AI, die in Ihrer Distribution
operativ arbeitet.
Nicht in einer Pilotphase.
Ein dediziertes AI-Team, das sich in Ihre Organisation einbettet, mit Ihrem ERP und Ihren Daten arbeitet und bleibt, bis der Workflow live ist. Erstes messbares Ergebnis in zwei bis vier Wochen.
Enterprise-AI-Projekte scheitern nicht an fehlenden Ideen. Sie scheitern an fehlender Verantwortung für die Umsetzung.
Die meisten Distributoren dieser Größenordnung verfügen bereits über Daten, Systeme und eine AI-Initiative. Was ihnen fehlt, ist ein Team, das den Weg vom Experiment bis zum täglichen Betrieb verantwortet.
Der Pilot, der niemals zur Produktion wird
Proof of Concepts validieren die Technologie und enden in einer Präsentation. Niemand verantwortet die Integration, das Change-Management oder das Ergebnis. Das Pilotergebnis bleibt auf einer Folie.
Fragmentierte Verantwortung, keine Rechenschaft
Der AI-Anbieter verantwortet das Modell. Der Systemintegrator verantwortet die Anbindung. Die interne IT verantwortet das ERP. Niemand verantwortet das Umsatzergebnis. Wenn etwas kaputtgeht, hat jeder ein Übergabedokument.
Integrationszeitpläne, die den ROI aufzehren
Der Aufbau von ERP-Konnektoren, Kanalintegrationen und Daten-Pipelines von Grund auf dauert Monate. Bis die Infrastruktur steht, wurde der Business Case dreimal überarbeitet und der interne Fürsprecher hat die Rolle gewechselt.
Unser Team arbeitet in Ihrer Organisation. Nicht daneben.
Das AI Lab ist kein Beratungsmandat. Unsere Ingenieure betten sich in Ihr operatives Umfeld ein, arbeiten mit Ihren Teams und Ihren Systemen und sind einem Produktionsergebnis verpflichtet - nicht einem Liefergegenstand auf Papier. Wir gehen nicht, wenn der Prototyp fertig ist.
Dediziertes AI-Team, eingebettet in Ihren Betrieb
Ingenieure, die als Erweiterung Ihrer Organisation arbeiten. Sie nehmen an Ihren operativen Meetings teil, nutzen Ihre Daten und werden an denselben Ergebnissen gemessen wie Ihr Unternehmen. Kein Account-Manager dazwischen.
Plattform, die bereits in der Distribution läuft
B2B Hive, ERP-Konnektoren, WhatsApp- und Viber-Kanalintegrationen, Modelle für das Käuferverhalten - bereits in Produktion bei großen Distributionskunden. Ihr Engagement beginnt bei der Integration, nicht bei der Infrastruktur.
Produktionsverantwortung, nicht Prototyp-Übergabe
Wir definieren Erfolg als einen funktionierenden AI-Workflow in Ihrer Produktionsumgebung, der reale Transaktionen verarbeitet. Ist das erreicht, bauen wir aus. Wir übergeben nicht einfach Dokumentation und ziehen uns zurück.
Vier Punkte, in denen sich das AI Lab strukturell von jeder Alternative unterscheidet, die Sie in Betracht ziehen.
Enterprise-Distributoren dieser Größenordnung vergleichen uns typischerweise mit großen Beratungsfirmen, spezialisierten AI-Agenturen und der Option, ein internes Team aufzubauen. Hier ist, was jeder Vergleich übersieht.
Sie zahlen nicht dafür, aufzubauen, was bereits existiert.
Beratungsfirmen und AI-Agenturen beginnen Ihr Engagement damit, Integrationsinfrastruktur zusammenzustellen. ERP-Konnektoren, Kanal-APIs, Käuferdatenmodelle. Das sind sechs bis zwölf Wochen Ihres Budgets, bevor auch nur eine Zeile AI geschrieben ist. Unsere Plattform hat diese Infrastruktur bereits in Produktion. Ihr Engagement beginnt auf der Anwendungsebene.
Distributions-Fachwissen, das bereits kalibriert ist.
Bestellverhalten der Käufer, ERP-Schemata über die wichtigsten Plattformen hinweg, Routen- und Gebietslogik, Aktionsmechaniken, Inaktivitätsmuster - das lernen wir nicht erst im Verlauf Ihres Engagements. Es ist das Fundament, auf dem unsere Modelle aufbauen. Der Unterschied zeigt sich darin, wie schnell Empfehlungen präzise werden und wie wenige Fehlstarts auftreten.
Verantwortung für die Produktion, nicht für einen Bericht.
Der Liefergegenstand einer Beratungsfirma ist ein Strategiedokument. Der Liefergegenstand eines internen Teams ist eine Roadmap. Unser Liefergegenstand ist ein funktionierender AI-Workflow, der Ihre Transaktionen verarbeitet. Die kommerzielle Struktur des AI Lab ist an Produktionsergebnisse gebunden, nicht an Zeit und Aufwand. Das verändert unsere Anreize.
Ihre Investition speist eine Plattform, die sich kontinuierlich verbessert.
Ein strukturierter Teil jedes Engagements im AI Lab - vom ersten Tag an definiert, nicht nachträglich - wird in die Plattform B2B Hive abstrahiert. Das bedeutet, dass die von Ihnen beauftragten Funktionen sich nach Abschluss Ihres Engagements weiterentwickeln und verbessern, ohne zusätzliche Investition. Das System hört nicht auf, wenn der Sprint endet.
Sechs operative Bereiche. Jeder mit einem messbaren Umsatz- oder Kostenergebnis.
Anwendungsfälle sind keine Funktionsbeschreibungen. Es sind Geschäftsprobleme mit einem quantifizierbaren Vorher und Nachher.
Bestellgenerierung und Nachschub-Automatisierung
AI-ausgelöste Nachbestell-Impulse auf Käuferebene, zeitlich abgestimmt anhand von ERP-Verbrauchsdaten. Weniger verpasste Bestellungen zwischen den Besuchen. Höhere Ausschöpfung der bestehenden Käuferbasis ohne Zutun des Außendienstes.
Kundenkommunikation über WhatsApp und Viber
Strukturierte, ERP-ausgelöste Käufer-Konversationen über die Kanäle, die Käufer ohnehin nutzen. Auftragsbestätigung, Status-Updates, Nachbestell-Impulse und Aktionszustellung - ohne manuellen Aufwand des Außendienstes pro Nachricht.
Aktivierung von Long-Tail- und inaktiven Konten
Systematische Identifikation von Käufern, die verstummt sind, mit einer strukturierten dreistufigen Reaktivierungssequenz. Long-Tail-SKU-Empfehlungen aus den Bestellmustern vergleichbarer Gruppen. Umsatz, der aus Konten zurückgewonnen wird, die sonst aus der aktiven Basis herausfallen würden.
Warenkorbvervollständigung und Echtzeit-Empfehlungen
ERP-gestützte Warenkorbvorschläge, die im Moment der Auftragsbestätigung ausgeliefert werden. Jede Empfehlung ist käuferspezifisch, nicht kategorie-generisch. Annahmeraten, die Broadcast-Empfehlungssysteme durchgängig übertreffen.
Automatisierung interner Workflows und Koordination
Weniger manueller Koordinationsaufwand über Routen, Depots und Teams hinweg. AI-strukturierte Kommunikation für Disposition, Ausnahmebehandlung und abteilungsübergreifende Übergaben - ohne zusätzliches Personal.
Anreicherung von Produktdaten und Katalogintelligenz
Strukturierte Produktattribute und Kategorie-Tagging, generiert aus unstrukturierten Eingaben im Katalogmaßstab. Bessere Katalogdaten verbessern die Genauigkeit von Empfehlungen, die Suchrelevanz und das nachgelagerte Reporting - ohne manuelle Dateneingabe.
In dieser Größenordnung ist das Renditeprofil überproportional.
In der Betriebsgröße eines Distributors mit mehreren hundert bis mehreren tausend aktiven Käuferkonten und einem breiten Produktkatalog stellen selbst einstellige prozentuale Verbesserungen bei Bestellfrequenz, Warenkorbwert oder operativem Durchsatz ein wesentliches Umsatz- und Margenereignis dar. Die Mechanismen, die erschlossen werden - Nachfrageerfassung zwischen den Besuchen, Warenkorbvervollständigung, Kontoreaktivierung - existieren bereits in der Käuferbasis. Die Frage ist nicht, ob es einen Wert hat, sie zu aktivieren. Die Frage ist, ob das Liefermodell in der Lage ist, dorthin zu gelangen.
Ein strukturiertes Engagement im AI Lab ist kein Kostenposten. Es ist eine Investition mit einer Rendite, die sich verstärkt, während jeder Workflow reift und auf weitere Routen, Kategorien und Märkte ausgeweitet wird. Jede Einsatzphase liefert eine validierte ROI-Grundlage für die nächste. Die kommerzielle Struktur des Engagements ist auf diese Logik abgestimmt.
Das AI Lab ist wählerisch, welche Organisationen wir annehmen.
Das Liefermodell, das wir einsetzen, erfordert ein bestimmtes Fundament. Wir haben unsere Kapazität darauf ausgerichtet, mit Organisationen zu arbeiten, bei denen sowohl die Infrastruktur als auch der Anspruch vorhanden sind. Nachfolgend die Kriterien, die eine gute Passung ausmachen.
Umsatzgröße: oberer Bereich Ihres Marktes
Typischerweise Distributoren mit einem Jahresumsatz im neunstelligen Bereich oder der klare Kategorieführer auf regionaler Ebene. Das AI Lab ist für operative Komplexität konzipiert, die eine eingebettete Umsetzung rechtfertigt.
Mehrere hundert bis mehrere tausend aktive Käuferkonten
Die Mechanismen, die das AI Lab aktiviert - Bestellungen zwischen den Besuchen, Rückgewinnung inaktiver Konten, Warenkorbvervollständigung - erzeugen bei dieser Größe der Käuferbasis wesentliche Ergebnisse. Unterhalb dieser Schwelle sieht die Wirtschaftlichkeit anders aus.
Zugängliches ERP mit Bestellhistorie und Produktkatalog
Wir benötigen mindestens 90 Tage Bestellhistorie und einen strukturierten Produktkatalog als Datenfundament. API-Zugang wird bevorzugt; strukturierter CSV-Export wird für alle wichtigen Plattformen unterstützt.
Interne IT- oder Datenfunktion, die die Integration unterstützen kann
Unser Team steuert die AI-Entwicklung. Ihr internes Team steuert den ERP-Zugang und die internen Freigaben. Wir brauchen einen Ansprechpartner, kein komplettes Data-Engineering-Team.
Rückhalt auf Führungsebene für die Initiative
Produktions-AI erfordert Entscheidungen, die mehrere Abteilungen betreffen. Ein engagierter Sponsor auf CEO-, COO- oder gleichwertiger Ebene ist nicht optional. Er ist eine Voraussetzung für die Liefergeschwindigkeit.
Drei Wege der Zusammenarbeit. Der Umfang wird gemeinsam definiert, bevor das Engagement beginnt.
Jedes Engagement wird auf Basis Ihres operativen Umfelds, der Komplexität des Anwendungsfalls und Ihrer internen Bereitschaft zugeschnitten. Die folgenden Strukturen beschreiben die typische Form jeder Verpflichtungsstufe. Keine öffentlichen Preise: Enterprise-Distributoren dieses Profils erwarten eine maßgeschneiderte kommerzielle Struktur, und wir liefern sie.
Ein klar abgegrenzter priorisierter Anwendungsfall, bis in die Produktion geliefert. Geteilte AI-Engineering-Kapazität und Plattformsupport. Konzipiert, um die Integration aufzubauen, das Modell in Ihrer Umgebung zu validieren und ein messbares Ergebnis zu erzielen, bevor eine größere Verpflichtung eingegangen wird. Mindestens sechs Monate.
Kontinuierlicher AI-Rollout über zwei bis drei aktive Workflows. Ein dediziertes AI-Engineering-Team, das in einem strukturierten Sprint-Rhythmus arbeitet, mit durchgängiger Produkt- und Projektunterstützung. Für Organisationen, die von einem einzelnen Proof of Concept zu einem laufenden operativen AI-Programm übergehen. Mindestens zwölf Monate.
Ein vollständiges Enterprise-AI-Programm über mehrere operative Bereiche parallel. Dediziertes Senior-AI-Umsetzungsteam, Architektur-Leitung und Executive-Steuerung. Fortgeschrittene Integrationen, Multi-Domain-Rollout und eine gemeinsam gestaltete strategische Roadmap. Mindestens zwölf Monate.
Umfang, Teamgröße und Dauer werden gemeinsam nach einem ersten Scoping-Gespräch definiert. Die kommerziellen Konditionen werden um das Engagement herum strukturiert, nicht anhand einer veröffentlichten Preisliste.
Aktive Einsätze. Auf Kundenwunsch anonymisiert. Konkret im Ergebnis.
Namen werden nicht veröffentlicht. Operative Details und Ergebniszahlen sind real.
Regionaler Distributor, 180 aktive Käuferkonten
WhatsApp-gesteuerter AI-Bestell-Workflow in Produktion. Bestellerfassung zwischen den Besuchen implementiert und gemessen. Reaktivierungssequenz für inaktive Konten aktiv. Vollständiges Umsatzmodell mit fünf Hebeln über alle Käufersegmente ausgerollt.
Distributor, 240 aktive Käuferkonten, gemischte Kategorien
Warenkorbvervollständigungs-Empfehlungen und Long-Tail-SKU-Aktivierung parallel ausgerollt. Höchster Long-Tail-Beitrag in der Stichprobe. Rückgewinnungsrate inaktiver Konten von 38% innerhalb von 21 Tagen nach der ersten Ansprache. Saisonaler SKU-Abverkauf: 41% gegenüber 12% im Vorjahr mit reinem Außendienst-Modell.
HoReCa-Distributor, 95 Restaurants, Hotels und Cafés
Automatisierung des morgendlichen Bestellzyklus implementiert, nachdem die Analytik aus dem NORA-Engagement 07:30 als Spitzenzeit für die Konversion identifizierte. Aktions-Engine für die Premium-Kategorie ausgerollt. Höchste Aktions-Konversionsrate in der Stichprobe über die Kategorien Craft Beer, Spirituosen und Wein.
Liefermethodik
Alle Engagements laufen in zweiwöchigen Sprint-Zyklen. Jeder Sprint erzeugt ein funktionierendes Ergebnis - kein Status-Update. Phasen: Scoping des Anwendungsfalls, ERP-Integration und Datenvalidierung, Workflow-Entwicklung und -Test, Produktionsstart, Einführung und Ausbau. Keine zwischengeschalteten Präsentationsebenen.
Messansatz
Alle Steigerungszahlen werden gegen eine 90-tägige Baseline vor dem Einsatz gemessen, mit saisonalen Kontrollen dort, wo eine mehrjährige ERP-Historie verfügbar ist. Erfolgskriterien werden vereinbart, bevor das Engagement beginnt, nicht definiert, nachdem die Ergebnisse vorliegen. Jedes Engagement ist unabhängig messbar.
Vier Schritte vom ersten Gespräch bis zum ersten Ergebnis in Produktion.
Es gibt keine Discovery-Phase, die Sie drei Monate kostet, bevor die Arbeit beginnt. Das Scoping-Gespräch ist der Ausgangspunkt, nicht der Arbeitsstrang.
Erstgespräch
Wir verstehen Ihr operatives Umfeld, Ihr Datenfundament und das Problem, das Sie lösen wollen. Sie verstehen unser Modell und was wir von Ihrer Seite brauchen, um zu liefern. 45 Minuten. Strukturierte Agenda.
Scoping des Anwendungsfalls
Gemeinsam identifizieren wir die wertvollste AI-Anwendung angesichts Ihrer Datenreife und operativen Komplexität. Wir definieren Erfolgskriterien, bestätigen den Integrationsumfang und vereinbaren die Lieferstruktur, bevor die Arbeit beginnt.
Eingebettete Sprint-Umsetzung
Unser Team ist an Bord. Zweiwöchige Zyklen. ERP-Integration, Workflow-Entwicklung, Test, Produktionsstart. Ihre Teams werden nach Bedarf einbezogen, nicht mit Projektmanagement-Aufwand belastet. Wir verantworten die Umsetzung.
Produktion, Messung, Ausbau
Live-Workflow. Ergebnisse werden gegen die vereinbarte Baseline verfolgt. Ein klarer Ausbaupfad zum nächsten Anwendungsfall, zum nächsten Markt oder zum nächsten operativen Bereich - mit validiertem ROI bei jedem Schritt als Grundlage für die nächste Entscheidung.
Wenn Ihre Organisation die Größe
und den Anspruch dafür hat, ist der nächste Schritt
ein kurzes Gespräch.
Erzählen Sie uns von Ihrem Distributionsbetrieb. Wir bestätigen, ob eine strukturelle Passung besteht, und vereinbaren einen 45-minütigen Scoping-Call mit den richtigen Personen auf beiden Seiten. Kein Verkaufsprozess. Kein Foliensatz. Ein direktes Gespräch über Ihre operative Realität und darüber, ob das AI Lab sie verändern kann.
Wir antworten auf jede Anfrage innerhalb eines Werktags. Gespräche werden standardmäßig unter NDA geführt.