Warum 80 % der Daten im Großhandelsvertrieb ungenutzt bleiben
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Und welche Umsatzpotenziale in Ihrem ERP bereits verborgen sind.
Im modernen Großhandel entstehen jeden Tag enorme Datenmengen. Jeder Auftrag, jede Preisänderung und jede Kundenbestellung hinterlässt eine Spur im ERP-System. Theoretisch müssten diese Informationen eine Goldmine für den Vertrieb sein.
In der Praxis passiert jedoch etwas anderes. Viele Unternehmen sammeln Daten über Jahre hinweg, nutzen aber nur einen kleinen Teil davon systematisch für Entscheidungen.
Auch im Mittelstand ist diese Diskrepanz deutlich sichtbar. Eine Studie zeigt, dass 82 Prozent der deutschen mittelständischen Unternehmen Datenanalyse als strategisch wichtig ansehen, aber 75 Prozent keine systematische Datenstrategie besitzen.
Die Folge ist ein paradoxer Zustand: Unternehmen verfügen über mehr Daten als je zuvor, treffen ihre Vertriebsentscheidungen jedoch weiterhin nach denselben Regeln wie vor 20 Jahren und mit einer guten Portion Bauchgefühl.
Gerade im Großhandel mit tausenden Kunden und zehntausenden Artikeln kann diese ungenutzte Datenbasis enorme Chancen enthalten.
Der Großhandel ist eine Datenmaschine
Der B2B-Großhandel gehört zu den datenreichsten Branchen überhaupt. Jede Bestellung, jede Preisverhandlung und jede Kundenbeziehung wird digital dokumentiert.
Typische Großhändler arbeiten heute mit mehreren tausend aktiven Kunden, zehntausenden Artikeln und Millionen von Transaktionen pro Jahr.
ERP-Systeme speichern dabei eine Vielzahl wertvoller Informationen. Dazu gehören Bestellhistorien, Kundenfrequenzen, Artikelkombinationen, Preisentwicklungen oder saisonale Nachfrageverläufe. Das klingt erst einmal langweilig, aber diese Daten haben viele Vorteile.
Sie entstehen automatisch im Tagesgeschäft. Sie müssen nicht aufwendig erhoben werden, sondern sind bereits vorhanden. Außerdem sind es sehr zuverlässige und aktuelle Daten. Das Problem ist also nicht der Mangel an Daten. Das Problem ist die Nutzung.
Warum so viele Daten im Vertrieb ungenutzt bleiben und warum 80 %?
Im Großhandel taucht eine Zahl immer wieder auf. 80. Sie stammt aus dem bekannten Pareto Prinzip. Dieses besagt vereinfacht, dass häufig etwa 80 Prozent der Ergebnisse aus 20 Prozent der Ursachen entstehen. In vielen wirtschaftlichen Zusammenhängen lässt sich dieses Muster beobachten.
Auch unsere Analysen von Vertriebsdaten im Großhandel zeigen ein ähnliches Bild. Natürlich nicht exakt auf das Prozent genau. Doch grob betrachtet machen viele Großhändler rund 80 Prozent ihres Umsatzes mit etwa 20 Prozent ihrer Kunden.
Diese Kunden sind die klassischen A Kunden. Sie bestellen regelmäßig, haben hohe Umsätze und sind dem Vertriebsteam bestens bekannt. Entsprechend viel Aufmerksamkeit erhalten sie auch. Der Außendienst kennt ihre Ansprechpartner, weiß welche Produkte sie kaufen und erkennt meist sofort, wenn sich etwas verändert.
Das eigentliche Problem liegt deshalb oft nicht bei diesen Topkunden. Es liegt bei den anderen 80 Prozent. Diese große Gruppe besteht aus vielen kleineren Kunden, die unregelmäßig bestellen, nur einzelne Produktgruppen kaufen oder deren Potenzial bislang kaum ausgeschöpft wurde. Für den Vertrieb sind sie im Alltag schwer zu überblicken. Ein einzelner Vertriebsmitarbeiter betreut häufig mehrere hundert Kunden gleichzeitig. Da ist es kaum möglich, jede Bestellungshistorie im Blick zu behalten.
Genau hier entsteht ein großes Datenproblem. Die Informationen sind eigentlich vorhanden. Im ERP lässt sich nachvollziehen, welche Artikel diese Kunden kaufen, welche Produkte sie noch nie bestellt haben oder wie sich ihr Bestellverhalten im Laufe der Zeit verändert. Doch diese Daten werden selten systematisch analysiert. Stattdessen konzentriert sich der Vertrieb verständlicherweise auf die wichtigsten Kunden. Die übrigen 80 Prozent geraten im Alltag leicht aus dem Blick. Dabei steckt gerade in dieser Gruppe oft ein enormes Wachstumspotenzial.
Neben dieser natürlichen Priorisierung spielen noch weitere Faktoren eine Rolle. Die Datenmengen im Großhandel sind schlicht sehr groß. Tausende Kunden, zehntausende Artikel und Jahre an Bestellhistorien erzeugen eine Komplexität, die sich mit klassischen Tabellenanalysen kaum noch überblicken lässt.
Hinzu kommt, dass Vertriebsmitarbeitende im Alltag nur begrenzte Zeit für Datenanalysen haben. Kundengespräche, Angebote und operative Aufgaben stehen im Vordergrund.
Das Ergebnis ist eine paradoxe Situation. Großhändler verfügen über sehr viele wertvolle Vertriebsdaten. Doch ein großer Teil der Erkenntnisse bleibt im ERP verborgen.
Die versteckten Umsatzpotenziale in ERP-Daten
In diesen wertvollen ERP-Daten lassen sich Muster erkennen, die im Tagesgeschäft leicht übersehen werden.
Ein klassisches Beispiel sind Cross-Selling-Beziehungen zwischen Artikeln. Kunden, die Produkt A kaufen, bestellen häufig auch Produkt B. Solche Zusammenhänge sind für einzelne Vertriebsmitarbeitende kaum zu erkennen, da sie sich erst über tausende Transaktionen hinweg zeigen.
Ein anderes Beispiel ist das schleichende Abwandern von Kunden. Oft sinkt das Bestellvolumen eines Kunden über mehrere Monate hinweg, bevor der Kunde vollständig abspringt. Diese Entwicklung ist in den Verkaufsdaten klar sichtbar, wird aber im Alltag häufig zu spät erkannt.
Auch im Bereich Pricing lassen sich in den Verkaufsdaten viele interessante Muster erkennen. ERP-Daten können zum Beispiel Hinweise darauf geben, ob Preise für bestimmte Kunden oder Artikel marktgerecht sind. Sie zeigen außerdem, wie hoch die Preisakzeptanz einzelner Kunden tatsächlich ist. In manchen Fällen lassen sich auch Preisunstimmigkeiten erkennen, etwa wenn ähnliche Kunden für denselben Artikel sehr unterschiedliche Preise zahlen oder wenn Preisstrukturen historisch gewachsen sind und nicht mehr zur aktuellen Marktsituation passen. Solche Muster sind im Tagesgeschäft schwer zu erkennen, werden aber in den Daten sichtbar.
Von Daten zu Entscheidungen
Der entscheidende Unterschied zwischen datenreichen und datengetriebenen Unternehmen liegt in der Fähigkeit, aus Daten konkrete Entscheidungen abzuleiten.
Viele Unternehmen erstellen zwar Berichte und Dashboards, doch diese bleiben oft ungenutzt. In der Praxis liefert ein großer Teil der erstellten Reports kaum Mehrwert für Entscheidungen.
Erst wenn Daten aktiv in den Vertriebsprozess integriert werden und daraus Entscheidungen abgeleitet werden, entsteht echter Mehrwert.
Das bedeutet zum Beispiel: Ein Vertriebsteam erkennt frühzeitig, welche Kunden gefährdet sind. Ein Account Manager erhält konkrete Hinweise auf Cross-Selling-Potenziale und bietet diese Produkte seinen Kunden an. Eine Innendienstmitarbeiterin setzt keine Pauschalrabatte, sondern trifft Preisentscheidungen auf Basis von Daten zu Preisakzeptanz, Nachfrage und Kundenverhalten.
Mit anderen Worten: Daten werden von einem passiven Archiv zu einem aktiven Entscheidungssystem.
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Warum 80 % der Daten im Großhandelsvertrieb ungenutzt bleiben – Fazit
Viele Großhändler sitzen heute auf einem erstaunlichen Datenschatz. ERP-Systeme enthalten Jahre an Bestellhistorien, Preisentwicklungen und Kundenverhalten. Doch ein großer Teil dieser Informationen wird im Vertriebsalltag kaum systematisch genutzt.
Das liegt nicht daran, dass Vertriebsorganisationen schlecht arbeiten. Es liegt daran, dass die Datenmenge inzwischen so groß geworden ist, dass sie sich mit klassischen Methoden kaum noch vollständig überblicken lässt.
Gerade jenseits der bekannten A-Kunden schlummert jedoch viel Potenzial. In den Daten der vielen kleineren Kunden lassen sich häufig Cross-Selling-Chancen, Veränderungen im Kaufverhalten oder Hinweise auf marktgerechte Preise erkennen.
Unternehmen, die beginnen, diese Informationen systematisch auszuwerten, gewinnen deshalb einen klaren Vorteil. Sie verstehen ihre Kunden besser, setzen Preise differenzierter und erkennen Chancen früher.
Die spannende Frage lautet also nicht mehr, ob genügend Daten vorhanden sind. Die spannendere Frage lautet: Nutzen Sie das Wissen, das bereits in Ihrem ERP steckt?
Wenn Sie herausfinden möchten, welche Potenziale in Ihren Vertriebsdaten verborgen sind, sprechen Sie mit uns. Wir zeigen Ihnen gerne, wie sich ERP-Daten systematisch für Cross-Selling, Churn-Erkennung und datenbasiertes Pricing nutzen lassen.