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title: "KI-gestützte Ermittlung individueller Kundenbedürfnisse"
description: "Genaue Kenntnis über ungewöhnliches Bestell-Verhalten von Verbrauchsmaterial schafft im Vertrieb neue Potenziale. KI hilft bei der Erkennung."
url: https://fuseki.com/news/kuenstliche-intelligenz-unterstuetzt-die-ermittlung-individueller-kundenbeduerfnisse/
date: 2021-03-25
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# KI-gestützte Ermittlung individueller Kundenbedürfnisse

25\. März 2021

Seit fast 100 Jahren stehen Verbindungen im Zentrum des Geschäftsfeldes des Bremer Unternehmens [Bühnen GmbH & Co. KG.](https://www.buehnen.de/) Eine intensive Beratung zu Schmelzklebstoffen und Anwendungstechnik schafft Vertrauen in die Produkte aus Bremen. Das Portfolio wurde stets weiterentwickelt und angepasst. Um die Beratung auf das Kundenbedürfnis maßzuschneidern und fit für die Zukunft zu machen, hat das Unternehmen erkannt, dass verborgene Potenziale in vorhandenen Unternehmensdaten schlummern.

## Kurzfristige Mehrwerte aus Unternehmensdaten Gewinnen

Unternehmensdaten tragen Möglichkeiten in sich, Mitarbeiter bei ihren täglichen Aufgaben zu unterstützen und gleichzeitig Kunden einen passgenaueren Service bieten zu können. Deswegen haben wir ein intelligentes System entwickelt, das den Vertrieb bei der proaktiven und nachhaltigen Bestandskundenpflege unterstützt. So können die Vertriebsmitarbeiter im Innen- und Außendienst ihre Kunden noch individueller beraten und den Servicelevel steigern. Vertriebsmitarbeiter sollen ein Mittel bekommen, genau zum richtigen Zeitpunkt und “wie gerufen” ihre Kunden kontaktieren können.

> Wir sind zwar Spezialisten in unserem Fachbereich, aber wenn es darum geht unsere Daten intelligent und automatisiert auszuwerten, benötigen wir Unterstützung. Deswegen haben wir nach einem Partner gesucht, der zum einen in der Lage ist, unser Geschäftsmodell zu verstehen, und zum anderen die notwendigen Kenntnisse im Bereich KI hat, um unsere Vorstellungen umzusetzen. Gleich zu Anfang der Zusammenarbeit wurde klar, dass wir mit fuseki den richtigen Partner gefunden hatten.
> 
> — Bert Gausepohl, Geschäftsführer Bühnen GmbH

## Die Potentialanalyse

Die Balance zwischen Neukundengewinnung und individueller Bestandskundenpflege stößt auf dem globalen Markt der Substitutionsgüter schnell an die Grenzen gängiger CRM und ERP Systeme. Wenn sich der Bestellrhythmus- oder Bestellpunkte bei einzelnen Kunden verändern, ist es für die Vertriebsmannschaft mit den gängigen Bordmitteln nur schwer erkennbar. Das macht die Sichtung und Bewertung der Geschäftsverbindungen zum Kunden besonders komplex.

Im Zentrum unserer Data Science Potentialanalyse stand daher die Frage, wie man den Vertrieb befähigen kann, Kunden genau zum richtigen Zeitpunkt anzusprechen. Mithilfe von Machine Learning Algorithmen erörterten wir, ob anhand von historischen Bestelldaten ein Normalverhalten für den Einzelkunden ermittelt werden kann. Dieses individuelle Verhalten setzten wir in Relation zum aktuellen Status und bewerteten sie mit einer Kennzahl. Diese Kennzahl liefert wichtige Indikatoren für veränderte Bestellmengen und -rhythmen, sodass der Kundenservice proaktiv und passgenau auf den Kunden zugehen kann. Gleichzeitig kann die Planbarkeit von Bedarfen und Lagermengen optimiert werden, und die tieferen Einblicke in das individuelle Abnahmeverhalten ermöglichen ebenso Rückschlüsse für kurzfristige Prognosen.

## Die Lösung

Das von uns entwickelte Software-Werkzeug setzt auf der bestehenden Systemlandschaft auf und liefert die Kennzahl als Ergänzung zu den bereits vorhandenen Kundenstamm- und Bestelldaten. Dadurch konnten wir innerhalb kürzester Zeit eine Softwarelösung entwickeln, die relevante Informationslücken füllt. Die Ergebnisse werden aus individuell entwickelter und Fremdsoftware in Power BI verschnitten und in Anwender-Dashboards dargestellt. Ein großer Nutzen für die Anwender kann manchmal eben durch eine präzise Maßanfertigung im kleinen Rahmen geschaffen werden.

## Fazit

Unternehmen sitzen oft auf wertvollen Daten und sind nur wenige Wochen von echten “Quick-Wins” entfernt. Gerade am Anfang lassen sich in den Daten Potenziale mit enorm hohen Kosten/Nutzen Faktoren identifizieren und kurzfristig umsetzen. Das gemeinsam mit Bühnen entwickelte KI-gestützte Tool zur Ermittlung der Kundenbedürfnisse ist ein Paradebeispiel dafür.