Process Intelligence im B2B: Von der Analyse zur Bestellung

47 Prozent der B2B-Anbieter in der DACH-Region halten sich für weitgehend automatisiert. Gleichzeitig sagen 59,6 Prozent, dass manuelle Arbeit noch mehr als ein Viertel ihrer Commerce-Prozesse ausmacht, und nur 2,4 Prozent haben den manuellen Anteil unter 10 Prozent gesenkt (Emporix, 2026). An fehlendem Wissen liegt das selten. Die meisten Hersteller und Großhändler wissen dank Process Intelligence genau, wo ihre Bestellungen stocken: Checkouts brechen ab, wenn ein Artikel nicht lieferbar ist, Angebote warten tagelang auf eine Preisfreigabe, und ein Teil der Aufträge kommt zur manuellen Korrektur aus dem ERP zurück. Bis jemand handelt, hat der Einkäufer mit dem abgebrochenen Warenkorb aber oft schon woanders bestellt, und das Verbesserungsprojekt wartet noch auf sein Budget.

In dieser Lücke zwischen Wissen und Handeln entscheidet sich im Commerce, wie viel Process Intelligence wert ist. Genau hier setzt die Integration an, die Emporix und Celonis am 20. Oktober 2026 angekündigt haben. Die geplante Integration soll Informationen aus Geschäftsprozessen für die Verarbeitung von Bestellungen nutzbar machen: Das Celonis Context Model soll Emporix ACE aktuelles Wissen darüber liefern, wie der Betrieb tatsächlich läuft, damit Emporix in der Bestellung selbst darauf reagieren kann. Dieser Beitrag zeigt, was das für Geschäftsführung und operative Verantwortliche verändert, wo der Ansatz heute passt und was Sie prüfen sollten, bevor Sie Process Intelligence mit der Bestellung selbst verbinden.

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Was Process Intelligence zeigt und wo der Commerce übernehmen muss

Process Intelligence zeigt, wie ein Unternehmen tatsächlich arbeitet, auf Basis der Daten aus den Systemen, die es bereits betreibt. Sie ist der verlässlichste Weg herauszufinden, wo und warum Bestellungen stocken. Im Commerce entfaltet dieses Wissen seinen vollen Wert aber erst, wenn es die Systeme erreicht, die die Bestellung abwickeln, und zwar solange der Kunde noch kauft.

Process Intelligence ist die Praxis, Ereignisdaten aus Systemen wie ERP, CRM und Onlineshop auszulesen, mit Geschäftskontext zu verknüpfen und daraus ein aktuelles Modell zu bilden, wie Prozesse wirklich ablaufen, einschließlich der Stellen, an denen sie stocken, Schleifen drehen oder von manueller Arbeit abhängen. Sie zeigt einem Unternehmen, was passiert und warum, als Grundlage für Entscheidungen und Handeln.

Im Zentrum der Celonis Plattform steht das Celonis Context Model, ein digitaler Zwilling der Geschäftsprozesse, der Prozessdaten, Geschäftswissen und Entscheidungsintelligenz verbindet. Laut der Ankündigung erfasst es Daten aus den unterschiedlichsten Quellsystemen und verknüpft sie mit geschäftlichem Kontext, was ein objektives Bild der realen Abläufe und ihrer Abhängigkeiten ergibt. Für den Order-to-Cash-Prozess ist dieses Bild wertvoll. Es kann zeigen, dass eine einzelne Produktfamilie die meisten Kaufabbrüche verursacht, dass Aufträge einer bestimmten Kundengruppe regelmäßig manuelle Preiskorrekturen brauchen oder dass Ersatzartikel telefonisch vereinbart, aber nie erfasst werden.

Der Engpass liegt meist auf der Commerce-Seite und nicht in der Analyse. Die meisten Commerce-Systeme wurden nicht dafür gebaut, solches Wissen aufzunehmen und darauf zu reagieren, während eine Bestellung noch offen ist. Die Erkenntnis wandert deshalb durch Meetings, Tickets und Release-Zyklen, bevor sie etwas verändert, das ein Kunde sieht.

Die letzte Meile: Warum Probleme in der Auftragsabwicklung zu spät gelöst werden

Im B2B-Commerce müssen die meisten Probleme in der Bestellung selbst gelöst werden: solange der Warenkorb offen ist, das Angebot aussteht oder der Auftrag auf seine Bestätigung wartet. Verbesserungsprojekte arbeiten dagegen in Wochen und Monaten. Dieser Unterschied erklärt, warum so viel manuelle Arbeit in Prozessen überlebt, die Unternehmen eigentlich gut kennen.

Die eingangs genannten Zahlen stammen aus der Emporix-Studie »The Autonomous Commerce Shift 2026«, für die B2B-Unternehmen mit 250 oder mehr Beschäftigten in fünf DACH-Branchen befragt wurden: Fertigung und Industrie, Elektronik und Hightech, Großhandel, Automotive und Ersatzteile sowie Healthcare und Medizintechnik. Das Muster dahinter ist eindeutig: Unternehmen messen digitale Kontaktpunkte, aber nicht, ob ein Prozess ohne manuellen Eingriff zu Ende läuft.

Heute füllen zwei bekannte Lösungen die Lücke. Die erste sind Menschen: Innendienst oder Kundenservice greifen die Ausnahme auf, rufen den Einkäufer an und bieten eine Alternative an. Das funktioniert, ist aber teuer und hängt davon ab, dass jemand rechtzeitig hinschaut, was angesichts des Fachkräftemangels immer schwerer wird. Die zweite ist fest programmierte Automatisierung, etwa eine Regel, die bei fehlendem Artikel A immer Artikel B vorschlägt. Das ist schnell, behandelt aber jeden Kunden gleich, und jede Änderung an der Regel wird zum IT-Ticket.

Emporix und Celonis: von der Prozessanalyse zur transaktionalen Ausführung

Die Partnerschaft verortet Emporix in der Operate-Phase des kontinuierlichen Kreislaufs aus Analyze, Design und Operate, mit dem Celonis arbeitet. Das Context Model zeigt, wo ein Prozess schlecht läuft, der Prozess wird neu gestaltet, und der neu gestaltete Prozess muss anschließend irgendwo laufen. Für transaktionale Prozesse wie Bestellungen, Angebote und Portale übernimmt Emporix ACE in der Partnerschaft diese Rolle.

Emporix ist eine Plattform für Autonomous Commerce Execution® für B2B-Hersteller und Großhändler. Autonomous Commerce Execution ist ein Betriebsmodell, in dem Commerce-Prozesse über die Systeme hinweg, die ein Unternehmen bereits betreibt (ERP, Preisfindung, Bestandsmanagement, Fulfillment und Service), beobachten, entscheiden und handeln, ohne dass ein Mensch jeden Schritt anstoßen muss. Menschen bleiben bei den Entscheidungen eingebunden, die Urteilsvermögen erfordern. Emporix ACE ist die Plattform, die dieses Modell umsetzt.

Warum die transaktionale Ausführung auf Emporix läuft

Emporix eignet sich für diese Rolle, weil die Plattform entsprechend gebaut ist. Sie kommt aus dem B2B-Commerce mit hohen Volumina, ist deshalb auf Transaktionsvolumen und geringe Latenz ausgelegt, dient als System of Record für die Ausführung und ist composable by design: Anwendungen werden um den Prozess des Kunden herum gestaltet, statt den Prozess in eine starre Vorlage zu zwingen. KI-Agenten führen Prozessschritte aus, und die Plattform folgt einem Prompt-first-Ansatz, der es Teams ermöglichen soll, die Abläufe eines Prozesses zu ändern, ohne für jede Anpassung ein Entwicklungsprojekt zu starten.

Emporix ACE ist nicht auf Celonis angewiesen, um zu handeln. Die Prozesse in ACE beobachten, entscheiden und handeln bereits heute über ERP, Preisfindung und Bestandsmanagement hinweg. Das Celonis Context Model ergänzt einen deutlich tieferen Blick darauf, wie der Betrieb wirklich läuft. Die Entscheidungen von ACE beruhen dann auf dem gesamten Unternehmen und nicht nur auf dem, was das Commerce-System allein sieht.

Tritt bei einer Bestellung ein Problem auf, müssen Anbieter zuerst die Situation verstehen, sagt Mark Holenstein, CEO von Emporix. »Mit Celonis bringen wir die dafür relevanten Informationen direkt in den Verkaufsprozess. Emporix koordiniert die Reaktion, zeigt dem Kunden eine passende Option und verarbeitet seine Bestellung.«

Von der Erkenntnis zur Bestellung: das Beispiel nicht lieferbarer Artikel

Die Ankündigung veranschaulicht die geplante Integration an einem Beispiel: Kaufabbrüche wegen eines nicht lieferbaren Artikels. Es zeigt die Richtung der Partnerschaft, nicht eine Funktion, die jeder Kunde heute schon einschalten kann:

1. Analyze: Das Celonis Context Model erkennt, dass viele Checkouts abbrechen, weil ein Produkt nicht verfügbar ist.
2. Design: Eine Reaktion wird festgelegt, in diesem Fall ein passender Ersatzartikel für die betroffenen Kunden.
3. Operate: Emporix ACE zeigt dem Kunden diese Option und verarbeitet die Bestellung, wenn er sie annimmt.

Was diesen Ansatz von einer festen Ersatzartikel-Regel unterscheidet, ist der Kontext dahinter. Eine Regel schlägt jedem Kunden dieselbe Alternative vor, bis jemand sie umschreibt. Steht das Context Model hinter der Entscheidung, kann die Reaktion berücksichtigen, was im Betrieb tatsächlich passiert, etwa welche Produkte bei welchen Kunden die Kaufabbrüche verursachen. Die Koordination dazwischen übernimmt Commerce Orchestration, die Koordinationsebene, die Entscheidungen und Übergaben zwischen Commerce-, ERP-, CRM- und Fulfillment-Systemen steuert, sodass ein Prozess von selbst weiterläuft, statt darauf zu warten, dass ihn jemand von einem System ins nächste trägt. Integration verbindet Systeme, Orchestrierung steuert den Prozess über sie hinweg. Wie Emporix diese Ebene umsetzt, erklärt die Seite zur Commerce Orchestration.

In Emporix werden solche Abläufe als Value Streams abgebildet. Ein Value Stream ist ein vorgefertigter, konfigurierbarer Geschäftsprozess, der Customer Journeys, interne Workflows und Daten systemübergreifend verbindet, vom Auslöser bis zum Ergebnis, zum Beispiel von einer eingehenden PDF-Bestellung bis zum bestätigten Auftrag im ERP. Fachbereiche passen Value Streams in einem No-Code-Modeler an statt über Entwicklungsprojekte. Wie das im Detail funktioniert, zeigt der Beitrag zu Value Streams im Commerce-Betrieb.

Return on AI (RoAI) hängt vom Kontext im Moment der Entscheidung ab

KI-Investitionen zahlen sich aus, wenn sie eine Entscheidung in einem laufenden Prozess verändern. Ohne Geschäftskontext kann ein KI-Agent im Commerce nur festen Regeln folgen oder raten. Mit Kontext wählt er eine Option, die zum Kunden, zum Bestand und zum Stand des Prozesses passt, und genau das unterscheidet ein Pilotprojekt von einem messbaren Ergebnis.

Celonis argumentiert genauso. »Damit Unternehmen messbaren RoAI erzielen, benötigen sie den relevanten geschäftlichen Kontext für ihre KI-Anwendungen. Die Celonis Plattform liefert genau diesen. Durch die Integration in Emporix können so Störungen im Bestellvorgang in Echtzeit autonom und zielgerichtet gelöst werden«, sagt Alex Rinke, Mitgründer und Co-CEO von Celonis.

An dieser Stelle setzt Agentic Commerce Intelligence an. Agentic Commerce Intelligence bezeichnet KI-Agenten, die in Commerce-Prozesse eingebettet sind, Eingaben interpretieren, begrenzte Entscheidungen treffen und handeln, etwa eine Bestell-E-Mail lesen, einen Ersatzartikel vorschlagen oder eine Ausnahme weiterleiten, innerhalb der Regeln, die das Unternehmen festlegt. Für Geschäftsführung und COO ist deshalb weniger entscheidend, welche KI-Funktionen eine Plattform auflistet, als vielmehr, woher die KI ihren Kontext bezieht und was sie damit tun darf.

Wo ein Prozess klar definiert ist, lässt sich das Ergebnis messen. ACR, ein nordamerikanischer Anbieter von Verpackungs- und Prep-Produkten, wickelt Bestellungen mit Emporix um 87 Prozent schneller ab, wie die ACR-Kundenreferenz zeigt. Kontext aus Process Intelligence kann solche Ergebnisse auf Momente übertragen, die Urteilsvermögen verlangen, etwa einen Checkout mit nicht lieferbarem Artikel, bei dem eine feste Regel nicht weiß, welche Alternative ein bestimmter Kunde akzeptiert.

Das laufende System per Prompt erweitern, ohne zweite Plattform

Der zweite Teil der Ankündigung betrifft einen anderen Kostenblock: Geschäftsmodelle, die nicht in ein Standard-Commerce-Setup passen. Emporix hat gezeigt, wie Unternehmen ihr bestehendes System um neue Anwendungen erweitern können, die sie in natürlicher Sprache beschreiben, auf Basis ihrer vorhandenen Produkt- und Auftragsdaten und eigener Datenobjekte, ohne die Plattform zu ersetzen.

Das Beispiel in der Ankündigung stammt aus der Baugeräte-Vermietung. Spezialgeräte wie Bohrhämmer oder Betonbrecher passen nicht in einen Standardkatalog, denn Mietdauer, Verfügbarkeit und die Prüfung bei der Rückgabe zählen mehr als ein Stückpreis. In der Demonstration entsteht per Prompt eine Anwendung, die dieses Vermietgeschäft im laufenden System abbildet. Die Plattform stellt dafür eine Schnittstelle für KI-Agenten, eine gemeinsame Wissensbasis und vorgefertigte Agenten bereit.

»Unternehmen können das laufende System per Prompt um zusätzliche Anwendungen erweitern, ohne ihre Plattform zu wechseln«, sagt Mark Holenstein.

Damit adressiert Emporix eine der größten Sorgen bei jeder Plattformentscheidung: auf ein System zu setzen, das dem Unternehmen nicht folgen kann, sobald ein Miet-, Service- oder Abo-Modell hinzukommt. Bisher bedeutete jedes neue Modell meist ein zweites System oder ein individuelles Entwicklungsprojekt. Wer das System erweitern kann, das bereits die Aufträge abwickelt, hält Daten, Prozesse und Governance an einem Ort. Wie derselbe Prompt-first-Ansatz im Vertrieb aussieht, zeigt der Beitrag KI im Vertrieb: Warum im B2B der Kontext entscheidet.

Fünf Fragen, bevor Sie Process Intelligence mit dem Commerce verbinden

Process Intelligence mit der Commerce-Ausführung zu verbinden, ist ebenso eine Governance-Entscheidung wie eine technische. Die folgenden fünf Fragen helfen der Geschäftsführung einzuschätzen, ob der Ansatz zum eigenen Betrieb passt und wo der Einstieg liegt:

1. Welches Problem in der Auftragsabwicklung kostet Sie am meisten, und sehen Sie es heute in Ihren Daten? Kaufabbrüche, verzögerte Angebote und manuelle Auftragskorrekturen sind typische Kandidaten. Beginnen Sie mit einem davon.
2. Wo wird die Entscheidung heute getroffen, und wie lange dauert das? Lautet die Antwort »im wöchentlichen Meeting«, ist die Lücke zwischen Erkenntnis und Handeln Ihr Business Case.
3. Welche Entscheidungen darf der Prozess allein treffen, und welche brauchen einen Menschen? Einen Ersatzartikel vorzuschlagen ist ein anderes Risiko, als einen Vertragspreis zu ändern. Legen Sie die Grenzen fest, bevor Sie automatisieren.
4. Sind die Daten hinter der Entscheidung verlässlich? Ein Ersatzangebot ist nur so gut wie die Bestandszahlen und Kundenstammdaten dahinter. Process Intelligence deckt schwache Daten schnell auf, und darauf sollten Sie vorbereitet sein.
5. Wie messen Sie den Erfolg? Legen Sie die Messgröße vor dem Start fest: gerettete Bestellungen, Annahmequote von Ersatzartikeln, manuelle Eingriffe oder Durchlaufzeit, jeweils vorher und nachher gemessen.

Auch die Grenzen gehören dazu. Die Integration startet mit einer ersten Gruppe von Kunden und wächst in den kommenden Monaten, deshalb beginnt ein realistischer Plan mit einem Prozess und nicht mit einem Programm. Wer Prozesswissen direkt in der Bestellung nutzt, braucht außerdem eine verantwortliche Person auf der Fachseite, die für die Regeln einsteht, nach denen der Prozess handelt. Wie autonome Auftragsabwicklung bei klar definierten Prozessen heute schon aussieht, zeigt der Beitrag B2B-Bestellabwicklung automatisieren.

Häufige Fragen zu Process Intelligence und Emporix

Process Intelligence zahlt sich aus, wenn sie die Bestellung erreicht

Process Intelligence hat B2B-Unternehmen ein klares Bild davon gegeben, wo ihre Bestellungen stocken. Den nächsten Vorsprung haben die Unternehmen, die auf dieses Bild reagieren, solange der Kunde noch im Prozess ist, und nicht erst im nächsten Projektzyklus. Wer jetzt einen gut gewählten Prozess mit der Commerce-Ausführung verbindet, hat Daten und Governance bereit, wenn immer mehr Entscheidungen in den Prozess selbst wandern.

Am schnellsten prüfen Sie die Eignung, wenn Sie Ihren eigenen Katalog und Ihren Bestellprozess auf Emporix ACE sehen. Nennen Sie uns Ihre Website und das Problem in der Auftragsabwicklung, das Sie lösen möchten: Das Emporix-Team baut in wenigen Stunden eine persönliche Demo auf der Plattform und geht sie in 30 Minuten mit Ihnen durch. Lieber zuerst ein Gespräch? Sprechen Sie mit unseren Expertinnen und Experten.