind es alle drei zusammen.
Beim Cross-Selling identifizieren Verkäufer die Produkte, die ein Kunde mit hoher Wahrscheinlichkeit als Nächstes kaufen wird. Anstatt 20 Angebote „auf Verdacht“ zu schreiben, genügen drei gezielte Vorschläge, die eine deutlich höhere Abschlussquote erzielen. Bei 20.000 Artikeln im Lager und sehr wenig Zeit macht diese gezielte Priorisierung einen gigantischen Unterschied.
Pricing ist das zweite große Hebelthema. Nicht, weil Sie Ihre Kunden abzocken wollen, sondern weil hier oft das größte Potenzial verschenkt wird. Hier entsteht oft die gefährlichste Form der Verschwendung, da die Preise auf der Grundlage von „Wahrnehmungen“ oder nach äußerst schwierigen und aufwendigen Preiskalkulationen festgelegt werden. Ein Verkäufer weiß zwar, was ein Kunde im letzten Monat bezahlt hat, jedoch nicht, was er diese Woche bezahlen würde. Was wird oft gemacht? Die letzten und niedrigeren Preise. Schade! Eine Preisanpassung von nur einem Prozentpunkt kann oft mehr zur Umsatzrendite beitragen als ein neuer Großkunde.
Schließlich gibt es noch das Thema Churn Prevention, also das rechtzeitige Erkennen von Kunden, die weniger kaufen oder abzuwandern drohen. KI erkennt solche Muster frühzeitig, lange bevor sie einem Menschen auffallen. Diese drei Faktoren zusammengenommen bilden das Rückgrat eines jeden erfolgreichen Predictive-Sales-Ansatzes im Fachgroßhandel.
KI im Vertrieb: Wie das konkret funktioniert
Stellen Sie sich vor, Ihr ERP-System könnte sprechen. Jeden Morgen würde es Ihnen sagen: „Hier sind die zehn Kunden, bei denen Sie heute anrufen sollten. Hier sind auch die drei Produkte, die sie mit hoher Wahrscheinlichkeit kaufen werden, inklusive Preis und Menge.“
Dieses Zukunftsszenario ist bereits Realität. Predictive-Sales-Software wie die von Qymatix nutzt alle relevanten ERP-Daten wie Bestellungen, Margen, Preise, Rückgänge und Lieferzeiten und berechnet innerhalb von Sekunden, mit welchen Maßnahmen Ihr Vertrieb den größten Effekt erzielt. Dafür müssen Sie nichts tun, es gibt keine aufwendige manuelle Regelpflege, keine BI. Anstatt unzählige Datenblätter zu prüfen, erhält der Verkäufer klare, verständliche Vorschläge. „Kunde Müller kann mit höchster Wahrscheinlichkeit die Artikel AB100 und AB212 zum Preis von 10 bis 12 Euro in Mengen von 100 bis 125 kaufen. Besteht ein Abwanderungsrisiko? Moderat.“ Klingt gut, oder?
Das ist kein Zaubertrick, sondern Statistik. Aufwendige, gut recherchierte Statistik eben. Qymatix nutzt Machine Learning, um solche Muster aus vergangenen Transaktionen zu erkennen. Die Software lernt, welche Kunden ähnlich agieren, welche Kombinationen gut funktionieren und welche Rabatte den größten Einfluss auf den Ertrag haben, was letztlich auch die Absatzprognosen präziser macht.
Der Clou: Diese KI ist ERP-agnostisch, d. h., sie funktioniert unabhängig vom ERP-System – egal, ob SAP, eBootis, SHC, Infor oder eine Eigenentwicklung. Zudem liefert sie Ergebnisse nach wenigen Wochen, nicht nach Jahren.
Umsatzrentabilität verbessern mit KI
Viele Großhändler stellen sich die Frage: „Wie kann eine Software meine Umsatzrentabilität verbessern, ohne dass ich meine Preise ständig erhöhen muss?“ Die Antwort lautet: indem sie dabei hilft, versteckte Gewinnlecks zu schließen.
Ein Beispiel aus der Praxis: Ein mittelständischer Elektrogroßhändler entdeckte mithilfe von Predictive Analytics, dass 8 % seiner Kunden regelmäßig Produkte zu Preisen kauften, die unterhalb des Zielmargenniveaus lagen. Dies geschah nicht absichtlich, sondern weil der Vertrieb schlicht keine Zeit hatte, jede einzelne Preisposition zu prüfen.
Nach der Einführung KI-gestützter Preisanalysen wurden diese Fälle automatisch erkannt. Das Ergebnis: ein um 3 % höherer Deckungsbeitrag – ohne einen einzigen Neukunden.
Oder, wie wir intern gerne sagen: „Umsatzrendite verbessern ohne Pricing? Das ist wie Grillen ohne Feuer: Es riecht gut, bringt aber nichts.“
Weniger Aufwand, mehr Wirkung – KI als Vertriebsassistenz
Predictive Sales ersetzt keine Verkäufer, sondern macht sie besser.
Die meisten Vertriebsteams im Großhandel verfügen über enormes Erfahrungswissen. Sie kennen ihre Kunden, wissen, wer zuverlässig zahlt und wer Sonderwünsche hat.
Doch oft fehlt ihnen die Zeit, dieses Wissen systematisch zu nutzen.
Hier übernimmt KI die Fleißarbeit. Sie priorisiert, sortiert, warnt und schlägt vor, und ermöglicht damit gezielte Maßnahmen, sodass sich der Mensch auf das konzentrieren kann, was er am besten kann: verkaufen, beraten und Beziehungen aufbauen.
Da die Empfehlungen direkt aus den eigenen ERP-Daten stammen, sind sie nicht „aus der Luft gegriffen“, sondern betriebswirtschaftlich fundiert. Denken Sie noch einmal über Ihre Kunden und ihre Bedürfnisse nach. Wo sind all diese Informationen gespeichert?
So entsteht eine neue Form der Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine: Der Verkäufer wird vom „Feuerlöscher“ zum strategischen Partner, unterstützt durch datenbasierte Intelligenz. Genau das, was Sie wollen. Genau das, was sich Ihre Kunden wünschen.
Vertriebssoftware im B2B: Beispiele aus der Praxis
Ein SHK-Großhändler aus Baden-Württemberg nutzte Predictive Sales, um seine Kundenabwanderung zu reduzieren. Nach sechs Monaten sank die Zahl der inaktiven Kunden um 15 %, weil das System frühzeitig warnte, wenn das Bestellvolumen zurückging.
Ein PTV-Großhändler erkannte mithilfe KI-basierter Cross-Selling-Analysen, dass bestimmte Kunden regelmäßig die Werkzeuge A und B, aber nie C bestellten, obwohl C im gleichen Einsatzbereich lag. A, B und C sind nur ein kleines Beispiel, denn es gab mehr als 3.000 solcher Produktkombinationen. Eine manuelle Analyse mit Excel war nicht mehr möglich. Nach gezielten Angeboten stieg der Umsatz bei diesen Kunden um 8 %, ohne dass neue Kontakte akquiriert werden mussten.
Ein technischer Händler mit 30.000 Artikeln und fünf Niederlassungen nutzte Predictive Pricing, um seine Rabattstrukturen zu optimieren. Das Ergebnis: ein um 4 % höherer Rohertrag in weniger als 90 Tagen.
Oh, Moment mal! „Ist Ihre Software etwa eine Gelddruckmaschine?“ Das ist sie auch – aber nur, wenn Sie sie richtig einsetzen. Die Unternehmen, die auf ein Zusammenspiel zwischen Menschen und Maschine setzen, erzielen die besten Ergebnisse. Es ist keine Raketenwissenschaft. Sie benötigen ein Nutzungskonzept, möglicherweise erneute Prozesse und ein Vertriebsteam, das der KI vertraut. Die drei Beispiele zeigen jedoch lediglich das, was Sie auch bereits wissen. Die intelligente Nutzung von Prognosen ist im Großhandel kein kurzlebiger Trend, sondern eine nachhaltige und unvermeidbare Arbeitsweise.
ChatGPT im Vertrieb? KI ist mehr als nur Text
Seit ChatGPT ist KI im Vertrieb in aller Munde. Und ja, Sprachmodelle können beim Verfassen von E-Mails unterstützen. Aber im Fachgroßhandel geht es um mehr als Worte. Es geht um Zahlen, um Kunden zufrieden zu halten, mit immer weniger Marge. ChatGPT kann Ihnen beim Formulieren Ihrer E-Mails helfen, während Predictive Sales Ihnen dabei hilft, Geld zu verdienen. Oder anders ausgedrückt: ChatGPT schreibt den Text, Qymatix schreibt die Rechnung.
Warum? Weil es drei große Säulen im Großhandelsvertrieb gibt:
Welche Kunden sind gefährdet?
Welche Preise sind zu niedrig bzw. zu hoch?
Welche Produkte haben das höchste Potenzial und mit welchen Mengen?
Mit Predictive Sales und Ihren ERP-Daten können Sie diese drei zentralen Fragen heute sehr genau beantworten. Damit stehen Sie nicht alleine da. Der deutsche Fachgroßhandel verfügt über ein enormes Potenzial, das in seinen eigenen Daten verborgen ist. Predictive Sales deckt dieses Potenzial mithilfe von KI auf, die seit über zehn Jahren im Mittelstand erprobt ist. Wer seine Vertriebsmannschaft entlasten und gleichzeitig die Erträge sichern möchte, kommt an Predictive Sales nicht vorbei.
Denn die Daten sind bereits vorhanden, werden jedoch noch nicht genutzt.
Was vor zehn Jahren nur Großkonzernen mit eigenen Data-Science-Teams vorbehalten war, steht heute jedem mittelständischen Fachgroßhändler offen. Und das mit schnellen Implementierungszeiten, klar messbaren Ergebnissen und minimalem IT-Aufwand.
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Predictive-Sales-Software für den Fachgroßhandel – heute besser als morgen.
Der Vertrieb im Fachgroßhandel wird auch künftig von Erfahrung, Kundenbeziehungen und Marktkenntnis geprägt sein. Datenbasierte Analysen können diese Stärken sinnvoll ergänzen, indem sie Muster sichtbar machen, Prioritäten klarer setzen und Risiken früher erkennen. Unternehmen, die heute beginnen, ihre Daten gezielt zu nutzen, stärken ihre Marktposition und schaffen die Grundlage für fundierte Entscheidungen.
Wenn Sie wissen möchten, welches Wachstumspotenzial in Ihren Daten steckt, sprechen Sie mit uns. Qymatix hilft Ihnen, mehr Umsatz mit weniger Aufwand zu erzielen – unabhängig, zukunftssicher und schnell wirksam.
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