Ein Außendiensttag hat begrenzte Stunden. Welche Märkte verdienen heute besondere Aufmerksamkeit? Welche Maßnahmen versprechen den größten wirtschaftlichen Nutzen? Für FMCG-Vertriebsleiter liegt darin eine zentrale Führungsaufgabe. Ein Praxisbeispiel von Reckitt zeigt, wie KI die Priorisierung unterstützen kann.
Aus Daten werden konkrete Besuchsaufträge
Reckitt hat gemeinsam mit McKinsey „Smart Execution“ entwickelt. Die Lösung verknüpft unter anderem Scanner-Abverkaufszahlen, Bestandssignale, Aktionskalender und Besuchsrückmeldungen. Daraus entstehen Empfehlungen: Welcher Markt braucht Aufmerksamkeit, welcher Artikel ist betroffen und welche Maßnahme sollte vor Ort Vorrang haben?
Laut Fallbericht stieg die Umsetzung vereinbarter Displays in den USA von ungefähr 50–55 Prozent auf mindestens 70 Prozent. In einzelnen Märkten wurden Checklisten von 40 auf 15 besonders relevante Aufgaben reduziert. Für große Modern-Trade-Märkte wie die USA wird ein Umsatzplus von rund zwei Prozent berichtet. Diese Angaben stammen aus einem Projektbericht des beteiligten Beratungspartners; eine unabhängige Wirkungsmessung mit offengelegten Kontrollgruppen liegt darin nicht vor.
Die Konsequenz für den deutschen FMCG-Vertrieb
Aus diesem Beispiel lässt sich eine praktische Leitfrage ableiten: Wie gut gelingt es uns, vorhandene Informationen in wirksame Besuchsentscheidungen zu übersetzen?
Ein sinnvoller Einstieg wäre ein klar abgegrenzter Anwendungsfall. Beispielsweise könnten auffällige Abverkaufsrückgänge während einer Promotion automatisch zur Prüfung vorgeschlagen werden. Der Bezirksleiter bewertet dann, ob ein Besuch, ein Anruf oder zunächst eine Rückfrage beim Handel sinnvoll ist. Ein Datensignal liefert einen Prüfauftrag. Die Ursache muss weiterhin geklärt werden.
Den Nutzen am Ergebnis messen
Für einen Pilotversuch sollten vergleichbare Märkte über einen festgelegten Zeitraum mit unterschiedlicher Besuchssteuerung betreut werden. Bewertet werden zusätzliche Deckungsbeiträge, behobene Umsetzungslücken sowie Fahrt- und Bearbeitungszeiten. Promotionen, Lieferfähigkeit und saisonale Einflüsse müssen dabei berücksichtigt werden.
Ebenso wichtig ist die Rückmeldung des Außendienstes: War die Empfehlung zutreffend? Konnte das Problem gelöst werden? Welche Information fehlte? So entsteht ein Lernprozess zwischen Datenanalyse und Marktrealität.
Ein Impuls für unsere nächsten Expertenzirkel
Welche drei Signale würden in Ihrem Unternehmen einen zusätzlichen Marktbesuch rechtfertigen? Und welche Voraussetzungen müssten erfüllt sein, damit Sie auf einen bisher routinemäßigen Besuch verzichten können?
Die Antworten darauf können den Ausgangspunkt für eine Außendienststeuerung bilden, die den wirtschaftlichen Beitrag jedes Besuchs stärker berücksichtigt. Nähere Infos zu unserer nächsten VL-Expertenzirkeln finden Sie unter https://www.braintrust-group.de/expertenzirkel/field-management/
Quelle: McKinsey – „How AI-enabled execution became Reckitt’s ‘tenfold game changer’“