Künstliche Intelligenz im Großhandel ist eine große Chance und gleichzeitig eine Herausforderung. Erfahren Sie in diesem Beitrag von konkreten Anwendungsfällen der KI im Großhandel und welchen Nutzen sie haben.

Großhandelsunternehmen sind ein unverzichtbarer Bestandteil der Wirtschaft. Sie stellen ein wichtiges Bindeglied der Wirtschaftsstufen Industrie und dem Handwerk sowie Einzelhandel dar. Ein Zitat aus der Frankfurter Allgemeine Zeitung beschreibt die Situation der Großhandelsunternehmen sehr gut:

„Aus dem einstigen reinen Zustellgroßhandel, der die Waren der Industrie zum Einzelhandel brachte, ist ein moderner Dienstleister geworden, der sich zusätzlichen Herausforderungen gegenübersieht. Der moderne Großhandel übernimmt die Lagerhaltung, betreibt Regalpflege, fungiert als Kreditgeber und berät seine Einzelhandelskunden in Sortimentsfragen.“


Als wäre diese steigende Anzahl an Aufgaben nicht schon Herausforderung genug, sind die Großhandelsunternehmen zusätzlich mit steigenden Lieferantenpreisen, sinkenden Margen und erhöhtem Wettbewerbsdruck des eCommerce konfrontiert. Eine Last, die bei einigen Großhändlern in der Vergangenheit zur Insolvenz geführt hat.

Kein Wunder, dass das Interesse an Systemen und Tools der künstlichen Intelligenz steigt. Schauen wir uns an, welchen Vorteil KI-Systeme bieten und welche konkreten Anwendungsfelder von KI im Großhandel bestehen.

Vorteile von KI-Systemen in B2B-Unternehmen

Grob gesagt, versucht künstliche Intelligenz menschenähnliche Wahrnehmungs- und Entscheidungsstrukturen nachzubilden. Das hört sich jetzt stark nach Terminator oder I-Robot an. Allerdings ist diese Art von KI nichts anderes als Science-Fiction. In der Praxis werden Systeme eingesetzt, die ein spezifisches Anwendungsproblem lösen sollen. KI-Systeme sind demnach hoch spezialisiert und keine „All-Rounder“. Je nach Modell, werden strukturierte (Tabellen) oder unstrukturierte Daten (Bilder, Videos, geschriebene Texte) eingesetzt, sodass KI-Systeme daraus lernen und einen bestimmten Zweck erfüllen.

In B2B-Unternehmen helfen KI-Systeme somit, Prozesse und repetitive Aufgaben zu automatisieren. Dadurch können versteckte Potenziale aufgedeckt und gleichzeitig Kosten reduziert werden. B2B-Unternehmen, die erfolgreich KI-Systeme einsetzen, sparen Zeit und Ressourcen und erlangen einen starken Wettbewerbsvorteil als Vorreiter.

Das sind generell gesehen Vorteile, die auf KI-Systeme zutreffen. Werden wir nun etwas spezifischer und werfen einen Blick auf konkrete Anwendungsgebiete und Themenfelder der KI im Großhandel.

Vier Themenfelder für künstliche Intelligenz im Großhandel

Die IHK-Ruhr hat gemeinsam mit Safaric Consulting vier Themenfelder und Anwendungsfälle für künstliche Intelligenz im Großhandel herausgearbeitet:

1) KI im Sortiments- und Konditionsmanagement

Die Sortimentsanalyse und Planung ist im Großhandel ein wichtiges Thema. In den meisten Fällen setzen Großhandelsunternehmen klassische manuelle Sortimentsanalysen ein, die eher rudimentär sind und viel Zeit in Anspruch nehmen.

KI-Systeme sind dazu in der Lage die Datenaufbereitung und -Auswertung zu automatisieren, sodass der manuelle Aufwand wegfällt. Außerdem liefern solche Systeme auch Sortimentsempfehlungen und zeigen Anpassungsbedarf auf.

2) KI-Prognosemodelle für das Aktions- und Preismanagement

Großhandelsunternehmen zeichnen sich salopp gesagt durch viele tausende Produkte und Kunden aus. Dadurch entsteht eine enorme Menge an Transaktionsdaten, die wie geschaffen für KI-Systeme sind.

Durch KI-basierte Predictive Analytics können präzise Verkaufs- und Absatzprognosen erstellt werden. Diese Prognosen zeigen z.B., welcher Kunde bald abwandern wird, welche Preise am wahrscheinlichsten akzeptiert werden und wo es zusätzliche Verkaufschancen gibt.

Auch hier liefert die KI konkrete Handlungsempfehlungen, die entweder an das Vertriebsteam über das CRM ausgespielt werden können oder direkt in einen Onlineshop.

Durch diese individuellen Verkaufsprognosen können Großhandelsunternehmen auch gezielter auf ihre Kunden eingehen und die Kundenzufriedenheit steigern.

Ähnlich wie bei der Sortimentsanalyse versuchen bereits einige Großhandelsunternehmen manuelle Verkaufsanalysen mit z.B. Excel durchzuführen. Hier wiederholen sich die Vorteile der KI, denn manuelle Analysen sind weitaus fehleranfälliger, zeitaufwendiger und weniger präzise als KI-basierte Prognosen. Außerdem haben Verkaufsprognosen auch einen Einfluss auf die Planung des Lagers und die Logistik.

3) KI im Logistikmanagement

Die Prozessschritte der Logistik – also die richtige Ware zur richtigen Zeit an den richtigen Ort zu bringen – sind theoretisch einfach und in der Praxis häufig sogar standardisiert. Trotzdem zählt deren Optimierung, Vernetzung und Verkettung mit zu den komplexesten Herausforderungen in Großhandelsunternehmen. Dadurch entsteht großes Potenzial für künstliche Intelligenz.

Künstliche Intelligenz kann z.B. ein Logistiksystem in die Lage versetzen, das Bestellverhalten von Kunden vorauszusagen und damit besser einzuschätzen, ob Kunden eventuell mehrere Bestellungen hintereinander auslösen
werden. So können Auslieferungen bei hoher Geschwindigkeit optimiert und gleichzeitig Einsparungen bei Verpackungsmaterial, Volumen und Transportkosten realisiert werden.

Auch der KI-Bereich der Robotik kann bei der Logistik helfen. Die Automatisierung von Logistikprozessen in Lagerhäusern steht bei vielen Großhandelsunternehmen auf der Agenda. Die KI-basierten Roboter bieten einen hohen Produktivitätsgewinn, ohne dass Anlagen umgebaut werden müssen.

4) KI im Lieferantendatenmanagement

Großhandelsunternehmen besitzen verschiedene Datenpools zur Pflege von Daten durch Lieferanten. In einigen Fällen sind die bestehenden Validierungsregeln nicht mehr aktuell und entsprechen nicht weiter den Anforderungen des Handelsunternehmens, so dass es beispielsweise zu Fehlern im Zielsystem kommt. Hier können KI-Systeme dabei helfen, solche Fehler aufzudecken und Korrekturvorschläge zu machen. Großhandelsunternehmen sparen sich somit manuell erstellte Excel-Tabellen und entdecken Fehler oder Inkonsistenzen frühzeitig.

 
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Künstliche Intelligenz im Großhandel – Fazit

Künstliche Intelligenz bietet ein weites Feld an Einsatzmöglichkeiten und Chancen für den Großhandel. Doch natürlich können Großhandelsunternehmen nicht alle Projekte auf einmal realisieren und von heute auf morgen KI implementieren. Der Einsatz von KI erfordert eine genaue Analyse der bestehenden Prozesse, mit dem Ziel zu priorisieren. An welcher Stelle besteht am meisten Optimierungsbedarf und wie schnell lässt sich eine Lösung implementieren? Prüfen Sie die Lösung auf ihren ROI. Wie lange dauert es, bis sie einsatzbereit ist und ab wann erzielen Sie mit der Lösung erste Gewinne?

Zum Thema „Predictive Analytics im Großhandel“ haben wir ein eBook erstellt, in dem Sie eine konkrete Vorgehensweise für den Einsatz von KI-basierter Predictive Analytics im Großhandel finden.

 

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Literaturnachweis:

IHK Dortmund: Wissenswertes zum Thema Großhandel.

IHK Ruhr & Safaric Consulting (2022): Künstliche Intelligenz im Großhandel – Einsatzmöglichkeiten und Anwendungsbeispiele.

Rolf Müller-Wondorf (2020): Künstliche Intelligenz treibt die Logistik an. Hg.: Ingenieur.de

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