Prozess auswählen
Wählen Sie zwei bis drei Prozesse mit hohem Aufwand, vielen Rückfragen oder guter Datenverfügbarkeit.
Eine pragmatische Orientierung für Großhändler, die Grundlagen schaffen, Kundenprozesse digitalisieren, schnelle Mehrwerte erzielen und KI schrittweise in Vertrieb, Service und Supply Chain integrieren wollen.
Wer heute Kundenvorgänge, Artikelinformationen, Preise, Verfügbarkeiten, Angebote, Belege und Serviceprozesse digital zusammenführt, schafft den praktischen Arbeitsraum für spätere KI-Anwendungen.
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.
Nicht mit Tools starten, sondern mit Daten, Prozessen und
Verantwortlichkeiten.
Ohne saubere Daten funktioniert keine KI sinnvoll
Digitale Kontaktpunkte schaffen, an denen Daten und Kundenprozesse zusammenlaufen.
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.
Dort starten, wo hoher Aufwand auf geringes Risiko trifft.
Erfolgreiche Piloten in echte Arbeitsabläufe überführen.
KI entlang von Vertrieb, Service, Sortiment, Pricing und Logistik ausbauen.
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.
Schnelle Entwicklung zu einem funktionierenden Prototyp
Einfacher Einstieg auch für Mitarbeitende ohne Programmiererfahrungen
Routineaufgaben übernimmt die KI
Neue Anwendungen lassen sich einfach ausprobieren und anpassen
Verfeinerung durch wiederholte Zyklen und Testen
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.
Kunden und Mitarbeitende finden passende Produkte trotz Synonymen, Tippfehlern oder branchenspezifischen Begriffen.
Voraussetzung: Artikelstammdaten, Attribute, Suchlogs und Kategorien.
KI unterstützt bei Angebotsentwürfen, Zubehörvorschlägen und der Prüfung auf fehlende Informationen.
Voraussetzung: Angebotsdaten, Preislogik und Freigabeprozesse.
Wiederkehrende Fragen zu Lieferstatus, Belegen, Verfügbarkeit oder Dokumenten werden schneller beantwortet.
Voraussetzung: Kundenportal, Belegdaten, Lagerdaten und Auskunftsregeln.
Kunden erhalten sinnvolle Ergänzungen, Ersatzartikel oder häufig gemeinsam bestellte Produkte.
Voraussetzung: Warenkorbdaten, Produktbeziehungen und Sortimentslogik.
Der Vertrieb erkennt Nachfassbedarf, Sortimentslücken, Abwanderungsrisiken und passende Gesprächsanlässe.
Voraussetzung: Kaufhistorie, Kundenstammdaten und Kontaktverlauf.
KI erkennt Ausreißer, Rabattmuster und Deckungsbeitragsrisiken als Entscheidungsunterstützung.
Voraussetzung: Preis-, Rabatt- und Margendaten mit Governance.
Absatzmuster helfen bei Beschaffung, Lagerplanung und Verfügbarkeit.
Voraussetzung: Verkaufsdaten, Saisonalitäten, Lieferzeiten und externe Einflussgrößen.
Datenblätter, Sicherheitsinformationen, Montagehinweise und interne Wissensinhalte werden leichter nutzbar.
Voraussetzung: Dokumente, Rechtekonzept und gepflegte Wissensbasis
Der Unterschied zwischen Pilot und produktivem Nutzen liegt selten im Modell allein. Entscheidend sind Daten, Prozesse, Akzeptanz, Integration und klare Verantwortung.
