Turian AI – Was ist Verkaufserfassung
Grundlagen des Auftragsmanagements

Was ist Verkaufserfassung?
Definition, Prozess und wie sie funktioniert

Verstehen Sie, was Verkaufserfassung in der Praxis bedeutet, wo sie im Order to Cash Zyklus verankert ist und warum sie direkten Einfluss auf Fulfilment, Rechnungsstellung und Kundenzufriedenheit hat.

Grundlagen des Auftragsmanagements

Was ist Auftragserfassung?
Definition, Prozess und wie sie funktioniert

Die Auftragserfassung ist der Prozess, mit dem die Kaufanfrage eines Kunden als formaler Auftrag im ERP- oder Auftragsmanagementsystem eines Unternehmens erfasst wird. Sie ist der Schritt, der eine eingehende Kundenkommunikation (ob E-Mail, PDF, Telefonanruf oder strukturiertes Dokument) in einen umsetzbaren Datensatz verwandelt, den das Unternehmen bearbeiten, fakturieren und nachverfolgen kann.

Das klingt vielleicht nach einem einfachen administrativen Schritt, ist in der Praxis jedoch eine der operativ wichtigsten und zeitintensivsten Tätigkeiten in einer B2B-Vertriebsorganisation.

Die Definition

Ein Kundenauftrag ist ein intern vom Verkäufer erstelltes Dokument, das die Details der Kaufanfrage eines Kunden bestätigt: was gekauft werden soll, in welcher Menge, zu welchem Preis, wohin geliefert werden soll und bis wann. Auftragserfassung ist der Prozess, einen eingehenden Kundenauftrag entgegenzunehmen und als formalen Auftrag im ERP des Verkäufers zu erfassen. Dazu gehört alles, vom Lesen des Kundendokuments und dem Identifizieren der relevanten Datenfelder über die Validierung dieser Daten mit den Stammdaten bis hin zur Erstellung des vollständigen Auftragsdatensatzes, mit dem der Rest des Unternehmens weiterarbeitet.

In B2B-Fertigung und Distribution entstehen Kundenaufträge in der Regel auf Basis einer Bestellung des Kunden (Purchase Order, PO), die der Kunde an den Lieferanten sendet. Das Inside-Sales- oder Order-Desk-Team des Lieferanten liest die eingehende Bestellung und erfasst den entsprechenden Auftrag im ERP. Solange diese Erfassung nicht abgeschlossen ist, existiert der Auftrag offiziell nicht in den Systemen des Unternehmens und kann weder kommissioniert noch verpackt, versendet oder fakturiert werden.

Wo die Auftragserfassung im
Order-to-Cash-Zyklus steht

Der Order-to-Cash-(O2C)-Zyklus beschreibt die vollständige Abfolge von Geschäftsprozessen, die beginnen, wenn ein Kunde sich zum Kauf entscheidet, und enden, wenn das Unternehmen die Zahlung erhält. Die Auftragserfassung ist der erste operative Schritt in diesem Zyklus.

Die typische O2C-Abfolge sieht so aus:

1
Der Kunde sendet eine Bestellung oder Auftragsanfrage
2
Auftragserfassung: der Auftrag wird im ERP erfasst
3
Der Auftrag wird geprüft und validiert (Bestand, Preis, Lieferfähigkeit)
4
Fulfilment: die Ware wird kommissioniert, verpackt und für den Versand vorbereitet
5
Versand und Lieferung
6
Rechnungsstellung
7
Zahlungseingang und Verbuchung

Alles, was nach Schritt zwei passiert, hängt von der Genauigkeit dessen ab, was in Schritt zwei erfasst wurde. Eine falsche Produktnummer, eine vertauschte Menge oder eine fehlende Lieferadresse erzeugt nicht nur einen Datenerfassungsfehler. Es führt zu einer falschen Lieferung, einer Rechnungsreklamation oder einem verpassten Lieferfenster. Genau deshalb hat die Auftragserfassung trotz ihres administrativen Charakters einen unverhältnismäßig großen Einfluss auf Kundenzufriedenheit und operative Kosten.

Datenstruktur

Welche Daten bei der
Auftragserfassung eingegeben werden

Ein Auftrag im ERP-System umfasst in der Regel drei Datenebenen:

Ebene 01

Auftragskopf

  • Kundenkennung
  • Auftragsdatum
  • Gewünschtes Lieferdatum
  • Lieferadresse
  • Rechnungsadresse
  • Preisvereinbarung oder Rabattstruktur
  • Zahlungsbedingungen
  • Bestellreferenz des Kunden

Ebene 02

Auftragspositionen

  • Interne Produktnummer (SKU)
  • Produktbeschreibung
  • Bestellte Menge
  • Maßeinheit
  • Vereinbarter Stückpreis
  • Positionsspezifische Lieferhinweise
  • Besondere Anforderungen je Position

Ebene 03

Kundenstammdaten

  • Kundennummer
  • Standardlieferadressen
  • Preiskategorie
  • Kreditbedingungen
  • Besondere Bearbeitungshinweise

Infrastruktur

Die beteiligten
Systeme

Zentral

ERP-System

Das ERP ist das zentrale System, in dem der Auftrag angelegt wird und fortbesteht. Es ist die maßgebliche Quelle für Auftragsabwicklung, Logistik und Finanzen.

SAP S/4HANA SAP ECC SAP R/3 Dynamics 365 Oracle NetSuite Infor Sage X3
Ausgangspunkt

Gemeinsames Vertriebs-Postfach

In den meisten B2B-Organisationen gehen Kundenbestellungen per E-Mail in einem gemeinsamen Postfach ein, das vom Inside-Sales- oder Order-Desk-Team betreut wird. Dieses Postfach ist in der Praxis der Ausgangspunkt der Auftragserfassung: Das Team liest die eingehende E-Mail oder den Anhang und überträgt die Daten anschließend manuell ins ERP.

Unterstützend

CRM-System

In einigen Unternehmen wird zusätzlich zum ERP ein CRM-System wie Salesforce eingesetzt, in dem Kundenbeziehungsdaten, Account-Historien und Opportunity-Daten gepflegt werden. Im Rahmen der Auftragserfassung kann es notwendig sein, das CRM zu konsultieren, um kundenspezifische Preise oder Account-Details zu prüfen, bevor der Auftrag im ERP angelegt wird.

Unterstützend

Dokumentenmanagement-Systeme

Eingehende Auftragsdokumente wie PDFs, gescannte Anhänge oder Excel-Dateien werden teils in einem Dokumentenmanagement-System zusammen mit dem ERP-Beleg abgelegt, um Audit- und Compliance-Anforderungen zu erfüllen.

Ablauf in der Praxis

So funktioniert die Auftragserfassung
im Arbeitsalltag

In einem typischen mittelständischen B2B-Hersteller oder Distributor läuft die Auftragserfassung meist in dieser Reihenfolge ab:

Eingang

Ein Kunde sendet eine Bestellung per E-Mail. Das kann ein PDF-Anhang mit 20 Positionen sein, eine frei formulierte E-Mail mit der Bedarfsbeschreibung oder eine Excel-Datei mit eigenen Produktcodes und Bezeichnungen des Kunden.

Öffnen & lesen

Die zuständige Person im Inside Sales öffnet die E-Mail, liest das Dokument und beginnt anschließend, einen neuen Auftrag im ERP anzulegen.

Kopfdaten erfassen

Zuerst wird die Kundennummer eingegeben und geprüft, ob die Lieferadresse korrekt ist, bevor mit den Positionen fortgefahren wird.

Positionen hinzufügen

Für jede Position wird ermittelt, welcher interne Produktcode der Beschreibung des Kunden entspricht. Danach werden Menge und Maßeinheit erfasst und der Preis anhand der jeweiligen Kundenvereinbarung geprüft.

Der Engpass

Das Problem manueller Auftragserfassung
im großen Maßstab

Die manuelle Erfassung von Kundenaufträgen ist beherrschbar, solange das Auftragsvolumen niedrig und die Teamkapazität hoch ist. Sie wird zum strukturellen Engpass, sobald das Volumen wächst, weil sich der Prozess nicht skalieren lässt, ohne zusätzliches Personal einzustellen.

Bei 100 Aufträgen pro Tag kann ein Inside-Sales-Team rechnerisch zwei bis drei volle Arbeitstage pro Tag allein mit Dateneingabe verbringen. Und wenn das Volumen steigt (etwa zum Quartalsende oder in saisonalen Spitzenzeiten) wächst der Rückstand schneller, als das Team ihn abbauen kann.

2–3 Tage Teamkapazität pro Tag nur für Dateneingabe bei 100 Aufträgen
Bis zu 4% Fehlerquote durch manuelle Dateneingabe
12 Min. durchschnittliche Bearbeitungszeit pro Auftrag durch Menschen vs. Sekunden mit KI

Genau dieses Problem löst KI-gestützte Sales-Order-Automatisierung. Statt dass eine Person jedes eingehende Dokument liest und die Daten Feld für Feld manuell ins System überträgt, liest ein KI-Agent das Dokument, extrahiert alle relevanten Informationen, ordnet Positionen den richtigen ERP-Produkten zu und erstellt einen Auftragsentwurf zur Prüfung. Was bei einem Menschen 12 Minuten dauert, erledigt die KI in Sekunden.

Technologiewechsel

Warum Sales-Order-Erfassung
traditionell schwer zu automatisieren war

Jahrelang haben Unternehmen versucht, die Auftragserfassung mit template-basierten OCR- und RPA-Tools zu automatisieren. Beide Ansätze stoßen an dieselbe Grenze: Sie brauchen strukturierte, vorhersehbare Eingaben. Sobald ein Kunde seine Bestellung in einem leicht anderen Format schickt, scheitert die Automatisierung und ein Mensch muss eingreifen.

Der Wechsel zu KI auf Basis von Large Language Models verändert das grundlegend. LLMs verstehen Bedeutung und Kontext, nicht nur Layout und Position.

Template-basierte OCR & RPA

Bricht bei realer Variabilität schnell zusammen

  • Benötigt ein eigenes Template pro Kundenformat
  • Scheitert schon bei kleinen Formatänderungen
  • Kann Freitext-E-Mails oder unstrukturierte Beschreibungen nicht sauber verarbeiten
  • Lange Einrichtungs- und Nachtrainingsphasen für neue Kunden
  • Liest Layout und Position, aber nicht die Bedeutung
LLM-basierte KI (turian)

Funktioniert über Formate und Sprachen hinweg

  • Keine Templates nötig, funktioniert mit jedem Format
  • Liest Freitext-E-Mails, PDFs, Excel-Dateien und Scans
  • Ordnet Produkte allein auf Basis der Beschreibung zu, auch ohne Produktcodes
  • Verarbeitet Deutsch, Englisch, Französisch und weitere Sprachen nativ
  • Versteht Bedeutung und Kontext, nicht nur Layout

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