Wo gehört KI in einem Vertriebsprozess der Fertigungsindustrie eigentlich hin?
KI ist in der Fertigungsbranche allgegenwärtig. Doch zu wissen, dass KI etwas kann, ist etwas ganz anderes, als zu wissen, wo sie eingesetzt werden sollte. Für Hersteller, die komplexe Produkte verkaufen, ist das ein wichtiger Unterschied.
Für Hersteller, die komplexe Produkte verkaufen, umfasst der Vertriebsprozess weit mehr als das Verkaufen selbst. Kundenanforderungen müssen verstanden, Produkte ausgewählt und konfiguriert, Preise berechnet, technische Informationen zusammengetragen und Angebote erstellt werden – und am Ende muss alles mit der Konstruktion und den internen Systemen verbunden werden.
Wo macht KI dabei also wirklich Sinn?
Nicht überall. KI gehört dorthin, wo sie manuelle Arbeit reduzieren, Menschen bei besseren Entscheidungen unterstützen oder komplexes Produktwissen leichter nutzbar machen kann. Die Produktregeln, die Preislogik und die Validierung sollten weiterhin aus Systemen kommen, denen man vertrauen kann.
Beim Vertriebsprozess anfangen, nicht bei der KI
Einer der leichtesten Fehler ist es, bei der Technologie anzufangen. Ein Unternehmen sieht eine beeindruckende KI-Demonstration und fragt: „Wie können wir das nutzen?“ Die bessere Frage lautet: „Was ändert das tatsächlich in unserem Geschäft?“
Eine Demonstration ist kein Anwendungsfall.
Schauen Sie sich an, was passiert, wenn ein Kunde ein Angebot anfragt. Jemand muss die Anforderungen verstehen. Jemand muss das richtige Produkt identifizieren. Jemand muss es womöglich konfigurieren. Die Konstruktion muss die Lösung eventuell prüfen. Der Preis muss berechnet werden. Informationen müssen unter Umständen aus einem ERP oder einem anderen internen System zusammengetragen werden. Dann muss das Angebot erstellt und versendet werden.
KI kann in mehreren dieser Schritte nützlich sein. Aber sie ist nicht zwangsläufig die beste Lösung für alle.
1. KI nutzen, um Kundenanforderungen zu verstehen
Kundenanforderungen kommen oft in Formen an, die nicht für Ihre internen Systeme strukturiert sind. Eine E-Mail kann Abmessungen, Lastanforderungen, Produktpräferenzen, Sonderwünsche und Informationen zur Anwendung enthalten – alles vermischt in natürlicher Sprache.
KI ist besonders gut darin, mit dieser Art von Informationen zu arbeiten. Sie kann helfen, eine E-Mail, eine Anfrage oder ein Gespräch in strukturierte Informationen umzuwandeln, die der nächste Schritt im Prozess tatsächlich nutzen kann.
Statt dass ein Vertriebsmitarbeiter jede Anfrage manuell interpretiert, kann KI helfen zu identifizieren:
- · Was der Kunde tatsächlich anfragt
- · Welche Produkte oder Produktfamilien relevant sein könnten
- · Fehlende Informationen
- · Technische Anforderungen
- · Mögliche Ausnahmen
- · Informationen, die überprüft werden müssen
Der entscheidende Unterschied ist, dass KI nicht zwangsläufig die endgültige Entscheidung treffen muss. Sie kann die Informationen so aufbereiten, dass die richtige Person oder das richtige System entscheiden kann.
2. KI nutzen, um Kunden und Vertriebsteams beim Finden des richtigen Produkts zu helfen
Hersteller komplexer Produkte haben oft umfangreiche Sortimente, und die richtige Kombination zu finden kann erhebliches Produktwissen erfordern. Eine klassische Suche setzt voraus, dass jemand bereits die Produktnummer oder Spezifikation kennt, nach der er sucht.
KI schafft eine weitere Möglichkeit. Statt zu fragen „Welche Produktnummer benötigen Sie?“, kann ein Kunde oder Vertriebsmitarbeiter beschreiben, was er erreichen möchte. Das System hilft dann, die relevanten Produkte, Optionen und Fragen zu identifizieren.
Besonders interessant wird das in Kombination mit einem Produktkonfigurator. KI kann helfen zu verstehen, was der Kunde möchte. Der Konfigurator kann dann bestimmen, was tatsächlich möglich ist. Dieser Unterschied ist entscheidend.
3. KI kann die Konfiguration leiten – sollte aber nicht die Regeln erfinden
Hier werden KI und CPQ bzw. Produktkonfiguration besonders interessant. Ein Hersteller kann Hunderte oder Tausende möglicher Produktkombinationen haben. Manche sind gültig, andere nicht. Manche Optionen wirken sich auf Abmessungen aus, andere auf Traglast, Preis, Komponenten oder Fertigungsanforderungen.
KI kann helfen, einen Nutzer durch diese Komplexität zu führen. Wir glauben aber nicht, dass KI einfach erlaubt sein sollte, eine Konfiguration zu erfinden. Produktregeln brauchen eine verlässliche Quelle der Wahrheit – und genau da bleiben klassische Konfigurationslogik, CPQ-Systeme und strukturierte Produktdaten extrem wichtig.
KI kann die Bedürfnisse des Kunden interpretieren und die Interaktion leiten. Die Konfigurationsengine bestimmt, ob das entstehende Produkt tatsächlich gültig ist. Die Konfiguration kann anschließend in Geometrie- und Konstruktionsdaten übersetzt werden, damit der zuständige Konstruktionsprozess das Ergebnis validieren kann.
Genau diese Übersetzung – von der Konfiguration über die Geometrie bis zu validierten Daten – ist die Art von Engineering-Automatisierung, die wir für Hersteller bauen
KI muss die Produktkonfiguration nicht ersetzen. Sie kann sie einfacher nutzbar machen.
4. KI nutzen, um den Aufwand rund um die Angebotserstellung zu reduzieren
Die Angebotserstellung ist ein weiterer Bereich, in dem KI nützlich sein kann. Nicht unbedingt, weil KI den endgültigen Preis erzeugen sollte – sondern weil rund um das Angebot oft sehr viel Arbeit anfällt.
Das meiste davon ist die Arbeit, die in keiner Stellenbeschreibung steht:
- · Informationen sammeln und Anforderungen prüfen
- · Relevante Produktinformationen finden
- · Beschreibungen und Angebotsinhalte vorbereiten
- · Technische Details zusammenfassen
- · Fehlende Informationen nachverfolgen
- · Das Ergebnis mit CRM, ERP oder anderen internen Systemen verbinden
Die Automatisierung dieser kleineren Aufgaben kann einen erheblichen Unterschied bei der Durchlaufzeit von Angeboten machen. Und im Vertrieb komplexer Produkte zählt Geschwindigkeit.
Ein schnelleres Angebot ist nicht nur eine administrative Verbesserung. Es kann bedeuten, dass ein Vertriebsmitarbeiter auf mehr Anfragen reagiert, ohne den gleichen manuellen Aufwand zu haben. Es bedeutet auch weniger Angebote, die in einer Warteschlange feststecken – das Muster, über das wir in warum nicht jedes Angebot von der Konstruktion freigegeben werden sollte geschrieben haben.
5. KI nutzen, um mit dem Produktwissen zu verbinden, das bereits vorhanden ist
Ein KI-Modell ist nur so nützlich wie die Informationen, mit denen es zuverlässig arbeiten kann. Hersteller verfügen oft bereits über enorme Mengen an Produktwissen.
Dieses Wissen steckt meist an Orten wie:
- · Produktdatenbanken
- · ERP-Systemen
- · CAD-Daten
- · Konfigurationsregeln
- · Konstruktionsdokumentation und PDFs
- · Preislisten
- · Früheren Projekten
- · CRM-Systemen
- · Internem Wissen
Die Chance liegt nicht unbedingt darin, all das zu ersetzen. Sie liegt darin, es zugänglicher und nutzbarer zu machen. KI kann zu einer neuen Schnittstelle zu Informationen werden, die im Unternehmen bereits existieren.
KI repariert keine schlechten Produktdaten. Sie macht die Folgen nur schneller sichtbar.
Genau deshalb sind strukturierte Produktdaten und vernetzte Systeme aber auch so wichtig. KI wird deutlich leistungsfähiger, wenn sie nicht isoliert arbeitet.
6. Und manchmal ist KI nicht die Antwort
Das ist vielleicht der wichtigste Punkt. Nicht jeder Fertigungsprozess braucht KI.
Manchmal ist eine einfache Automatisierung die bessere Lösung. Manchmal ist es ein Produktkonfigurator. Manchmal löst eine ERP-Integration das Problem. Und manchmal muss sich zuerst der Prozess selbst ändern, bevor überhaupt eine Technologie eingeführt wird.
Und manchmal ist die beste Lösung eine Kombination: KI plus Produktkonfiguration plus Automatisierung plus Integrationen. Das Ziel sollte nicht sein, KI irgendwo einzusetzen, nur weil sie verfügbar ist. Das Ziel sollte sein, Reibung aus dem Prozess zu entfernen. Die günstigste Automatisierung ist der Prozess, den man nicht mehr braucht.
Wo sollten Sie also anfangen?
Statt zu fragen „Wo können wir KI einsetzen?“, sollten Sie zunächst den Prozess kartieren.
- Kundenanfrage
- Anforderungen
- Produktauswahl
- Konfiguration
- Preisgestaltung
- Angebot
- Konstruktion
- Auftrag
Fragen Sie dann bei jeder Stufe:
- · Was ist manuell?
- · Was dauert zu lange?
- · Wo suchen Menschen wiederholt nach Informationen?
- · Wo werden Informationen erneut eingegeben?
- · Wo wird die Konstruktion einbezogen?
- · Wo entstehen Fehler oder Iterationen?
Und schließlich: Ist KI überhaupt das richtige Werkzeug für dieses Problem?
Diese letzte Frage ist wichtig. Denn das Ziel ist nicht, einen KI-gestützten Vertriebsprozess zu bauen. Das Ziel ist, einen besseren Vertriebsprozess zu bauen. KI ist eines der Werkzeuge, die dabei helfen können.
Wo wir das größte Potenzial sehen
Für Hersteller, die komplexe Produkte verkaufen, entstehen die interessantesten Chancen dort, wo KI auf strukturiertes Produktwissen und bestehende Geschäftssysteme trifft.
- KI
Versteht die Anfrage des Kunden
- Konfigurator
Wendet die Produktregeln an
- CPQ
Übernimmt Preisgestaltung und Angebotserstellung
- Engineering-Systeme
Validieren die Lösung
- ERP & CRM
Tragen die Informationen in den Rest des Unternehmens
Die eigentliche Chance liegt nicht in einer dieser Technologien allein. Sie liegt darin, sie zu verbinden. Genau dort kann sich der Vertrieb komplexer Produkte deutlich anders anfühlen.
Die Technologie ist der einfache Teil. Herauszufinden, wo sie echten Mehrwert schafft, ist der spannende Teil.
Häufig gestellte Fragen
Ist KI für Hersteller nützlich, die komplexe Produkte verkaufen?
Ja – überall dort, wo unstrukturierte Informationen auf manuelle Arbeit treffen: beim Interpretieren von Kundenanfragen, beim Finden des richtigen Produkts und bei der Angebotserstellung. KI ist dann am besten, wenn sie Informationen für ein System oder eine Person aufbereitet, der man die Entscheidung anvertrauen kann. Produktregeln, Preislogik und Konstruktionsvalidierung sollten in Systemen bleiben, die Sie kontrollieren.
Kann KI einen Produktkonfigurator ersetzen?
Nein. Ein Konfigurator wendet Ihre Produktregeln an und garantiert, dass eine Konfiguration tatsächlich gültig ist. KI kann einem Kunden helfen, seinen Bedarf zu beschreiben und ihn zu den richtigen Optionen zu führen, aber die Regeln, die bestimmen, was gebaut werden kann, sollten aus einer verlässlichen Quelle stammen – nicht aus der besten Schätzung eines Sprachmodells.
Sollte KI Produktpreise berechnen?
Nicht allein. Der Preis sollte durch Regeln in Ihrem CPQ- oder ERP-System berechnet werden, die Sie prüfen und denen Sie vertrauen können. KI kann die Eingaben vorbereiten – Anforderungen sammeln, die richtigen Produkte identifizieren, den Angebotsentwurf zusammenstellen – genau dort geht meist die meiste Zeit verloren.
Kann KI die Konstruktionsvalidierung ersetzen?
Nein. KI kann eine Konfiguration in Geometrie- und Konstruktionsdaten übersetzen, damit die Validierung früher beginnen kann, aber die Validierung selbst sollte von Ihrem Konstruktionsprozess durchgeführt werden. KI verbessert die Eingabe; sie gibt das Ergebnis nicht frei.
Wo sollte ein Hersteller mit KI anfangen?
Kartieren Sie zunächst Ihren Ablauf vom Angebot bis zum Auftrag. Finden Sie die Schritte, die manuell, langsam sind oder bei denen Informationen erneut eingegeben werden. Entscheiden Sie dann Werkzeug für Werkzeug – manchmal ist die Antwort KI, manchmal ein Konfigurator oder eine Integration, und manchmal muss sich der Prozess selbst ändern.
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