Panel-Daten beschreiben das Quartal. Sie entscheiden nicht über das nächste.
Category-Daten, Promotion-Historie und Sell-out, kombiniert mit Insights aus mehr als 230.000 externen Quellen. So entstehen klare Entscheidungsgrundlagen für Sie und Ihr Team – über alle Vertriebskanäle hinweg.
FMCG
Mit den richtigen Argumenten ins nächste Handelsgespräch
Listings, Promotions, Regalfläche: Im Gespräch mit dem Handel entscheiden Daten mit. Doch auf Herstellerseite liegen relevante Informationen oft über verschiedene Systeme verteilt. Und Panel-Daten, Sell-out-Reports oder Category Reviews zeigen meist vor allem die Vergangenheit. ZopaAI schaut nach vorn. Die Plattform verbindet Ihre Sell-in-Daten, verfügbare Sell-out-Daten und Promotion-Historien mit externen Informationen zu Stores, Einzugsgebieten, Kaufkraft, Wettbewerbssortimenten und Preisen. Auf dieser Grundlage bewertet ZopaAI das Potenzial von Handelsketten, einzelnen Stores und SKUs. So wird sichtbar, wo das nächste Investment den größten Unterschied macht: bei welchem Store, welchem Produkt und welcher Promotion. Key Account Management und Außendienst gehen mit einer eigenen, fundierten Perspektive in jedes Gespräch.
„ZopaAI steht für verlässliche, wissenschaftlich überprüfte KI für den Einsatz in Unternehmen, um das Problem von KI-Halluzinationen zu vermeiden.“
Zeitung, Frankfurt
Acht Bausteine. Ein intelligentes Steuerungssystem.
Jedes Modul lässt sich einzeln einsetzen oder mit den anderen zu einem durchgängigen Steuerungssystem verbinden.
Wählen Sie Ihre Rolle und sehen Sie, welche Module im Arbeitsalltag besonders relevant sind.
Kontakt- und Besuchssteuerung
Planen Sie Kontakte nach kurz- und langfristigem Potenzial. ZopaAI zeigt, welche Kunden künftig besonders relevant werden: vom einzelnen Retail Store bis zur Gastronomie.
- Individuelle Kontaktfrequenz je Account statt starrer A/B/C-Klassen
- Passende Kontaktmaßnahme für jeden Account
- Messbarer Impact: Umsatzentwicklung nach Kontakt und Vertriebsgebiet
„Region Süd erfordert besondere Aufmerksamkeit: Der Wettbewerbsdruck durch Competitor X steigt, der Umsatz entwickelt sich mit −12 % rückläufig und die Listungstiefe sinkt um 3 %.“
Beispielhafte Darstellung. Zahlen und Namen stammen nicht aus einem realen Kundenprojekt.
Wettbewerbsanalyse
ZopaAI verfolgt Wettbewerbsbewegungen auf granularer Ebene – Account für Account, Produkt für Produkt und Region für Region. So wird sichtbar, wo Wettbewerber bestehendes Geschäft unter Druck setzen und wo sich Risiken verschärfen.
- Wettbewerbsdruck je Account quantifiziert
- Prognose der Regionen mit dem höchsten Wettbewerbsdruck
- Sortiments- und Preisvergleich je Händler und Kategorie
„Kategorie 07, Drogeriekanal: Ihr Marktanteil ist innerhalb von neun Wochen um 1,8 Prozentpunkte gesunken, davon 1,1 Prozentpunkte an Eigenmarken. Prospekt- und Online-Preisdaten zeigen seit Kalenderwoche 31 zwei Wettbewerber mit einem um 40 Cent niedrigeren Preis.“
Beispielhafte Darstellung. Zahlen und Namen stammen nicht aus einem realen Kundenprojekt.
Neukundenidentifikation
Die Zahl der Retail Head Offices ist begrenzt. Der Long Tail aus einzelnen Stores, regionalen Ketten und Wholesale-Partnern nicht. ZopaAI identifiziert bislang nicht gelistete Stores, regionale Handelsketten und Cash-and-Carry-Partner und vergleicht sie mit dem strukturellen Profil Ihrer stärksten Accounts. So lässt sich das erwartete Volumen bereits vor dem ersten Kontakt einschätzen.
- Nicht gelistete Stores und regionale Ketten nach Category Fit identifiziert
- Lookalike Search auf Basis Ihrer erfolgreichsten Accounts
- Erwartetes Volumen je Prospect vor dem Erstkontakt
„Region West: 214 Outlets führen Ihr Kernsortiment bislang nicht. 38 davon liegen in Einzugsgebieten, die bei Kaufkraft und Store-Format Ihren 50 stärksten Accounts entsprechen; erwartetes Volumen: 1,4 Mio. € pro Jahr.“
Beispielhafte Darstellung. Zahlen und Namen stammen nicht aus einem realen Kundenprojekt.
Priorisierung
ZopaAI priorisiert Accounts, Kategorien und SKUs nach ihrem erwarteten Margen- oder Volumenbeitrag für den kommenden Zyklus. So wird klar, wo Ihre Teams ihren Fokus setzen sollten.
- Eine priorisierte Liste je Team, Region und Zyklus
- Ranking nach erwartetem Absatzvolumen oder Margenbeitrag statt nach historischer Umsatzentwicklung
- Abweichungen zwischen Planung und Modell werden transparent ausgewiesen
„Q4, Field Force Süd: Von 120 geplanten Accounts vereinen 31 rund 68 % des erwarteten Margeneffekts auf sich. Regionale Daten zum Kategoriewachstum verschieben weitere 22 Accounts unter den Schwellenwert.“
Beispielhafte Darstellung. Zahlen und Namen stammen nicht aus einem realen Kundenprojekt.
Account Scoring
ZopaAI bewertet Retail Head Offices, Stores, Drogerien und Wholesale-Partner mit einem transparenten Score. Die Bewertung kann bis auf die einzelnen Einflussfaktoren aufgeschlüsselt werden und zeigt, welche Variablen den Score tatsächlich treiben.
- Potenzial, Margenqualität, Bestellrhythmus, Nähe und Risiko je Account
- Jeder Score lässt sich in die zugrunde liegenden Variablen aufschlüsseln
- Laufende Aktualisierung statt jährlicher Segmentierung
„Account 0902, Einkaufsverbund: Potenzial 62, Margenqualität 41, Abwanderungsrisiko hoch. Die Bestellfrequenz ist über zwei Quartale um 18 % gesunken, während Einzugsgebietsdaten für die Kategorie ein Wachstum von 3 % zeigen.“
Beispielhafte Darstellung. Zahlen und Namen stammen nicht aus einem realen Kundenprojekt.
Next-Best-Action-Empfehlungen
Kein Dashboard, das erst interpretiert werden muss, sondern ein konkreter nächster Schritt für jeden Account. ZopaAI zeigt die empfohlene Maßnahme, den erwarteten Effekt und die Vergleichsfälle, auf denen die Empfehlung basiert.
- Handlungsempfehlung je Account inklusive Begründung
- Priorisierung nach erwartetem Effekt statt nach einfacher Umsetzbarkeit
- Keine Empfehlung, wenn die Datenlage nicht detailliert genug ist
„Store 2210: Empfehlen Sie vor Kalenderwoche 40 eine Zweitplatzierung für SKU 4120. Prospektdaten zeigen dort den Promotion-Peak der Kategorie. Vergleichbare Outlets nach Frequenz und Einzugsgebiet erzielten mit demselben Mechanismus einen 1,6-fachen Uplift; erwarteter Margeneffekt: 11.000 € pro Quartal.“
Beispielhafte Darstellung. Zahlen und Namen stammen nicht aus einem realen Kundenprojekt.
Cross-Sell & Upsell
ZopaAI macht Cross-Sell- und Upsell-Potenziale im bestehenden Kundenstamm sichtbar und zeigt, welches zusätzliche Margenpotenzial bislang ungenutzt bleibt.
- Sortimentslücken je Account, priorisiert nach erwarteter Marge
- Substitutionsrisiken erkennen, bevor zusätzliche SKUs gepusht werden
- Potenziale für größere Packungsgrößen und Formate je Vertriebskanal identifizieren
„Drogeriekanal: 74 Accounts führen Ihr Kernsortiment, aber nicht die Premium-Linie – alle in Einzugsgebieten, in denen Kaufkraftdaten Wachstum im Premiumsegment zeigen. Vergleichbare Accounts erzielen 8,2 % mehr Kategoriemarge, ohne messbare Kannibalisierung.“
Beispielhafte Darstellung. Zahlen und Namen stammen nicht aus einem realen Kundenprojekt.
Regionsübersicht & Gebietsplanung
ZopaAI bringt Potenziale und Risiken auf einer Karte zusammen und ermöglicht so eine aktive Gebietsplanung auf Basis aktueller Entwicklungen.
- Potenzial und Risiken je Territory auf einer Karte
- Regionen mit besonderem Handlungsbedarf schnell erkennen
- Klare Next Best Actions je Region
„Gebiet Süd hat bei identischer Teamgröße das 2,1-Fache des Potenzials von Gebiet Ost – gemessen an Store-Dichte und Demografie der Einzugsgebiete. Durch die Neuverteilung von drei Postleitzahlgebieten lässt sich die Arbeitslast auf eine Abweichung von höchstens 6 % ausgleichen.“
Beispielhafte Darstellung. Zahlen und Namen stammen nicht aus einem realen Kundenprojekt.
Was sich bei einem internationalen Getränkehersteller in drei Monaten verändert hat.
Die Case Study
- Kunde
- Internationaler Getränkehersteller mit mehreren Produktkategorien und Sitz in der EU.
- Markt
- Deutschland, sechs Handelsketten, breite Distribution.
- Umgesetzt
- Wettbewerbsanalyse, Account-Priorisierung, Field-Force-Steuerung, Handlungsempfehlungen und weitere Module.
- Zeitraum
- Drei Monate, laufendes Projekt.
Die vollständige Case Study als PDF
Zwei Seiten zu Ausgangssituation, Datengrundlage, Methodik und Ergebnissen.
Das Formular konnte nicht geladen werden, möglicherweise wegen einer Browser-Erweiterung. Schreiben Sie uns an info@zopaai.com, dann senden wir Ihnen die Fallstudie.
Anonymisierte Darstellung. Zahlen stammen aus dem Projektcontrolling des Kunden.
Unser Außendienst verfügt endlich über zukunftsgerichtete Insights zu seinen Kunden. Mit ZopaAI konnten wir unsere High-Priority-Accounts gezielt neu bearbeiten und Marktanteile gewinnen.
Referenz aus einem laufenden FMCG-Projekt.
Fragen, die uns häufig zuerst gestellt werden
Die wichtigsten Antworten vor dem ersten Gespräch.
Nein. Wenn Sie bereits Panel-Daten nutzen, machen sie das Gesamtbild noch präziser – Voraussetzung sind sie aber nicht. Unsere externe Datenbasis umfasst mehr als 230.000 Quellen. Bestehende Panel-Daten integrieren wir selbstverständlich im Rahmen Ihrer jeweiligen Lizenzvereinbarungen.
Wählen Sie Ihre Branche und Ihren Termin.Wir bringen Sie mit dem passenden Experten zusammen.
Kein klassischer Sales Pitch, sondern ein offenes Gespräch über Ihre Anforderungen. 30 Minuten, keine sensiblen Daten, kein Risiko, keine Kosten.
- Gespräch mit einem Industry Expert statt einem Generalisten
- Wertvoller Austausch und offene Einschätzung
- Fokus auf konkrete Potenziale