Publireportage: Die Confiserie Speck setzt in sechs Filialen auf die KI-basierten Absatzprognosen von GoNina. Im Interview berichtet Alina Speck über die Einführung, die Wirkung im Alltag und die Rolle der Mitarbeitenden.
Wie habt ihr vor der Einführung der KI-Prognosen geplant und wo lagen die grössten Herausforderungen?
Alina Speck: Produkte des Standardsortiments wurden von den Filialen täglich neu bestellt. Grundlage war ein Grundlieferschein mit festen Mengenvorschlägen, der zwar nach Wochentag, Saison, Veranstaltungen oder Ferien angepasst wurde, sonst aber statisch war. Die Bestellungen wurden parallel zum laufenden Verkauf gemacht. Je nach Kundenaufkommen blieb unterschiedlich viel Zeit dafür, wodurch es häufiger zu Flüchtigkeitsfehlern kam. Gleichzeitig konnten externe Faktoren wie Wetter oder Veranstaltungen nicht immer ausreichend berücksichtigt werden.
Was hat euch motiviert, dieses Thema aufzugreifen?
Wir wollten unser Sortiment stärker an den tatsächlichen Kundenbedürfnissen ausrichten, zu frühe Ausverkäufe reduzieren und den Warendruck besser steuern. Gleichzeitig sollten automatisierte Bestellvorschläge das Verkaufspersonal entlasten und mehr Zeit
für Beratung und Kundenkontakt schaffen.
Welche Aspekte waren für euch bei der Lösungswahl wichtig und was hat euch an GoNina überzeugt?
Wichtig waren uns vor allem die Praxistauglichkeit im Alltag, die Qualität der Prognosen und die Integration in unsere bestehenden Prozesse. GoNina hat diese Anforderungen erfüllt. Zusätzlich hat uns die Zusammenarbeit auf menschlicher Ebene überzeugt. Wir konnten auf einer sehr guten, offenen Ebene miteinander diskutieren, und das GoNina-Team war daran interessiert, unsere internen Abläufe zu verstehen. Dadurch hatten wir von Anfang an das Gefühl, dass man uns zuhört und unsere Anliegen ernst genommen werden.
Wie lief die Einführung von GoNina ab und was war wichtig für die Akzeptanz im Unternehmen?
Gestartet haben wir in einer Filiale in Produktionsnähe als Testbetrieb. So konnten wir direkt sehen, wie sich die Prognosen im Alltag auswirken. In dieser Phase haben wir Parameter feinjustiert und interne Abläufe angepasst. Gleichzeitig war das Feedback des Filialteams wichtig. Anschliessend haben wir die KI-Prognosen schrittweise auf alle weiteren Filialen ausgerollt. Für die Tagesware läuft die Bestellung weitgehend automatisiert und wird von einer verantwortlichen Person nur noch kontrolliert. Für die Akzeptanz war es entscheidend, die Mitarbeitenden früh einzubeziehen und den Nutzen der Prognosen zu erklären. Die Rückmeldungen sind sehr positiv, und die Lösung wird im Alltag aktiv genutzt.
Welche Auswirkungen habt ihr bisher festgestellt?
Da unsere Retouren bereits vor der Einführung auf einem guten Niveau waren, stand bei uns die Verbesserung der Warenverfügbarkeit im Zentrum. Die Auswirkung ist deutlich spürbar: Unsere Produkte sind heute länger verfügbar, und Ausverkäufe verschieben sich nach hinten. Während wir früher zum Teil bereits am frühen Nachmittag keine Erdbeertörtchen mehr hatten, sind diese heute oft bis kurz vor Ladenschluss erhältlich. Auch bei den Produktionsmengen sehen wir Veränderungen. So haben wir 20 Prozent mehr Ei-Canapés produziert als im gleichen Monat des Vorjahres. Gleichzeitig wurden andere Sorten entsprechend der Nachfrage leicht reduziert.
Wo bleibt die Erfahrung der Mitarbeitenden trotz KI-Prognosen wichtig?
Besonders bei länger haltbaren Produkten und Saisonartikeln wie Osterhasen bleibt die Erfahrung der Mitarbeitenden wichtig, da viele Einflussfaktoren schwer vorhersehbar sind. Sie bringen Wissen aus den Vorjahren und ein gutes Gespür für aktuelle Entwicklungen mit. Vor Feiertagen oder Events gleichen wir die Einschätzungen der Filialteams mit den KI-Prognosen ab. Dieses Zusammenspiel aus datenbasierter Planung und praktischer Erfahrung ist für uns entscheidend.
Wir wollten unser Sortiment stärker an den tatsächlichen Kundenbedürfnissen ausrichten, zu frühe Ausverkäufe reduzieren und den Warendruck besser steuern. Gleichzeitig sollten automatisierte Bestellvorschläge das Verkaufspersonal entlasten und mehr Zeit für Beratung und Kundenkontakt schaffen.
ÜBER GONINA
GoNina ist die Schweizer KI-basierte Prognoselösung für Bäckereien und Confiserien. Über 100 Standorte in der Schweiz planen täglich mit GoNina. Die Lösung integriert sich direkt in bestehende Kassensysteme.
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Foto: Jakob Ineichen