KI-gestützte Analyse macht über 10 % grenzüberschreitende Warenbewegungen im Dental-Fachhandel steuerbar
Branche: Dentalindustrie (zahnärztliches Equipment & Zubehör)
Unternehmensgröße: ca. 1.500 Mitarbeitende, >300 Mio. € Umsatz
Region: Europa
Zielsetzung: Faktenbasierte Transparenz über grenzüberschreitende Waren- und Wertbewegungen im indirekten Fachhandelsvertrieb zur Stabilisierung von Margen, Provisionen und Vertriebssteuerung
Ergebnisse auf einen Blick
≈95 % Transparenzgrad über Waren- und Wertströme im Zubehör- und Verbrauchsmaterialsegment
>10 % der Warenbewegungen als grenzüberschreitend identifiziert, insbesondere in margenrelevanten Produktkategorien
Deutlich reduzierte Vertriebs- und Fachhandelskonflikte sowie verbesserte Grundlage für margenwirksame Steuerungsmaßnahmen (qualitativ belegt)
1. Ausgangssituation
Der Hersteller vertreibt sein Portfolio europaweit überwiegend über den Dental-Fachhandel. Die Landesgesellschaften verantworten Pricing, Außendienststeuerung und Marktperformance in ihren jeweiligen Ländern.
– Indirektes Vertriebsmodell mit hoher Abhängigkeit vom Fachhandel
– Stark unterschiedliche nationale Preisniveaus innerhalb Europas
– Zubehör- und Verbrauchsmaterialien als margenstarker, wiederkehrender Umsatztreiber
2. Problem / Herausforderung
Grenzüberschreitende Warenbewegungen führten zu strukturellen Verzerrungen – ohne belastbare, konzernweit konsistente Datengrundlage.
Ursache → Effekt → Risiko
– Ursache: Unterschiedliche Preisniveaus zwischen europäischen Märkten sowie hohe Markttransparenz über Preisportale
– Effekt: Verlagerung von Waren aus Niedrigpreismärkten in Hochpreismärkte
Rechtlich war das Cross-Border-Geschäft innerhalb der EU zulässig – operativ jedoch ohne Transparenz nicht steuerbar.
3. Lösung / Vorgehen
Ziel war eine verlässliche, faktenbasierte Transparenz der tatsächlichen Produkt- und Wertströme – ohne Eingriff in operative Vertriebs- oder Pricing-Entscheidungen.
Ansatz: KI-gestützte Analyse als skalierbares und kosteneffizientes Transparenz- und Reporting-Instrument.
Vorgehen
– Datenaggregation
Interne Lieferdaten an den Fachhandel
Externe Abverkaufs- und Rechnungsdaten aus einer repräsentativen Praxisstichprobe
Ergänzende Probekäufe und Validierungsmaßnahmen
KI-gestützte Mustererkennung
Normalisierung heterogener Datenformate über Länder, Händler und Produktgruppen hinweg
Identifikation von Waren- und Wertströmen zwischen Ursprungs- und Zielmärkten
Reporting & Governance
Aufbau einer einheitlichen Reporting-Logik
Dashboards für Management, Landesgesellschaften und Vertrieb
Rolle der KI
Unterstützung bei Datenaggregation, Skalierung und Mustererkennung
Keine automatisierten Preis-, Vertriebs- oder Managemententscheidungen
Fachliche Bewertung und Maßnahmenableitung verbleiben vollständig beim Menschen
4. Mehrwert der KI gegenüber klassischen Analyseansätzen
Klassische BI- oder Analyse-Teams hätten monatelange, kostenintensive Konsolidierungsarbeit erfordert
Hohe Datenfragmentierung über Länder und Händler hinweg
KI ermöglichte:
1. Schnelle Skalierung über große Datenmengen
2. Einheitliche Logik über alle Märkte
3. Deutlich geringere Projekt- und Betriebskosten
Ergebnis: Hohe Transparenz in kurzer Zeit bei klar besserer Kosteneffizienz.
5. Ergebnisse & Einordnung
≈95 % Transparenzgrad bei einer Ungenauigkeit von <5 %
>10 % Cross-Border-Quote, insbesondere bei margenstarken Wartungs- und Verbrauchsmaterialien
Belastbare Grundlage für strukturierte Gespräche mit Fachhandelspartnern in Hochpreismärkten
Absehbare Margenverbesserung, da Preis-, Provisions- und Partnermodelle faktenbasiert adressiert werden konnten
hat unsere internen Diskussionen und die Gespräche mit dem Fachhandel grundlegend verändert."
KI-gestützte Transparenz für komplexe, indirekte Vertriebsmodelle
im regulierten B2B-Umfeld.
Erfahre, wie datenbasierte Analysen helfen, europäische Preis-,
Vertriebs- und Margenlogiken faktenbasiert zu steuern.