Von Daten zu Taten: Die KI-Transformation
December 04, 2023
»Die neue Ära in Großhandel und Distribution.«
Die KI-gesteuerte Transformation
Die Einführung von KI im Großhandel und der Distribution ist vergleichbar mit dem Aufkommen des Internets – eine fast stille Revolution, die das Geschäft fundamental verändert.
Vor dem aktuellen »KI-Hype« war der Einsatz von KI, wegen der erforderlichen großen Datenzentren, spezieller Software und kluger Datenwissenschaftler, meist finanzstarken Konzernen vorbehalten. Dank cloudbasierter Technologien können nun Unternehmen jeder Größe leichter auf KI-Anwendungen zugreifen – was die Einführung von KI letztendlich immens beschleunigt hat.
Beispielsweise nutzen Lösungen wie Microsoft Dynamics 365 die KI-Technologie, um Vertriebsprozesse zu optimieren, die Rentabilität zu steigern und die Produktivität zu verbessern …
- bei der »Mitarbeiter Experience«
- beim Auftragsmanagement
- beim Verkaufsprozess
- bei der Personalisierung der Customer Journey
- in der Finanzverwaltung
- im Management der Lieferkette
- der Kundenbetreuung oder
- beim Produktmarketing.
Die Liste ist lang.
Effizienz und Automatisierung
Im Bereich der Effizienz und Automatisierung ermöglicht KI sowohl eine präzisere Vorhersage als auch eine genauere Nachfrageplanung. Durch die Analyse historischer Daten und die Identifizierung von Trends können KI-Modelle bereits ziemlich gute Prognosen über eine zukünftige Nachfrage treffen. Dies hilft Unternehmen, ihre Produktions- und Distributionsstrategien zu optimieren und proaktiv auf Marktentwicklungen und Kundenvbedürfnisse zu reagieren.
Ein gutes Beispiel für die Anwendung von KI im Bereich der Distribution ist die Optimierung der Lagerlogistik. Durch den Einsatz von KI-gesteuerten Systemen wird die Überwachung und das Management von Lagerbeständen effizienter gestaltet. KI-Algorithmen lösen dann nicht nur automatische Nachbestellungen aus, wenn der Bestand ein vordefiniertes Minimum erreicht, sondern berechnen auch die optimale Platzierung von Waren im Lager. Diese intelligente Anordnung verkürzt wiederum die Wege für Kommissionierer, spart wertvolle Zeit und steigert somit die Gesamteffizienz. Darüber hinaus wird in der Routenplanung von Auslieferungen eine effizientere Gestaltung der Logistikprozesse ermöglicht. Durch die Optimierung von Lieferwegen können Lieferzeiten reduziert und Kraftstoffkosten gesenkt werden – das wiederum führt zu einer deutlichen Verbesserung der operativen Effizienz in der Distribution.
Auch im Debitorenmanagement ist eine Verbesserung der Arbeitsabläufe möglich. KI-Systeme lernen z. B zwischen Kundenkonten zu unterscheiden: Denjenigen, die an ein Inkassobüro weitergeleitet werden sollten, die anderen, bei denen eine einfache Erinnerung per Anruf wahrscheinlich zur Zahlung führt. Dadurch können Teams sich in ihrer Arbeit effektiver auf diejenigen Fälle konzentrieren, bei denen die ausstehenden Beträge schneller beglichen werden.
Personalisierte Kundenbindung durch KI
Im Hinblick auf die personalisierte Kundenbindung ermöglicht KI, tiefere Einblicke in das Verhalten und die Vorlieben der Kunden zu gewinnen. Beispielsweise kann KI das Einkaufsverhalten von Kunden und Geschäftspartnern auf der eigenen Website analysieren und personalisierte Empfehlungen aussprechen. Hier können für die Distribution KI-Systeme genutzt werden, um Kaufmuster von Unternehmen zu analysieren. Unabhängig von der Unternehmensgröße ermöglicht dies Vertriebsmitarbeitern, maßgeschneiderte Empfehlungen zu geben und potenzielle Zusatzverkäufe zu identifizieren, indem sie auf Basis der analysierten Daten Vorschläge machen, wenn scheinbar ein üblicherweise gekauftes Produkt in einer neuen Bestellung fehlt. Darüber hinaus kann KI Verhaltensweisen identifizieren, die darauf hinweisen, dass ein Kunde »abwandern« könnte, sodass Unternehmen gezielt mit Marketingmaßnahmen reagieren können, um den Kunden »zu halten«.
Kognitive Dienstleistungen als Wegbereiter
Mit dem Aufkommen von kognitiven Dienstleistungen, wie virtuellen Assistenten und Chatbots, die eine Kombination aus KI, Algorithmen und maschinellem Lernen darstellen, können Unternehmen ihre Kunden auch komplett remote betreuen und unterstützen. Um Kundenanfragen automatisiert zu bearbeiten und auch komplex beantworten zu können, werden diese KI-Systeme mit großen Datenmengen gefüttert und trainiert und können so Muster erkennen, Sprachnuancen verstehen und Zusammenhänge erfassen. Außerdem nutzen sie natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP), um menschliche Sprache zu interpretieren und um eben solche relevante, kontextbezogene Antworten zu generieren.
Zusätzlicher Anwendungsfall: Verkaufsoptimierung
Und selbstverständlich kann KI Vertriebsteams helfen, effizienter zu arbeiten, indem sie wichtige Fakten identifiziert, die Kaufentscheidungen beeinflussen. Beispielsweise lässt sich über eine KI analysieren, ob ein potenzieller Kunde ein Whitepaper heruntergeladen hat, das einem bestimmten Account-Manager zugeordnet ist oder ob er in der Vergangenheit verwandte Produkte gekauft hat. Solche Informationen ermöglichen es Vertriebsteams, personalisierte und zielgerichtete Gespräche mit Kunden zu führen und ihre Verkaufschancen zu verbessern.
Herausforderungen und Zukunftsaussichten
Im Großhandel und in der Distribution sind die Herausforderungen ähnlich und doch spezifisch. Datenschutz und ethische Bedenken sind besonders relevant, da beide Sektoren umfangreiche Daten über Lieferketten und Kundenverhalten verarbeiten. Die Integration von KI in bestehende Systeme und Prozesse kann komplex sein, insbesondere in der Distribution, wo oft mehrere Systeme und Schnittstellen involviert sind. Zudem ist die Sicherstellung der Datenqualität und -genauigkeit in beiden Sektoren von entscheidener Bedeutung.
Im Großhandel erwarten wir weiterentwickelte Nachfrageprognosen und personalisierte Marketingstrategien. In der Distribution wird die Rolle von KI bei der Optimierung von Logistik- und Lieferprozessen zunehmen, einschließlich der Nutzung autonomer Lieferfahrzeuge und fortschrittlicher Lagerautomatisierung. Langfristig könnte die KI-Technologie in beiden Sektoren zu disruptiven Geschäftsmodellen führen, die auf einer noch engeren Integration von Echtzeit-Datenanalyse, Kundeninteraktion und operativer Effizienz basieren.
Fazit
Die Integration von KI in Großhandel und Distribution ist ein entscheidender Schritt in die Zukunft und ein strategisches »Must have«. Angesichts des steigenden Wettbewerbsdrucks und der Erwartungshaltung der Kunden an schnelle, effiziente Dienstleistungen, bietet KI eine unverzichtbare Ressource zur Steigerung der operativen Exzellenz.
Unternehmen, die KI gezielt einsetzen, können durch präzisere Nachfrageprognosen und dynamische Preisgestaltung ihre Margen signifikant verbessern. Im Bereich der Distribution ermöglicht KI eine optimierte Routenplanung und Lagerverwaltung, was zu deutlichen Kostensenkungen und einer verbesserten Kundenzufriedenheit führt. Die Echtzeit-Datenanalyse und -verarbeitung durch KI schafft zudem eine Basis für agiles und datengetriebenes Entscheidungsmanagement.
Unternehmen, die diese Technologien meistern, positionieren sich nicht nur als Innovatoren in ihrer Branche, sondern setzen neue Standards in Effizienz und Kundenorientierung, was sie in der digitalen Wirtschaft differenziert – und »sichtbarer« macht. KI wird ein entscheidender Faktor für die Zukunftssicherung und Wachstumsförderung in Großhandel und Distribution.
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