Nicht zu viel, aber auch nicht zu wenig Bestand: Auch im Bereich Auftragsabwicklung werden Daten und KI eingesetzt, um möglichst effizient mit Beständen, Einkauf und Lagerflächen umzugehen. IT steht bei Monta seit Beginn des Unternehmens im Mittelpunkt.
Vor zehn Jahren hat Monta den ersten Auftragsabwicklungs-Auftrag abgewickelt. Es war die Zeit, als auch die großen Einzelhandelsketten in den Niederlanden mit dem Online-Geschäft beginnen wollten: Wir sprangen sofort darauf an. Ein Großteil dieser Art von Einzelhandelsketten existiert inzwischen nicht mehr. Jetzt sieht man, dass gerade Online-Unternehmer auch ein physisches Geschäft eröffnen. Es ist also hauptsächlich E-Commerce mit einem Hauch von Einzelhandel geworden, anstatt andersherum. Inzwischen hat sich in der Welt der Auftragsabwicklung sehr viel verändert. Daten sind für uns der Treiber des Erfolgs: für unsere Kunden (die Webshops) und ihre Kunden (die Verbraucher) und damit auch für uns.
Fulfillment und Daten
In der Auftragsabwicklung sind zwei Dinge von eminent wichtiger Bedeutung: Kundenorientierung und logistische Performance. Es mag eine Binsenweisheit sein, aber unsere logistische Leistung bei Monta bestimmt die Zufriedenheit des Endkunden, des Verbrauchers. Die Bewertungspunktzahl, die ein Verbraucher einem Webshop gibt, wird zum großen Teil durch den Versand- und möglicherweise Rücksendeprozess beeinflusst. Wenn Geschwindigkeit, Einfachheit und Auswahlmöglichkeiten bei beispielsweise Transportunternehmen und Abholstandorten den Anforderungen des Verbrauchers entsprechen, ist das gut für das Wachstum des Webshops. Und ein zufriedener Webshop ist gut für Monta, denn das ist ein Kunde, der bleibt.
Derzeit betreut Monta die Logistik für mehr als 1.500 Webshops im In- und Ausland von 15 Logistikzentren in den Niederlanden aus. Das Dienstleistungspaket reicht von der Abwicklung der gesamten Logistik (Fulfillment) bis zur Bereitstellung unserer eigenen WMS-Software für effizientes Warehouse-Management in einem eigenen Warehouse eines Webshops. Neben der Bereitstellung der Software liefern wir sogar unsere in-house entwickelten Scan- und Sortiergeräte für die optimale Verarbeitung von E-Commerce-Aufträgen in einem Warehouse.
Monta ist von Kern des Unternehmens her stark auf IT ausgerichtet. Seit Beginn wurden Arbeitsprozesse durch Datenoptimierung verbessert. 1999 waren das noch Verpackungsarbeiten, heute gilt das für Dienstleistungen im Bereich Fulfillment und Software. Wir haben das IT-DNA nie aufgegeben und das gibt uns heute einen Vorsprung im Umgang mit Daten. Wir verwenden Daten, um den Logistikprozess zu optimieren und die Kundenzufriedenheit maximal zu halten. Die großen Datenmengen unserer Kunden verarbeiten und analysieren wir durch Data Science. Mit den Erkenntnissen, die uns die Daten geben, können wir unsere Algorithmen auf Basis künstlicher Intelligenz intelligente Empfehlungen geben lassen. So halten wir unsere Kundenzufriedenheit auf höchstem Niveau.
SmartStock
Ein schönes Beispiel dafür ist SmartStock, ein Tool, das wir entwickelt haben, um Webshops Einblick in ihre Bestände und die damit verbundenen Kosten zu geben. Mit diesem Tool kann ein Webshop seinen toten Bestand mit einem Klick abbauen und sofort Kosten für die Lagerung sparen. Unser Kunde, beispielsweise ein Lieferant von Bettdecken und Zubehör, kann in SmartStock sehen, dass derzeit 182 Stück einer bestimmten Bettwäsche bei uns auf Lager liegen, von denen in den letzten 90 Tagen nur eins verkauft wurde. Der Kunde kann sich dafür entscheiden, dieses unverkäufliche Produkt aus seinem Bestand zu entfernen und direkt zu sparen. Es kann an eine Lebensmittelbank, eine Stiftung für ukrainische Flüchtlinge oder einen Käufer verkauft werden, aber der Kunde kann auch direkt eine schöne Aktion damit machen.
Das Schöne an diesem Tool ist, dass wir den Kunden nicht nur auf die Bestände hinweisen, die er bei Monta gelagert hat, sondern dass wir auch eine Schaltfläche in der Software einbauen, um das identifizierte Problem direkt zu lösen. Mit SmartStock geben wir dem Webshop ein Werkzeug, um seine Lagerrechnung bei uns zu senken. Das geht kurzfristig gegen unser eigenes Interesse, denn Lagerung ist für ein Logistikunternehmen auch eine Art Verdienstmodell. Wir tun dies, weil unser Kunde dadurch zufrieden ist und uns als Kunde erhalten bleibt. Und das ist wiederum unser Interesse.
Intelligenter Bestand
Wir glauben fest daran, dass ein intelligenter Bestand besser ist als ein hoher Bestand. In den letzten 30 Jahren haben wir als Branche systematisch Bestände reduziert. Derzeit gibt es aufgrund verschiedener Entwicklungen wie einem im Suezkanal querliegenden Schiff, der Corona-Pandemie und dem Krieg in der Ukraine ein Problem in der globalen Lieferkette
Nun sehen wir eine Gegenreaktion mit einer Bewegung in die entgegengesetzte Richtung und die Bestände wachsen in allen logistischen Ketten wieder an. Mithilfe der jetzt verfügbaren Daten können wir intelligente Bestände aufbauen anstelle von hohen Beständen und vermeiden, dass überall unnötige Bestände in den Ketten liegen. Derzeit sehen wir viele große Lagerhallen entlang der Autobahn entstehen, um die wachsenden Bestände aufnehmen zu können, die Frage ist jedoch, ob sie in einigen Jahren noch alle relevant sind.
Datenanalyse und Vorhersage
Eine andere clevere Anwendung dieser Daten ist, dass wir unseren Kunden beim Sortiment beraten können. So hatten wir kürzlich einen Kunden, der mit Kosmetikprodukten handelt. Dieser Kunde bestellte von einer Marke zehn verschiedene Shampoos pro Sprache. Er hatte also von jedem Shampoo-Typ in jeder Sprache eine feste Anzahl. Auf der Grundlage von Datenanalysen konnten wir beispielsweise empfehlen, dass es klüger war, für den schwedischen Kunden eine andere Verteilung von Shampoos zu machen als für den spanischen Markt. In Spanien haben nun einmal viel mehr Menschen dunkle Haare als in Schweden.
Wir wenden dies auch in unserer eigenen logistischen Praxis an. Wir können mit einem KI-System auf der Grundlage von Daten vorhersagen, wie viele Bestellungen in den nächsten Stunden eingehen werden. Dies hilft uns sehr bei unserer Planung. Diese Vorhersagen sind in den letzten Jahren immer genauer geworden. Wir können jetzt mit einer Bandbreite von 10% vorhersagen, wie viele Bestellungen in den nächsten Stunden eingehen werden, und sogar schon mit einer Bandbreite von weniger als 20%, wie viele Bestellungen in den nächsten Tagen eingehen werden. Das ist natürlich sehr wichtig für unsere Kapazitätsplanung.
Diese Vorhersage ist oft sehr genau und funktioniert für uns sehr gut, aber es bleibt natürlich eine Ergänzung zu unseren Mitarbeitern. Wir haben einige große Webshops für Karnevalskleidung als Kunden. Als wir in der Pressekonferenz am 15. Februar hörten, dass Karneval stattfinden würde, lag das System bei den Bestellprognosen völlig daneben: Die Bestellungen in bestimmten Filialen fielen natürlich viel höher aus als die Vorhersage. Ein paar Tage später war dieser Peak jedoch schon wieder vorbei. Wir sahen, dass das System damit nicht zurechtkam, weil es in den vergangenen Jahren aufgrund von Corona nicht stattgefunden hatte. Trotzdem weiß ich jetzt schon, dass der Karnevalspeak nächstes Jahr wieder erkannt werden wird, weil unsere selbstlernende Software unglaublich schnell lernen kann.
Vorhersage von Bestellungen im Vergleich zu tatsächlich eingegangenen Bestellungen. In der Zeit vom 10. bis 14. Februar war die auf KI basierende Vorhersage sehr genau. In der Zeit vom 15. bis 17. Februar lag die Software jedoch vollständig daneben aufgrund der Auswirkungen der Pressekonferenz am 15. Februar. In der Zeit vom 18. bis 20. Februar sieht man eine schnelle Korrektur der Vorhersagen, nach der die Software wieder auf dem neuesten Stand ist und qualitativ gute Vorhersagen liefert.
Fazit
Daten werden die Welt der Fulfillment weiter verändern. Verbraucher erwarten ein höheres Maß an Kontrolle, Wahlfreiheit und maßgeschneiderten Lösungen, die mit der richtigen Technologie möglich sind. Die Analyse des Kaufverhaltens und der Kaufkraft, gesellschaftlicher Entwicklungen, Wettervorhersagen, Modetrends usw. ermöglicht es, intelligente Bestände aufzubauen und auf diese Entwicklungen zu reagieren. Ich bin davon überzeugt, dass die Führung eines starken Unternehmens viel einfacher wird, wenn man genau vorhersagen kann, was anhand der richtigen Daten passieren wird.
