Der Grund dafür ist relativ einfach.
Unternehmen kaufen technische Produkte und Lösungen nicht aufgrund ihres Branchencodes. Sie kaufen sie, weil innerhalb ihrer Prozesse Aufgaben, Probleme oder Anforderungen entstehen.
Ein Hersteller von Spanntechnik benötigt Unternehmen, die Werkstücke bearbeiten und dafür zuverlässig positionieren müssen.
Ein Anbieter von Schweißrobotern interessiert sich für Produktionsprozesse, in denen wiederkehrende Schweißaufgaben automatisiert werden können.
Ein Hersteller von industriellen Brennersystemen sucht Unternehmen, bei denen Wärme ein Bestandteil des Produktionsprozesses ist.
Ein Anbieter von Dosiertechnik interessiert sich für Prozesse, in denen Klebstoffe, Flüssigkeiten oder andere Medien präzise dosiert werden müssen.
Und ein Anbieter von Werkzeugüberwachung benötigt Unternehmen, bei denen Werkzeugzustand, Werkzeugbruch oder Prozesssicherheit innerhalb der Zerspanung eine Rolle spielen.
Der Bedarf entsteht damit nicht aus der Branche.
Er entsteht aus dem Prozess.
Ein Fertigungsverfahren sagt deshalb noch nicht, dass ein Unternehmen kaufen wird. Aber es beantwortet eine sehr viel wichtigere vorgelagerte Frage:
Kann in diesem Unternehmen überhaupt das Problem entstehen, das unser Produkt löst?
Und genau das ist ein erheblicher Unterschied.
Aus einem Zielgruppenprofil wird ein Need Profile
Bleiben wir bei unserem Anbieter von Werkzeugüberwachung.
Das klassische Profil lautet vielleicht:
Maschinenbau, Deutschland, 50 bis 500 Mitarbeiter.
Ein Need Profile würde deutlich tiefer gehen.
Interessant wären beispielsweise Unternehmen mit eigener CNC-Zerspanung, die mehrere Bearbeitungszentren einsetzen, komplexe Werkstücke herstellen, anspruchsvolle Materialien bearbeiten oder ihre Fertigung zunehmend automatisieren.
Noch interessanter wird es, wenn weitere Informationen hinzukommen.
Vielleicht betreibt das Unternehmen mannlose Schichten.
Vielleicht investiert es gerade in zusätzliche Bearbeitungszentren.
Vielleicht sucht es CNC-Fachkräfte.
Vielleicht kommuniziert es eine Erweiterung seiner Produktionskapazitäten.
Jetzt beschreiben wir nicht mehr nur, wie ein potenzieller Kunde statistisch aussieht.
Wir beschreiben, welche betrieblichen Voraussetzungen vorhanden sein müssen, damit unser Angebot überhaupt relevant werden kann.
Damit verändert sich auch die Kundensuche.
Wir suchen nicht länger nach Unternehmen, die derselben Kategorie angehören.
Wir suchen nach Unternehmen, in denen bestimmte Prozesse stattfinden.
Das Entscheidende: Fertigungsverfahren hinterlassen Spuren
Vor einigen Jahren wäre eine solche Recherche im großen Maßstab kaum wirtschaftlich gewesen.
Ein Vertriebsmitarbeiter hätte Unternehmenswebsite für Unternehmenswebsite durchsuchen müssen. Er hätte Produktkataloge gelesen, Referenzen analysiert, Stellenanzeigen geprüft und nach Hinweisen auf Maschinen oder Produktionsverfahren gesucht.
Bei zehn Unternehmen ist das machbar.
Bei tausend Unternehmen nicht.
Heute verändert KI diese Situation grundlegend.
Denn Fertigungsverfahren hinterlassen in vielen Fällen digitale Spuren.
Unternehmenswebsites sprechen von 5-Achs-Fräsen, Spritzguss, Extrusion, Laserschneiden, Stanzen, Beschichten, Schweißen, Wärmebehandlung oder automatisierter Montage.
Produktseiten zeigen Bauteile und Materialien.
Technische Broschüren nennen Maschinen oder Anlagen.
Referenzprojekte geben Hinweise auf Produktionsanforderungen.
Stellenanzeigen suchen nach CNC-Fräsern, Verfahrensmechanikern, Schweißfachkräften oder SPS-Programmierern.
Pressemitteilungen berichten über neue Maschinen, Produktionshallen oder Fertigungslinien.
Ein einzelner Hinweis liefert noch keine Gewissheit.
Aber mehrere Hinweise beginnen, ein Bild zu ergeben.
Und genau darin liegt die eigentliche Stärke moderner Kundenrecherche.
Sie arbeitet nicht mehr nur mit Datenfeldern.
Sie arbeitet mit Evidenz.
Warum eine Stellenanzeige manchmal mehr verrät als der Branchencode
Stellen wir uns ein Unternehmen vor, das in einer Datenbank lediglich als Hersteller technischer Kunststoffprodukte geführt wird.
Für einen Anbieter von Automatisierungstechnik sagt diese Information zunächst relativ wenig aus.
Dann veröffentlicht das Unternehmen mehrere Stellenanzeigen.
Gesucht werden ein Verfahrensmechaniker für Kunststofftechnik, ein SPS-Programmierer, ein Instandhalter für automatisierte Produktionsanlagen und ein Produktionsleiter Spritzguss.
Plötzlich wissen wir wesentlich mehr.
Wir können mit hoher Wahrscheinlichkeit davon ausgehen, dass Spritzguss einen relevanten Teil der Produktion darstellt. Wir erkennen Hinweise auf automatisierte Anlagen. Und wir sehen, dass entsprechendes technisches Personal benötigt wird.
Die Stellenanzeigen beweisen noch keinen konkreten Kaufbedarf.
Aber sie bringen uns wesentlich näher an die tatsächliche Produktionsrealität als die Information „Kunststoffindustrie“.
Das ist ein wichtiger Gedanke der Commercial Intelligence:
Nicht der einzelne Datenpunkt entscheidet.
Entscheidend ist der Zusammenhang, in dem unterschiedliche Informationen stehen.
Ihr wirklicher Markt ist möglicherweise viel größer als Ihre Branche
Die Suche nach Fertigungsverfahren hat noch eine zweite Konsequenz, die strategisch vielleicht sogar wichtiger ist.
Wenn Unternehmen ihre Märkte ausschließlich über Branchen definieren, können sie nicht nur falsche Unternehmen ansprechen.
Sie können auch sehr gute Kunden übersehen.
Nehmen wir einen Anbieter industrieller Lasertechnik.
Seine Lösung kann für einen Automobilzulieferer relevant sein. Aber genauso für einen Maschinenbauer, einen Hersteller von Haushaltsgeräten, einen Medizintechnikproduzenten, einen Elektronikhersteller oder einen spezialisierten Lohnfertiger.
Diese Unternehmen werden möglicherweise völlig unterschiedlichen Branchen zugeordnet.
Was sie verbindet, ist keine gemeinsame Klassifikation.
Was sie verbindet, ist ein Prozess.
Damit verändert sich unser Verständnis eines Marktes.
Der relevante Markt eines Unternehmens besteht nicht zwangsläufig aus einer bestimmten Branche.
Er kann aus allen Unternehmen bestehen, bei denen dieselbe Aufgabe, Technologie oder Produktionsanforderung auftritt.
Genau daraus entsteht ein Commercial Space.
Ein Suchraum, der sich nicht allein daran orientiert, wer ein Unternehmen ist, sondern daran, was dort passiert.
Aber ein passendes Fertigungsverfahren ist noch kein Kaufsignal
An dieser Stelle müssen wir eine wichtige Grenze ziehen.
Wenn wir herausfinden, dass ein Unternehmen fünf moderne 5-Achs-Bearbeitungszentren betreibt, kann es für einen Anbieter von Werkzeugen, Spanntechnik, Kühlschmierstoffen, Automatisierung oder Werkzeugüberwachung hochinteressant sein.
Aber daraus folgt noch nicht, dass dieses Unternehmen gerade kaufen möchte.
Vielleicht ist der Maschinenpark vollständig ausgestattet.
Vielleicht besteht ein langjähriger Lieferantenvertrag.
Vielleicht gibt es aktuell keine Investitionsfreigabe.
Vielleicht ist das Problem, das wir lösen, dort schlicht nicht prioritär.
Das Fertigungsverfahren erhöht deshalb zunächst die fachliche Relevanz eines Unternehmens.
Es sagt uns:
Hier kann ein Bedarf entstehen.
Um daraus eine wirkliche Opportunity abzuleiten, benötigen wir weitere Informationen.
Investiert das Unternehmen?
Erweitert es Kapazitäten?
Schafft es neue Maschinen an?
Verändert es seine Produkte?
Automatisiert es seine Fertigung?
Sucht es zusätzliche Mitarbeiter?
Entstehen Qualitäts- oder Kapazitätsprobleme?
Erst wenn solche Informationen hinzukommen, beginnt aus Customer Intelligence echte Demand Intelligence zu werden.
Branchen bleiben wichtig. Aber sie sind nur der Anfang.
Der Schluss daraus lautet deshalb nicht, dass wir SIC-, NACE- oder WZ-Codes abschaffen sollten.
Sie erfüllen weiterhin eine wichtige Aufgabe.
Sie helfen, Märkte zu strukturieren und einen ersten Suchraum aufzubauen.
Nur sollten wir sie nicht mit Bedarf verwechseln.
Die Aussage
„Dieses Unternehmen gehört zum Maschinenbau“
ist für den Vertrieb deutlich weniger wertvoll als:
„Dieses Unternehmen betreibt eine eigene 5-Achs-CNC-Fertigung, bearbeitet komplexe Aluminium- und Titanbauteile und erweitert gerade seine Produktionskapazitäten.“
Beide Informationen können korrekt sein.
Doch nur die zweite beginnt zu erklären, warum dieses Unternehmen für uns interessant sein könnte.
Genau darin liegt der Unterschied zwischen einer Zielgruppenliste und Commercial Intelligence.
Bedarf statt Branche
Vielleicht lautet die entscheidende Veränderung deshalb gar nicht:
Branche oder Fertigungsverfahren?
Die eigentliche Veränderung lautet:
Kategorie oder Kontext?
Die Branche sagt uns, wo ein Unternehmen wirtschaftlich eingeordnet wird.
Das Fertigungsverfahren zeigt uns, wie dort produziert wird.
Die eingesetzten Technologien zeigen uns, womit gearbeitet wird.
Und Veränderungen können uns später zeigen, warum gerade jetzt neuer Bedarf entsteht.
Je mehr dieser Informationen zusammenkommen, desto weniger müssen wir im Vertrieb raten.
Wir beginnen zu verstehen.
Fazit
Vielleicht sollten wir bei der nächsten Definition eines Zielmarktes deshalb nicht zuerst fragen:
„Welche Branchen kaufen unser Produkt?“
Sondern:
„In welchen Prozessen entsteht eigentlich das Problem, das unser Produkt löst?“
Diese kleine Veränderung der Frage kann einen Markt vollständig verändern.
Denn plötzlich suchen wir nicht mehr nur Unternehmen, die statistisch ähnlich aussehen.
Wir suchen Unternehmen, die aus demselben geschäftlichen Grund relevant werden.
Und dabei kann ein Unternehmen aus einer vermeintlich fremden Branche wertvoller sein als hundert Unternehmen aus unserer bisherigen Kernzielgruppe.
Im nächsten Beitrag
Fertigungsverfahren zeigen uns, wie ein Unternehmen produziert.
Aber auch das ist nur ein Teil der Geschichte.
Denn manchmal müssen wir gar nicht zuerst in die Produktionshalle schauen, um zu verstehen, welche Materialien, Komponenten, Technologien oder Dienstleistungen ein Unternehmen benötigen könnte.
Es reicht, sich anzusehen, was dieses Unternehmen selbst verkauft.
Ein Produktportfolio enthält erstaunlich viele Hinweise darauf, was ein Unternehmen einkaufen, verarbeiten oder in seinen eigenen Produkten verbauen muss.
Genau darum geht es im nächsten Beitrag:
Produkte verraten ihre Lieferanten
Wie man aus Produktportfolios neue Zielkunden ableiten kann.
Wenn du KI nicht nur verstehen, sondern strukturiert in deinem Unternehmen einsetzen willst, dann:
