Denkweise · Vertriebssteuerung
Diese Sammlung ist keine Implementierung, kein Pitch und keine fertige Lösung. Es sind Skizzen aus 15 Jahren Commercial- und BI-Beobachtung — zwei davon als POC umgesetzt, neun als Konzept liegengelassen, alle anonymisiert. Keine Firmenbezüge, keine Personennamen, keine konkreten Zahlen.
Ich teile sie, weil das Denken oft der Teil ist, der bei Anstellungsgesprächen verlorengeht. Ein Lebenslauf zeigt, was jemand gemacht hat. Diese Seite zeigt, wie er denkt.
Umgesetzt · POC
02 SkizzenEin lebendiges Steuerungsinstrument statt akademisches Modell. Kunden bekommen einen Score aus Aktualität, Häufigkeit und monetärem Wert — daraus zehn Segmente mit eigenen Handlungsempfehlungen: Champions bekommen dedizierte Betreuung, At-Risk-Kunden werden reaktiviert, Hibernating in den Self-Service-Kanal geschoben. 30+ Kennzahlen pro Kunde mit Berechnungsformel. Anwendbar, nicht akademisch.
Ein Vertriebs-KPI-Set, im Konsens mit allen Stakeholdern entwickelt — nicht top-down diktiert. Account-Lifecycle (New → Active → Inactive → Lost → Reactivated), Brand- und Line-Penetration, Umsatzschwellen-Klassifizierung, Conversion Rate (Besuche → Aufträge), Retention Rate. Die Definition ist konsistent über alle Kanäle, alle Berichte, alle Diskussionen. Das spart Stunden in jedem Quartalsmeeting.
Konzeptskizzen · Idee
09 SkizzenVollkosten pro Besuch berechnen. Ab welchem Kundensegment rechnet sich ein persönlicher Besuch? In den kleinsten Segmenten kann ein Besuch Wert vernichten statt schaffen. Diese Erkenntnis verändert die Ressourcenallokation grundlegend — Tour-Listen werden zu Investitionsentscheidungen.
Routinebestellungen aus dem Außendienst in einen digitalen Kanal verlagern. Der Außendienst wird damit nicht ersetzt, sondern entlastet — frei für echte Beratung statt für Bestellannahme. Phase-Gate-Rollout: Pilotkunden, Adoption messen, dann skalieren. Erfolgsmessung: Adoption Rate, Bestellfrequenz digital vs. persönlich, Auswirkung auf Besuchsproduktivität.
Frequenzmessung am Eingang, Conversion-Tracking (Besucher → Käufer), Planogramm-Compliance per Bilderkennung, datengestützte Regaloptimierung. Der physische Retail-Raum wird digital lesbar — und damit steuerbar. Stellt Bauchgefühl auf Zahlenbasis: welche Platzierung erzeugt die höchste Conversion, stimmt die Sortimentstiefe mit dem Kundenprofil.
Ein Distributeur sieht normalerweise nur den Sell-In — was der Händler bestellt. Was beim Endverbraucher ankommt, bleibt unsichtbar. Ein strukturiertes Panel mit Rekrutierung, Befragungsrhythmus und NPS-Segmentierung schließt diese Lücke. Die Verknüpfung von Sell-In und Endkunden-Feedback erzeugt Informationsvorsprung in Jahresgesprächen mit Markenpartnern.
Dashboards beantworten Fragen. Agenten stellen sie. Ein spezialisierter LLM-Agent analysiert tausende Datenpunkte: Forecast-Abweichungen, Margen-Patterns, Anomalien. Generiert Handlungsempfehlungen, bevor jemand danach fragt. Drei-Stufen-Architektur: Datenanbindung, Pattern-Erkennung, proaktive Empfehlung.
Basismodell → RAG-Wissensanschluss → Wissensgraph → spezialisierte Unternehmens-Agenten → proaktive Intelligenz. Mit einer Use-Case-Matrix pro Abteilung und einem Phase-Gate-Rollout über mehrere Quartale. Das ist kein "wir sollten mal KI machen" — das ist eine durchdachte Enterprise-AI-Strategie mit konkreter Architektur und ROI-Schätzung.
RAG-Wissensbasen entstehen nicht durch Zufall. Methodisch geht das so: strukturierte Prozess-Interviews mit Schlüsselpersonen, aber nicht "beschreibe deinen Prozess" — sondern "nimm mich mit durch deinen gestrigen Tag". Stille aushalten, die wertvollsten Antworten kommen nach drei bis fünf Sekunden Pause. Plus wöchentliche Wissens-Prompts und Leaving-Expert-Interviews bei Abgängen.
Technologie allein ändert nichts. Damit datengetriebene Steuerung kein Einmal-Projekt bleibt, braucht es eine organisatorische Verankerung: Governance, Rollenmodell, Tool-Ownership, Priorisierungs-Pipeline. Ein CoE stellt sicher, dass KPI-Definitionen konsistent bleiben, Datenqualität gepflegt wird und neue Use Cases systematisch priorisiert werden.
Eine KI-Manager-Zertifizierung war für mich keine Pflichtveranstaltung, sondern strategisches Eigeninvestment in die Grundlagen, die meine spätere KI-Strategie tragen sollten. Strukturierter Optionsvergleich von drei Anbietern (Bewertungsmatrix mit Preis, Format, Dozenten, Alumni-Netzwerk, Praxisrelevanz), Empfehlung mit Begründung, Business-Case-Frame. Das Dokument selbst war eine BI-Analyse.
Manches davon werde ich bauen. Manches wird jemand anderes besser bauen. Manches wird sich überleben. Aber so denke ich.
Anonymisierte Konzeptskizzen — keine Firmen-, Personen- oder Markenbezüge, Zahlen durch Relationen ersetzt.