Mit dem Einsatz von digitalen Beschaffungsprozessen können viele Tätigkeiten und Prozesse rund um die Beschaffung IT-gestützt und weitgehend automatisiert werden.
So kann die Beschaffung in einem Unternehmen einfach, sicher und effizient erfolgen und unnötige Kosten und Zeitaufwände können reduziert werden
Fachbegriffe rund um E-Procurement
In der Welt des E-Commerce und der digitalen Beschaffung begegnet man einer Vielzahl von Fachbegriffen, die für ein professionelles Verständnis zentral sind. Nachfolgend erläutere ich einige der wichtigsten Konzepte:
E-Procurement bezeichnet die elektronische Beschaffung, bei der der gesamte Einkaufsprozess über digitale Plattformen abgewickelt wird. Dadurch werden Abläufe effizienter und transparenter gestaltet. Bekannte Lösungen in diesem Bereich sind beispielsweise SAP Ariba, Coupa, oder Jaggaer.
Ein Punchout ermöglicht es, direkt aus dem eigenen ERP- oder Beschaffungssystem auf den Katalog eines Lieferanten zuzugreifen. Die ausgewählten Produkte werden automatisch in den Einkaufsprozess zurückübertragen. SAP Ariba Punchout, Coupa Punchout zählen hier zu den verbreiteten Technologien.
Das sogenannte OCI (Open Catalog Interface) ist ein standardisiertes Protokoll, mit dem externe Produktkataloge nahtlos an ERP- oder E-Procurement-Systeme angebunden werden können. Typische Lösungen sind SAP OCI, Onventis OCI oder die Spryker OCI-Integration.
EDI (Electronic Data Interchange) beschreibt den elektronischen Austausch von Geschäftsdokumenten wie Bestellungen, Lieferscheinen oder Rechnungen zwischen Unternehmen. Dabei kommen Formate wie EDIFACT, X12 oder SAP IDoc zum Einsatz. Für E-Commerce-Plattformen gibt es beispielsweiseE DI-Connectoren.
cXML (Commerce eXtensible Markup Language) ist ein XML-basierter Standard, der den Datenaustausch zwischen Einkaufssystemen und Lieferanten erleichtert. Bekannt sind Lösungen wie SAP Ariba cXML, Basware cXML.
Der BMEcat-Standard dient dem Austausch von Produktkatalogdaten in strukturierter Form. Unternehmen können damit Informationen wie Artikelnummern, Preise oder Klassifikationen übermitteln. Beispiele sind BMEcat 2005, eClass.
SRM (Supplier Relationship Management) umfasst Systeme und Prozesse zur aktiven Steuerung und Optimierung der Geschäftsbeziehungen zu Lieferanten. Bekannte Lösungen sind SAP SRM oder Oracle Procurement Cloud.
Von Maverick Buying spricht man, wenn Einkäufe ausserhalb des definierten E-Procurement-Prozesses getätigt werden. Diese unautorisierten Beschaffungen können zu Ineffizienzen und unnötigen Mehrkosten führen.
Beim Three-Way-Matching werden Bestellung, Wareneingang und Rechnung miteinander abgeglichen, um sicherzustellen, dass alle relevanten Daten korrekt sind. Dies trägt wesentlich zur Qualitätssicherung im Beschaffungswesen bei. Im Einsatz sind etwa SAP Three-Way Matching oder Coupa Invoice Matching
Die Customer Journey, auf Deutsch die Kundenreise, ist weit mehr als nur ein klassisches Konzept aus der Marketingausbildung. Erfolgreiche Unternehmen gestalten ihre Touchpoints so, dass der Kunde nicht nur während des Kaufprozesses, sondern auch nach dem Kauf eine durchgehend positive Erfahrung hat. Sowohl Online- als auch Offline-Touchpoints stehen dabei im Fokus. Doch ein wichtiger Bereich wird häufig noch vernachlässigt: die Touchpoints, die durch Künstliche Intelligenz (KI) geprägt sind. Dabei sind KI-basierte Tools wie Suchmaschinen vom Perplexity, ChatGPT usw. bereits heute von wachsender Bedeutung. Unternehmen, die diese wichtigen Touchpoints in ihre Strategie einbeziehen, werden in Zukunft zu den Marktführern gehören. Es ist höchste Zeit, diesen Trend zu erkennen und aktiv zu gestalten.
Was ist die Customer Journey?
Unternehmen nutzen die Customer Journey, um die Erlebnisse ihrer Kundschaft besser zu verstehen und gezielt zu gestalten. Ziel ist es, die Erfahrungen an jedem Touchpoint zu optimieren und die Kundinnen und Kunden auf ihrer gesamten Reise zu begleiten. Ein positives und konsistentes Kundenerlebnis an jeder Phase der Journey stärkt das Vertrauen und die Bindung der Kunden und sorgt dafür, dass sie immer wieder zurückkehren.
Phasen der Customer Journey
Die Customer Journey lässt sich in mehrere Phasen unterteilen, die das Verhalten des Kunden widerspiegeln – jede Phase bietet dabei unterschiedliche Chancen, das Erlebnis zu verbessern und die Kundenbeziehung zu vertiefen.
Aufmerksamkeit: In dieser ersten Phase wird der Kunde erstmals auf das Unternehmen oder das Produkt aufmerksam. Ziel ist es, das Interesse zu wecken und die Marke ins Bewusstsein der Konsumenten zu rücken. Dies kann durch gezielte Marketingmassnahmen, Werbung und Content-Strategien geschehen. Wichtig ist es hier, einen starken ersten Eindruck zu hinterlassen, die den Kunden motivieren, mehr zu erfahren.
Wunsch/Erwägung: Nachdem der Kunde auf das Unternehmen aufmerksam geworden ist, beginnt er, sich intensiver mit den angebotenen Produkten oder Dienstleistungen auseinanderzusetzen. Er zieht Vergleiche an und prüft, ob das Angebot seinen Bedürfnissen entspricht. In dieser Phase ist es entscheidend, Vertrauen aufzubauen und den Nutzen des Produkts klar herauszustellen. Personalisierte Angebote, Bewertungen oder Erfolgsgeschichten können hierbei helfen, den Kunden weiter zu überzeugen.
Handlung/Kauf: In dieser Phase trifft der Kunde die Entscheidung, das Produkt zu kaufen oder die Dienstleistung in Anspruch zu nehmen. Ein nahtloser und intuitiver Kaufprozess ist jetzt besonders wichtig, um den Kunden nicht abzuschrecken. Hier kommt es auf eine einfache Benutzererfahrung und reibungslose Transaktionen an. Wenn dieser Schritt erfolgreich gemeistert wird, ist der Kunde bereit, das Unternehmen zu unterstützen.
Kundenbindung: Nach dem Kauf geht es darum, den Kunden weiterhin zu betreuen und die Beziehung zu vertiefen. Ein hervorragender Kundenservice, kontinuierliche Kommunikation und die Bereitstellung von Mehrwert für den Kunden sind hier entscheidend. Es ist wichtig, dass das Unternehmen den Kunden in dieser Phase nicht alleine lässt, sondern aktiv den Kontakt pflegt, um langfristige Bindung aufzubauen.
Treue/Empfehlung: Die letzte Phase der Customer Journey ist erreicht, wenn der Kunde nicht nur zufrieden ist, sondern auch eine emotionale Bindung zum Unternehmen aufbaut. Kunden, die Vertrauen und Zufriedenheit erfahren haben, empfehlen das Unternehmen häufig weiter. In dieser Phase spielen Treueprogramme, exklusive Angebote und das Einholen von Feedback eine zentrale Rolle, um die Beziehung zu festigen und das Unternehmen weiterempfehlen zu lassen.
Quelle: Schulungsunterlage Customer Journey ohne KI
Indem Unternehmen die Customer Journey in diesen Phasen aktiv gestalten und ständig verbessern, schaffen sie nicht nur einen reibungslosen Ablauf von der ersten Aufmerksamkeit bis zur Empfehlung, sondern fördern auch eine starke und nachhaltige Kundenbindung.
Die Rolle der Künstlichen Intelligenz in der Customer Journey
Künstliche Intelligenz (KI) nimmt eine zunehmend zentrale Rolle bei der Gestaltung moderner Customer Journeys ein. Sie wird gezielt an verschiedenen Touchpoints eingesetzt, um das Kundenerlebnis zu personalisieren, zu vereinfachen und effizienter zu gestalten.
Ein besonders wirkungsvoller Einsatzbereich ist die personalisierte Ansprache – etwa durch individualisierte Werbung oder Empfehlungen. Mithilfe intelligenter Algorithmen können Unternehmen ihren Kundinnen und Kunden gezielt Produkte oder Dienstleistungen präsentieren, die auf deren Interessen und bisheriges Verhalten abgestimmt sind.
Auch bei der Optimierung von Webseiten und Onlineshops leistet KI einen wichtigen Beitrag. Technologien wie das von mir erwähnte „GPTO“ ermöglichen etwa durch intelligente Suchfunktionen oder dynamische Layout-Anpassungen eine deutlich verbesserte Nutzererfahrung. Zudem gewinnen KI-gestützte Suchsysteme wie Perplexity oder ChatGPT an Bedeutung, da sie relevante Inhalte gezielt vorschlagen und Nutzerinnen und Nutzer effizient zu den passenden Informationen oder Angeboten führen.
Ein weiteres zentrales Element sind Chatbots, die sich mittlerweile als etablierte Schnittstellen im Kundendialog durchgesetzt haben. Sie bieten sofortige Unterstützung, beantworten häufige Fragen rund um die Uhr und erhöhen damit sowohl die Servicequalität als auch die betriebliche Effizienz.
Der grosse Mehrwert von KI in der Customer Journey liegt in der Fähigkeit, jedem Kunden und jeder Kundin ein individuell zugeschnittenes, konsistentes und reibungsloses Erlebnis zu bieten. Ob durch relevante Empfehlungen, schnelle Reaktionszeiten oder eine personalisierte Benutzerführung. KI ermöglicht es Unternehmen, Kundinnen und Kunden genau dort abzuholen, wo sie sich in ihrer jeweiligen Phase der Reise befinden. Dies stärkt nicht nur die Kundenbindung, sondern auch das Vertrauen in die Marke.
Fazit
Die Künstliche Intelligenz wird die Customer Journey auch in den kommenden Jahren nachhaltig prägen. Neue Technologien wie Conversational AI oder virtuelle KI-Berater eröffnen bereits heute spannende Perspektiven. Unternehmen sollten sich deshalb aktiv mit der Frage auseinandersetzen, wie ihre Customer Journeys in fünf bis zehn Jahren aussehen werden – und welche Rolle KI dabei spielen kann. Es empfiehlt sich, entsprechende Strategien frühzeitig zu entwickeln und KI gezielt in bestehende Prozesse zu integrieren, um Wettbewerbsvorteile zu sichern und den steigenden Erwartungen der Kundschaft gerecht zu werden.
Künstliche Intelligenz ist längst nicht mehr nur ein Thema im B2C. Auch im B2B-Vertrieb gewinnt sie zunehmend an Bedeutung. Das aus gutem Grund. Die steigende Komplexität in Entscheidungsprozessen, längere Verkaufszyklen und der wachsende Anspruch an eine personalisierte Ansprache machen künstliche Intelligenz auch im Geschäftskundenbereich zu einem wertvollen Hebel für mehr Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit.
Doch was bedeutet das konkret für den B2B-Vertrieb? Wo kommt künstliche Intelligenz heute bereits erfolgreich zum Einsatz, und welche Potenziale bleiben bisher ungenutzt? In diesem Beitrag zeige ich praxisnahe Anwendungsbeispiele, erläutere die wichtigsten Voraussetzungen für eine erfolgreiche Umsetzung und beleuchte, wie Unternehmen künstliche Intelligenz gezielt nutzen können, um messbare Vertriebserfolge zu erzielen. Es geht darum, wie aus einem Buzzword eine echte Business Lösung wird. Mit echtem Mehrwert.
Künstliche Intelligenz im B2B
Künstliche Intelligenz beschreibt Technologien, die in der Lage sind, Daten zu lernen und eigenständig Entscheidungen zu treffen. Im B2B-Vertrieb sind vor allem maschinelles Lernen, Natural Language Processing (NLP) und Predictive Analytics auf Deutsch auch vorausschauende Analyse genannt. Maschinelles Lernen erkennt Muster in grossen Datenmengen und liefert Prognosen, etwa zur Abschlusswahrscheinlichkeit eines Leads. Natural Language Processing (NLP) ermöglicht es Systemen, Sprache zu verstehen und zu verarbeiten, zum Beispiel in Chatbots oder bei der Analyse von E-Mails. Predictive Analytics nutzt historische Daten, um zukünftiges Verhalten vorherzusagen und Vertriebschancen frühzeitig zu erkennen.
Im Unterschied zu klassischer Automatisierung, die auf starren Regeln basiert, arbeitet künstliche Intelligenz dynamisch und lernt kontinuierlich dazu. So können Entscheidungen kontextbezogen getroffen und Prozesse deutlich flexibler gestaltet werden. Gerade jetzt wird künstliche Intelligenz im B2B relevant, weil zwei Voraussetzungen zusammenkommen: Einerseits stehen Unternehmen mehr Daten zur Verfügung als je zuvor, aus CRM-Systemen, digitalen Touchpoints, Customer Data Plattformen oder Kommunikationskanälen. Andererseits ermöglichen moderne Cloud-Technologien und leistungsfähige Plattformen eine kosteneffiziente Nutzung dieser Daten. Damit wird künstliche Intelligenz auch für mittlere und kleinere Unternehmen im Vertrieb einsetzbar – praxisnah, skalierbar und mit echtem Mehrwert.
Typische Anwendungsbereiche im B2B-Vertrieb
Lead Scoring und Priorisierung
In vielen B2B-Unternehmen mangelt es nicht an Leads, sondern an der Zeit, diese systematisch zu bewerten. KI-gestütztes Lead Scoring analysiert historische Verkaufsdaten, Verhaltensmuster und externe Signale, um Leads automatisch zu bewerten und zu priorisieren. So erkennt das Vertriebsteam auf einen Blick, welche Kontakte aktuell am relevantesten sind. Das spart Zeit, erhöht die Abschlussraten und sorgt für eine fokussierte Bearbeitung der wichtigsten Opportunities.
Personalisierte Kundenansprache
Gerade im B2B ist eine personalisierte Ansprache oft entscheidend für den Erfolg, aber aufwändig in der Umsetzung. Künstliche Intelligenz hilft, Inhalte und Angebote individuell zuzuschneiden, basierend auf dem jeweiligen Bedarf, Verhalten und Kontext des Kunden. Ob personalisierte E-Mails, Landing Pages oder Angebotsvorschläge. Künstliche Intelligenz kann in Echtzeit Inhalte generieren, die exakt auf den jeweiligen Ansprechpartner abgestimmt sind und so die Relevanz und Conversionrate deutlich erhöhen.
Recommendation Engines
Was ist der ideale nächste Schritt in der Kundenbeziehung? Soll ein Follow-up stattfinden, ein spezifisches Angebot gemacht oder ein Fachartikel geteilt werden? KI-basierte Recommendation Engines liefern genau diese Antworten und zwar datenbasiert und individuell. Sie analysieren vergangene Interaktionen, Kundenverhalten und ähnliche Verkaufsmuster, um den Vertrieb aktiv zu unterstützen und gezielte Handlungsempfehlungen auszusprechen.
Conversational AI und Chatbots im B2B-Kontext
Chatbots sind längst nicht mehr nur ein B2C-Phänomen. Auch im B2B übernehmen sie zunehmend Aufgaben – von der ersten Kontaktaufnahme über die Beantwortung technischer Fragen bis hin zur Lead-Qualifizierung. Dank Natural Language Processing verstehen moderne Chatbots komplexe Anliegen, liefern relevante Informationen in Echtzeit und entlasten so den Vertrieb. Besonders spannend: Sie sind rund um die Uhr verfügbar und können auch bei internationalen Zielgruppen punkten – mehrsprachig und skalierbar.
Bildgenerierung für visuelle Content Produktion
Auch visuelle Inhalte spielen im B2B eine zunehmend wichtige Rolle. Sei es als Produktbild, auf Landing Pages, in Präsentationen, bei Produktvorstellungen oder in Social-Media-Kampagnen. KI-basierte Bildergenerierung ermöglicht es, schnell und kosteneffizient massgeschneiderte Visuals zu erstellen, die auf Zielgruppe, Branche oder spezifische Use Cases abgestimmt sind. Anstatt auf generische Stockfotos zurückzugreifen, kann der Vertrieb individuelle Bilder generieren lassen. Wie das funktioniert habe ich in diesem Blogbeitrag Fotoshootings sind tot. Es lebe die KI-Generation! erklärt. Auch dieses Beispiel eines Hauses mit einer Wärmepumpe zeigt das eindrücklich.
Der Prompt war: Erstelle ein realistisches Bild einer modernen, stilvollen Wärmepumpe (siehe angehängtes Bild), die draussen an einem zeitgemässen Einfamilienhaus installiert ist. Das Haus soll klare Linien, eine helle Fassade und grosse Fenster haben. Es steht in einer ländlichen Umgebung mit sanft hügeliger Landschaft, grünen Wiesen, einzelnen Bäumen und einer idyllischen Frühlingsstimmung. Die Szene ist freundlich und hell, mit zartem Sonnenlicht, das die frischen Farben des Frühlings betont. Die Wärmepumpe steht auf einem kleinen Kiesbett direkt neben dem Haus und fügt sich harmonisch in das Gesamtbild ein.
Chancen & Herausforderungen
Auch beim Einsatz von Künstliche Intelligenz im B2B Vertrieb gibt es Chancen und Herausforderungen die man berücksichtigen sollte.
Chancen
Herausforderungen
Effizienzsteigerung Durch Automatisierung repetitiver Aufgaben bleibt mehr Zeit für strategische Vertriebsarbeit.
Personalisierte Kundenansprache Individuelle Inhalte, Angebote und Touchpoints stärken Kundenbindung.
Datenbasierte Entscheidungen Mehr Objektivität bei Forecasts, Priorisierungen und Handlungsempfehlungen.
Technologische Hürden Unstrukturierte Daten, fehlende Standards und fragmentierte Systeme bremsen den Einsatz.
Akzeptanz im Team Sales-Mitarbeitende müssen Vertrauen in KI gewinnen und bereit sein, neue Tools zu nutzen.
Erklärbarkeit & Transparenz Vertrieb braucht nachvollziehbare Entscheidungsgrundlagen. Dies ist besonders wichtig im B2B.
Fazit
Künstliche Intelligenz ist im B2B-Vertrieb längst mehr als nur ein Trendthema. Richtig eingesetzt, wird sie zum echten Wettbewerbsvorteil. Durch effizientere Prozesse, bessere Kundenbindung und fundiertere Entscheidungen. Doch der Weg dahin erfordert mehr als nur Technologie. Entscheidend sind Datenqualität, Systemintegration und vor allem die Menschen im Vertrieb. Nur wenn diese mitziehen, wird aus künstliche Intelligenz ein echter Game Changer. Praxisnah, skalierbar und mit nachhaltigem Mehrwert.
Letzte Woche hat OpenAI das neue Modell GPT-4o mit einer überarbeiteten Bildgenerierungsfunktion vorgestellt und damit nicht nur mich, sondern die ganze KI-Community begeistert. Die Qualität übertrifft DALL-E deutlich und macht den bisherigen Platzhirschen wie Midjourney und Leonardo AI starke Konkurrenz. Die Resultate? Beeindruckend realistisch, flexibel einsetzbar und sofort verfügbar.
In diesem Blogbeitrag zeige ich dir anhand eines Praxisbeispiels, wie Online-Shops ihre Produktbilder künftig ohne teure Fotoshootings, aber mit maximaler Kreativität und Effizienz erstellen können. Dies ganz einfach dank Künstlicher Intelligenz.
Schritt 1: Ein schlichtes Produktbild als Ausgangslage
Für den Test habe ich bewusst ein einfaches Produkt gewählt. Ein klassisch weisses T-Shirt. Auf den ersten Blick nichts Besonderes, doch genau das macht es ideal, um das Potenzial KI-generierter Produktbilder zu zeigen. Denn gerade solche Basics profitieren enorm davon, wie sie präsentiert werden. Ein flach fotografiertes Shirt wirkt kaum verkaufsfördernd. Ein getragenes Modell hingegen kann Emotionen wecken und Kaufimpulse auslösen.
Schritt 2: Aus Produktbild wird Lifestyle-Visual, mit nur einem Prompt
Im nächsten Schritt habe ich das Produktbild in das KI-Tool geladen und folgenden Prompt eingegeben:
„Erstelle mir mit diesem Produktbild ein ansprechendes Bild für meinen Online-Shop. Darauf soll ein sportlicher Mann, etwa 35 Jahre alt, mit blonden Haaren zu sehen sein.“
Was dabei herauskam, hat mich ehrlich gesagt überrascht. In wenigen Sekunden generierte die KI ein realistisches Modellbild, das qualitativ kaum von einem professionellen Shooting zu unterscheiden ist. Kleidungssitz, Lichtstimmung, Hintergrund. Alles sah stimmig und authentisch aus.
Schritt 3: Ein Prompt, um das Firmenlogo noch auf dem T-Shirt einzufügen
In einem dritten Schritt habe ich in der KI noch das Firmenlogo auf der linken Brustseite einfügen lassen. Auch das hat sehr gut funktioniert. Dies habe ich mit folgendem Prompt erstellt:
„Bitte das Logo klein und dezent auf der linken Brustseite integrieren.“
Fazit
Die neue Bildgenerierungsfunktion von GPT-4o ist ein echter Game Changer für den E-Commerce. Ich bin gespannt, ob DeepSeek auch bald mit einer solchen Funktion kommt. Für den E-Commerce können Produktbilder nicht nur günstiger und schneller erstellt werden. Sie lassen sich auch individuell auf Zielgruppen, Stimmungen und Kampagnen anpassen. Ganz ohne Studio, Models oder Nachbearbeitung.
Für Online-Shops bedeutet das: Mehr Flexibilität, geringere Kosten, höhere Conversion-Rates.
Fotoshootings? Die braucht’s in vielen Fällen schlicht nicht mehr.
