Umsatzrentabilität im Großhandel: Warum KI jetzt den Unterschied macht
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Mögen Sie Zahlen? Ich schon. Mit Zahlen lässt sich vieles erklären. Mit Zahlen kann man Verständnis schaffen. Aber sie bilden die Realität nur begrenzt ab. Dennoch möchte ich an einem Beispiel verdeutlichen, warum Sie jetzt unbedingt mit dem Einsatz von Predictive Analytics im Vertrieb und KI im B2B-Vertrieb beginnen müssen.
Schauen wir uns gemeinsam ein Beispiel aus der Praxis an. Unten im Bild sind zwei Jahre von zwei gleich großen Großhändlern dargestellt, von denen der eine KI einsetzt und der andere nicht. Was bedeutet das für ihr Überleben?
Die Excel-Tabelle vergleicht die Quartalszahlen zwei B2B-Großhändlers ohne und mit Einsatz von Künstlicher Intelligenz im B2B-Vertrieb über zwei Geschäftsjahre. Enthalten sind Kennzahlen wie:
• Gesamtleistung (in Mio. €) – d.h. der Umsatz pro Quartal
• Handelsspanne inkl. Boni – d.h. die Marge inkl. Rückvergütungen
• Rohergebnis (in Mio. €) – d.h. der Rohertrag Summe
• Fixkosten inkl. Personal – d.h. die fixen Betriebsausgaben inkl. Personalkosten
• Jahresüberschuss (in Mio. €) – d.h. der Betriebsgewinn Jahresüberschuss und
• Umsatzrentabilität (Gewinn/Umsatz) werden zusätzlich für das Gesamtjahr ausgewiesen.
Ähnliche Zahlen finden Sie wahrscheinlich auch in Ihrem Jahresabschluss. Ich weiß, dass mein Beispiel nicht eins zu eins auf Sie zutrifft, aber mit einem Umsatz von rund 40 Millionen Euro und einer Handelsspanne von 15 bis 20 Prozent trifft es vielleicht die Realität der überwiegenden Mehrheit der familiengeführten mittelständischen Großhändler in Deutschland.
Dies sind nur zwei einfache Beispiele. Sie basieren auf realen Beispielen von Unternehmen, mit denen wir tagtäglich zusammenarbeiten, natürlich in anonymisierter Form und mit einigen Anpassungen.
In der Welt des B2B-Großhandels der Zukunft gibt es eine Konstante: den Wandel. Dennoch halten sich einige Mythen hartnäckig. Einer davon lautet: „Wir brauchen keine KI, das haben wir schon immer so gemacht“.
Mein Beispiel ist eine übertriebene Vereinfachung, die Ihnen nur die Augen öffnen soll, warum es jetzt dringend notwendig ist, mit KI zu beginnen. Mein Excel-Beispiel ist sehr einfach, sehr real und hoffentlich sehr interessant.
Kann der Großhandel mit KI-Software im Vertrieb seine Gewinne steigern?
„Wir brauchen keine KI, das haben wir schon immer so gemacht“ oder „Wir nutzen KI schon seit einigen Monaten und merken kaum eine Veränderung“. Wirklich? Wer heute noch so denkt, sollte sich die Excel-Tabelle zur Umsatzrendite ansehen, die ich hier mit Ihnen teile. Zwei Großhandelsunternehmen, gleiche Branche, ähnliche Ausgangslage. Der Unterschied? Der eine setzt KI im Vertrieb ein, der andere nicht. Das Ergebnis? Eine Geschichte, die jeder Vertriebsleiter kennen sollte. Betrachten wir diese beiden Beispiele über einen Zeitraum von zwei Jahren.
Jahr 1 – Solide Ausgangslage
Im ersten Jahr zeigt sich ein stabiles Bild:
Die Umsätze steigen von Q1 (€8 Mio.) auf Q4 (€12 Mio.).
Die Handelsspanne liegt konstant zwischen 14 % und 15 %.
Fixkosten steigen moderat mit dem Umsatz.
In allen Quartalen wird ein positiver Überschuss erzielt.
Die Umsatzrentabilität für das Jahr beträgt ca. 3,4 %.
Kurz: Klassisches Großhandelsgeschäft mit gesunder Basis, aber ohne besondere Steuerungstiefe.
Jahr 2 – Der Bruch mit der Stabilität
Im zweiten Jahr zeigt sich schnell ein anderes Bild – trotz ähnlicher Umsätze:
Einzelne Quartale (z. B. Q2 und Q4 mit €11 Mio. bzw. €12 Mio.) bleiben umsatzstark
Die Handelsspanne sinkt leicht, ganz leicht, von 14,5 % auf 13,5 % über das Jahr – ein Anzeichen für fehlende Preisdurchsetzung.
Fixkosten steigen aufgrund von Inflation, Fachkräftemangel und teurerer Logistik: von 1,3 Mio. € in Q1 auf 1,54 Mio. € in Q4.
In zwei Quartalen (Q1 und Q3) wird ein Verlust geschrieben
Der Jahresabschluss zeigt eine negative Umsatzrentabilität von -0,25 %. Pum! Geld weg.
Hier wird deutlich: Das Unternehmen hat sich operativ verschlechtert – nicht wegen mangelnder Umsätze, sondern wegen schlechter Steuerung. Ohne datenbasierte Priorisierung wurden zu viele Ressourcen für unrentable Kunden und Aufträge eingesetzt. Preise wurden nicht ausreichend angepasst, Potenziale nicht erkannt.
Und denken Sie daran, ich spreche nicht davon, ein Large Language Model (LLM) zu verwenden, um mit Ihren Daten zu chatten, nein! Ich erkläre, warum die Integration von operativen Verkaufsprognosen in Ihren Verkaufsprozess einige der Reibungsverluste beseitigt, die Sie in den nächsten zwei Jahren teuer zu stehen kommen werden.
Umsatzrentabilität im B2B Großhandel – die bittere Wahrheit
Das Unternehmen ohne KI ist solide gestartet. Kein Grund zur Sorge, „weiter so, KI wird wieder weggehen“. Im ersten Jahr lag die Gesamtleistung pro Quartal zwischen 8 und 12 Millionen Euro. Nicht schlecht. Schaut man aber genauer hin, wird das eigentliche Problem sichtbar: Die Umsatzrendite betrug im zweiten Jahr nur noch -0,25%. Das ist nicht nur ein Warnsignal. Es ist ein Weckruf für den Großhandel. Trotz steigender Umsätze in einzelnen Quartalen rutschte der Überschuss im zweiten Jahr in die roten Zahlen. Und das alles bei einer nur geringfügigen Änderung der zugrunde gelegten Annahmen. Für viele Unternehmen dieser Größenordnung ist dies leider Realität.
Und ich gehe davon aus, dass Ihr Umsatz in etwa gleichbleibt. Im Jahr 2024 ist das bei den meisten mittelständischen Großhändlern nicht der Fall. Ein Umsatzrückgang von – sagen wir – 5 % wäre katastrophal.
Und jetzt kommt die bittere Wahrheit: Das erste Unternehmen hat nicht zu wenig verkauft. Es hat falsch verkauft. Ohne datenbasierte Steuerung landeten zu viele Ressourcen bei unprofitablen Kunden, die Preise blieben starr, die Margen zu gering. Die Kosten stiegen sowieso. Was macht ein Verkäufer im Großhandel? Er soll beraten, Chancen erkennen, Bedürfnisse wecken. Aber wie soll er das tun, wenn er seine 1.000 Kunden danach priorisieren muss, wer am lautesten schreit? Wie würde man es besser machen? Wenn er nicht weiß, wer Potenzial hat und wer auf der Kippe steht?
Hier kommt Predictive Sales Analytics ins Spiel. Nicht als Buzzword, sondern als Werkzeug. Nicht, um den Umsatz zu verdoppeln oder alle Vertriebsmitarbeiter zu ersetzen, nein. Sondern um proaktiv die Chancen zu erhöhen, jeden Tag mehr zu verkaufen, zu besseren Preisen, an mehr Kunden, mit den gleichen begrenzten Ressourcen im Vertrieb. Alles in kleinen Dosen, Tag für Tag.
Schauen Sie sich mein Beispiel noch mal an. Das zweite Unternehmen verkauft in nur zwei Quartalen etwas mehr bei etwas besseren Preisen und fast gleichen Kosten. Das zweite Unternehmen hat KI eingeführt, um seine Vertriebsprozesse zu optimieren. Predictive Analytics für Cross-Selling. Automatisierte Preisvorschläge. Churn-Warnsysteme. Das Ergebnis war ein stabiler Überschuss, deutlich höhere Effizienz und eine Umsatzrentabilität, die sich sehen lassen kann. Und das ist keine Science-Fiction.
KI im B2B-Großhandel – ein Erfolgsrezept
Erfolg ist der neue Alltag im modernen, datengetriebenen Fachgroßhandel. Wer heute Einkaufs- oder Sortimentsgroßhandel betreibt, muss mehr können, als nur Produkte zu bewegen. Es geht um Intelligenz. Um digitale Unterstützung, die aus Daten Entscheidungen macht. Denn wenn 50.000 Artikel verkauft werden sollen, geht das nicht mehr mit Bauchgefühl. Das geht nur mit KI.
Ich spreche täglich mit Verkaufsleitern, die unter enormem Druck stehen. 5.000 bis 10.000 Kunden, 100.000 Artikel, steigende Anforderungen, knappe Margen. Wer da nicht priorisieren kann, verliert. Genau hier entfaltet KI ihre Wirkung: Sie hilft, Muster zu erkennen, Risiken zu vermeiden, Chancen zu nutzen. Die Unternehmen, die das heute verstehen, werden in zwei Jahren die Nase vorn haben. Nicht, weil sie mehr Leute einstellen – also mehr kosten. Sondern weil ihr Verkaufspersonal intelligenter arbeitet.
Die Umsatzrentabilität ist die einzige Kennzahl, die es auf den Punkt bringt. Sie zeigt, ob ein Unternehmen nicht nur verkauft, sondern auch verdient. Und sie ist messbar. Wer sich also fragt, ob sich KI lohnt, braucht keine Berater, sondern nur einen Blick auf seine Zahlen. Wer heute seine Marge retten will, muss seine Prozesse datenbasiert steuern. Ohne Wenn und Aber.
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Umsatzrentabilität im Großhandel mit KI jetzt verbessern
Fazit: Entgegen der landläufigen Meinung wird der Großhandel nicht aussterben. Aber er wird sich neu erfinden. Unternehmen, die KI ignorieren, werden von denen überholt, die handeln. Wer Umsatz und Gewinn in die Zukunft retten will, braucht Systeme, die mitdenken. Nicht Bauchgefühl, sondern Priorisierung. Nicht blind agieren, sondern gezielt steuern. Deshalb ist jetzt die Zeit, sich mit KI im Vertrieb zu beschäftigen. Nicht morgen. Sondern heute.
Wenn Sie wissen wollen, wie das in der Praxis aussieht, sprechen Sie mit uns. Denn wer fragt, gewinnt.