Hochwertige Produktdaten werden zur Grundlage für intelligente Produktsuchen, präzisere Bestandsplanung und automatisierte Beschaffungsprozesse im B2B-Commerce.
Düsseldorf, 06. August 2026 – Künstliche Intelligenz verändert zunehmend zentrale Prozesse im Großhandel. Von der intelligenten Produktsuche über die Bestandsplanung bis hin zur automatisierten Beschaffung eröffnet KI neue Möglichkeiten, Effizienz zu steigern und Kunden besser zu bedienen. Gleichzeitig stehen viele Großhändler vor einer grundlegenden Herausforderung: Veraltete IT-Landschaften, isolierte Datenbestände und uneinheitliche Produktinformationen erschweren den Einsatz moderner KI-Anwendungen. Akeneo, die Product Experience (PX) Company und führender Anbieter von Product-Cloud-Lösungen, sieht deshalb qualitativ hochwertige Produktdaten als zentrale Voraussetzung für den erfolgreichen Einsatz von KI im B2B-Commerce.
KI verändert die Produktsuche im Großhandel
B2B-Einkäufer erwarten heute digitale Einkaufserlebnisse, die sie aus dem privaten Onlinehandel kennen. Laut Forrester gehörten 2025 bereits 64 Prozent der B2B-Käufer den Generationen der Millennials oder Gen Z an. Sie erwarten relevante Suchergebnisse, vollständige Produktinformationen und eine schnelle Orientierung – unabhängig davon, ob sie mit Artikelnummern, Synonymen oder branchenspezifischen Begriffen suchen.
Die Grundlage dafür bilden konsistente und zentral gepflegte Produktdaten, beispielsweise in einem Product Information Management System (PIM). Moderne KI-gestützte Suchfunktionen verstehen zunehmend den fachlichen Kontext einer Suchanfrage und ersetzen starre Keyword-Suchen durch semantische Analysen. Dadurch liefern sie auch bei unvollständigen Angaben oder unterschiedlichen Bezeichnungen passende Ergebnisse.
Darüber hinaus berücksichtigen Machine-Learning-Modelle Faktoren wie bisheriges Kaufverhalten, regionale Nachfrage oder aktuelle Lagerbestände. Sie empfehlen passende Alternativprodukte bei Lieferengpässen und unterstützen Vertriebsteams durch intelligente Up- und Cross-Selling-Vorschläge bereits während der Produktauswahl.
KI unterstützt Bestandsplanung und Beschaffung
Auch Einkauf und Supply Chain profitieren zunehmend von KI. Prädiktive Analysen erkennen saisonale Nachfrageschwankungen, prognostizieren Bestellmengen und weisen frühzeitig auf mögliche Lieferengpässe hin. Großhändler können dadurch ihre Lagerbestände bedarfsgerechter planen und Kapitalbindung reduzieren.
Zugleich lassen sich Lieferanten anhand von Preisentwicklungen, Lieferzeiten und Warenverfügbarkeit systematischer vergleichen. KI-Agenten übernehmen zudem wiederkehrende Aufgaben wie Nachbestellungen auf Basis definierter Bestands- und Risikoparameter. Einkaufsteams gewinnen dadurch mehr Zeit für strategische Aufgaben wie Lieferantenmanagement, Vertragsverhandlungen oder die Entwicklung resilienter Lieferketten.
Hochwertige Produktdaten werden zum Erfolgsfaktor
Der Nutzen von KI hängt jedoch maßgeblich von der Qualität der zugrunde liegenden Daten ab. In vielen Großhandelsunternehmen sind Produktinformationen noch über ERP-, Lieferanten- und weitere Bestandssysteme verteilt oder uneinheitlich gepflegt. Erst wenn Produktdaten zentral verfügbar, aktuell und konsistent sind, können KI-Anwendungen ihr Potenzial zuverlässig entfalten.
„Künstliche Intelligenz verändert den Großhandel nicht allein durch leistungsfähigere Algorithmen. Entscheidend ist, dass Unternehmen ihre Produktdaten als strategische Ressource verstehen. Erst auf dieser Grundlage lassen sich intelligente Produktsuchen, präzisere Bestandsplanung oder automatisierte Beschaffungsprozesse erfolgreich umsetzen. Gleichzeitig braucht es klare Verantwortlichkeiten sowie eine enge Zusammenarbeit zwischen IT, Einkauf, Vertrieb und Logistik, damit KI ihr volles Potenzial entfalten kann“, sagt Casey Paxton, Content Marketing Manager bei Akeneo.
Über Akeneo
Akeneo ist die Product Experience (PX) Company und weltweit führend im Bereich Product-Cloud-Lösungen für den KI-gestützten Handel. Mit der Product Cloud unterstützt Akeneo Marken, Hersteller, Distributoren und Händler dabei, Produktinformationen zentral zu verwalten, zu steuern und kanalübergreifend bereitzustellen. So entstehen Produkterlebnisse, die Verbraucher bei ihrer Kaufentscheidung unterstützen und Unternehmen dabei helfen, ihre Commerce-Ziele effizient zu erreichen.
Durch die Integration von PricingHUB vereint Akeneo Produktdaten und Preisinformationen auf einer Plattform. Unternehmen erhalten damit die Möglichkeit, ihre Produkt- und Preisstrategien besser aufeinander abzustimmen, ihre KI-Sichtbarkeit zu erhöhen und somit ihre Geschäftsergebnisse nachhaltig zu verbessern.
Führende globale Marken wie Fossil, Intersport, KaDeWe, Liqui Moly, Snipes und Wüsthof vertrauen auf Akeneo, um ihre Commerce-Initiativen zu skalieren und konsistente Produkterlebnisse zu schaffen.
Weitere Informationen unter: https://www.akeneo.com/de/
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- digitale Transformation (Wikipedia)
Die digitale Transformation (auch „digitaler Wandel“) bezeichnet einen fortlaufenden, tiefgreifenden Veränderungsprozess in Wirtschaft und Gesellschaft, der durch die Entstehung immer leistungsfähigerer digitaler Techniken und Technologien ausgelöst worden ist. Im engeren Sinne wird als digitale Transformation häufig der Veränderungsprozess innerhalb eines Unternehmens bezeichnet, der durch digitale Technologien oder die darauf beruhenden Kundenerwartungen ausgelöst wird. Die sogenannte digitale Transformation ist verwandt mit der ehemaligen New Economy und der sich daraus entwickelten Digital Economy oder auch Internetökonomie. - Künstliche Intelligenz (Wikipedia)
Künstliche Intelligenz (kurz KI, englisch artificial intelligence, kurz AI) ist ein Forschungs- und Anwendungsgebiet der Informatik. Es handelt sich dabei um verschiedene Klassen von Problemlösungsverfahren, die anhand von Eingaben aus ihrer Umgebung Handlungen ausführen. - Produktdatenmanagement (Wikipedia)
Das Produktdatenmanagement (PDM) speichert und verwaltet produktdefinierende, repräsentierende und präsentierende Daten als Ergebnis der Produktentwicklung und stellt sie in nachgelagerten Phasen des Produktlebenszyklus zur Verfügung. Grundlage dieses Wirkens ist ein integriertes Produktmodell. Des Weiteren ist die Unterstützung der Produktentwicklung durch geeignete Methoden auf Basis von Prozessmodellen dem PDM zuzurechnen. Begleitend zum PDM entwickelt sich das Produktinformationsmanagement (PIM), welches auf die Bereitstellung von Produktinformationen für verschiedene Ausgabemedien, besonders im kaufmännischen Umfeld und Vertrieb, spezialisiert ist. Bevor der Begriff Produktdatenmanagement (PDM) allgemein gebräuchlich wurde, war in den 1980er Jahren Engineering-Data-Management (EDM) der verbreitete Terminus. Ein PDM-System ist Teil des betrieblichen Informations- und Koordinationssystems. Es implementiert die Methoden und Regeln des Produktdatenmanagements. PDM-Systeme beinhalten Programmschnittstellen zu CAx-Software, ERP-Software, Software der eigenen Klasse u. a. Sie sind somit nicht als monolithische Anwendungssysteme zu begreifen, sondern eher als Kern einer PDM-Lösung. Nicht alle Methoden und/oder Regeln des PDM werden zwingend durch ein PDM-Anwendungssystem zur Verfügung gestellt. Vielmehr können Systeme der CAx-Klasse oder Systeme des Dokumentenmanagements oder Workflow-Managements solche Funktionen zur Verfügung stellen. Für den Datenaustausch zwischen den beteiligten Systemklassen sowie die Beschreibung von Produktmodellen hat sich weitestgehend die Normenreihe ISO 10303 (STEP) als Standard etabliert. Die auf dem Markt befindlichen PDM-Systeme haben sich aus drei verschiedenen Richtungen entwickelt: DMS (Dokumentenmanagementsysteme)-Systeme CAD (CAD)-Systeme: rechnergestützter Entwurf oder rechnerunterstützte Konstruktion ERP (Enterprise-Resource-Planning)-Systeme: Planung [des Einsatzes/der Verwendung] der Unternehmensressourcen Dabei können CAD-Systeme als Ursprung des PDM angesehen werden. Die Disziplin erwuchs maßgeblich aus Problemen der CAD-Modell- bzw. Zeichnungsverwaltung, verursacht durch dramatische Zunahme der Produktdatenmenge im … - Supply Chain Management (Wikipedia)
Das Lieferkettenmanagement oder englisch Supply-Chain-Management (SCM) umfasst alle Prozesse zur Planung, Steuerung, Überwachung, Dokumentation und Optimierung der Lieferkette eines Unternehmens oder einer Organisation. Dies beinhaltet Aktivitäten von der Beschaffung von Ausgangsmaterialien über die Produktion bis hin zum fertigen Produkt oder zur Dienstleistung (Service) und deren Auslieferung an die Kunden. Mittels bestimmter Management-Konzepte und Methoden versucht das SCM, den dynamischen Ablauf bzw. Pfad entlang dieser Kette zu kontrollieren, steuern und zu verbessern. Man spricht auch von einer Wertschöpfungslehre entlang einer Wertschöpfungskette. Lieferkettenmanagement kommt in zahlreichen zivilen Wirtschaftsbranchen zum Einsatz, aber auch in militärischen Organisationen, wie beispielsweise in Gestalt der Defense Logistics Agency (DLA) des Department of Defense (DOD). Mehr dazu siehe die Militärlogistik. Lieferkettenmanagement kann auch innerhalb eines einzelnen Unternehmens über verteilte Standorte wie Produktion, Wartung, Service und Logistik hinweg stattfinden. Darüber hinaus wird das Thema von Ökonomen akademisch erforscht. Im folgenden Artikel wird die Abkürzung SCM synonym für Lieferkettenmanagement verwendet.
