Automobilhersteller stehen unter wachsendem Druck, ihre Profitabilität zu sichern, ohne Absatz und Werksauslastung zu gefährden. Ihre Vertriebssteuerung konzentriert sich jedoch häufig auf den Deckungsbeitrag beim Fahrzeugverkauf. Damit bleiben erhebliche Ertragspotenziale bei Finanzdienstleistungen, Aftersales und künftigen Fahrzeugkäufen ungenutzt.
Welches Potenzial darin liegt, zeigt eine aktuelle Analyse von Oliver Wyman für einen globalen Automobilhersteller: Wir haben ein jährliches Optimierungspotenzial beim Deckungsbeitrag von rund zwei Milliarden Euro identifiziert. Die größten Hebel liegen in einer gezielteren Incentive-Steuerung, höherer Kundenbindung und der besseren Verzahnung von Vertrieb, Finanzdienstleistungen und Aftersales. Unsere Analysen zeigen zudem, dass nachgelagerte Geschäftsfelder in den ersten fünf Jahren bis zu 30 Prozent zum Deckungsbeitrag eines Fahrzeugs beitragen können.
KI-gestützte Modelle verbinden kurzfristige Verkaufsentscheidungen mit ihrer langfristigen wirtschaftlichen Wirkung. Sie analysieren, wie Kunden auf Preise, Finanzierungskonditionen und Angebote reagieren, und bewerten die Folgen für Absatz, Deckungsbeitrag und Kapazitätsauslastung. Damit verschiebt sich der Fokus von der Marge eines einzelnen Fahrzeugverkaufs auf den erwarteten Gesamtdeckungsbeitrag über den Kundenlebenszyklus.
Gleiches Fahrzeug – unterschiedlicher Deckungsbeitrag
Die Wirtschaftlichkeit eines Fahrzeugverkaufs hängt nicht allein von der unmittelbaren Fahrzeugmarge ab. Je nach Kundenprofil, Vertragskonditionen und Markt können sich Barkauf und Leasing deutlich im langfristigen Deckungsbeitrag unterscheiden. Leasing bietet beispielsweise zusätzliche Ertragspotenziale durch Finanzdienstleistungen, kürzere Fahrzeugwechselzyklen, eine stärkere Bindung an Vertragswerkstätten und höhere Wiederkaufwahrscheinlichkeiten.
In einzelnen Konstellationen einer Analyse von Oliver Wyman kann der Barwert des kumulierten Deckungsbeitrags eines leasingorientierten Kundenpfads über zehn Jahre rund 40 Prozent über dem eines vergleichbaren barkauforientierten Kundenpfads liegen.
Das bedeutet nicht, dass Leasing grundsätzlich profitabler ist. Die Wirtschaftlichkeit hängt von Kunde, Fahrzeug, Markt, Restwertentwicklung und erforderlichen Incentives ab. Zusätzliche Leasinganreize können die Nachfrage steigern, aber auch Mitnahmeeffekte auslösen, profitable Verkäufe kannibalisieren oder Restwertrisiken erhöhen.
Auch im Aftersales-Geschäft zeigen sich Unterschiede im langfristigen Deckungsbeitrag. In einem von Oliver Wyman untersuchten Szenario lag der Barwert des Deckungsbeitrags einer bestimmten Kundengruppe bei einem Barkauf in Kombination mit Servicevertrag über zehn Jahre rund zwölf Prozent über dem eines vergleichbaren Kaufs ohne Servicevertrag. Neben den direkten Serviceerträgen trugen regelmäßige Kundenkontakte, höhere Kundenbindung sowie zusätzliche Umsätze mit Sonderausstattungen und Zubehör zum Ergebnis bei.
Für die Vertriebssteuerung folgt daraus eine zentrale Frage: Welche Angebote verändern das Kaufverhalten tatsächlich und schaffen nach Abzug ihrer Kosten zusätzlichen Deckungsbeitrag?
KI ermöglicht eine präzisere Deckungsbeitragssteuerung
Führende Automobilhersteller nutzen bereits detaillierte Nachfrageprognosen, um Preise und Incentives zu steuern. Der nächste Schritt besteht darin, die Wirkung einzelner Maßnahmen über den gesamten Kundenlebenszyklus zu bewerten und Vertriebsentscheidungen entsprechend zu optimieren.
Dafür verbindet die KI-gestützte Deckungsbeitragssteuerung drei analytische Komponenten:
- Kausale Nachfragemodelle ermitteln, wie Preisänderungen, Finanzierungskonditionen und Incentives die zusätzliche Nachfrage beeinflussen. Sie unterscheiden neue Kaufimpulse von Mitnahmeeffekten und Verschiebungen zwischen Angeboten.
- Lifecycle-Modelle berechnen den erwarteten Deckungsbeitrag aus Fahrzeugverkauf, Finanzdienstleistungen, Aftersales, Restwerten und künftigen Fahrzeugkäufen.
- Optimierungsalgorithmen bestimmen die Kombination von Vertriebsmaßnahmen mit dem höchsten erwarteten Gesamtdeckungsbeitrag. Sie berücksichtigen Absatz- und Kapazitätsziele, Budgets und wirtschaftliche Risiken.
Neue KI-Ansätze erweitern diese etablierten analytischen Verfahren. Ein Beispiel sind die Customer Digital Twins von Oliver Wyman. Sie simulieren auf Basis von Transaktions- und Verhaltensdaten, wie Kunden auf unterschiedliche Produkte, Preise und Angebote reagieren. Im Automobilvertrieb nutzen sie dafür unter anderem Informationen zu Fahrzeugkonfigurationen, Kaufhistorien, Finanzierungspräferenzen, Servicekontakten und Wiederkaufverhalten.
Entscheidend ist nicht die Komplexität der Modelle, sondern ihre Prognosequalität. Hersteller müssen nachweisen, dass die Empfehlungen das tatsächliche Kaufverhalten zuverlässig abbilden. Kontinuierliche Kalibrierung und kausale Analysen helfen dabei, die Wirkung zusätzlicher Incentives von Käufen zu trennen, die auch ohne Förderung stattgefunden hätten.
Wie KI alltägliche Entscheidungen in der Vertriebssteuerung verbessert
Ein häufiges Szenario: Ein Automobilhersteller liegt unter seinem quartalsweisen Absatzziel und erhöht die Leasingförderung ausgewählter Modelle. Die Maßnahme steigert die Attraktivität der Angebote, gewährt aber auch Kunden, die ohnehin gekauft hätten, zusätzliche Rabatte. Dadurch sinkt der Deckungsbeitrag, ohne dass jeder eingesetzte Euro zusätzlichen Absatz schafft.
KI-gestützte Deckungsbeitragssteuerung setzt an diesem Problem an. Sie identifiziert Kundengruppen, deren Kaufentscheidung tatsächlich von zusätzlichen Incentives abhängt, und bewertet den erwarteten Ergebnisbeitrag über den gesamten Kundenlebenszyklus.
Der Hersteller konzentriert die Förderung auf Kunden mit hoher Preissensitivität und schützt die Marge bei Kunden mit ohnehin hoher Kaufwahrscheinlichkeit. Ergänzende Angebote wie Servicepakete schaffen zusätzliche Erträge und stärken die Kundenbindung. So lassen sich Absatzziele mit einem höheren erwarteten Gesamtdeckungsbeitrag erreichen.
Diese Logik gilt nicht nur für Incentives. Sie verändert auch die Auswahl des wirtschaftlich sinnvollsten Angebots für einen Kunden. Aus dem klassischen „Next Best Offer“ wird eine „Next Best Value Action“: eine höherwertige Fahrzeugausstattung, ein Finanzierungspaket, ein Servicevertrag, eine vorzeitige Inzahlungnahme oder der bewusste Verzicht auf zusätzliche Anreize.
Maßgeblich ist nicht der unmittelbare Umsatz eines Angebots, sondern sein zusätzlicher wirtschaftlicher Beitrag über die gesamte Kundenbeziehung.
Drei Prioritäten für Automobilhersteller
1. Schaffung einer einheitlichen wirtschaftlichen Sicht auf den Kunden- und Fahrzeuglebenszyklus
Vertrieb, Finanzdienstleistungen, Aftersales und Gebrauchtwagengeschäft benötigen ein gemeinsames Deckungsbeitragsmodell. Es verbindet die Wirtschaftlichkeit des Fahrzeugverkaufs mit künftigen Erträgen und berücksichtigt Kannibalisierungseffekte, Restwertrisiken und Produktionsrestriktionen. Damit entsteht eine gemeinsame Entscheidungsgrundlage für Geschäftsbereiche, die heute häufig unterschiedliche wirtschaftliche Ziele verfolgen.
2. KI dort einsetzen, wo sie konkrete Vertriebsentscheidungen verbessert
Incentive-Steuerung, Leasing-versus-Barkauf, Serviceverträge und Kundenbindung bieten geeignete Einstiegspunkte. Hier beeinflussen einzelne Entscheidungen sowohl den kurzfristigen Absatz als auch den langfristigen Deckungsbeitrag.
Etablierte Nachfrage- und Lifecycle-Modelle bilden die analytische Grundlage. Neue KI-Fähigkeiten wie Customer Digital Twins ergänzen diese Modelle, wenn sie die Prognosequalität und damit die wirtschaftliche Entscheidungsqualität nachweislich verbessern.
3. Nachweis des zusätzlichen Ergebnisbeitrags vor der Skalierung
Ein Pilotprojekt in einem ausgewählten Markt vergleicht KI-gestützte Empfehlungen mit der bisherigen Vertriebssteuerung. Backtesting und kontrollierte Pilotversuche messen den zusätzlichen Deckungsbeitrag, die Incentive-Effizienz und die Erreichung der Absatzziele.
Die Umsetzung erfordert zudem klare Verantwortlichkeiten. Die Zentrale definiert wirtschaftliche Ziele, analytische Standards und Leitplanken. Märkte und Vertriebspartner entscheiden innerhalb festgelegter Spielräume und berücksichtigen lokale Wettbewerbsbedingungen sowie die Wirtschaftlichkeit des Handels.
Vom KI-Potenzial zur messbaren Margenverbesserung
Die wirtschaftlich beste Vertriebsentscheidung maximiert nicht zwangsläufig die Marge des nächsten Fahrzeugverkaufs. Sie berücksichtigt, wie sich Preise, Finanzierung, Serviceangebote und Kundenbindung auf den gesamten Deckungsbeitrag auswirken.
Dafür müssen Automobilhersteller vier Fragen beantworten: Welche Kunden benötigen tatsächlich zusätzliche Incentives? Wann schafft ein Finanzierungsangebot mehr Wert als ein Barkauf? Welche Serviceangebote erhöhen die langfristige Profitabilität? Und welche Kombination aus Fahrzeugen, Kunden und Angeboten erreicht die Absatzziele mit dem höchsten wirtschaftlichen Ergebnis?
Entscheidend ist, das Potenzial von KI für diese Vertriebsentscheidungen gezielt zu erschließen und in messbare Ergebnisverbesserungen zu übersetzen.