Unentdeckter Agentur-Markt: Künstliche Intelligenz im B2B-Commerce

Im B2C-Commerce hat sich Künstliche Intelligenz ein festes Standing erworben - es profitiert sogar immer noch vom Nachbrenner-Effekt des Hypes und verliert kaum an Fahrt. Dennoch macht sich hier und da die Erkenntnis breit, die bereits so manchen Big-Data-Traum aus dem Höhenflug abschoss: Es mangelt an Daten, es gibt zu viele Silos und wenn doch die Prozesse nicht allzu oft so unausgegoren wären, dass sie dem Ehrgeiz Hemmschuhe überstreifen. Anders sieht es im B2B aus, einem Feld des Onlinehandels, das langsam die Künstliche Intelligenz für sich entdeckt - und ein spannendes Gebiet für entsprechende Agenturen mit Goldgräber-Geist ist. Wer seine Herangehensweise anpasst, wird Kunden einiges bieten können - und umgekehrt werden aufgeschlossene B2B-Plattformen, die sich bislang verweigert haben, spannende Ansätze entdecken, ihrem Geschäft einen Turbo einzubauen.

Die Beharrungskräfte eines People's Business: Wieso B2B nur verzögert KI annimmt

B2B ist aus verschiedenen Gründen noch weitgehend KI-Neuland. Legt ein Experte wie Klaas Bollhoefer die ihm als Wissenschaftler gegebene Aversion gegen Pauschalisierungen kurz ab, so schätzt der Gründer und Geschäftsführer des auf Künstliche Intelligenz spezialisierten IT-Dienstleisters Birds On Mars   den Abstand zu B2C auf etwa vier bis fünf Jahre: "B2B lebt von der Konstanz und Optimierung der Prozesse; da existiert manchmal nicht so viel Spielraum für etwas wie KI. Es ist schwerer, Potenzial zu heben als im B2C, wo man eine neue coole App baut und die durch die Decke geht."

Etablierte Kunden-/Händler-Beziehungen: Viele Prozesse sind für Automation und KI schwer zugänglich, weil zwischenmenschliche Kontakte den operativen Alltag bestreiten. Denkt B2C in Service-Centern und CRMs, wenn es um Kundenbindung geht, fährt B2B den Key Account Manager auf, der nicht ohne Eifersucht über seine Kunden wacht.
Persönlich ausgehandelte Preisgefüge: In diesen Kunden-Händler-Beziehungen werden die Preise verhandelt. Per Telefon, Fax und in Meetings. Diese Prozesse sperren sich gegen die Abbildbarkeit in Bidding- und programmatischen Mechanismen.
Komplexere Freigabe-Hierarchien: Wie soll eine KI-getriebene, automatisierte Lösung ihren großen Vorteil der Zeitersparnis ausspielen können, wenn jeder Schritt drei bis fünf Freigabe-Instanzen durchlaufen muss - vielleicht mit verpflichtender Schriftform.
Kein Primat des Digitalen: Im B2C-Onlinehandel existieren manche Prozesse weitgehend nur in der Digitalität, sie ist hier eine Qualität aus sich heraus. Im B2B dienen digitale Plattformen oft nur als Hilfsmittel. Sie koppeln bestimmte Ebenen miteinander, informieren über analoge Ökosysteme, aber ersetzen sie nicht mit einem digitalen Pendant.

Man muss also an das Thema KI im B2B anders herangehen als im B2C - genauso wie man an das Thema Online im B2B anders herangehen muss als im B2C: "Es gilt, gezielt zu schauen: Wo kann KI das Quentchen extra liefern, auf das es ankommt", sagt Bollhoefer. "Man sieht es beim Thema Food - wie oft versuchen Supermärkte den Lebensmittelhandel zu digitalisieren. Und scheitern, weil das eben mehr ist als eine Frage von Kompetenz in Daten und Digitalisierung. Genau so verhält es sich in B2B öfter." Andererseits sei trotz aller immanenten Trägheit von B2B - die durchaus ihren Sinn hat - allmählich ein guter Zeitpunkt erreicht, in B2B KI anzudenken - aber eher als Add-On denn als neue Plattform." Auch Markus Elbers, Key Account Manager bei KI-Technologie-Anbieter Prudsys   , sieht aktuell eine aussichtsreiche Zeit für KI-Anwendungen in B2B gekommnen: "Man versucht aktuell, die Leute weg von Telefon und Fax zu bekommen und in den Onlineshop zu leiten." Und dann geht es um die Usability, die Produktanzeige: "Letzten Endes sind die B2B-Kunden in einem Shop unterwegs und erwarten eine ähnlich nutzerfreundliche Umgebung, wie sie es als Kunden aus B2C-Shops gewohnt sind, diese Erwartungshaltung hat sich mittlerweile verfestigt - und da hat B2B noch Aufholbedarf."

B2B-Anwendungsgebiete für KI

Einen Zusatzbeitrag zu den bestehenden Prozessen und Architekturen kann KI auf verschiedenen Feldern des B2B-Commerce liefern.

Vorhersagen

KI kann Datenberge durchwühlen und darin verborgene Muster erkennen - die ließen sich dann etwa nutzen, um Kunden passende Produkte zu passenden Zeitpunkten anzubieten, noch bevor eventuell die Kunden selbst den eignen Bedarf auf dem Schirm haben - oder man erkennt in relevanten Märkten bevorstehende Nachfragespitzen und weist den Kunden in Verbindung mit einem Angebot daraufhin. Hier entscheidet nicht allein die Qualität der KI-Lösungen darüber, wie spannend die Anwendung sein wird: "Es geht um die Kreativität der Anbieter und Dienstleister - ist die gegeben existiert auch in B2B beliebig viel Potenzial, um Dinge mit KI zu tun", sagt Klaas Bollhoefer.

Personalisierung

"Im B2B hat man den Vorteil: Man kann mit Personalisierung viel eher anfangen", sagt Markus Elbers. Man könne nicht nur Produktanzeigen personalisieren, sondern "auch die Navigation: Da kann man den Menüpunkt Dübel/Schrauben ganz prominent nach oben setzen, wenn man weiß, dass der Kunde diese Kategorie bevorzugt." Im B2B sieht Elbers den Traum vom Kunden erfüllbar, der nach dem LogIn einen durchpersonalisierten 1:1-Shop vorfindet: "Wir wissen im B2B so viel über den Kunden - und auch noch historisch betrachtet, er ist lange bekannt: Man kennt seine Preissensibilität, man weiß A-Kunden und B-Kunden zu unterscheiden, kennt die Bezahlmoral."

Visualisierung

KI kann im B2B einen anderen Blick auf Daten und ihre Auswertung erlauben - über Visualisierungen: "Man könnte in der Art eines Digital Twin eines B2B-Ökosystems aufbereiten", sagt Klaas Bollhoefer: "Man nimmt komplexe Prozesse - inklusive der analogen Bestandteile, wie etwa der Lkw-Flotte und ihrer Bewegungen - und macht sie einfach mal sichtbar in KI. Plötzlich wird man Dinge sehen können, die vorher verborgen waren."

Dynamic Pricing

Schwieriges Territorium im B2B - hier sind Preise Verhandlungssache und Spiegel der Wertschätzung der Kundenbeziehung. Preise werden in persönlichen Verhandlungen ausgemacht und erfordern bei größeren Auftragsvolumina, wie sie in B2B schließlich nicht selten sind, oftmals komplexe Freigabe-Hierarchien. Dennoch sieht Markus Elbers hier Potenzial - KI-gestützte Pricing-Lösungen machten etwa 20 Prozent der aktuellen Kundengespräche aus: "Da heben natürlich erstmal alle Vertriebler die Hände und verweisen darauf, dass die Kunden schon ihre Preise haben." Denkbar sind aber Szenarien, in denen dynamische Preise für kleine und schnelle Nachbestellungen eingesetzt werden, während man die großen Aufträge ausnimmt. Vorbehalte müsste man offensiv angehen: "Man kann ja in neuen Provisionsmodellen denken: Wer Kunden in den neuen Online-Kanal überführt, erhält dafür eine Provision statt für den einzelnen Verkauf." Dann werde auch Zeit frei, um beispielsweise neue Kunden zu akquirieren.

Recommendation

In B2B sieht Elbers die eigentliche Heimat einer gut laufenden Recommendation Engine - vielleicht sogar mehr als in B2C: "Gerade in B2B will der Kunde ja nicht stöbern, sondern schnell und effektiv einen Bedarf decken: Da geht es nicht um stundenlanges Navigieren und bunte Klickstrecken, sondern um einen schnellen und effektiven Weg zum Ziel. Im Grunde ist die Recommendation Engine nirgendwo so sinnvoll angebracht wie in diesem Umfeld und gegenüber einem solchen Kunden."

KI-Markt mit eigener Philosophie und Psychologie

Entscheidend ist, bei allen Einsatzgebieten seine "Hausaufgaben in der Kommunikation zu machen", wie Elbers sagt: Den entsprechenden Abteilungen und Verantwortlichen muss erörtert werden, dass KI keine Bedrohung ist, dass sie sich von Online nicht angegriffen fühlen zu brauchen. Demgegenüber steht die erwähnte Zurücknahme des Anbieter-Enthusiasmus: KI ist nicht der Heilsbringer, der neue heiße Shit - es ist ein AddOn, das maßgeschneidert, mit Zurückhaltung und Augenmaß angebracht werden muss - in Prozessen und Ökosystemen, die nicht nach Digitalisierung, sondern eher nach digitaler Assistenz verlangen.