B2B-Commerce skalierenWe love technology.
Ihr Geschäft wächst - aber die Systeme kommen nicht mit. Drei ERPs aus Übernahmen, Millionen Produktdaten in Silos, Performance-Einbrüche bei Lastspitzen. Wir kennen das. Und wir wissen, wie man da rauskommt.
Was B2B-Unternehmen
am Skalieren hindert
Es liegt selten an der Strategie. Es sind technische Schulden, die sich über Jahre aufgebaut haben - und die irgendwann jede Weiterentwicklung blockieren.
Der Shop läuft auf einer Plattformversion, die seit Jahren kein Update gesehen hat. Jede Anpassung dauert Wochen, weil niemand die Seiteneffekte überblickt.
Die Suche braucht 8 Sekunden. Filterung über Attribute funktioniert nur mit Tricks. Produktlisten mit 50.000+ Ergebnissen erzeugen Timeouts.
Das ERP liefert CSV, das PIM erwartet XML, der Shop braucht JSON. Dazwischen laufen Cron-Jobs, die nachts synchronisieren - und wenn einer fehlschlägt, merkt es erst der Kunde.
SAP, Dynamics und eine Eigenentwicklung laufen parallel. Drei Artikelstämme, drei Preislogiken, drei Wahrheiten. Der Commerce-Layer soll alles zusammenhalten.
Sechs Hebel, an denen wir ansetzen
Skalieren heißt nicht "mehr Server kaufen". Es heißt, an den richtigen Stellen gleichzeitig anzusetzen -
von der Vertriebslogik bis zur Datenbankarchitektur.
Headless, MACH oder doch Monolith? Legacy schrittweise ablösen statt alles auf einmal reißen. Plattformwahl nach echtem Bedarf, nicht nach Hype.
Multi-ERP-Landschaften vereinen, fehlertolerante Schnittstellen bauen, asynchron verarbeiten. Damit kein Systemausfall die Bestellkette lahmlegt.
Nach dem Go-live fängt die eigentliche Arbeit an. Monitoring, Incident Response, kontinuierliche Optimierung - damit die Plattform nicht nur läuft, sondern besser wird.
Künstliche Intelligenz -
konkret, nicht als Schlagwort
KI verändert B2B-Commerce grundlegend. Aber nicht durch Chatbots auf der Startseite, sondern durch intelligente Automatisierung dort, wo sie echten Geschäftswert erzeugt.
Produktsuche
Klassische Suchsysteme finden nur exakte Treffer. KI-gestützte Suche versteht, dass „Edelstahlschraube M8 rostfrei" und „V2A-Senkkopf 8mm" dasselbe meinen. Dazu: automatische Empfehlungen auf Basis von Bestellhistorie, Branchenprofil und Warenkorbkontext - nicht auf Basis von „Kunden kauften auch".
2 Millionen Produkte manuell klassifizieren, Attribute befüllen, Beschreibungen übersetzen - das skaliert nicht. KI-Modelle erkennen Produktkategorien aus Rohtext, ergänzen fehlende technische Attribute und übersetzen Fachterminologie kontextgenau.
Machine-Learning-Modelle analysieren Bestellmuster, Saisonalität und externe Faktoren - und prognostizieren Nachfrage auf Artikelebene. Keine Glaskugel, sondern statistische Modelle auf Ihren echten Daten.
Wir bauen, was andere nur empfehlen.
Wir sind Partner von Spryker, commercetools und Shopware. Wir empfehlen, was zu Ihrem Unternehmen passt - nicht was uns die höchste Marge bringt.
Kein Hin-und-Her zwischen Agentur, Beratung und IT. Wir tragen die technische Gesamtverantwortung - von der Architektur bis zum Betrieb.
Bei uns gibt es keine Trennung zwischen Beratung und Umsetzung. Wer die Architektur entwirft, schreibt auch Code und reviewed Pull Requests.
Drei Probleme, die wir besonders oft sehen
Erzählen Sie uns von Ihrer Situation.
Der erste Schritt ist ein Gespräch.WE LOVE CODE.
Kein Pitch, kein Verkaufsgespräch. Wir hören zu, stellen die richtigen Fragen -
und sagen ehrlich, ob und wie wir helfen können.
