Umsatzrentabilität im B2B-Großhandel - Wie lässt sie sich steigern?
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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Optimierung der KI-Effizienz: Effektive Nutzung von Daten über den Qymatix Cloud Connector
Da Unternehmen zunehmend künstliche Intelligenz (KI) einsetzen, um Abläufe zu rationalisieren, die Entscheidungsfindung zu optimieren und Einblicke zu gewinnen, ist die Rolle von Daten als Lebenselixier der KI unbestreitbar geworden.
Daten bilden die Grundlage für die Entwicklung von KI-Modellen und liefern das Rohmaterial, das die KI zum Lernen, Anpassen und Weiterentwickeln benötigt. Die manuelle Verarbeitung und Extraktion von Daten für KI kann jedoch zeitaufwändig, kostspielig und fehleranfällig sein. Hier kommt der Cloud Connector von Qymatix ins Spiel.
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B2B Großhandel in Deutschland: Zahlungsunfähigkeiten und Insolvenzen.
In den zehn Jahren bis 2020 hat der deutsche Großhandel einen Rückgang von rund 34.000 Betrieben zu verzeichnen, wie das Statistische Bundesamt mitteilt. Damit ist die Gesamtzahl der Unternehmen im Großhandel (ohne den Handel mit Kraftfahrzeugen) in Deutschland in den letzten Jahren kontinuierlich gesunken, zuletzt auf rund 135.000 im Jahr 2020. Bedeutet das den Abschied vom Großhandel?
Verschärft wird dieser deprimierende Trend durch die jüngste Zunahme von Insolvenzen im industriellen Groß- und Einzelhandel, bei denen mehrere prominente Namen Insolvenz angemeldet haben. Eines der markantesten Beispiele für dieses Phänomen ist der Zusammenbruch des Praktiker-Dachunternehmens im Jahr 2013. Ein weiteres aktuelles Beispiel ist die Ludwig Leuchten GmbH.
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So definieren Sie realistische Vertriebs- und Umsatzziele mit Predictive Analytics
Was Sie brauchen, um realistische Vertriebs- und Umsatzziele zu definieren.
Im November 2000 hat der Vorstand der Firma „General Electric (GE)“ Jeffery Immelt ausgewählt, um den legendären Jack Welch als CEO zu ersetzen. Als Immelt die Zügel in die Hand nahm, setzte er ein ehrgeiziges Umsatzziel: "Wir glauben, dass GE zwei- bis dreimal schneller wachsen kann als das weltweite Bruttoinlandsprodukt, was einem nachhaltigen Umsatzwachstum von etwa 8 Prozent entspricht".
Als Zusatzinformation ist festzuhalten, dass das Industriesegment von GE historisch gesehen um 4 Prozent gewachsen ist.
Wie kann KI gegen den Fachkräftemangel im B2B-Großhandel und in der Produktion helfen?
Die Bedeutung der Predictive Sales Software zur Bewältigung des Fachkräftemangels im Fachgroßhandel Deutschlands.
Der Fachkräftemangel hat in Deutschland ein alarmierendes Ausmaß erreicht und betrifft insbesondere den Fachgroßhandel. Vertriebsleiter und Geschäftsführer von Fachgroßhändlern in Deutschland stehen unter großem Druck, da sie mit einem akuten Fachkräftemangel konfrontiert sind.
In diesem Fachartikel wird erläutert, wie wichtig der Einsatz einer Predictive Sales Software ist, um die Produkte mit der höchsten Kaufwahrscheinlichkeit pro Kunde zu identifizieren, den optimalen Endpreis für jeden Kunden zu finden und Kundenbindung zu erreichen, bevor Kunden verloren gehen.
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Predictive Analytics vs Prescriptive Analytics
Da es so viele Arten von Datenanalysen und Analysemethoden gibt, gehen wir in diesem Beitrag auf vier Analysetypen ein.
Besonders befassen wir uns mit der Predictive und Prescriptive Analytics (DE: prädiktiver und präskriptiver Analyse), da diese häufig verwechselt werden. Außerdem gilt es zu verstehen, wann und wie Sie beide einsetzen sollten.
Was kann künstliche Intelligenz (KI) und was nicht?
Künstliche Intelligenz (KI) schwankt seit Jahren zwischen „Terminator“, „Technologie der Zukunft“ oder „neue Supermacht“ und „funktioniert nicht“, „ist enttäuschend“ oder „kein Vertrauen“.
Nicht umsonst gab es in den rund letzten 70 Jahren immer wieder sogenannte „KI-Sommer“ und „KI-Winter“. Genauer gesagt, gab es seit den 50er Jahren, in denen KI erforscht und entwickelt wurde, zwei KI-Winter: Anfang der 70er Jahre und Ende der 80er wurden die hohen Erwartungen in die Technologie enttäuscht. Investoren haben sich zurückgezogen und Forscher bekamen weniger Fördergelder.
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Die Top 3 Predictive Sales Analytics Software für B2B-Großhändler in Deutschland
Der Aufstieg des E-Commerce hat die B2B-Großhändler in Deutschland unter großen Druck gesetzt, ihre Verkaufsstrategien zu optimieren. Bei rund 5.000 bis 10.000 Kunden mit 20.000 bis 100.000 Artikeln ist es für Großhändler eine Herausforderung, das Kundenverhalten vorherzusagen, den optimalen Preis für jeden Kunden zu finden und von Cross-Selling-Chancen zu profitieren.
Deshalb haben beispielsweise führende Unternehmen wie die High Precision Components Witten GmbH, die KIS Antriebstechnik GmbH & Co. KG, Armbruster Engineering GmbH & Co. KG und X-Bond GmbH & Co. KG gemeinsam mit dem Lehrstuhl für Industrial Sales and Service Engineering (ISSE) und dem Sales Management Department (SMD) der RUB ein Forschungskonsortium gegründet.
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Wie künstliche Intelligenz Vertriebsprognosen verbessert
Die Erstellung und Nutzung von Vertriebsprognosen sind ein essenzieller Geschäftsprozess für jedes B2B-Unternehmen. Es ist auch eine der wichtigsten Aufgaben für Vertriebsmanager, die Verkaufsprognosen zur Vertriebsplanung und Strategie verwenden.
Es gibt viele Möglichkeiten Vertriebsprognosen zu erstellen. Von Befragungen und Schätzungen der Vertriebsmitarbeiter über zukünftige Verkäufe bis hin zu regelbasierten Excel-Kalkulationen oder Business-Intelligence-Anwendungen. Doch die unschlagbarsten Prognosen werden mit Hilfe von künstlicher Intelligenz erstellt. Warum das so ist, besprechen wir in diesem Artikel.
Grob gesagt, helfen Vertriebsprognosen Unternehmen dabei, etwas Planungssicherheit in einer unsicheren Zukunft zu erlangen. Das Ziel dabei ist Ressourcen effizient zuzuweisen, Geld und Kosten zu sparen und den Umsatz zu steigern.
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Data-Mining im B2B-Großhandel und Vertrieb
B2B-Vertriebsleiter und Geschäftsführer von Fachgroßhändlern in Deutschland stehen im heutigen wettbewerbsorientierten Geschäftsumfeld vor vielen Herausforderungen.
Der Aufstieg des E-Commerce macht es für Großhändler notwendig, Data Mining im ERP-System zu nutzen, um der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein.
Durch die Analyse der historischen Verkaufsdaten und die Implementierung von künstlicher Intelligenz in ihr ERP-System, können B2B-Großhändler wertvolle Einblicke in das Kundenverhalten gewinnen, die profitabelsten Produkte ermitteln und den optimalen Endpreis für jeden Kunden finden. Außerdem können sie Kunden an sich binden, bevor sie sie verlieren.
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