Machine Learning im Großhandel: Zukunftsvision oder gängige Praxis?

Januar 30, 2020

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Machine Learning – ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz – entwickelt sich rasant weiter. Viele Branchen setzen die zukunftsweisende Technologie bereits erfolgreich ein und ziehen aus der Fülle der verfügbaren Daten wertvollen Geschäftsnutzen. Wo steht der Großhandel in dieser Entwicklung? Nutzt er das Potenzial von ML bereits voll aus?

Viele Produkte, viele Kunden, viele Länder – der Großhandel zeichnet sich durch eine hohe Komplexität aus. Zudem ist der Großhandel durch sich ständig ändernde Produkte, Einkaufskosten und Wettbewerbspreise extrem dynamisch. Die daraus resultierenden riesigen, teils unstrukturierten Datenmengen bringen unter anderem im Pricing und Vertrieb große Herausforderungen mit sich. Big-Data-Lösungen und Machine-Learning-Ansätze eröffnen dem Großhandel enorme Chancen, sich nachhaltig Wettbewerbsvorteile zu sichern – wenn sie konsequent eingesetzt werden. Umgekehrt birgt es für Großhändler auf Dauer ein großes Geschäftsrisiko, diese Potenziale nicht zu nutzen.

Als Datenanalysemethode zielt Machine Learning darauf ab, Muster in vorliegenden Datenbeständen zu identifizieren und auf dieser Basis eigenständig Lösungen zu generieren. Indem sich der Algorithmus stetig weiterentwickelt, verbessert sich auch die Vorhersagegenauigkeit. So erzielen Unternehmen bessere Ergebnisse und reduzieren gleichzeitig ihren manuellen Aufwand.


Bauchgefühl statt Daten: Machine Learning im Großhandel ausbaufähig

Die Einsatzmöglichkeiten von Machine Learning im Großhandel sind vielfältig – vor allem im Bereich Pricing und Vertrieb. Unsere Projekterfahrung zeigt jedoch, dass viele Großhändler von Machine Learning im Geschäftsalltag noch weit entfernt sind. Statt mithilfe digitaler Technologien, legen sie Preise weiterhin größtenteils manuell fest. Auch der Vertrieb vertraut in vielen Unternehmen noch mehr auf Erfahrung und Bauchgefühl als auf objektive Daten. Der Großhandel wird sich verändern und die tägliche Arbeit stärker auf innovative Technologien ausrichten müssen. Andere Branchen – allen voran der Retail-Sektor – leben es bereits erfolgreich vor: Machine-Learning-Pionier Amazon demonstriert seit Jahren, wie dynamische Preise und aktive Produktempfehlungen auf Basis vorangegangenen Kundenverhaltens („Kunden, die diesen Artikel angesehen haben, haben auch angesehen ...“) maßgeblich zum Geschäftserfolg beitragen können.

Anwendungsbereiche von Machine Learning im Großhandel

Doch auch im Großhandel wagen sich die ersten Vorreiter an die neuen Technologien heran. Zurecht, denn Machine Learning bietet eine ganze Reihe neuer Möglichkeiten, die Qualität und Effizienz im Pricing und Vertrieb zu verbessern: 

Infografik Machine Learning im Großhandel

  • (Dynamische) Preisoptimierung: Mithilfe von Elastizitätsprognosen können Unternehmen ihre Preise der Marktdynamik entsprechend flexibel anpassen, um das maximale Umsatzpotenzial auszuschöpfen.
  • Rabatt- und Boni-Optimierung: Machine Learning ermittelt auf Basis kundenspezifischer Kriterien individuelle Rabatte und Bonuskonditionen.  
  • Price Guidance im Vertrieb: Mithilfe von Machine Learning werden dem Vertriebler präzise Preisempfehlungen für jeden Kunden und jede Situation vorgegeben.
  • Nachfrage-Prognose: Präzise Vorhersagen der Nachfrageentwicklung sind ein wertvoller Input für Inventory-Management, Produktmanagement und Pricing.
  • Kundensegmentierung: Ausgereifte Algorithmen bestimmen auf Basis unterschiedlicher Merkmale ideale Kundensegmente für eine maximal zielgruppengerechte Ansprache.
  • Customer-Lifetime-Value-Management: Mithilfe von Machine Learning können Kundenbedürfnisse besser vorhergesagt und somit der Churn reduziert werden.
  • Cross- und Upselling: Datenbasierte Vorhersagen zum Kaufverhalten ermöglichen die Zusammenstellung attraktiver Bundles und „Predictive Baskets“, um dadurch Cross- und Upselling-Potenziale weiter auszuschöpfen.
  • Promotion Management: Algorithmusbasierte Lösungen helfen Ihrem Unternehmen die richtigen Produkte dem richtigen Kunden zum richtigen Preis anzubieten.

Voraussetzungen für den erfolgreichen Einsatz von Machine Learning

Machine Learning kann maßgeblich zum Geschäftserfolg beitragen, ist jedoch an einige Voraussetzungen geknüpft. Um Daten sinnvoll verarbeiten zu können, müssen diese in hoher Qualität und großer Menge vorliegen. Big-Data-Systeme bilden deshalb die ideale Ausgangsbasis für maschinelles Lernen. Erfolgreiche Machine-Learning-Lösungen bauen auf einer klaren Strategie mit definierten Zielen auf, die ein tiefes Verständnis für die spezielle Dynamik im Großhandel voraussetzt. Für die Implementierung bedarf es interner Experten, die mit der Technologie umzugehen wissen sowie Vertriebler, die die richtigen Schlüsse aus den Ergebnissen ziehen können. IT-seitig erfordert Machine Learning separate, spezialisierte Teillösungen. Um einen reibungslosen Datenaustausch zu garantieren, müssen sich diese in die bestehende IT-Landschaft einfügen. Entscheidend ist nicht zuletzt, ob der Kunde die neue Technologie akzeptiert oder nicht.

Machine Learning bietet dem Großhandel vielfältige Chancen. Viele Großhändler schöpfen das Potenzial von Machine Learning allerdings bei weiterem noch nicht aus. Die aktuelle Marktentwicklung deutet jedoch darauf hin, dass der Einsatz von Big Data und Machine Learning in Zukunft maßgeblich über den Erfolg oder Misserfolg von Großhändlern mitbestimmt.