Ausgewählte Projekte zeigen, wie wir KI im Handel gezielt von der Strategie in die Umsetzung führen.
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Abgeschlossene Projekte
KI im Aktionsmanagement
Aktionen gezielter steuern, Umsatz- und Margenpotenziale ausschöpfen.
Ausgangslage
Das Aktionsgeschäft eines führenden Lebensmitteleinzelhändlers war in Planung und Steuerung stark erfahrungsbasiert. Dadurch blieben Wirkhebel einzelner Aktionen intransparent, Margen schwankten spürbar und relevante Umsatzpotenziale konnten in Planung und Umsetzung nicht konsequent ausgeschöpft werden.
Beitrag
Wir definierten einheitliche, messbare Erfolgskriterien und etablierten ein zentrales Analytics‑Tool als Single Source of Truth für die Aktionssteuerung. Darauf aufbauend implementierten wir KI‑Modelle, die Mengenprognosen, Preisentscheidungen und die Auswahl geeigneter Aktionsartikel datenbasiert unterstützen. Die Aktionsplanung wurde so konsistenter, schneller und deutlich besser steuerbar.
Kundennutzen
Der Aktionsumsatz stieg um über 10 % mit einem zusätzlichen Umsatzpotenzial von ca. 50 Mio. €. Gleichzeitig erhöhte sich die Aktionsspanne um über 10 %, was einem Mehrertrag von 6 Mio. € entspricht. Währenddessen sanken Aufwände in der Aktionsvorbereitung um rund 30 %, wodurch Einsparungen von über 1 Mio. € erzielt werden konnten.
KI im Stammdatenmanagement
Datenqualität steigern, Kapazitäten freisetzen.
Ausgangslage
Ein führender DIY-Händler musste während der schrittweisen Systemablösung Stamm-, Lieferanten- und Aktionsdaten parallel in Alt- und Neusystemen pflegen. Dies führte zu einer hohen manuellen Belastung, zusätzlichem Aufwand in den Fachbereichen und einer angespannten Projektsituation aufgrund knapper personeller Ressourcen.
Beitrag
Wir entwickelten eine KI-gestützte Automatisierungslösung und realisierten frühzeitig einen RPA-Prototypen, um die wiederkehrende Datenpflege systematisch zu unterstützen und manuelle Prozessschritte deutlich zu reduzieren. So konnten Neuanlage- und Pflegeprozesse schneller, konsistenter und besser steuerbar umgesetzt werden.
Kundennutzen
Bis zu 80 % der Artikelneuanlagen im Altsystem wurden automatisiert – rund 1.000 Artikel pro Monat. Insgesamt konnten die Aufwände für die Datenpflege um fast 20 % gesenkt werden, mit den größten Effekten bei Artikelneuanlagen. Dies entspricht einer Einsparung von rund 150.000 € pro Jahr.
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