XBOOST: Wettbewerbsfaktor integrierte Journeys, Datenplattformen und Agentic AI

B2B-Kaufverhalten verschiebt sich klar in Richtung Self-Service – aber Relevanz entscheidet

Daten zeigen: Die Schwerpunkte des XBOOST sind nicht „nice to have“, sondern spiegeln den aktuellen Marktdruck wider.

B2B-Kaufverhalten wird digitaler – aber selektiver

Kundinnen und Kunden erwarten Self-Service, gleichzeitig aber maximale Relevanz. Irrelevante Ansprache wird konsequent ausgeblendet.

• 61% der B2B-Käuferinnen und -Käufer bevorzugen ein insgesamt „rep-free“ Kauferlebnis (digitale Recherche, Self-Service statt klassischer Verkäuferinteraktion).
• 73% vermeiden Anbieter, die irrelevante Outreach-Kommunikation senden.

Omnichannel ist Standard – Integration bleibt die Herausforderung

Kundinnen und Kunden bewegen sich selbstverständlich über mehrere Kanäle hinweg. Die eigentlichen Brüche entstehen nicht im Frontend, sondern in Systemen und Prozessen dahinter.

• 69% erleben Inkonsistenzen zwischen Website-Informationen und Aussagen aus dem Vertrieb.

KI ist etabliert – Differenzierung entsteht durch Umsetzung

Die meisten Unternehmen nutzen bereits AI. Der Wettbewerbsvorteil entsteht nicht durch Technologie, sondern durch Datenbasis, Governance und konkrete Use Cases.

• 88 % der Unternehmen nutzen AI bereits in mindestens einer Funktion. Die meisten ziehen aber kaum Nutzen daraus, weil sie an der Einbettung in Prozesse scheitern.
• Nur etwa ein Drittel skaliert AI wirklich im Unternehmen.

Quellen:

Gartner 2025, McKinsey 2024, McKinsey 2025 

Vier zentrale Erkenntnisse des XBOOST

1. Commerce und Sales integrieren: Vom Kanaldenken zur durchgängigen Prozesskette

Ein Webshop ersetzt keinen Vertrieb – aber er verändert seine Rolle fundamental.

Statt isolierter Touchpoints braucht es eine durchgängige Prozesslogik:
Lead → Konfiguration → Angebot → Bestellung → Service

In der Praxis zeigt sich dabei: Kundinnen und Kunden bewegen sich nicht linear durch diese Schritte. Sie springen zwischen Recherche, konkreten Kaufabsichten und Service-Themen – oft parallel. Genau hier entstehen Brüche, wenn Systeme und Daten nicht miteinander verbunden sind.

Ein Beispiel aus dem Event verdeutlichte das anhand einer typischen B2B-Journey:
Von der ersten Recherche über einen Messekontakt, die Konfiguration im Webshop bis hin zur Abstimmung mit dem Vertrieb und dem späteren Service. Ohne integrierte Datenbasis bleiben diese Schritte isoliert und der Vertrieb arbeitet ohne Kontext.

Der entscheidende Hebel liegt daher in der Integration:

• Gemeinsame Datenbasis für Kunden, Produkte und Interaktionen
• Transparenz über digitale Aktivitäten (z. B. Konfigurationen oder Preisabfragen im Shop)
• Ableitung konkreter Vertriebsimpulse („Next Best Action“)

Besonders deutlich wird das bei nutzungsbasierten Szenarien:
Wenn beispielsweise Maschinen- oder Nutzungsdaten zeigen, dass ein Bauteil ersetzt werden muss, kann automatisch ein passendes Angebot erzeugt werden, sichtbar im Portal und im Vertrieb gleichzeitig.

Auch im indirekten Vertrieb zeigt sich die Relevanz: In integrierten Dealer-Modellen arbeiten Hersteller, Händler und Endkundinnen und Endkunden auf derselben Datenbasis, mit klaren Rollen, aber ohne Informationsverlust.

2. Data-driven Sales: Wie Vertrieb von Erfahrung zu Steuerbarkeit kommt

Viele Vertriebsorganisationen verfügen heute über große Datenmengen, nutzen sie aber nicht effektiv.

Das eigentliche Problem ist nicht Datenmangel, sondern fehlende Steuerungslogik.

Mit steigender Komplexität der Customer Journey stößt ein rein erfahrungsbasierter Vertrieb an Grenzen. Gleichzeitig verbringen Teams einen Großteil ihrer Zeit mit nicht-wertschöpfenden Tätigkeiten.

Der entscheidende Perspektivwechsel lautet daher:
Nicht mehr Reports erzeugen, sondern Entscheidungen ermöglichen.

Im XBOOST wurde dazu ein klarer Ansatz diskutiert:

1. Geschäftsziel definieren
2. Treiber identifizieren
3. KPIs ableiten
4. konkrete Aktionen festlegen

Ein Beispiel: Statt lediglich den Umsatz zu messen, wird analysiert, welche Faktoren ihn beeinflussen, etwa Lead-Qualität, Deal-Größe oder Abschlussgeschwindigkeit. Daraus werden konkrete Maßnahmen im Vertrieb abgeleitet.

Operationalisiert wird das über:

• Value Maps statt isolierter Kennzahlen
• Playbooks im CRM, die Vertriebsprozesse strukturieren und standardisieren
• eine schrittweise Weiterentwicklung von Reporting hin zu aktiver Steuerung

In der Praxis zeigte sich das etwa in globalen Sales-Cockpits, die auf einer harmonisierten Datengrundlage basieren und als „Single Source of Truth“ dienen – oder in standardisierten Angebotsprozessen, die die Bearbeitungszeit deutlich reduzieren und so die Abschlussquote erhöhen.

Typische Hürden bleiben jedoch:

• fehlende Adoption im Team
• mangelnde Governance
• zu viele Reports ohne klare Nutzung

Erkenntnis: Vertrieb wird nicht unbedingt durch mehr Daten besser, sondern durch deren konsequente Nutzung im Prozess.

3. Kunden­portale als zentrale Plattform: Der Weg aus der Tool-Fragmentierung

Viele Unternehmen haben ihre digitalen Touchpoints über Jahre aufgebaut – oft isoliert voneinander. Für Kundinnen und Kunden bedeutet das: unterschiedliche Logins, inkonsistente Informationen und Medienbrüche.

Das Zielbild ist daher klar:
Ein Portal als zentraler Zugangspunkt für alle Interaktionen.

Dabei geht es nicht darum, bestehende Systeme zu ersetzen, sondern sie sinnvoll zu verbinden.

Ein im XBOOST diskutierter Ansatz zeigt genau das:
Ein sogenannter Access Layer fungiert als „Schirm“ über bestehenden Anwendungen wie Shop, Service-Cockpit oder Dokumentenmanagement. Nutzerinnen und Nutzer greifen über einen einheitlichen Login darauf zu, während im Hintergrund weiterhin spezialisierte Systeme arbeiten.

Gerade in komplexen Setups – etwa mit CRM, EDI und einzelnen B2B-Tools – wird so aus einer fragmentierten Landschaft eine konsistente Customer Journey.

Typische Erfolgsfaktoren:

• Identity und Single Sign-on als Fundament
• Integration bestehender Anwendungen statt Neuentwicklung
• klare Priorisierung von Use Cases nach Business Impact

Wichtig ist dabei: Eine Portalstrategie ist kein einmaliges Projekt, sondern eine kontinuierliche Weiterentwicklung entlang von Nutzerbedürfnissen und Geschäftszielen.

4. Agentic AI im Einsatz: Von Assistenzsystemen zur aktiven Prozesssteuerung

Ein zentrales Thema des Events war die nächste Entwicklungsstufe von KI: Agentic AI.

Der Unterschied zu klassischen KI-Funktionen:
Nicht nur Informationen bereitstellen, sondern aktiv Prozesse unterstützen und Entscheidungen vorbereiten.

Im XBOOST wurde deutlich, wie das konkret aussehen kann:

In komplexen Produktwelten unterstützt KI beispielsweise die Angebots­konfigura­tion, indem sie historisches Wissen und Regelwerke nutzt. Vertriebsmitarbeitende erhalten dadurch konsistente Vorschläge und sparen Zeit.

In einem weiteren Szenario werden Ausschreibungen oder Dokumente automatisch analysiert und in Angebotsentwürfe überführt. Auch wenn diese nicht vollständig sind, reduzieren sie den manuellen Aufwand erheblich.

Im Commerce-Umfeld verschiebt sich die Rolle von Chatbots:
Statt einfacher Dialoge entsteht eine geführte Interaktion, bei der ein „Smart Shopping Assistant“ Kundinnen und Kunden durch den Kaufprozess leitet und passende Bundles zusammenstellt.

Besonders schnell zeigt sich der Nutzen im Service:
Hohe Ticketvolumen können durch automatische Klassifikation, Priorisierung und Teilautomatisierung deutlich effizienter bearbeitet werden.

Der zentrale Erfolgsfaktor bleibt jedoch:
Beim XBOOST wurde Agentic AI als Architekturthema eingeordnet – mit dem Ziel, KI‑Use‑Cases nicht als Einzellösungen zu bauen, sondern als modulares System, das sich Schritt für Schritt erweitern lässt. Grundlage ist ein Schichtenmodell aus Source‑Systemen, Integrations‑/Datenlayer, Agent Layer und Anwendungsebene: Unten werden Daten aus SAP- und Non‑SAP‑Quellen integriert und „AI‑ready“ gemacht, darüber greifen spezialisierte Agents als austauschbare Bausteine auf diese Daten zu und werden in CRM, Portal oder Shop ausgespielt.

Dadurch kann Technologie je nach Bedarf hinzugenommen oder ersetzt werden (z. B. neues Modell, zusätzlicher Agent, andere Datenplattform), ohne das Fundament neu zu bauen – und genau so lassen sich Use Cases nachhaltig skalieren: erst Daten- und Prozessbasis stabilisieren, dann Agents gezielt ergänzen und orchestrieren, statt bei jedem Vorhaben wieder bei null zu starten.

Das XBOOST-Format: Von Orientierung zur konkreten Umsetzung

Der XBOOST war bewusst kein klassisches Konferenzformat. Statt Tool-Demos oder abstrakter Strategien stand die zentrale Frage im Raum:

Wie lassen sich konkrete Business-Probleme heute lösen?

Teilnehmende erhielten:

• belastbare Einordnung aktueller Trends
• konkrete Beispiele aus der Praxis
• umsetzbare Vorgehensmodelle
• Austausch auf Augenhöhe

Besonders wertvoll: reale Erfahrungsberichte von Unternehmen wie Goldhofer und Krombacher, die ihre eigenen Transformationspfade offen geteilt haben.

Fazit: Was Entscheiderinnen und Entscheider jetzt konkret ableiten sollten

Der XBOOST Sales & eCommerce 2026 hat vor allem eines deutlich gemacht: Die Herausforderungen in Sales, Commerce und Service lassen sich nicht mehr isoliert lösen. Entscheidend ist die Fähigkeit, Prozesse, Daten und Systeme so zu verbinden, dass daraus eine konsistente, steuerbare und skalierbare Customer Journey entsteht. 

Unternehmen, die ihre Vertriebs- und Commerce-Prozesse weiterhin getrennt denken, laufen Gefahr, genau die Brüche zu erzeugen, die Kundinnen und Kunden heute nicht mehr akzeptieren. Gleichzeitig reicht es nicht aus, lediglich neue Tools einzuführen oder zusätzliche Daten zu sammeln. Der eigentliche Hebel liegt darin, diese Daten in klare Entscheidungslogiken zu übersetzen und operativ nutzbar zu machen. Auch beim Thema KI zeigt sich ein ähnliches Bild: Agentic AI entfaltet ihren Mehrwert nicht als isolierte Technologie, sondern als integraler Bestandteil von Prozessen.

Erst wenn Datenbasis, Architektur und Governance sauber aufgesetzt sind, können automatisierte Entscheidungen, intelligente Empfehlungen und echte Effizienzgewinne entstehen. Ein zentrales verbindendes Element ist dabei die Plattformlogik – etwa in Form von Kunden­portalen als Access Layer, die unterschiedliche Systeme zusammenführen und eine durchgängige Nutzererfahrung ermöglichen. Sie bilden die Grundlage dafür, dass Informationen konsistent verfügbar sind und Interaktionen nicht an Systemgrenzen scheitern. Für Entscheiderinnen und Entscheider bedeutet das konkret: Der Fokus verschiebt sich weg von einzelnen Lösungen hin zu integrierten Gesamtansätzen. Wer heute in der Lage ist, End-to-End-Prozesse aufzubauen, Daten sinnvoll zu verknüpfen und KI gezielt in operative Abläufe zu integrieren, schafft nicht nur Effizienz, sondern vor allem Relevanz im Markt.