Auf einer IBM Veranstaltung über digitale Disruption sah Lemvigh-Müller eine Demonstration der Watson-Technologie und erkannte darin eine mögliche Lösung. Daher beauftragte das Unternehmen IBM Services mit der Durchführung eines Proof of Technology (PoT), bei dem IBM Experten mit Data Scientists von Lemvigh-Müller zusammenarbeiteten, um typische Anwendungsfälle zu identifizieren und eine Prototyp-Lösung auf der Grundlage der Watson Explorer-Technologie zu entwickeln.
„Wir sahen in der Technologie von IBM Watson eine Möglichkeit, mit der unsere Vertriebsbeauftragten das richtige Produkt für die Bedürfnisse des Kunden sozusagen verschreiben können“, erklärt Christensen. „Der PoT war erfolgreich und IBM Services hat uns dabei geholfen, einen Business Case zu erstellen, den wir unserem Vorstand vorlegen konnten.“
Die Unternehmensleitung von Lemvigh-Müller erteilte die Genehmigung für das Projekt. Gemeinsam mit IBM Services begann ein agiler, scrumbasierter Entwicklungsprozess mit dem Ziel, innerhalb von sechs Monaten eine Lösung zu produzieren.
Christensen merkt an: „IBM hat uns bei dem iterativen Modell für das Projekt unterstützt, und das hat wirklich gut funktioniert. Anfangs war es schwierig, genau zu sagen, wie die Lösung letztendlich aussehen sollte. Es war also ideal, dass wir die Möglichkeit hatten, viele Komponenten laufend zu überprüfen.“
Eine zentrale Anlaufstelle für Vertriebsbeauftragte
Um ein Lemvigh-Müller-Produktverzeichnis zu erstellen, arbeitete das IBM Team mit Stakeholdern im gesamten Unternehmen zusammen, um alle möglichen Synonyme für jeden Artikel und geeignete Add-on-Verkäufe zu erfassen. Diese Daten wurden in die Plattform von Watson Explorer importiert und mit SAP ERP verbunden, wo die KI-Funktionen der Lösung eine leistungsstarke Suche im gesamten Produktsortiment des Unternehmens, in Anbieterinformationen, Kundendetails und Rechnungen ermöglichten und Vorschläge für Up- und Cross-Selling-Optionen lieferten. Bald wird die Lösung die Websites von Anbietern nach neuen Informationen durchsuchen, um den zugrunde liegenden Datensatz zu erweitern.
Über eine einzige, benutzerfreundliche Oberfläche können die Vertriebsbeauftragten von Lemvigh-Müller alles finden, was sie brauchen, um Kundenanfragen mit unpräzisen Suchbegriffen zu beantworten. IBM hat eine Relevanz-Optimierung in das Tool integriert, das die Reihenfolge der Suchergebnisse so optimiert, dass sie für den anrufenden Kunden geeignet und für Lemvigh-Müller profitabel sind. Die Lösung zeigt Bestände und den Lagerort sowie die Option, nach aktuellen Werbeaktionen zu filtern. Wenn ein Benutzer nach einem eingestellten Produkt sucht, schlägt Watson Explorer Ersatzartikel vor. Sobald ein Vertriebsbeauftragter die richtigen Produkte für einen Kunden gefunden hat, kann er sie in einen Warenkorb legen und diesen an das SAP-ERP-System des Unternehmens senden, wo der Bezahlvorgang einfach abgewickelt wird.
Um das institutionelle Wissen zu nutzen und die Lösung kontinuierlich zu optimieren, hat das IBM Team einen Feedbackmechanismus eingebaut. Benutzer können Verbesserungen hinsichtlich fehlender oder irrelevanter Suchergebnisse, Produktsynonymen oder Kurznamen, übersehener Verkaufschancen sowie Ideen für neue Funktionen vorschlagen. Christensen berichtet: „Durch das Element der Gamification in der Lösung, bei der die Mitarbeiter belohnt werden, wenn sie das System verbessern, können wir die Nutzerakzeptanz fördern."