Der Vertrieb im deutschen Lebensmitteleinzelhandel ist für Herstellende im Bereich FMCG herausfordernd. Die zunehmende Konzentration des Handels erschwert die Verhandlungspositionen. Der Kostendruck nimmt zu und hat Einfluss auf die zu erwirtschaftenden Margen. Ein bedeutendes Werkzeug ist der Außendienst, welcher nach wie vor einen unmittelbaren Einfluss auf den Erfolg des Vertriebs haben kann. Allerdings wird der Bereich des „buy-sell-circle“ (Matthews & Schenk, 2018) laufend professionalisiert und moderne technische Anwendungen etablieren sich zunehmend. Entscheidungen werden demgemäß zunehmend auf Basis von Daten getroffen. Trotzdem erwartet der Handel eine fundierte Beratung und eine gute Betreuung kann einen Wettbewerbsvorteil darstellen.
Ein Lösungsansatz dieser komplexen Anforderungen kann die Implementierung von Sales Enablement in Form von Software-Tools sein, die die Arbeit des Vertriebs zudem mit Elementen der Künstlichen Intelligenz unterstützen.
Die Einführung solcher umfangreichen Tools bedarf einer vielschichtigen Planung und Integration vieler Abteilungen und Anspruchsgruppen. Ebenso sind internationale Konzernstrukturen und Strategien zu beachten, Arbeitsweisen müssen angepasst werden. Der notwendige Aufwand im Betrieb wird beträchtlich und es bedarf vieler Ressourcen und einer langfristigen Entscheidung für ein Programm samt den entstehenden Investitionen. Darüber hinaus ist die Akzeptanz durch die Mitarbeitenden ein entscheidendes Kriterium für den beständigen Erfolg der Maßnahme. Diese Masterthesis hat zum Ziel, diese Parameter zu untersuchen und ihre Relevanz darzustellen.
Inhaltsverzeichnis
- Abstract
- Vorwort
- Abkürzungsverzeichnis
- Abbildungsverzeichnis
- Tabellenverzeichnis
- Übersicht über verwendete Softwaretools
- 1. Einleitung
- 1.1 Problemstellung
- 1.2 Forschungsfrage
- 1.3 Methodisches Vorgehen
- 1.4 Aufbau der Arbeit
- 2 Theoretischer Rahmen
- 2.1 Aktueller Forschungsstand
- 2.2 Literatur
- 2.3 Grundprinzipien des Sales Enablement
- 2.4.1 Beziehungsmanagement zu Kundinnen und Kunden
- 2.4.2 Effizienzsteigerung im Vertrieb
- 2.4.3 Einfluss auf die Verkaufsergebnisse
- 2.5 Die Struktur im deutschen Lebensmittelhandel
- 2.6 Der Vertrieb im Bereich Lebensmittel
- 2.6.1 Key-Account-Management und Konzentration im Handel
- 2.6.2 Außendienst und dessen Handlungsspielräume
- 2.7 Entwicklung der Künstlichen Intelligenz
- 2.7.1 Relevanz von KI im Vertrieb
- 2.7.2 KI im Sales Enablement
- 2.7.3 KI-Einsatz im Spannungsfeld Herstellende, Handel und Kundschaft
- 2.7.4 Datengrundlagen als notwendige Basis
- 2.7.5 Digitale Anwendungen für Sales Enablement
- 2.7.6 Betrachtung von Return on Investment in Sales Enablement - Anwendungen
- 2.8 Datenschutz und KI
- 2.9 Barrieren, ethische Bedenken und KI-Bias
- 2.10 Strategien zur Überwindung von Widerständen
- 3 Forschungsdesign (Methode)
- 3.1 Grundlagen zu Interviews von Personen mit Expertise
- 3.1.1 Formen der Interviews
- 3.1.2 Gütekriterien
- 3.2 Vorbereitung qualitativer Interviews von Personen mit Expertise
- 3.2.1 Auswahl von Personen mit Expertise
- 3.2.2 Interviewleitfaden
- 3.2.3 Kontaktmethode
- 3.3 Umsetzung und Durchführung von qualitativen Interviews von Personen mit Expertise
- 3.3.1 Dokumentation der Interviews
- 3.4 Auswertung
- 3.1 Grundlagen zu Interviews von Personen mit Expertise
- 4 Forschungsergebnisse
- 4.1 Kaufmännische Aspekte
- 4.1.1 Unterschiedliche Parameter zur Bestimmung des ROI
- 4.1.2 Einführung eines KI-SE-Tools ist eine strategische Unternehmensentscheidung
- 4.1.3 Business-Case Notwendigkeit
- 4.1.4 Betriebsrat-Integration
- 4.1.5 Anforderungen der Stakeholder
- 4.2 Technische Komponente
- 4.2.1 Infrastruktur der IT
- 4.2.2 Externe Daten integrieren
- 4.2.3 Datenqualität
- 4.2.4 Datenmanagement
- 4.3 Organisatorische Aspekte
- 4.3.1 Schnittstellen zwischen mehreren Programmen
- 4.3.2 Transparente Kommunikation des Vorhabens
- 4.3.3 Struktur des Tools
- 4.3.4 Holistischer Roll-Out
- 4.3.4.1 Zusammenarbeit mit den Tool-Anbietenden
- 4.3.4.2 Roll-Out Planung im Unternehmen
- 4.3.5 Einführung im Kontext globaler Konzernstrukturen
- 4.4 Menschliche Komponente
- 4.4.1 Poweruserrolle schaffen
- 4.4.2 Vorbild Führungskraft
- 4.4.3 Technik-Affinität
- 4.4.4 KI-Wissen
- 4.4.5 Change-Prozess
- 4.5 Funktionalitäten
- 4.5.1 Prognose als Wettbewerbsvorteil
- 4.5.2 Individualisierung von Inhalten
- 4.5.3 Individualisierung von Angeboten
- 4.6 Auswirkung der Nutzung
- 4.6.1 Persönliche Mehrwerte der Außendienst-Mitarbeitenden
- 4.6.2 Optimierung von Vertriebsprozessen zur Erhöhung des Profits
- 4.6.3 Nutzungsfreundlichkeit sorgt für Akzeptanz
- 4.6.4 Handelsinteressen
- 4.6.5 Effizienz durch einheitliches System
- 4.6.6 Echtzeitdaten
- 4.6.7 Außendienst-Optimierung
- 4.1 Kaufmännische Aspekte
- 5 Diskussion und Schlussfolgerungen
- 5.1 Zusammenfassung der zentralen Ergebnisse
- 5.2 Diskussion der Ergebnisse
- 5.3 Relevanz und Implikationen der Ergebnisse für die Praxis
- 5.4 Limitationen
- 5.5 Ausblick auf zukünftige Forschung
- Literaturverzeichnis
- Sustainable Development Goals (SDGs)
- Anhang
Zielsetzung & Themen
Diese Masterarbeit zielt darauf ab, die entscheidenden Kriterien für die erfolgreiche Implementierung einer durch Künstliche Intelligenz (KI) gestützten Sales-Enablement-Software im deutschen Lebensmittel-Vertriebsaußendienst zu untersuchen und deren Relevanz darzustellen. Dabei werden vielfältige Aspekte von der Planung über die Integration bis hin zur Akzeptanz durch die Mitarbeitenden beleuchtet.
- Sales-Enablement-Software
- Künstliche Intelligenz im Vertrieb
- Spezifische Anforderungen des deutschen Lebensmittel-Vertriebsaußendienstes
- Identifikation von Implementierungskriterien und Erfolgsfaktoren
- Berücksichtigung von Mitarbeiterakzeptanz und Change Management
- Analyse von Rentabilität (ROI) und notwendigen Investitionen
Auszug aus dem Buch
1. Einleitung
„Es findet immer ein Verkauf statt. Entweder verkaufen Sie dem Kunden Ihr Produkt. Oder der Kunde verkauft Ihnen sein Nein“ (Ogilvy 75 – bekannte Zitate von David Ogilvy, o. D.). Neben diesem Zitat von David Ogilvy gibt es eine Menge Redensarten rund um Erfolge im Sales. Ein Erfolg im Vertriebsbereich wird, je nach Perspektive der beteiligten Partei, jedoch völlig unterschiedlich bewertet. Aus Sicht der herstellenden Firmen ist das Ziel eine Maximierung des Absatzes. Aus Sicht des Verkaufspersonals ein Abschluss mit der höchsten Provision. Zuverlässigkeit, Beratung und Konditionsvorteile kennzeichnen wiederum die Erwartungshaltung des Handels. In der Praxis sind folglich Messbarkeit sowie Zufriedenheit aller Parteien anzustreben. Kann eine Vertriebsorganisation hier einen signifikanten Vorsprung gegenüber ihrer Konkurrenz herstellen, so ergeben sich potenzielle Wettbewerbsvorteile.
Diese Arbeit widmet sich dem Bereich des Sales Enablement (SE). SE ist nach Didner (2018) ein systematischer, übergreifender und dauerhafter Prozess, der sämtliches Handeln einer Vertriebsorganisation konsequent auf eine Optimierung und Befähigung der Verkaufenden ausrichtet. Somit soll die bestmögliche Zufriedenheit der Kundschaft im ganzheitlichen Sinne erreicht werden. Eine einheitliche Definition von SE gibt es in der Wissenschaft bislang nicht (Herrmann, 2024). SE wird in dem wissenschaftlichen Diskurs nach Annahme von Sumaoang (2023), ausgehend von einem Spezialgebiet, zunehmend als eine strategische Funktion verstanden und entwickelt sich zu einem Teil der digitalen Transformation von Betrieben. Die Mitarbeitenden im Vertrieb arbeiten an der Schnittstelle zwischen Unternehmen und Kundschaft. Zudem sind ihre Ergebnisse weitgehend messbar, womit Alavi und Habel (2021) die These aufstellen, dass der Vertrieb in vielen Organisationen als Mittelpunkt dieser Transformation gesehen wird.
In Unternehmen sind Optimierungsansätze von besonderem Interesse, da im beruflichen Alltag von Mitarbeitenden im Vertrieb viel Zeit in die Suche nach den richtigen Verkaufsunterlagen investiert wird. Zudem sind diese meist veraltet und nicht spezifisch genug. Um sich anschließend bei der Kundschaft bestmöglich aufzustellen, werden Inhalte eigenmächtig angepasst. Dies sorgt dafür, dass 80 % der Dokumente verändert werden, bevor diese die potenziellen Auftraggebenden erstmals erreichen (Highspot, 2021).
Es geht bei SE demgemäß um die Integration von Daten und die stetige Optimierung von kausalen Prinzipien aller Aktivitäten im Verkaufsprozess. Zur Umsetzung dieser Strategien hat sich bereits ein Markt aus Anbietenden von Software-Programmen entwickelt. Erstere dieser Firmen integrieren Elemente der Künstlichen Intelligenz (KI) in die Entwicklung ihrer SE-Software-Tools (Westphal et al., 2022, S. 3). Das Europäische Parlament beschreibt KI wie folgt: „Künstliche Intelligenz ist die Fähigkeit einer Maschine, menschliche Fähigkeiten wie logisches Denken, Lernen, Planen und Kreativität zu imitieren.“ [...] KI-Systeme sind in der Lage, ihr Handeln anzupassen, indem sie die Folgen früherer Aktionen analysieren und autonom arbeiten." (Was ist Künstliche Intelligenz und Wie Wird Sie Genutzt?) Europäisches Parlament, 2023.). Statt weiterhin ausschließlich Daten der eigenen Prozesse zu nutzen, ergeben sich durch KI hiernach viele ergänzende Möglichkeiten. Diese Potenziale können über KI-unterstützte SE-Tools strukturiert bearbeitet werden. Darüber hinaus können die KI-Komponenten Teile zur Erreichung einer selbstlernenden Organisation beitragen (Barber, 2019).
Hier liegt für Praxis und Wissenschaft eine hohe Relevanz vor. Die Ansatzpunkte einer Auseinandersetzung sind vielschichtig. Überdies werden im Bereich KI in Bezug auf SE umfangreiche Investitionen getätigt. Dies belegt eine Untersuchung der Stanford University. So erhöhen sich die Ausgaben im Bereich SE von 3,18 Milliarden US-Dollar im Jahr 2021 auf 3,92 Milliarden US-Dollar im Jahr 2022 (Stanford University, 2023).
Zusammenfassung der Kapitel
1. Einleitung: Stellt die Problemstellung im deutschen Lebensmitteleinzelhandel dar, insbesondere die Herausforderungen für den Außendienst und die Rolle von KI-gestützter Sales-Enablement-Software als Lösungsansatz.
2. Theoretischer Rahmen: Erarbeitet die theoretischen Grundlagen des Sales Enablement und der Künstlichen Intelligenz im Kontext des Vertriebs, beleuchtet den aktuellen Forschungsstand und relevante Literatur.
3. Forschungsdesign (Methode): Beschreibt die qualitative Forschungsmethode mittels Interviews mit Expert:innen, deren Vorbereitung, Durchführung und Auswertung, inklusive Gütekriterien.
4. Forschungsergebnisse: Präsentiert die aus den Interviews gewonnenen Ergebnisse, strukturiert nach kaufmännischen, technischen, organisatorischen und menschlichen Aspekten sowie Funktionalitäten und Auswirkungen der Nutzung.
5. Diskussion und Schlussfolgerungen: Fasst die zentralen Erkenntnisse zusammen, diskutiert deren Relevanz für die Praxis, beleuchtet Limitationen der Arbeit und gibt einen Ausblick auf zukünftige Forschungsfragen.
Schlüsselwörter
Sales Enablement, Künstliche Intelligenz, Vertriebsoptimierung, Lebensmittelhandel, Außendienst, Einführungskriterien, Effizienz, Change Management, Datenqualität, ROI, Stakeholder, Mitarbeiterakzeptanz, Digitale Transformation, FMCG.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit untersucht die Kriterien für die erfolgreiche Einführung von durch Künstliche Intelligenz (KI) gestützter Sales-Enablement-Software im Außendienst des deutschen Lebensmitteleinzelhandels.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Die zentralen Themenfelder umfassen Sales Enablement, Künstliche Intelligenz im Vertrieb, die spezifischen Herausforderungen des deutschen Lebensmittel-Vertriebsaußendienstes sowie technische, organisatorische und menschliche Aspekte der Implementierung.
Was ist das primäre Ziel oder die Forschungsfrage?
Das primäre Ziel ist es, die entscheidenden Parameter für die Einführung von KI-gestützter Sales-Enablement-Software zu identifizieren und deren Relevanz für den deutschen Lebensmittel-Vertriebsaußendienst darzustellen.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Es wird eine qualitative Forschungsmethode verwendet, basierend auf halbstrukturierten Interviews mit Expert:innen aus dem Bereich FMCG-Vertrieb.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil behandelt die theoretischen Grundlagen des Sales Enablement und der KI, die Methodik der Interviews sowie die detaillierten Forschungsergebnisse zu kaufmännischen, technischen, organisatorischen und menschlichen Aspekten der KI-Einführung im Vertrieb.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Schlüsselwörter sind Sales Enablement, Künstliche Intelligenz, Vertriebsoptimierung, Lebensmittelhandel, Außendienst, Einführungskriterien, Effizienz, Change Management, Datenqualität, ROI, Stakeholder, Mitarbeiterakzeptanz, Digitale Transformation, FMCG.
Welche Rolle spielt die Akzeptanz der Mitarbeitenden bei der Einführung von KI-Tools im Vertrieb?
Die Akzeptanz durch die Mitarbeitenden ist ein entscheidendes Kriterium für den beständigen Erfolg der Maßnahme, da ohne deren Engagement und Nutzung die potenziellen Vorteile der Software nicht realisiert werden können.
Warum ist die Integration des Betriebsrats bei der Einführung von Sales-Enablement-Software wichtig?
Die Integration des Betriebsrats ist essenziell, um potenzielle Konflikte zu vermeiden, die Legitimität der Einführung zu stärken und die Interessen der Mitarbeitenden frühzeitig zu berücksichtigen.
Welche spezifischen Herausforderungen ergeben sich aus dem deutschen Lebensmitteleinzelhandel für die Sales-Enablement-Strategie?
Der deutsche Lebensmitteleinzelhandel ist durch eine hohe Konzentration und zunehmenden Kostendruck geprägt, was die Verhandlungspositionen der Herstellenden erschwert und eine spezielle Ausrichtung der Sales-Enablement-Strategien erfordert.
Wie werden die Daten für die KI-gestützte Sales-Enablement-Software generiert und qualifiziert?
Die Datengrundlagen umfassen interne und externe Daten, wobei die Datenqualität als entscheidender Faktor für die Gültigkeit der KI-basierten Analysen und Vorschläge hervorgehoben wird.
- Citar trabajo
- Manuel Becker-Drobnjak (Autor), 2024, Kriterien für die Einführung einer KI-gestützten Sales Enablement Software im deutschen Lebensmittelvertriebsaußendienst, Múnich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1665339
