Welche Daten sind notwendig für KI im Großhandel?

Juli 23, 2024|In B2B Vertrieb, Künstliche Intelligenz, Machine Learning, Predictive Analytics, Vertrieb der Zukunft|By Svenja Szillat

Welche Daten werden für präzise KI-basierte Verkaufsprognosen im Großhandel benötigt?

Großhandelsunternehmen sehen sich heute einer Vielzahl von Herausforderungen gegenüber. Steigende Kundenerwartungen, komplexe Lieferketten, zunehmender Wettbewerbsdruck und die Notwendigkeit, Kosten zu senken und die Effizienz zu steigern, setzen die Branche unter erheblichen Druck.

Vor diesem Hintergrund gewinnt der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) zunehmend an Bedeutung. Viele Großhändler sehen in KI eine Möglichkeit, ihre Prozesse zu optimieren, bessere Entscheidungen zu treffen und sich Wettbewerbsvorteile zu verschaffen.

KI kann in verschiedenen Bereichen des Großhandels eingesetzt werden, von der Lagerverwaltung über die Absatzplanung bis hin zur Kundenanalyse.

In diesem Artikel konzentrieren wir uns auf den Einsatz von KI im Großhandelsvertrieb. Dieser Bereich der KI-basierten Verkaufsprognosen im Großhandel bietet ein enormes Potenzial, um den Verkaufsprozess zu verbessern, die Kundenbindung zu stärken und letztlich den Umsatz zu steigern.

Um KI im Großhandelsvertrieb erfolgreich zu nutzen, sind umfassende und qualitativ hochwertige Daten erforderlich. Historische Verkaufsdaten aus ERP-Systemen spielen hier eine zentrale Rolle, da sie aktuelle, valide und leicht zugängliche Informationen liefern.

Forecasting, oder auch Predictive Analytics einfach erklärt

Was hat KI damit zu tun? Künstliche Intelligenz, genauer gesagt Modelle des maschinellen Lernens, werden eingesetzt, um die klassische Predictive Analytics zu beschleunigen und zu verbessern. Prognosen, die mit Hilfe von KI erstellt wurden, sind erwiesenermaßen präziser als manuelle, regelbasierte Prognosen.

Das Grundprinzip ist jedoch dasselbe: Ziel von Predictive Analytics ist es, möglichst genaue Wahrscheinlichkeitsschätzungen für zukünftige Ereignisse zu berechnen. Diese Berechnungen basieren auf historischen Daten.

Außerdem muss noch eine Grundvoraussetzung erfüllt sein: Die Ereignisse, die prognostiziert werden sollen, müssen gewisse Muster enthalten. Das bedeutet im Umkehrschluss, dass rein zufällige Ereignisse nicht vorhergesagt werden können, wie z. B. eine Vorhersage der Lottozahlen.

Die gute Nachricht ist, dass fast alle Handlungen und Dynamiken in unserem Leben bestimmten Mustern folgen. Besser gesagt, im Kontext von Predictive Analytics ist das eine gute Nachricht. Einige Philosophen haben dies schon früh erkannt, wie z. B. George Santayana, der jedoch eher mahnende Worte an die Menschheit richtete: „Those who cannot remember the past are condemned to repeat it“. (deutsch: „Wer sich nicht an die Vergangenheit erinnern kann, ist dazu verdammt, sie zu wiederholen“).

Genug des Philosophierens, zurück zu den Prognosen. Die Moral dieses Abschnitts lautet: Für Prognosen brauchen wir historische Daten.

Welche Daten sind die besten für KI? Eine Faustregel

Der Begriff “historische Daten” ist sehr weit gefasst. Vor allem in Zeiten von Big Data. Allein im Großhandel gibt es viele historische Daten, die eine Rolle spielen könnten: Wettbewerbsdaten, CRM-Daten, ERP-Daten, Daten aus Social Media, Marktdaten und vieles mehr.

Welche davon sind relevant für Prognosen? Hier gibt es eine einfache Faustregel: Nehmen Sie Daten, die nahe am Prognoseziel liegen.

Sie wollen vorhersagen, wann eine Maschine gewartet werden muss? Dann brauchen Sie historische Daten, die Informationen über frühere Wartungen der Maschine enthalten.

Wettervorhersagen? Historische Wetterdaten. Lagerbestandsvorhersagen? Historische Verkaufs- und Lagerbestandsdaten.
Dementsprechend sind die besten Daten für Verkaufsprognosen auch historische Verkaufsdaten aus ERP-Systemen. Welche weiteren Vorteile diese Daten haben, erfahren Sie im nächsten Abschnitt.

Vorteile von qualitativ hochwertigen Daten für Predictive Analytics

Qualitativ hochwertige Daten sind das Fundament erfolgreicher KI-Anwendungen im Bereich Predictive Sales Analytics für Großhandelsunternehmen. Solche Daten zeichnen sich dadurch aus, dass sie leicht zu beschaffen und wenig fehleranfällig sind. Ein klassisches Beispiel hierfür sind die eigenen Verkaufsdaten (ERP-Daten). Diese Daten sind in der Regel aktuell, valide und leicht zugänglich, was sie ideal für den Einsatz in KI-Systemen macht.

Im Gegensatz dazu sind externe Marktdaten oft zeitverzögert und können Fehler enthalten, da sie aus verschiedenen Quellen stammen und unterschiedliche Erhebungsmethoden verwendet werden. Obwohl diese Daten nützlich sind, sind sie für genaue Verkaufsprognosen weniger zuverlässig als unternehmenseigene Verkaufsdaten.

Für eine KI-basierte Predictive Sales Software sind standardisierte Daten besonders wichtig. Standardisierte Daten sind in einem konsistenten Format organisiert und ermöglichen eine reibungslose Verarbeitung durch das KI-System. Beispiele für standardisierte Daten sind strukturierte Datenbanken mit klar definierten Feldern wie Produkt-ID, Verkaufsdatum, Verkaufsmenge und Preis.

Weniger geeignet sind dagegen kontextuelle Daten, wie E-Mail-Nachrichten und CRM-Berichte. Diese Daten enthalten oft unstrukturierte Informationen, die schwer zu analysieren sind. Um solche Daten zu nutzen, wäre ein weiteres KI-System wie Natural Language Processing (NLP) erforderlich, um sie zu strukturieren und zu standardisieren.

Allein dieser Prozess der KI-gerechten Datenaufbereitung kontextueller Daten ist sehr zeit- und ressourcenaufwändig. Hinzu kommt, dass die Verkaufsprognosen in der Regel nicht signifikant besser werden, wenn solche Daten einbezogen werden. Das Verhältnis von Aufwand und Nutzen ist daher in den meisten Fällen nicht gegeben.

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