Blickpunkt

Kunden blitzen, die zu langsam fahren
KI-Frühwarnsystem schlägt Alarm

Kent ist einer der führenden Anbieter chemisch-technischer Hochleistungsprodukte für Reinigung, Pflege, Reparatur und Instandhaltung. Die News sprach mit Reiner Eckhardt, CEO der Caramba-Chemie-Gruppe und Geschäftsführer von Kent Europe, über den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) in seinem Unternehmen.

Wie ist Ihr Unternehmen auf die Idee gekommen, KI einzusetzen?

Das war ein fließender Prozess. Wir haben vor einigen Jahren auf der Basis der Daten unseres Customer-Relation-Management-Systems ein europaweites Frühwarnsystem aufgebaut, das uns informiert, sobald die Bestellfrequenz oder das Umsatzvolumen eines unserer großen Kunden zurückgeht. Das Prinzip ist ähnlich wie bei einem Blitzer der Polizei, nur umgekehrt. Es werden die Kunden geblitzt, die zu langsam fahren. Dahinter stand unsere betriebswirtschaftliche Motivation, nicht nur reaktiv, sondern aktiv zu agieren. Wir haben uns gefragt, was wir tun müssen, damit unsere großen Kunden auch groß bleiben. Daraus ist die Idee entstanden, ein Frühwarnsystem für die Kunden einzuführen, bevor sie schrumpfen. Nach dem Pareto-Prinzip sind 20 Prozent Großkunden, die aber 80 Prozent unseres Umsatzes ausmachen. Folglich sollten wir uns auf diese Kunden konzentrieren, da sie den größten Einfluss auf unser Business haben. Nur so können wir langfristig wachsen.

Reiner Eckhardt, CEO der Caramba-Chemie-Gruppe und Geschäftsführer von Kent Europe, sieht viel Potenzial im Einsatz von KI.Julian Kranzbühler
Reiner Eckhardt, CEO der Caramba-Chemie-Gruppe und Geschäftsführer von Kent Europe, sieht viel Potenzial im Einsatz von KI.

Wie kommt die KI ins Spiel?

Für uns war das Frühwarnsystem unser erstes zukunftsgerichtetes Instrument, das nicht nur vergangenheitsbezogene Reportings zur Unternehmenssteuerung bereitgehalten hat. Aber es handelt sich natürlich um ein komplett regelbasiertes Modell, in dem mehrere Faktoren zusammengenommen werden und ein dauerhaftes Screening dieser Parameter automatisiert zum „Blitzen“ führt. Von da aus wollten wir einen Schritt weitergehen. Es war fast eine logische Entwicklung, vom regelbasierten Modell auf KI umzusteigen, indem ein selbstlernender Algorithmus die Auswertungen steuert.

In welchen Bereichen kommt KI bei Ihnen heute zum Einsatz?

Zurzeit arbeiten wir an insgesamt drei Projekten, die KI beinhalten, allen voran unsere „kundenindividuellen Warenkörbe“. Dabei ist ähnlich zum Kundenfrühwarnsystem ein regelbasiertes Produktradar im Einsatz. Aber das Herzstück besteht aus einem Produktassoziationsmodell auf Basis des Apriori-Algorithmus. Er versucht, logische Zusammenhänge zwischen Objekten zu entdecken, beispielsweise Waren in verschiedenen Warenkörben. Damit werden wir schon Ende des Jahres „live“ gehen. Die bisherigen Tests unserer kundenindividuellen Warenkörbe waren vielversprechend. Allein in Deutschland haben 44 Prozent mehr Kunden ihren Warenkorb mit einer Produktempfehlung vergrößert, als Kunden der Kontrollgruppe ohne Produktempfehlungen. Neben diesem Projekt arbeiten wir an zwei Kundenvorhersagemodellen. Das erste Modell sagt den künftigen möglichen Wert eines gerade gewonnenen Neukunden voraus. Das zweite Modell nimmt kleinere und mittlere Kunden und schätzt das Potenzial ein, ob sie sich zu einem Großkunden entwickeln lassen. Beide Modelle sind algorithmusbasiert und kombinieren logistische Regression und den „Random Forest“. Sie werden uns helfen, Customer Journeys zu differenzieren und den Einsatz unserer wertvollsten Ressource – die Zeit unserer Verkäufer – besser zu steuern. Mit dem Einsatz werden wir 2022 starten.

Sind kundenindividuelle Warenkörbe denn heute nicht schon Usus in der Welt der „Big Data“?

Aktuelle Zahlen von Bitkom Research belegen, dass nur vier von zehn Unternehmen in der Chemie- und Pharmabranche KI aufgeschlossen gegenüberstehen. Und obwohl mehr als die Hälfte der befragten Unternehmen KI für eine Schlüsseltechnologie halten, die für die eigene Wettbewerbsfähigkeit eine Rolle spielen wird, setzen nur 14 Prozent der Firmen überhaupt KI-basierte Anwendungen ein. KI ist vielleicht normal in der Big-Data-Welt, aber die breite Masse mittelständischer Unternehmen ist noch nicht gut aufgestellt. Insbesondere vor dem Hintergrund, wo wir herkommen, mit einem noch recht traditionellen Einkanal-Direktvertriebsansatz, der nun auf diese statistischen, wissenschaftlichen, fortschrittlichen Mittel trifft, ist der Einsatz von KI für uns ein großer Schritt.

„KI hilft uns, den Einsatz unserer wertvollsten Ressource – die Zeit unserer Verkäufer – besser zu steuern.“

Kaufen Sie KI-Systeme zu oder entwickeln Sie sie selbst?

Wir entwickeln alles inhouse. Doch selbst wenn wir auf bestehende Anwendungen aufsetzen würden, müssen Algorithmen immer auch individuell auf das Geschäft, die vorhandenen Daten, Abläufe etc. angepasst werden. Das ist viel Aufwand. Unser Team besteht aus drei Fachleuten, die alles selbst schreiben, konfigurieren und vor allem testen. „trial and error“ ist das Gebot der Stunde, denn wir wollen in jedem Fall sicherstellen, dass das Ergebnis, das wir unserem Vertrieb vorstellen, wirklichen Mehrwert liefert. Wir sind uns bewusst, dass wir immer nur eine Chance haben. Da muss der erste Schuss sitzen! Es geht um Vertrauen, um unsere Verkäufer dafür zu gewinnen, sich von den Erkenntnissen aus Daten helfen zu lassen.

Welche Herausforderungen haben sich bei der Einführung ergeben?

Als Single-Channel-Direktvertrieb sind wir ein echtes „people business“: Der Experte ist der Verkäufer, er ist unser einziger Kontaktpunkt zum Kunden. Aus genau diesen Gründen stand zu Beginn der gesamte Vertrieb – von den Verkäufern über die Teamleiter bis zu den Geschäftsführern unserer Länder – der neuen, datenbasierten Assistenz durchaus skeptisch gegenüber. Mit viel Aufklärung und Training haben wir diese Skepsis überwinden können. Wir haben ganz offen unsere Ziele kommuniziert: Wir wollten zu keinem Zeitpunkt den Vertrieb durch KI ersetzen. Unsere Verkäufer sollen auch nicht aufhören, sich Gedanken darüber zu machen, was der Kunde braucht und was sie anbieten. KI soll sie dabei unterstützen, noch besser zu werden. Wir möchten unser Customer Relations Management und die direkte Kundenkommunikation damit verbessern. Hinzu kam natürlich bei allen die persönliche Erkenntnis, dass das Low-Speed-Radar tatsächlich im richtigen Moment hilft. Das war ein elementarer Schritt für den weiteren Erfolg, denn wir haben eine breite Akzeptanz für datengetriebene Analytik als Informationsquelle im Vertrieb sowie vielen anderen Unternehmensfunktionen gewonnen. Darauf können wir heute und in Zukunft aufbauen. Unser Leitsatz ist: „With best chemical products we enable our customers to impress their clients!” KI hilft uns, die richtigen Themen zur Ansprache im richtigen Moment zu finden und zu platzieren. Im Wettbewerb wird das zukünftig mehr und mehr den Ausschlag geben – darauf bereiten wir uns vor.

Welche KI-Planung gibt es für die Zukunft?

Wir richten uns ganz stark am Lebenszyklus eines Kunden aus. Mit dem Blitzer decken wir die Kundenbindung ab. Mit dem Neukundenvorhersage- und dem Wachstumsmodell nutzen wir zwei Tools, die den Kunden und seinen Warenkorb in der Frühphase betrachten und unseren Verkäufern eine Hilfestellung geben können, wie das Potenzial des Kunden ist und wieviel Zeit es sich zu investieren lohnt. Woran wir bisher noch nicht gearbeitet haben, ist die klassische Reaktivierung: Was machen wir, wenn der Kunde schon verloren gegangen ist? Da gibt es definitiv Potenzial. Zudem können wir auch kommunikativ noch stärker werden und die Ergebnisse aus unseren Auswertungen mit einem automatisierten Kundenkontakt verknüpfen, zum Beispiel mit einer CRM-Trigger-E-Mail. Es gibt noch reichlich Potenzial für den Einsatz von KI.

www.kenteurope.com