Der Großhandel steht an einem Wendepunkt. Die Zeit der Pilotprojekte und des „Wir schauen uns das mal an“ ist vorbei. Das aktuelle B2BEST Barometer 2025 spricht eine klare Sprache:

‍63 % der Großhändler stufen KI bereits heute als extrem relevant ein. In fünf Jahren werden es 85 % sein.

Doch während die Investitionen massiv steigen – 74 % planen für 2026 höhere Budgets - klafft eine gefährliche Lücke zwischen Anspruch und Realität.

Das Problem: Über zwei Drittel der Unternehmen (68 %) messen den ROI ihrer KI-Anwendungen nicht systematisch.

Es wird investiert, weil man „etwas mit KI machen muss“, nicht weil ein klarer Business-Case dahintersteht.

In diesem Artikel erfährst Du, warum der Großhandel prädestiniert für KI ist, wo die echten Hebel liegen und wie Du KI von einer „Spielerei“ in einen messbaren Profit-Treiber verwandelst.

Warum der Großhandel das perfekte Spielfeld für KI ist

Der Großhandel besitzt drei strukturelle Eigenschaften, die Machine Learning und KI extrem wirkungsvoll machen:

1. Massive Datenmengen: Transaktionsdaten, komplexe Sortimente und jahrelanges Kundenverhalten. Deine Goldmine ist da – Du musst sie nur schürfen.
2. Wiederkehrende Muster: Bestellzyklen, Saisonalitäten und Abwanderungssignale (Churn) folgen Logiken, die eine KI weitaus schneller erkennt als jeder Analyst in einer Excel-Tabelle.
3. Dezentrale Entscheidungen: Täglich treffen Dein Außendienst, Innendienst und Einkauf hunderte Entscheidungen unter Zeitdruck. KI fungiert hier als „Co-Pilot“, der die Trefferquote massiv erhöht.

Status Quo: Die Prioritäten verschieben sich

KI hat klassische Digitalisierungsprojekte wie Social Media oder Content Marketing längst von der Spitze der Prioritätenliste verdrängt. Interessant ist dabei, wo die KI heute schon am stärksten genutzt wird:

• IT-Sicherheit: 75 %
• Vertrieb: 72 %
• Kundenservice: 71 %
• Logistik: 70 %

Dass der Vertrieb eine Spitzenposition einnimmt, ist typisch: Hier entstehen die direkten Auswirkungen auf den Cashflow. Wer die KI-gestützte Entscheidungsfindung in diesem Bereich zuerst perfektioniert, sichert sich einen signifikanten Wettbewerbsvorteil.

9 Praxis-Use-Cases: Wo KI im Großhandel echten ROI generiert

Die obigen Beispiele geben einen guten Überblick, wohin die Reise führt.

In den nächsten Abschnitten wollen wir uns auf einige konkrete Bereiche konzentrieren, in denen KI schon heute messbare Effekte erzielt.

Erfolgreiche KI-Strategien zeichnen sich dadurch aus, dass sie dort ansetzen, wo Entscheidungen den Unternehmenserfolg unmittelbar beeinflussen. Wir haben die wichtigsten Hebel nach ihrer Wirkung priorisiert:

I. Vertrieb: Der Hebel für profitables Wachstum

1. KI übernimmt die Datenarbeit für gezielte Priorisierung und Vorbereitung

‍Viele Außendienstteams arbeiten noch nach starren Besuchszyklen oder „Gefühl“. Das ist ineffizient. Eine KI analysiert im Hintergrund kontinuierlich die Transaktionsdaten: Sinkt die Bestellfrequenz bei einem A-Kunden? Gab es Angebotsanfragen, denen kein Auftrag folgte?

Der Mehrwert: Die KI erstellt eine dynamische Prioritätenliste. Dein Vertriebsteam weiß jeden Montagmorgen exakt, bei welchen drei Kunden das größte Abschluss- oder Rettungspotenzial liegt.

Ein weiteres Beispiel ist hier die Identifizierung von Next Best Opportunities - etwa durch Upsell-Empfehlungen.

Man kennt es von Online-Shops wie Amazon: Algorithmen identifizieren Produkte, die ähnliche Kunden kaufen sowie Komplementärprodukte. Diese Empfehlungen machen heute schon 35% Des Shopumsatzes beim Onlineriesen aus.

‍Das zugrunde liegende Problem besteht aber genauso im Großhandel:

Ein Kunde kauft seit Jahren Produkt A und B, bezieht C aber vom Wettbewerber, weil der Vertriebler es nie aktiv angeboten hat. Bei 50.000 SKUs verliert der Mensch den Überblick.

Der Mehrwert: Die KI erkennt durch „Market Basket Analysis“, welche Produkte statistisch zusammengehören. Sie liefert Deinem Team pro Kunde konkrete Empfehlungen: „Kunden wie dieser kaufen zu 80 % auch dieses Zubehör.“ Das Ergebnis ist eine signifikante Steigerung des Customer Lifetime Value.

2. Fahrtzeit per Sprach-KI nutzbar machen

Der Vertrieb verbringt 2/3 seiner Zeit mit Tätigkeiten abseits von Kunden - Von Admin bis Datenarbeit.

Noch schlimmer ist's im Außendienst, der alleine 21 Stunden pro Woche im Auto verbringt.

KI macht zuvor unproduktive Zeit (die Autofahrt) produktiv nutzbar.

Das wohl bekannteste Beispiel der Branche ist PICO von Würth - ein KI-Assistent, der insbesondere administrative Aufgaben wie das Versenden von Angeboten übernimmt.

Allgemein verfügbare Lösungen wie Acto bringen die Technologie in den Mittelstand - und ergänzen sie durch intelligente Dateninsights.

3. Automatisierte Workflow-Unterstützung und CRM-Fütterung

‍Vertriebler hassen CRM-Systeme. Oft fehlen wertvolle Informationen aus Verkaufsgesprächen, weil die Dokumentation zu zeitaufwendig ist.

Der Mehrwert: KI-Tools können Gespräche (nach Zustimmung) transkribieren oder Sprachnotizen direkt in strukturierte CRM-Daten umwandeln. Vor dem nächsten Termin liefert die KI ein 30-sekündiges Briefing: „Letztes Mal hat der Kunde über Lieferverzögerungen bei Produkt X geklagt – starte das Gespräch mit einem Update dazu.“

II. Bestands- und Preismanagement

4. Dynamic Pricing: Weg von der „Gießkannen-Marge“

‍Stabile Preislisten sind in Zeiten volatiler Märkte ein Risiko. Manuelle Preisanpassungen bei tausenden Artikeln sind jedoch unmöglich.

Der Mehrwert: Eine KI analysiert Marktentwicklungen, Wettbewerbspreise und die individuelle Zahlungsbereitschaft Deiner Kundensegmente. Sie schlägt Preise vor, die die Marge optimieren, ohne die Wettbewerbsfähigkeit zu gefährden. Besonders bei erklärungsbedürftigen C-Artikeln liegt hier oft ungenutztes Potenzial.

Ein Beispiel aus dem Großhandel hier liefert beispielsweise Metro mit seiner Companion App.

5. Intelligente Absatzprognosen für die Aktionsplanung

‍Aktionen im Großhandel enden oft entweder in Out-of-Stock-Situationen oder in massiven Überbeständen.

Der Mehrwert: KI-Modelle beziehen externe Faktoren wie Wetter, Feiertage oder regionale Trends mit ein. Du erhältst eine Prognose, die weit über den Durchschnitt der Vorjahre hinausgeht. Das bindet weniger Kapital und erhöht die Lieferquote genau dann, wenn die Nachfrage peakt.

III. Logistik & Operations

6. Predictive Logistics: Intelligente Lieferbündelung

‍Kunden bestellen oft kleinteilig über die Woche verteilt. Das treibt die Logistikkosten pro Auftrag in die Höhe.

Der Mehrwert: Die KI prognostiziert das Bestellverhalten. Sie erkennt: „Kunde Müller wird morgen wahrscheinlich noch eine Ergänzungsbestellung tätigen.“ Das System kann vorschlagen, den heutigen Versand um wenige Stunden zu verzögern, um beide Aufträge in einem Packstück zu versenden. Das spart Verpackungsmaterial, Versandkosten und CO2.

7. KI-gestützte Sortimentsreinigung

‍Sortimente neigen zur „Verfettung“. Karteileichen blockieren wertvollen Lagerplatz.

Der Mehrwert: Eine KI identifiziert nicht nur Ladenhüter, sondern erkennt auch Kannibalisierungseffekte – also wenn zwei fast identische Produkte sich gegenseitig den Rang ablaufen, ohne den Gesamtumsatz zu steigern. So optimierst Du Dein Working Capital automatisiert.

IV. Stammdaten & Kundenbindung

8. Automatisierte Stammdatenpflege

‍Schlechte Datenqualität ist der „KI-Killer“. Dubletten oder falsche Einheiten führen zu Fehlern in der gesamten Kette.

Der Mehrwert: KI-Bots scannen Deine Datenbanken rund um die Uhr. Sie korrigieren Formatfehler, vervollständigen fehlende Produktattribute durch Web-Crawling und verhindern Dubletten bereits bei der Anlage eines neuen Artikels.

Beispiel aus dem Mittelstand: Ludwig Meister nutzt KI, um die riesigen Mengen an Produktdaten (von Schrauben bis hin zu komplexer Antriebstechnik) automatisiert zu pflegen. Wo früher hunderte Stunden in die manuelle Korrektur von Lieferantendaten flossen, erkennt die KI heute Inkonsistenzen und ergänzt fehlende Attribute eigenständig.

9. Churn Prediction: Kunden retten, bevor sie gehen

‍Ein Kunde kündigt im Großhandel selten aktiv – er bestellt einfach immer weniger. Wenn der Mensch das bemerkt, ist es meist zu spät.

Der Mehrwert: Die KI erkennt subtile Verhaltensänderungen (z.B. längere Intervalle zwischen Logins im Webshop oder kleinere Warenkörbe). Sie schlägt sofort Alarm, sodass Dein Team mit einem gezielten Angebot intervenieren kann, solange die Geschäftsbeziehung noch besteht.

Das Fazit: Fokus schlägt Technologie

Trotz der technologischen Möglichkeiten arbeiten über zwei Drittel der Großhändler ohne eine fundierte strategische Roadmap. Investitionen verpuffen oft in isolierten Projekten ohne Skalierbarkeit.

Management-Takeaway: Der entscheidende Wettbewerbsvorteil entsteht nicht durch den bloßen Einsatz von Technologie, sondern durch die Steigerung der Entscheidungsqualität. KI muss dort implementiert werden, wo sie Deinem Team hilft, im Tagesgeschäft schneller und profitabler zu agieren.

Der beste Einstiegspunkt für den Großhandel bleibt der Vertrieb. Hier ist der Effekt auf das Unternehmensergebnis am schnellsten messbar und die Akzeptanz in der Organisation am höchsten.

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