Prozess auswählen
Wählen Sie zwei bis drei Prozesse mit hohem Aufwand, vielen Rückfragen oder guter Datenverfügbarkeit.
Branchenempfehlung für Deutschland
KI im Großhandel:
vom Hype zur anwendbaren Roadmap
Eine pragmatische Orientierung für Großhändler, die Grundlagen schaffen, Kundenprozesse digitalisieren, schnelle Mehrwerte erzielen und KI schrittweise in Vertrieb, Service und Supply Chain integrieren wollen.
01
Grundlagen
schaffen
02
KI vorbereiten
03
Quick Wins
umsetzen
04
Skalierung
und Integration
05
Use Cases
industrialisieren
Leitgedanke
Erst Prozessklarheit, dann KI-Skalierung
Wer heute Kundenvorgänge, Artikelinformationen, Preise, Verfügbarkeiten, Angebote, Belege und Serviceprozesse digital zusammenführt, schafft den praktischen Arbeitsraum für spätere KI-Anwendungen.
Verteilte Prozesse und Daten
Eine zentrale Datenbasis
Automatisierung der Prozesse
KI auf Basis strukturierter Daten
KI Phasen
Eine Roadmap, die zum Alltag im Großhandel passt
Die Phasen bauen bewusst aufeinander auf. Sie vermeiden isolierte KI-Experimente und führen von Daten- und Prozessgrundlagen über ein Kundenportal bis zu integrierten KI-Use-Cases.
Grundlagen schaffen
Nicht mit Tools starten, sondern mit Daten, Prozessen und
Verantwortlichkeiten.
Ohne saubere Daten funktioniert keine KI sinnvoll
To-Dos
Stammdaten bereinigen (Produktdaten, Kunden, Preise)
Datenquellen zusammenführen
01
KI vorbereiten
Digitale Kontaktpunkte schaffen, an denen Daten und Kundenprozesse zusammenlaufen.
To-Dos
Kundenportal einführen
Auftragsprozesse automatisieren
Vorbereitungsphase mit Substanz
Warum das Kundenportal der KI-Vorbereitungspunkt ist. KI braucht Zugriff auf strukturierte Informationen, wiederholbare Prozesse und digitale Interaktionen. Ein Kundenportal bündelt diese Grundlage: Kunden sehen Belege, Angebote, Preise, Verfügbarkeiten, Artikelinformationen und Services an einem Ort.
02
Quick Wins umsetzen
Dort starten, wo hoher Aufwand auf geringes Risiko trifft.
To-Dos
Geeignet sind interne Suche, Textentwürfe, Wissensdatenbanken, Angebotsunterstützung, Dublettenprüfung, Serviceantworten und
Vertriebslisten.
Vertriebslisten.
03
Skalierung und Integration
Erfolgreiche Piloten in echte Arbeitsabläufe überführen.
To-Dos
Regeln Sie Rollen, Freigaben, Monitoring, Datenschutz, Schnittstellen und Qualitätskontrolle. KI darf nicht neben dem
Prozess stehen, sondern muss ihn unterstützen.
Prozess stehen, sondern muss ihn unterstützen.
04
Use Cases automatisieren
KI entlang von Vertrieb, Service, Sortiment, Pricing und Logistik ausbauen.
To-Dos
Aus einzelnen Piloten werden robuste Services, die Kundenbindung, Effizienz, Umsatzqualität und Servicegeschwindigkeit messbar verbessern.
05
KI Quick Wins aus dem cgrd Kundenportfolio
Automatisierte Auftragsverarbeitung aus E‑Mails und PDFs
Automatisierte Auftragsverarbeitung: KI liest Bestelldaten aus Kunden‑E-Mails und PDF‑Dokumenten aus und legt automatisch Aufträge im ERP/CRM an.
Auslesen von Lieferanten-ABs und Lieferterminen
Liefertermin-Analyse: KI analysiert Auftragsbestätigungen von Lieferanten (ABs) und aktualisiert Liefertermine sowie Bestellstatus im Einkaufssystem.
Bildbasierter Teilefinder
Bildbasierter Teilefinder: Bilderkennung identifiziert Komponenten anhand eines Fotos und ordnet sie den richtigen Artikeln im Ersatzteil‑ oder Produktkatalog zu.
Sprachnotizen & Transkription
Sprachnotizen & Transkription: Sprachaufnahmen werden automatisch transkribiert und als strukturierte Textdaten in Workflows wie Tickets, Serviceaufträge oder Aufgabenlisten überführt.
Vibe Coding
Das moderne Konzept insbesondere bei der Digitalisierung von internen Arbeitsabläufen. Die von der KI entwickelten Anwendungen werden über APIs in bestehende Systeme integriert. Dabei ist der sichere Betrieb der Anwendung das Ziel.
Schnell
Schnelle Entwicklung zu einem funktionierenden Prototyp
Einfach
Einfacher Einstieg auch für Mitarbeitende ohne Programmiererfahrungen
Höhere Produktivität
Routineaufgaben übernimmt die KI
Schnelles Experimentieren
Neue Anwendungen lassen sich einfach ausprobieren und anpassen
Schrittweise Verbesserung
Verfeinerung durch wiederholte Zyklen und Testen
Typische Use Cases
KI-Anwendungen, die
im Großhandel greifbar werden
Gute KI-Projekte beginnen mit konkreten Fragen aus dem Tagesgeschäft. Die folgenden Use Cases sind praxisnah, weil sie an vorhandene Daten, Kundenprozesse und operative Engpässe anschließen.
Intelligente Artikelsuche
Kunden und Mitarbeitende finden passende Produkte trotz Synonymen, Tippfehlern oder branchenspezifischen Begriffen.
Voraussetzung: Artikelstammdaten, Attribute, Suchlogs und Kategorien.
Angebotsassistenz
KI unterstützt bei Angebotsentwürfen, Zubehörvorschlägen und der Prüfung auf fehlende Informationen.
Voraussetzung: Angebotsdaten, Preislogik und Freigabeprozesse.
Self-Service-Antworten
Wiederkehrende Fragen zu Lieferstatus, Belegen, Verfügbarkeit oder Dokumenten werden schneller beantwortet.
Voraussetzung: Kundenportal, Belegdaten, Lagerdaten und Auskunftsregeln.
Cross-Selling-Empfehlungen
Kunden erhalten sinnvolle Ergänzungen, Ersatzartikel oder häufig gemeinsam bestellte Produkte.
Voraussetzung: Warenkorbdaten, Produktbeziehungen und Sortimentslogik.
Vertriebspriorisierung
Der Vertrieb erkennt Nachfassbedarf, Sortimentslücken, Abwanderungsrisiken und passende Gesprächsanlässe.
Voraussetzung: Kaufhistorie, Kundenstammdaten und Kontaktverlauf.
Preis- und Margenhinweise
KI erkennt Ausreißer, Rabattmuster und Deckungsbeitragsrisiken als Entscheidungsunterstützung.
Voraussetzung: Preis-, Rabatt- und Margendaten mit Governance.
Nachfrageprognosen
Absatzmuster helfen bei Beschaffung, Lagerplanung und Verfügbarkeit.
Voraussetzung: Verkaufsdaten, Saisonalitäten, Lieferzeiten und externe Einflussgrößen.
Wissensmanagement
Datenblätter, Sicherheitsinformationen, Montagehinweise und interne Wissensinhalte werden leichter nutzbar.
Voraussetzung: Dokumente, Rechtekonzept und gepflegte Wissensbasis
Erste Schritte
Klein Starten, messbar lernen, sauber skalieren
01
02
Daten prüfen
Klären Sie, welche Quellen belastbar sind und wo Stammdaten, Dokumente oder Schnittstellen verbessert werden müssen.
03
Pilot begrenzen
Starten Sie mit einem klaren Umfang, echten Nutzenden und einer kurzen Lernschleife.
04
Wirkung messen
Bewerten Sie Zeitersparnis, Fehlerreduktion, Servicequalität, Akzeptanz und Datenverbesserung.
Erfolgsfaktoren
Was KI-Projekte im Großhandel belastbar macht.
Der Unterschied zwischen Pilot und produktivem Nutzen liegt selten im Modell allein. Entscheidend sind Daten, Prozesse, Akzeptanz, Integration und klare Verantwortung.
Datenqualität vor Toolauswahl
KI verstärkt vorhandene Datenqualität. Schlechte Stammdaten führen zu schlechten Ergebnissen.
Prozessnähe
Die besten KI-Projekte sitzen dort, wo täglich Aufwand entsteht: Innendienst, Vertrieb, Service, E-Commerce, Einkauf und Logistik.
Kundenportal als Kontaktpunkt
KI wird greifbar, wenn digitale Services dort verfügbar sind, wo Kunden ohnehin arbeiten.
Menschliche Freigabe
Gerade bei Preisen, Angeboten und Kundenkommunikation braucht es klare Verantwortlichkeiten.
Integration statt Insellösung
KI sollte an ERP, PIM, CRM, DMS, Lager und Kundenportal anschließen, nicht daneben existieren.
Messbare Ziele
Erfolgreiche Projekte messen Zeitersparnis, Rückfragen, Abschlussquoten, Servicequalität, Datenqualität und Akzeptanz.