KI-Copilots in Sales-Apps: Welche Funktionen nutzt der Aussendienst wirklich weiter?

Sechs Monate nach dem Start nutzt der Wholesale-Aussendienst meist weiterhin jene Copilot-Funktionen, die bei jedem Kunden administrative Zeit sparen, etwa Kundenbriefings, Terminzusammenfassungen und Auftragszusammenfassungen, während offener Chat und generische Vorschläge an Bedeutung verlieren. Modespezifische Forschung dazu gibt es bisher kaum, daher sollten Marken die Nutzung Funktion für Funktion messen, statt sich auf Akzeptanzversprechen der Anbieter oder die Begeisterung beim Start zu verlassen.

Was ist ein KI-Copilot in einer Wholesale-Sales-App?

Ein Copilot ist ein KI-Assistent, der in die App eingebaut ist, die der Aussendienst bereits nutzt, um Kollektionen zu präsentieren und Aufträge zu schreiben. Typische Funktionen sind eine Kundenübersicht vor dem Termin, Vorschläge für zusätzliche Styles, Vorschläge für Grössenverteilungen, Antworten auf Produktfragen, die Transkription von Terminen und entworfene Folge-E-Mails. Manche Anbieter bezeichnen diese Funktionen inzwischen als Agenten, die selbständig handeln können, zum Beispiel indem sie einen Entwurf für eine Nachbestellung vorbereiten.

Was sagt die Forschung zur Nutzung von Vertriebs-Copilots?

Modespezifische Belege sind dünn, daher stammen die nützlichsten Daten aus breiteren B2B-Vertriebsstudien. Sie weisen in eine einheitliche Richtung: KI spart Zeit, doch die Gewinne sind ungleich verteilt und hängen von Daten, Schulung und der Verwendung der gewonnenen Zeit ab.

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Welche Copilot-Funktionen nutzt der Aussendienst weiter?

Ausgehend vom Muster in dieser Forschung und von der Funktionsweise des Wholesale-Verkaufs bleiben jene Funktionen, die an eine wiederkehrende, unbeliebte Aufgabe gekoppelt sind und die die KI mit Daten, die die Marke bereits hat, verlässlich erledigt.

• Kundenbriefing vor einem Termin: letzte Aufträge, offene Lieferungen, Retouren und Notizen in einer Ansicht. Das spart bei jedem Besuch Vorbereitungszeit.
• Terminzusammenfassung und Auftragszusammenfassung: ein E-Mail-Entwurf an den Einkäufer mit dem Vereinbarten, vom Aussendienst vor dem Versand geprüft.
• Vorschläge für Sortimentslücken: Styles oder Kategorien, die der Kunde üblicherweise kauft, in dieser Saison aber noch nicht bestellt hat, mit angezeigter Begründung.
• Produktantworten: Materialzusammensetzung, Pflege, Liefertermine und Mindestmengen, bezogen aus PIM und ERP statt aus allgemeinem Wissen generiert.

Gemeinsam ist diesen Funktionen, dass der Aussendienst das Ergebnis in Sekunden prüfen kann. Ein Kundenbriefing lässt sich mit dem vergleichen, was der Aussendienstmitarbeiter bereits weiss; eine entworfene Zusammenfassung kann vor dem Versand korrigiert werden. Funktionen, deren Ergebnis schwer zu überprüfen ist, etwa ein prognostizierter Auftragswert für die Saison, brauchen mehr Vertrauen und damit mehr Belege, bevor sich der Aussendienst vor einem Einkäufer darauf verlässt.

Welche Funktionen verlieren an Bedeutung?

Offene Chat-Assistenten werden beim Start oft ausprobiert und dann weniger genutzt, weil der Aussendienst nicht weiss, was er fragen soll, und die Antworten nicht spezifisch genug für einen Kunden sind. Auch Empfehlungen ohne Erklärung verlieren schnell an Vertrauen: Präsentiert ein Aussendienstmitarbeiter einen vorgeschlagenen Style und fragt der Einkäufer nach dem Warum, braucht er eine Antwort. Die Gartner-Umfrage unter Einkäufern stützt dies. Einkäufer bewerteten den Aussendienst beim Verständnis ihrer Bedürfnisse und bei der Vermittlung von Kaufsicherheit deutlich besser als generative KI; ein Copilot, der das Urteil des Aussendienstes ersetzen will, bringt daher wenig.

Warum unterscheiden sich die Copilot-Ergebnisse zwischen Marken so stark?

1. Datenqualität: Salesforce stellte fest, dass 51 Prozent der Vertriebsleitenden sagen, nicht verbundene Systeme behinderten KI-Initiativen. Ein Copilot ohne Sell-in-, Abverkaufs- und Bestandsdaten kann nur generische Ratschläge geben.
2. Schulung: BCG stellte fest, dass fünf oder mehr Schulungsstunden die regelmässige Nutzung deutlich erhöhen und dass sich nur 36 Prozent der Mitarbeitenden ausreichend geschult fühlten.
3. Einbettung in den Arbeitsablauf: Funktionen im Auftragsbildschirm werden genutzt; Funktionen in einem separaten Tab oft nicht.
4. Umgang des Managements mit gewonnener Zeit: Der Befund von Gartner, dass 72 Prozent der Organisationen gewonnene Zeit nicht gut reinvestieren, bedeutet, dass die Stunden in mehr Administration verschwinden können.

Wie sollte eine Marke ihren Copilot nach sechs Monaten bewerten?

Messen Sie die Nutzung je Funktion, nicht die Anmeldungen insgesamt: den Anteil der Termine mit geöffnetem Briefing, den Anteil der aus dem Entwurf versendeten Auftragszusammenfassungen und die Annahmequote der Style-Vorschläge. Fragen Sie den Aussendienst, welche Funktionen er vermissen würde, wenn sie entfernt würden. Verknüpfen Sie die Nutzung dann mit Ergebnissen wie der Zeit vom Termin bis zum bestätigten Auftrag und den Styles pro Auftrag. Gartner rät, Kapazität und Wirksamkeit zu messen, nicht nur die gewonnene Zeit.

Sechs Monate sind auch ein guter Zeitpunkt, Funktionen abzuschaffen. Eine Funktion zu entfernen, die nur wenige im Aussendienst nutzen, räumt den Bildschirm auf, senkt den Supportaufwand und macht die übrigen Funktionen leichter auffindbar. Die Gartner-Forschung 2026 zu KI-gestützten Next Best Actions ergab, dass Organisationen, die solche anbieten, mit 2,6-mal höherer Wahrscheinlichkeit kommerzielles Wachstum erzielen, was nahelegt, dass fokussierte, umsetzbare Hinweise wichtiger sind als die Zahl der angebotenen KI-Funktionen.

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Was sollten Aussendienst und Einkäufer über KI erfahren?

Der Aussendienst sollte wissen, welche Daten jede Funktion nutzt und dass er für das, was er an Kunden sendet, verantwortlich bleibt. Einkäufern sollte mitgeteilt werden, wenn Termine transkribiert werden oder Vorschläge KI-generiert sind. Ein transparenter Einsatz schützt die Beziehung, und dort finden Einkäufer, wie die Einkäuferforschung von Gartner zeigt, nach wie vor die Sicherheit, sich festzulegen.