Einsatz von KI-basierten Assistenten im B2B- Großhandelsvertrieb
Erfahren Sie in diesem Artikel, wie KI-basierte Assistenten den Großhandelsvertrieb auf eine neue Ebene heben und Unternehmen dabei unterstützen, ihre Ziele effizienter zu erreichen.
Laut dem Bundesverband Großhandel, Außenhandel, Dienstleistungen (BGA) nutzen Unternehmen im Groß- und Außenhandel zunehmend die Potenziale, die der Einsatz von Künstlicher Intelligenz bietet.
Obwohl viele Unternehmen noch am Anfang stehen, werden die Möglichkeiten zunehmend erkannt. Laut BGA sind zwei Anwendungsbereiche von KI im Großhandel besonders beliebt: KI in der Logistik & Lagerbestandsplanung und die KI-basierte Analyse von Kunden & Kaufentscheidungen.
Was ist "Umsatzrendite" und wie kann man sie verbessern?
Unternehmen, die ihr Wachstum steigern wollen, fragen sich vielleicht: "Was ist Umsatzrendite, warum ist sie wichtig und wie kann man sie verbessern?". Wenn Sie sich in dieser Situation befinden, sind Sie nicht allein.
Da die Umsatzrendite eine wichtige Kennzahl für den Unternehmenserfolg ist, werden wir heute diese Kernfragen beantworten und einige Ratschläge zur Steigerung der Umsatzrendite in Ihrem Unternehmen geben.
Großhandel im Wandel: Umsatzrentabilität durch KI-Maßnahmen maximieren
Wie Sie mit KI und einer Predictive Sales Software schneller mehr Produkte verkaufen und Ihre Preise schneller anpassen können als Ihre Wettbewerber.
Herzlichen Glückwunsch! Als Vertriebsleiter oder Geschäftsführer eines Fachgroßhandels in Deutschland haben Sie es bis hierher geschafft - ein vergangenes Jahr mit intensivem Wettbewerb, steigenden Kundenanforderungen und einem Markt, der sich schneller dreht als je zuvor.
Im letzten Jahr sind Sie nicht nur älter, sondern auch klüger geworden, was die Herausforderungen und Chancen im Großhandel angeht.
Vielleicht gehören Sie zu den wenigen, die in 2023 mehr verkauft haben? Aber zu welchem Preis? Und welche Fixkosten haben Sie für das Wachstum der letzten Jahre zu tragen?
Verwendung von KI im B2B-Vertrieb: Automatische, KI-basierte Preissetzungen versus Menschen
Wir wissen inzwischen, dass Algorithmen und künstliche Intelligenz in unserem täglichen Leben angekommen sind. Auch das allgemeine Vertrauen in Systeme wie Google Maps ist recht hoch, wenn man sich die Nutzerzahlen anschaut.
Trotzdem passiert es hin und wieder, dass wir einen Routenvorschlage sehen und mit der Stirn runzeln: „Das kommt mir komisch vor, ich glaube das stimmt nicht.“
Künstliche Intelligenz im Vertrieb nimmt Fahrt auf: Qymatix Experten im November ausgebucht
Karlsruhe, 07.12.2023. Das Thema „künstliche Intelligenz im Vertrieb“ gewinnt immer mehr an Popularität! Alleine in den letzten Wochen war Lucas Pedretti, Geschäftsführer der Qymatix Solutions GmbH, auf vier spannenden Events als Speaker zu Gast:
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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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.
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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Wie die Vorhersage der Kundenabwanderung im B2B-Bereich funktioniert
Für Unternehmen, die ad-hoc verkaufen, ist es nicht so einfach, die Kundenabwanderung vorherzusagen. Im Gegensatz dazu ist es für „As-a-Service-Unternehmen“, deren Geschäftsmodell auf Abonnements basiert, einfacher, gefährdete Kunden bereits sehr früh zu identifizieren.
SaaS-Unternehmen profitieren von ständig aktualisierten, detaillierten Live-Statistiken zur Kundennutzung. Zum Beispiel während einer kostenlosen Testphase und auch darüber hinaus, wenn der Kunde ein Abonnent geworden ist. Sie erstellen Modelle zur Vorhersage der Kundenabwanderung auf der Grundlage historischer Daten, die zeigen, wie oft sich Kunden anmelden und welche Funktionen sie nutzen.
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