Eine Cross-Reference-Engine, die deinem Vertrieb die passende Ersatz-SKU nennt, sobald das gewünschte Produkt nicht verfügbar ist. Ein KI-gestützter Katalog, der über 5.000 Produktkategorien in Monaten statt in einem Jahr klassifiziert und standardisiert. Ein automatisiertes Onboarding, das ein neues Produkt am selben Tag live in den eCommerce bringt.
Ein Kunde ruft an. Die gewünschte SKU ist nicht verfügbar. Deine Vertriebskraft prüft zwei Lieferantenkataloge, fragt im Team nach und bietet fünf Minuten später einen Ersatz an — bei dem sie sich selbst nicht sicher ist.
Das passiert dutzende Male am Tag. Und niemand trägt die Schuld daran. Der KI-gestützte Cross-Reference-Abgleich, der diesen Moment in Sekunden lösen sollte, wurde bisher schlicht nicht gebaut.
Wir haben ihn gebaut — für Distributoren in den Bereichen Industrie-MRO, Sanitär, HLK und Dentalbedarf: ein KI-gestütztes Tool, das gleichwertige, kompatible und Ersatz-SKUs über alle Marken im Katalog hinweg zuordnet. Es greift auf historische Verkaufssignale zurück und liefert in Sekunden eine geprüfte Antwort samt Konfidenzwert. Ein KI-gestützter Katalog, der über 15.000 Attribute in mehr als 5.000 Kategorien in rund vier Monaten standardisiert hat und die Produktebene schafft, auf der alles andere aufsetzt. Eine automatisierte Pipeline, die neue Produkte am selben Tag vom Lieferanten in den Live-eCommerce bringt, an dem sie eintreffen.
Wir haben gesehen, woran solche Projekte scheitern — und wir wissen, wie man sie ins Ziel bringt. Wenn dir das bekannt vorkommt, sollten wir reden.
Den richtigen Partner für ein KI- und Datenprogramm zu wählen, ist genauso wichtig wie die Wahl der richtigen Technologie. Vier Dinge machen immer wieder den Unterschied, wenn Programme im Großhandel gelingen.
Cross-Reference-Tool, governance-konformer Katalog, Onboarding-Pipeline für Lieferanten: Alle drei brauchen saubere, einheitliche Produktdaten. Genau die bauen wir als Teil der Umsetzung. Du brauchst kein separates MDM-Programm (Master Data Management), das erst abgeschlossen sein muss, bevor die KI funktioniert. Ein Team, ein Projekt, beide Probleme gelöst.
Industrie-MRO. Sanitär und HLK. Distribution im Dental- und Tiergesundheitsbereich. Wir bringen die konkreten KI-gestützten Workflows mit, die in deiner Branche bereits laufen, die Fehlerquellen, die wir längst gelöst haben, und zertifizierte Expertise für die Cloud-MDM-, Multidomain-MDM- und Enterprise-Integrationsplattformen, auf denen deine KI läuft.
Wir bauen den Onboarding-Workflow für Lieferanten, der eingehende Daten einliest, aufbereitet und gegen deine Vollständigkeitsschwellen prüft. Qualifizierte Produkte werden ohne manuelle Warteschlange in deiner eCommerce-Plattform veröffentlicht. Neue Produkte kommen governance-konform an und gehen am selben Tag live.
Wenn ein KI-Projekt in der Distribution ins Stocken gerät, liegt es fast immer an denselben drei Dingen: inkonsistente Attribute, SKU-Abweichungen zwischen Systemen und Lieferantendaten, denen im großen Maßstab nicht zu trauen ist. Jedes davon haben wir schon hunderte Male gelöst. Wir erfassen das Risiko in Woche eins, nicht in Monat vier.
KI- und Datenprogramme in der Distribution geraten auf immer wieder ähnliche Weise ins Stocken. Hier siehst du, was uns am häufigsten begegnet — und was wir empfehlen.
Die Antwort ist eine Cross-Reference-Funktion, die gleichwertige, kompatible und Ersatz-SKUs automatisch über alle Marken hinweg abgleicht — im Moment des Anrufs, nicht danach. Wir empfehlen, diese Zuordnungen mit KI über Attribute, Datenblätter, Handbücher und historische Co-Purchase-Daten hinweg zu steuern und mit jedem Ergebnis einen Konfidenzwert und eine Begründung auszugeben, damit der Vertrieb sich darauf verlassen kann. Unsere Erfahrung zeigt: Die Genauigkeit dieses Ansatzes wächst mit der Zeit, denn jeder geprüfte Treffer macht die nächste Empfehlung besser und das System zuverlässiger für den Verkauf.
Wuchernde Attribute sind ein Governance-Problem, und die Antwort besteht darin, den Katalog zu einer standardisierten, dublettenfreien Taxonomie zusammenzuführen, statt Felder von Hand umzubenennen. Wir empfehlen, mit KI die Attributmuster über das gesamte Schema hinweg zu analysieren und hinter jeder Entscheidung eine Taxonomie vorzuschlagen. Unsere Erfahrung zeigt, dass sich das deutlich auszahlt: Bei einem Industrie-MRO-Distributor wurden 18.426 Attribute auf 12.402 reduziert, 32,7 % Redundanz entfernt — bei 93,3 % durchschnittlicher Konfidenz über 5.670 Kategorien und in rund vier Monaten statt der üblichen 15+.
Die Antwort ist, die Datenaufnahme direkt an der Quelle zu automatisieren und Lieferantendaten schon beim Eingang gegen deine Standards zu prüfen. Wir empfehlen einen KI-gestützten Workflow, der eingehende Kataloge einliest, Werte deinen Feldern zuordnet und jede SKU gegen Vollständigkeitsregeln validiert: Bestandene Datensätze gehen automatisch live, der Rest zur Anreicherung. Bei einem führenden Distributor für Dental- und Tiergesundheitsprodukte verschob sich die Produktveröffentlichung von drei Zyklen pro Woche auf denselben Tag — governance-konform und konsistent von Anfang an.
Der Margenverlust ist hier eine Prozesslücke, und die Antwort besteht darin, jede Preisänderung gegen deine Margenregeln zu prüfen, bevor sie das ERP erreicht — nicht erst, wenn der Schaden entstanden ist. Wir empfehlen einen KI-gestützten Workflow, der jedes Lieferantenformat einliest, Artikelnummern deinen internen SKUs zuordnet und jede Änderung automatisch validiert. So werden Routineänderungen von selbst gebucht und ungewöhnliche zur Prüfung markiert. Unsere Erfahrung zeigt, dass Governance genau hier am wichtigsten ist: Jede Änderung bleibt nachvollziehbar und umkehrbar, und nichts erreicht deine Bücher ungeprüft.
Patterson brauchte neue Produkte am Tag ihres Eintreffens online, nicht erst drei Zyklen später. Infoverity machte die PIM-Plattform zur zentralen Drehscheibe, ersetzte fragile Punkt-zu-Punkt-Integrationen durch automatisierte Verbindungen zu ERP und eCommerce und speist governance-konforme Lieferantendaten direkt von der Quelle in die Pipeline ein.
Finde gleichwertige, Ersatz- und Austauschprodukte in Sekunden über deinen gesamten Katalog hinweg — mit Konfidenzwert und der Begründung hinter jedem Treffer. Vertrieb und Kundschaft erhalten sofort die richtige Alternative, statt Kataloge zu durchforsten oder Lieferanten anzurufen.
Produktdaten aus vielen Quellen sind inkonsistent: dasselbe Attribut unterschiedlich benannt, Dubletten und Lücken. Wir führen sie zu einem konsistenten, governance-konformen Katalog zusammen — in rund vier Monaten statt 15+, KI-gestützt und mit einem Konfidenzwert hinter jeder Entscheidung.
Lieferanten senden Daten in unterschiedlichen Formaten. Die KI liest jede Datei ein, ordnet sie deinen Feldern zu, prüft sie gegen deine Standards und veröffentlicht, was qualifiziert ist. So gehen neue und geänderte Produkte am Tag ihres Eintreffens live, statt in einer Prüfwarteschlange zu liegen.
Lieferantenkosten ändern sich ständig. Wir erstellen KI-gestützte Workflows, die jede Preisdatei einlesen, Artikel zuordnen und jede Änderung gegen deine Margenregeln prüfen. Routinefälle werden automatisch gebucht, ungewöhnliche markiert, und jede Änderung ist nachvollziehbar und umkehrbar, bevor sie dein ERP erreicht.
Ein governance-konformer Datensatz für deine Produkte, Lieferanten und Kunden — verbunden mit deinem ERP und deinem Shop. Das ganze Unternehmen arbeitet mit einer einzigen Version der Wahrheit statt mit einem Dutzend widersprüchlicher Kopien.
Bestand, Marge und Lieferantenperformance liegen meist in Systemen, die nie übereinstimmen. Das bringt sie in eine einzige Echtzeit-Ansicht und versorgt dein Team und die KI-Tools aus denselben sauberen Daten.
Bereit, mehr deiner KI-Use-Cases in der Distribution wirklich live zu bringen?
Wir beginnen bei deinen Daten: wo sie inkonsistent sind, wo sie unvollständig sind und wo sie unbemerkt die Use Cases blockieren, die du starten willst. Dann zeigen wir dir, was möglich ist, sobald das behoben ist.
Unverbindlich — ein 30-minütiges Gespräch, um zu verstehen, wo deine KI- und Datenstrategie steht und wohin sie sich entwickeln kann.
