Welche Daten braucht KI im Großhandel?

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 ist der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) längst kein Zukunftsthema mehr. Immer mehr Großhändler setzen KI bereits ein, um 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. 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, müssen sie zunächst strukturiert und standardisiert werden – heute meist mithilfe generativer KI bzw. Large Language Models (LLMs).

Dank dieser Technologien ist die Aufbereitung kontextueller Daten zwar deutlich einfacher geworden als noch vor wenigen Jahren, sie bleibt aber mit zusätzlichem Aufwand verbunden. Entscheidend ist jedoch: Die Verkaufsprognosen werden in der Regel nicht signifikant besser, wenn solche Daten einbezogen werden. Das Verhältnis von Aufwand und Nutzen ist daher in den meisten Fällen nicht gegeben.

 
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Welche Daten sind notwendig für KI im Großhandel? – Fazit

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass für KI-basierte Verkaufsprognosen im Großhandel historische Verkaufsdaten (ERP-Daten) die Grundvoraussetzung sind.

ERP-Daten sind einfach zu beschaffen, liegen in standardisierter Form vor und sind valide. Mit ERP-Daten aus Großhandelsunternehmen lassen sich nachweislich präzise Verkaufsprognosen erstellen.

Wenn Sie KI im Großhandel für sich nutzen möchten und noch unsicher sind, ob Ihre Daten für KI geeignet sind, sprechen Sie mit unserem Geschäftsführer Lucas Pedretti. Kontaktieren Sie uns noch heute: Ab Annahme unseres Angebots sehen Sie bereits nach zwei Wochen Ergebnisse.

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Häufige Fragen zu KI im Großhandel

Welche Daten braucht KI im Großhandel?

Die wichtigste Grundlage für KI-basierte Verkaufsprognosen sind historische Verkaufsdaten aus dem ERP-System. Sie sind aktuell, standardisiert und valide.

Warum eignen sich ERP-Daten besser als externe Marktdaten?

Externe Marktdaten sind oft zeitverzögert und stammen aus unterschiedlichen Quellen, was sie fehleranfälliger macht. Eigene Verkaufsdaten sind dagegen leicht zugänglich und zuverlässig.