07.03.2017 Verbesserte Lieferzeit dank Blue Yonder

So steigert Otto mit KI die Kundenzufriedenheit

Der Multichannel-Anbieter Otto bietet seinen Kunden in seinem Onlineshop mit rund 2,2 Millionen Artikelpositionen und etwa 6.000 verschiedenen Marken eine große Warenvielfalt. Für valide Prognosen über die Abverkaufsmengen der kommenden Tage setzt das Unternehmen schon seit längerem auf die Machine-Learning-Lösungen von Blue Yonder.

Für Lieferanten, Versandhändler und Kunden gleichermaßen interessant ist der bessere Sendungsschnitt, der die Anzahl der Artikel pro Lieferung umfasst. Das hilft Versandkosten zu senken und reduziert zudem den CO2-Ausstoß beim Transport der Waren.

Neben eigenen Marken bietet Otto auf seiner Plattform auch Partnerprodukte an. Die Warendisposition seiner Partnerprodukte wird nun erstmals automatisiert mithilfe von Blue Yonder abgewickelt. Lieferungen von Fremdmarken an die Kunden dauerten früher zwischen fünf und sieben Tagen; mit den automatisierten Bestellentscheidungen hat es Otto jetzt geschafft, die Lieferfrist auch bei Partnerprodukten auf ein bis zwei Tage zu verkürzen – ohne dafür Überhänge im Lager zu riskieren. Damit sorgt der Multichannel-Anbieter für eine größere Kundenzufriedenheit und wachsende Nachfrage nach dem vielfältigen Warenangebot aus Eigen- und Fremdmarken.

Welche Artikel verkaufen sich in den kommenden Tagen wie oft, in welcher Größe, Farbe und Stückzahl? Gerade bei Modeartikeln, aber auch bei Multimedia-Ware sind für treffsichere Prognosen über den Abverkauf eine Vielzahl von Faktoren wichtig. Dazu werden bei Otto bis zu 200 dieser Faktoren herangezogen, um Vorhersagen über die Warenströme zu treffen. Blue Yonder Replenishment Optimization liefert dazu täglich automatisierte Bestellentscheidungen – „und das mit einer hohen Treffsicherheit“, wie Michael Sinn, Direktor für Category Support bei Otto, berichtet.

Für die Prognosen wertet der Dienstleister rund drei Milliarden Transaktionen aus Abverkäufen, Preisen und Lagerbeständen aus. „Der Nutzen der automatisierten Entscheidungen erweist sich in der Praxis“, sagt Sinn. „Aus unserer Sicht sind sie treffsicher, wenn wir bei unseren Handelspartnern georderte Artikel innerhalb von 30 Tagen abverkaufen. Mit den automatisierten Entscheidungen schaffen wir das zu 90 Prozent. Das ist für uns ein hervorragender Wert.“ Desweiteren werde die Ware immer häufiger erst gar nicht eingelagert, sondern gehe direkt an den Kunden weiter.

Künstliche Intelligenz sorgt für schnellere Auslieferung


Die Lieferzeiten haben sich verkürzt: im Onlineshop von früher fünf bis sieben auf nun nur noch ein bis zwei Tage. Mit dieser schnellen Lieferung sollen sich die Kundenzufriedenheit und damit die Nachfrage nach Produkten verbessern. Aber die Machine-Learning-Lösung wirke auch in anderen Bereichen: Mit den automatisierten Dispositionsentscheidungen lasse sich die Zahl der Retouren minimieren, weil die Bestellungen genau mit den prognostizierten Kundenwünschen übereinstimmen.

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