Der stille Wandel im B2B-Einkauf
Der B2B-Einkauf hat sich grundlegend verändert. Während Hersteller und Großhändler noch über die Digitalisierung ihrer Vertriebsprozesse diskutieren, haben ihre Kunden längst neue Werkzeuge im Einsatz. Die Studie „Autonomous Commerce Shift 2026" von ONE8Y im Auftrag von Emporix zeigt: 94 Prozent der B2B-Einkäufer nutzen bereits KI-Tools wie ChatGPT oder Microsoft Copilot für ihre Produktrecherche und Kaufvorbereitung. 332 B2B-Anbieter und 168 Einkaufsleiter wurden im März 2026 befragt – die Ergebnisse sind eindeutig.
Diese Entwicklung stellt den klassischen B2B-Vertrieb vor eine zentrale Frage: Wie erreichen Hersteller Einkäufer, die nicht mehr auf der eigenen Website recherchieren, sondern ihre Fragen direkt an KI-Systeme stellen? Dieser Artikel beleuchtet vier konkrete Handlungsfelder für mittelständische Hersteller und Großhändler, die ihre Vertriebsstrategie an die neue Realität anpassen möchten.
Warum KI-gestützte Recherche den B2B-Vertrieb verändert
Die Zahlen der Studie sprechen eine deutliche Sprache. 94 Prozent der befragten Einkäufer setzen KI-Tools ein, um Produktinformationen zu finden, Spezifikationen zu vergleichen und Lieferanten zu bewerten. Diese Entwicklung hat direkte Auswirkungen auf die digitale Sichtbarkeit von B2B-Anbietern.
Die wichtigsten Erkenntnisse der Studie:
94 % der B2B-Einkäufer nutzen KI-Tools für Produktrecherche
74 % brechen den Kaufprozess ab, wenn dieser zu kompliziert ist
53 % der Anbieter nennen ihre IT-Landschaft als größte strategische Hürde
Die Konsequenz: Wer in den Antworten von ChatGPT, Copilot oder anderen KI-Systemen nicht auftaucht, wird schlicht nicht gefunden. Klassische SEO-Strategien reichen nicht mehr aus, wenn Einkäufer ihre Recherche nicht mehr auf Google beginnen, sondern direkt in einem Chatbot.
Für den Mittelstand bedeutet dies eine doppelte Herausforderung. Einerseits fehlt oft die technische Infrastruktur, um Produktdaten KI-lesbar bereitzustellen. Andererseits sind viele Vertriebsprozesse noch auf persönlichen Kontakt und manuelle Bearbeitung ausgelegt – ein Modell, das zunehmend an seine Grenzen stößt.
Erste Antwort: Produktdaten KI-lesbar strukturieren
KI-Systeme arbeiten mit strukturierten Daten. Marketingtexte voller Adjektive und unspezifischer Aussagen helfen nicht weiter. Was zählt, sind klare Fakten: technische Spezifikationen, Maße, Materialien, Normen, Zertifizierungen.
Konkrete Maßnahmen für strukturierte Produktdaten:
Technische Datenblätter standardisieren: Einheitliche Formate für alle Produktgruppen schaffen
Attribute klar benennen: Statt „hochwertige Verarbeitung" konkrete Angaben wie „Material: Edelstahl 1.4301, DIN EN 10088"
Strukturierte Daten nutzen: Schema.org-Markup für Produkte implementieren
PIM-System einführen: Product Information Management als zentrale Datenbasis
Die Herausforderung liegt oft in der Datenqualität. Viele mittelständische Hersteller pflegen ihre Produktinformationen in Excel-Tabellen, ERP-Systemen oder gar in gedruckten Katalogen. Diese Daten sind für Menschen lesbar, für KI-Systeme jedoch kaum verwertbar.
Ein Product Information Management System (PIM) schafft hier Abhilfe. Es zentralisiert alle Produktdaten, ermöglicht einheitliche Strukturen und stellt sicher, dass technische Informationen konsistent und vollständig sind. Wichtig: Die Investition in Datenqualität zahlt sich mehrfach aus – nicht nur für KI-Sichtbarkeit, sondern auch für interne Prozesse und klassische Vertriebskanäle.
Zweite Antwort: In KI-Antworten präsent werden
Digitale Sichtbarkeit bedeutet 2026 mehr als eine gut rankende Website. Es geht darum, in den Antworten von KI-Systemen aufzutauchen, wenn potenzielle Kunden nach Produkten, Lösungen oder Lieferanten suchen.
Strategien für KI-Sichtbarkeit:
Preise und Verfügbarkeiten öffentlich zugänglich machen: KI-Systeme bevorzugen konkrete Informationen
Technische Dokumentation online bereitstellen: Datenblätter, CAD-Modelle, Zertifikate als Download
Strukturierte FAQ-Bereiche aufbauen: Typische Einkäuferfragen mit klaren Antworten versehen
Kundenbewertungen und Referenzen veröffentlichen: First-Party-Daten als Vertrauenssignal
Viele B2B-Anbieter zögern, Preise online zu zeigen. Die Sorge: Wettbewerber könnten diese Informationen nutzen oder Kunden könnten ohne Verhandlung bestellen. Die Realität zeigt jedoch: 74 Prozent der Einkäufer brechen ab, wenn Prozesse zu kompliziert sind. Wer keine Preisindikation bietet, verliert diese Interessenten an Wettbewerber, die transparenter agieren.
Eine pragmatische Lösung: Listenpreise oder Preisspannen öffentlich zeigen, kundenindividuelle Konditionen im geschützten Kundenportal hinterlegen. So bleiben Verhandlungsspielräume erhalten, während die erste Hürde für Einkäufer sinkt.
Dritte Antwort: Self-Service für informierte Einkäufer
Wenn 94 Prozent der Einkäufer ihre Recherche mit KI-Tools beginnen, kommen sie bereits hochinformiert in den Kaufprozess. Sie kennen Spezifikationen, haben Alternativen verglichen und wissen, was sie brauchen. Was sie nicht wollen: lange Wartezeiten auf Angebote oder Rückfragen zu Standardinformationen.
Anforderungen an moderne B2B-E-Commerce-Lösungen:
Echtzeit-Bestandsanzeige: Verfügbarkeit direkt im Shop sichtbar
Kundenindividuelle Preise: Nach Login sieht jeder Kunde seine Konditionen
Schnelle Nachbestellung: Bestellhistorie einsehbar, Wiederholungsbestellungen mit einem Klick
Konfigurierbare Produkte: Variantenauswahl ohne Rückfrage beim Vertrieb
Der klassische Einwand lautet: „Unsere Produkte sind zu komplex für Self-Service." Die Studie zeigt jedoch: Komplexität ist kein Argument gegen digitale Prozesse, sondern ein Grund, diese besonders gut zu gestalten. Ein gut strukturiertes Kundenportal mit Filterfunktionen, technischen Vergleichstabellen und klaren Produktdaten reduziert die Komplexität für den Einkäufer.
Self-Service bedeutet nicht, den persönlichen Kontakt zu ersetzen. Es geht darum, Routineprozesse zu automatisieren und Vertriebsressourcen für beratungsintensive Fälle freizuschaufeln. Ein Einkäufer, der zum dritten Mal dieselben Schrauben bestellt, braucht keinen Außendienstbesuch. Ein Kunde, der eine neue Produktlinie einführen möchte, schon.
Vierte Antwort: Vertriebsrollen neu definieren
Die Transformation des Einkaufsverhaltens erfordert eine Neuausrichtung des Vertriebs. Wenn Einkäufer ihre Recherche autonom durchführen und Standardbestellungen selbst auslösen, verschiebt sich die Rolle von Außendienst und Innendienst.
Neue Schwerpunkte für den B2B-Vertrieb:
Beratung statt Bestellannahme: Fokus auf komplexe Anfragen, technische Spezialfälle, Neukundengewinnung
Datengetriebene Kundenanalyse: Customer Insights nutzen, um proaktiv Bedarfe zu erkennen
Omnichannel-Vertrieb: Nahtlose Übergänge zwischen digitalem Self-Service und persönlicher Beratung
Vertriebstransformation: Teams befähigen, digitale Tools zu nutzen und Kundendaten zu interpretieren
Die größte Hürde liegt oft nicht in der Technik, sondern in der Organisation. 53 Prozent der befragten Anbieter nennen ihre IT-Landschaft als strategische Barriere. Dahinter stehen jedoch meist organisatorische Fragen: Wer ist verantwortlich für Produktdaten? Wie werden Preise gepflegt? Welche Prozesse laufen digital, welche bleiben analog?
Eine erfolgreiche Vertriebstransformation beginnt mit Klarheit über Rollen und Verantwortlichkeiten. Der Außendienst muss nicht zum IT-Experten werden, aber er sollte verstehen, welche Daten im System erfasst werden und wie diese für Kundenanalyse genutzt werden können. Der Innendienst braucht Zugriff auf Echtzeit-Informationen zu Beständen, Lieferzeiten und Kundenhistorie, um schnell und kompetent zu reagieren.
Die Rolle von First-Party-Daten im datengetriebenen Vertrieb
Wer Self-Service-Kanäle aufbaut, gewinnt wertvolle First-Party-Daten. Jede Suchanfrage im Shop, jede Produktansicht, jede Bestellung liefert Einblicke in Kundenbedürfnisse. Diese Datenqualität übertrifft externe Marktforschung bei weitem, denn sie zeigt echtes Verhalten statt geäußerter Absichten.
Nutzung von First-Party-Daten im B2B-Vertrieb:
Personalisierung: Produktempfehlungen basierend auf Bestellhistorie und Branche
Preismodelle optimieren: Nachfragebasierte Anpassungen, Staffelpreise, Aktionen für spezifische Kundensegmente
Vertriebstransformation: Außendienst erhält Insights zu Kundenaktivität und kann gezielt beraten
Kundenanalyse: Abwanderungsrisiken frühzeitig erkennen, Cross-Selling-Potenziale identifizieren
Die Herausforderung: Viele mittelständische Unternehmen sammeln Daten, werten sie aber nicht systematisch aus. Ein einfacher Einstieg: Monatliche Reports zu den meistgesuchten Produkten, häufigsten Abbrüchen im Bestellprozess und aktivsten Kundensegmenten. Diese Informationen helfen, Sortiment, Preise und Kommunikation kontinuierlich zu verbessern.
Technische Hürden pragmatisch überwinden
Die Studie zeigt: 53 Prozent der Anbieter sehen ihre IT-Landschaft als größte Hürde. Gewachsene ERP-Systeme, historisch gewachsene Prozesse und fehlende Schnittstellen machen schnelle Veränderungen schwierig. Trotzdem gibt es pragmatische Wege.
Schrittweiser Aufbau statt Big-Bang-Projekt:
MVP-Ansatz: Mit einem Minimum Viable Product starten, das erste Verkäufe ermöglicht
Modulare Integration: Systeme schrittweise anbinden, statt alles auf einmal umzustellen
Externe Expertise nutzen: Partner mit Erfahrung in ERP-, PIM- und Shop-Integrationen einbinden
Quick Wins priorisieren: Maßnahmen umsetzen, die schnell Wirkung zeigen
Ein häufiger Fehler: Unternehmen wollen von Anfang an die perfekte Lösung. Das führt zu monatelangen Projekten, hohen Investitionen und oft zu Frustration, wenn die Anforderungen sich während der Umsetzung ändern. Besser: Mit einem funktionsfähigen Kern starten, erste Erfahrungen sammeln und dann schrittweise erweitern.
Was das für Hersteller und Großhändler bedeutet
Die Veränderung im B2B-Einkauf ist keine ferne Zukunft, sondern bereits Realität. Wer heute noch darauf wartet, dass Kunden von selbst anrufen oder E-Mails schreiben, verliert Marktanteile an Wettbewerber, die digital besser aufgestellt sind.
Die gute Nachricht: Der Einstieg muss nicht mit Millionen-Investitionen beginnen. Wichtiger als das perfekte System ist die Bereitschaft, anzufangen. Produktdaten strukturieren, erste Informationen online zugänglich machen, einen einfachen Self-Service-Kanal aufbauen und den Vertrieb Schritt für Schritt mitentwickeln.
Die vier Handlungsfelder – strukturierte Produktdaten, KI-Sichtbarkeit, Self-Service und Vertriebstransformation – greifen ineinander. Wer Daten sauber pflegt, kann sie für KI-Systeme bereitstellen. Wer Self-Service anbietet, sammelt wertvolle Customer Insights. Wer den Vertrieb neu ausrichtet, schafft Kapazität für strategische Kundenbetreuung.
Der Wandel erfordert keine Revolution, sondern eine klare Strategie und konsequente Umsetzung. Unternehmen, die jetzt handeln, sichern sich einen Vorsprung in einem Markt, der sich rasant verändert.
