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Expertenbeitrag

Mike Kleinemaß

Mike Kleinemaß

Product Owner Digital Marketing & Sales, thyssenkrupp materials services GmbH

Expertenbeitrag: Marketing- und Vertriebsplanung KI-Vorreiter – wie smarte Methoden die Bedarfsprognose im B2B revolutionieren

Von Mike Kleinemaß 5 min Lesedauer

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Vogel Communications Group GmbH & Co. KG
Vogel Corporate Solutions GmbH
Liferay GmbH

Die Zeiten, in denen Absatzprognosen auf bloßen Schätzungen und Verkaufszahlen aus der Vergangenheit basierten, sind vorbei. Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert die Planung von Marketing und Vertrieb im B2B. Erfahren Sie hier, wie thyssenkrupp Material Services dies sich dies bereits zu Nutze macht.

Wegweiser in die Zukunft – KI-gestützte Tools optimieren die Bedarfsprognose im B2B. (Bild: frei lizenziert / Pexels)
Wegweiser in die Zukunft – KI-gestützte Tools optimieren die Bedarfsprognose im B2B.
(Bild: frei lizenziert / Pexels)

KI-gestützte Bedarfsprognosen ermöglichen genauere Vorhersagen darüber, welche Produkte oder Dienstleistungen in Zukunft nachgefragt werden, und werden so zu einem praktischen Werkzeug für Marketing- und Vertriebsexperten. Dies kann die Effizienz steigern, Kosten senken und die Kundenzufriedenheit erhöhen. Nicht zuletzt wirkt sich dies auch positiv auf die CO2-Bilanz Ihres Unternehmens entlang der gesamten Lieferkette aus.

Präzise Vorhersagen durch maschinelles Lernen

Das Herzstück der KI-basierten Bedarfsprognosen ist das maschinelle Lernen. Durch die Analyse von großen Datenmengen lernt die KI, Muster zu erkennen, die für menschliche Analysten potenziell unentdeckt bleiben. Diese Muster können aus verschiedenen Quellen stammen, wie etwa Verkaufszahlen, Kundeninteraktionen, saisonalen Schwankungen und sogar Wetterbedingungen oder wirtschaftlichen Indikatoren. Für Unternehmen bedeutet dies, dass sie besser verstehen können, welche Faktoren die Nachfrage nach ihren Produkten beeinflussen.

KI-basierte Nachfrageprognosen sind wie ein Wetterbericht für Geschäftstrends – sie ermöglichen es Unternehmen, ihre Regenschirme oder Sonnenbrille auszupacken, bevor der Markt Überraschungen bringt.

Mike Kleinemaß

Vorteile für das B2B Marketing

Die Auswirkungen auf das B2B Marketing sind beträchtlich. Mit genaueren Prognosen können Marketingteams zielgerichtete Kampagnen entwickeln, die sich an spezifischen Bedürfnissen und Trends orientieren. Dies führt zu einer höheren Effektivität von Marketingmaßnahmen, da Ressourcen auf die wahrscheinlich erfolgreichsten Initiativen konzentriert werden können.

Außerdem ermöglicht die KI-gestützte Analyse von Kundendaten eine personalisierte Ansprache, die im B2B Bereich immer wichtiger wird. Ein tiefgehendes Verständnis der Kundenanforderungen führt zu maßgeschneiderten Angeboten, die wiederum die Kundenzufriedenheit und -loyalität erhöhen können.

Der Einsatz von KI-basierten Prognosen fördert einen agilen Ansatz im B2B Marketing. Diese Technologie ermöglicht es Marketingteams, besser auf Marktveränderungen zu reagieren und ihre Strategien entsprechend anzupassen. Anstatt auf statische Jahrespläne angewiesen zu sein, können Teams dynamische, datengesteuerte Entscheidungen treffen, die auf aktuellen Marktbedingungen und Kundenverhalten basieren.

Vertriebseffizienz durch KI-gestützte Insights

Im Vertrieb können KI-gestützte Bedarfsprognosen die Effizienz und Effektivität steigern. Vertriebsteams können Leads besser priorisieren, da sie eine klarere Vorstellung davon haben, welche potenziellen Kunden wahrscheinlich konvertieren werden und welche Produkte oder Dienstleistungen sie benötigen. Dies führt zu einer Optimierung des Vertriebskanals und zu einer Verringerung des Zeitaufwands und der Kosten für die Kundenakquise.

Darüber hinaus können laut einer McKinsey-Studie Umsatzeinbußen aufgrund nicht verfügbarer Produkte um bis zu 65 Prozent reduziert und Lagerbestände um 20 bis 50 Prozent verringert werden.

Professor Reiner Kurzhals, Professor für Statistik und Quantitative Methoden an der Universität Münster, beschreibt die Vorteile von KI in der Vertriebssteuerung wie folgt:

„Was würden Sie im Vertrieb heute tun, wenn Sie wüssten, was Ihre Kunden morgen brauchen? Genau hier setzt die KI-basierte Bedarfsprognose an. Sie ermöglicht es uns, in die Zukunft zu blicken, indem sie aus vergangenen Datenmustern und aktuellen Markttrends präzise Vorhersagen trifft."

Diese Art der Prognose beschreibt er dabei als eine Art „Navigationsgerät, das Unternehmen durch den dichten Nebel des Marktes führt, indem es Bedürfnisse und Trends vorhersagt, bevor sie offensichtlich werden. Mit dieser Technologie können wir nicht nur reagieren, sondern agieren – das heißt, die richtigen Produkte zur richtigen Zeit am richtigen Ort zu haben."

Er betont außerdem:

Das ist kein Ratespiel mehr, sondern eine strategische Planung, die auf intelligenter Datenanalyse basiert. So transformieren wir Daten in echten, greifbaren Geschäftswert.

Herausforderungen und Chancen

Trotz der offensichtlichen Vorteile bringt die Integration von KI in ganzheitliche Unternehmensprozesse auch Herausforderungen mit sich. Die Qualität der Prognosen hängt stark von der Qualität und Quantität der verfügbaren Daten ab. Die Unternehmen müssen daher in ihre Dateninfrastruktur investieren und sicherstellen, dass sie über die notwendigen Kompetenzen verfügen, um KI-Systeme effektiv einzusetzen und zu warten.

Darüber hinaus stellt sich die Frage der Ethik und des Datenschutzes. B2B Unternehmen müssen transparent machen, wie sie Daten sammeln und nutzen, und gleichzeitig die Datenschutzbestimmungen einhalten.

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Aus der Praxis von thyssenkrupp Materials Services – Anwendungsfälle von KI-Prognosen

Bei thyssenkrupp Materials Services nutzen wir bereits in verschiedenen Gesellschaften cloudbasierte SaaS-Software für Prognoselösungen. Die Implementierung von KI-gestützten Prognosemodellen im B2B Bereich entwickelt sich zu einem Kernstück strategischer Planung. Insbesondere im Bereich des Absatzes, der Wareneingänge und der Retouren eröffnen KI-basierte Vorhersagen Möglichkeiten zur signifikanten Optimierung.

Absatzprognosen

Absatzprognosen, die auf KI basieren, transformieren die traditionellen Ansätze der Verkaufsvorhersage. Durch die Prognose der Absatzmenge für das gesamte Sortiment können Unternehmen die Ressourcenplanung über ihre Supply Chain hinweg optimieren. KI-Systeme sind in der Lage, Analysen und Prognosen für tausende von Produkten gleichzeitig durchzuführen und bieten dabei genauere Ergebnisse als klassische Prognosemethoden.

Die Auswirkungen sind vielfältig:

  • Erhöhte Effizienz: Eine präzise Absatzprognose unterstützt eine effiziente Produktionsplanung und Lagerhaltung.
  • Kostenreduktion: Durch die Vermeidung von Überproduktion oder Überbestellung können Kosten gesenkt werden.
  • Marktanpassung: Schnelle Anpassung an Marktveränderungen durch Echtzeitdaten und Trends.

Wareneingangsprognose

Eine weitere signifikante Anwendung ist die Wareneingangsprognose. In Zeiten, in denen Lieferketten durch äußere Einflüsse wie Rohstoffknappheit oder globale Ereignisse schnell ins Schwanken geraten können, bietet die KI-gestützte Prognose einen entscheidenden Vorteil. Durch die Kombination aus Lieferbewertung und maschinellem Lernen, angereichert mit externen Variablen wie dem Wetter, Satellitendaten von Warenströmen oder globalen Ereignissen, können Unternehmen eine hohe Planungssicherheit erzielen.

Dies nimmt Einfluss auf folgende Faktoren:

  • Risikominimierung: Frühwarnsysteme bei drohenden Lieferengpässen erhöhen die Reaktionsfähigkeit.
  • Ressourcenmanagement: Optimale Planung von Personal und Lagerkapazitäten zur Kostenkontrolle.
  • Kundenzufriedenheit: Die Vermeidung von Stock-Outs durch genaue Prognosen erhöht die Kundenzufriedenheit.

Retourenprognosen

Im Zuge der zunehmenden Bedeutung des B2B Online Handels gewinnen Retourenprognosen immer mehr an Relevanz. Sie ermöglichen es, das Volumen der Rücksendungen vorherzusagen und somit die Kapazitätsplanung für Logistikdienstleister zu verbessern.

Mit der Vorhersage, wann und wie viele Bestellungen eingehen und welche davon als Retoure zurückkommen, können Unternehmen folgende Vorteile realisieren:

  • Flexibilität: Anpassungsfähigkeit an das schwankende Aufkommen von Bestellungen und Retouren.
  • Lageroptimierung: Effizientere Nutzung der Lagerkapazitäten und Vermeidung von Überlastung.
  • Kostenersparnis: Reduzierung unnötiger Lagerhaltungs- und Transportkosten durch präzise Prognosen.

Fazit – Implikationen für Unternehmen

Die Einführung von KI in die Bedarfsprognose im B2B Bereich ist keine Zukunftsmusik mehr – es ist eine Realität, die das Marketing und den Vertrieb bereits verändert. Unternehmen, die diese Technologien annehmen und richtig einsetzen, können einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil erzielen. Die Fähigkeit, die Nachfrage präzise vorherzusagen, wird zu einem entscheidenden Faktor für den Erfolg in einer immer komplexeren und wettbewerbsintensiven BANI Welt. Die Vorteile reichen von verbesserten internen Prozessen über Kosteneinsparungen bis hin zu einer erhöhten Kundenzufriedenheit und verbesserten CO2-Bilanz. Die Unternehmen, die KI in ihre benötigten Prognosen mit einbeziehen, stellen sich nicht nur für den gegenwärtigen Markt, sondern auch für zukünftige Herausforderungen auf. Es handelt sich um einen Investitionsschritt, der eine nachhaltige und resiliente Geschäftsführung unterstützt und zugleich die Grundlage für die Ausweitung von künstlicher Intelligenz in weiteren Geschäftsprozesse legt.

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