Kriterien für die Einführung einer KI-gestützten Sales Enablement Software im deutschen Lebensmittelvertriebsaußendienst

Inhaltsverzeichnis

• Abstract
• Vorwort
• Abkürzungsverzeichnis
• Abbildungsverzeichnis
• Tabellenverzeichnis
• Übersicht über verwendete Softwaretools
• 1. Einleitung
  • 1.1 Problemstellung
  • 1.2 Forschungsfrage
  • 1.3 Methodisches Vorgehen
  • 1.4 Aufbau der Arbeit
• 2 Theoretischer Rahmen
  • 2.1 Aktueller Forschungsstand
  • 2.2 Literatur
  • 2.3 Grundprinzipien des Sales Enablement
    • 2.4.1 Beziehungsmanagement zu Kundinnen und Kunden
    • 2.4.2 Effizienzsteigerung im Vertrieb
    • 2.4.3 Einfluss auf die Verkaufsergebnisse
  • 2.5 Die Struktur im deutschen Lebensmittelhandel
  • 2.6 Der Vertrieb im Bereich Lebensmittel
    • 2.6.1 Key-Account-Management und Konzentration im Handel
    • 2.6.2 Außendienst und dessen Handlungsspielräume
  • 2.7 Entwicklung der Künstlichen Intelligenz
    • 2.7.1 Relevanz von KI im Vertrieb
    • 2.7.2 KI im Sales Enablement
    • 2.7.3 KI-Einsatz im Spannungsfeld Herstellende, Handel und Kundschaft
    • 2.7.4 Datengrundlagen als notwendige Basis
    • 2.7.5 Digitale Anwendungen für Sales Enablement
    • 2.7.6 Betrachtung von Return on Investment in Sales Enablement - Anwendungen
  • 2.8 Datenschutz und KI
  • 2.9 Barrieren, ethische Bedenken und KI-Bias
  • 2.10 Strategien zur Überwindung von Widerständen
• 3 Forschungsdesign (Methode)
  • 3.1 Grundlagen zu Interviews von Personen mit Expertise
    • 3.1.1 Formen der Interviews
    • 3.1.2 Gütekriterien
  • 3.2 Vorbereitung qualitativer Interviews von Personen mit Expertise
    • 3.2.1 Auswahl von Personen mit Expertise
    • 3.2.2 Interviewleitfaden
    • 3.2.3 Kontaktmethode
  • 3.3 Umsetzung und Durchführung von qualitativen Interviews von Personen mit Expertise
    • 3.3.1 Dokumentation der Interviews
  • 3.4 Auswertung
• 4 Forschungsergebnisse
  • 4.1 Kaufmännische Aspekte
    • 4.1.1 Unterschiedliche Parameter zur Bestimmung des ROI
    • 4.1.2 Einführung eines KI-SE-Tools ist eine strategische Unternehmensentscheidung
    • 4.1.3 Business-Case Notwendigkeit
    • 4.1.4 Betriebsrat-Integration
    • 4.1.5 Anforderungen der Stakeholder
  • 4.2 Technische Komponente
    • 4.2.1 Infrastruktur der IT
    • 4.2.2 Externe Daten integrieren
    • 4.2.3 Datenqualität
    • 4.2.4 Datenmanagement
  • 4.3 Organisatorische Aspekte
    • 4.3.1 Schnittstellen zwischen mehreren Programmen
    • 4.3.2 Transparente Kommunikation des Vorhabens
    • 4.3.3 Struktur des Tools
    • 4.3.4 Holistischer Roll-Out
      • 4.3.4.1 Zusammenarbeit mit den Tool-Anbietenden
      • 4.3.4.2 Roll-Out Planung im Unternehmen
  • 4.3.5 Einführung im Kontext globaler Konzernstrukturen
  • 4.4 Menschliche Komponente
    • 4.4.1 Poweruserrolle schaffen
    • 4.4.2 Vorbild Führungskraft
    • 4.4.3 Technik-Affinität
    • 4.4.4 KI-Wissen
    • 4.4.5 Change-Prozess
  • 4.5 Funktionalitäten
    • 4.5.1 Prognose als Wettbewerbsvorteil
    • 4.5.2 Individualisierung von Inhalten
    • 4.5.3 Individualisierung von Angeboten
  • 4.6 Auswirkung der Nutzung
    • 4.6.1 Persönliche Mehrwerte der Außendienst-Mitarbeitenden
    • 4.6.2 Optimierung von Vertriebsprozessen zur Erhöhung des Profits
    • 4.6.3 Nutzungsfreundlichkeit sorgt für Akzeptanz
    • 4.6.4 Handelsinteressen
    • 4.6.5 Effizienz durch einheitliches System
    • 4.6.6 Echtzeitdaten
    • 4.6.7 Außendienst-Optimierung
• 5 Diskussion und Schlussfolgerungen
  • 5.1 Zusammenfassung der zentralen Ergebnisse
  • 5.2 Diskussion der Ergebnisse
  • 5.3 Relevanz und Implikationen der Ergebnisse für die Praxis
  • 5.4 Limitationen
  • 5.5 Ausblick auf zukünftige Forschung
• Literaturverzeichnis
• Sustainable Development Goals (SDGs)
• Anhang

Zielsetzung & Themen

Diese Masterarbeit zielt darauf ab, die entscheidenden Kriterien für die erfolgreiche Implementierung einer durch Künstliche Intelligenz (KI) gestützten Sales-Enablement-Software im deutschen Lebensmittel-Vertriebsaußendienst zu untersuchen und deren Relevanz darzustellen. Dabei werden vielfältige Aspekte von der Planung über die Integration bis hin zur Akzeptanz durch die Mitarbeitenden beleuchtet.

• Sales-Enablement-Software
• Künstliche Intelligenz im Vertrieb
• Spezifische Anforderungen des deutschen Lebensmittel-Vertriebsaußendienstes
• Identifikation von Implementierungskriterien und Erfolgsfaktoren
• Berücksichtigung von Mitarbeiterakzeptanz und Change Management
• Analyse von Rentabilität (ROI) und notwendigen Investitionen

Auszug aus dem Buch

Zusammenfassung der Kapitel

1. Einleitung: Stellt die Problemstellung im deutschen Lebensmitteleinzelhandel dar, insbesondere die Herausforderungen für den Außendienst und die Rolle von KI-gestützter Sales-Enablement-Software als Lösungsansatz.

2. Theoretischer Rahmen: Erarbeitet die theoretischen Grundlagen des Sales Enablement und der Künstlichen Intelligenz im Kontext des Vertriebs, beleuchtet den aktuellen Forschungsstand und relevante Literatur.

3. Forschungsdesign (Methode): Beschreibt die qualitative Forschungsmethode mittels Interviews mit Expert:innen, deren Vorbereitung, Durchführung und Auswertung, inklusive Gütekriterien.

4. Forschungsergebnisse: Präsentiert die aus den Interviews gewonnenen Ergebnisse, strukturiert nach kaufmännischen, technischen, organisatorischen und menschlichen Aspekten sowie Funktionalitäten und Auswirkungen der Nutzung.

5. Diskussion und Schlussfolgerungen: Fasst die zentralen Erkenntnisse zusammen, diskutiert deren Relevanz für die Praxis, beleuchtet Limitationen der Arbeit und gibt einen Ausblick auf zukünftige Forschungsfragen.

Schlüsselwörter

Sales Enablement, Künstliche Intelligenz, Vertriebsoptimierung, Lebensmittelhandel, Außendienst, Einführungskriterien, Effizienz, Change Management, Datenqualität, ROI, Stakeholder, Mitarbeiterakzeptanz, Digitale Transformation, FMCG.

Häufig gestellte Fragen

Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?

Die Arbeit untersucht die Kriterien für die erfolgreiche Einführung von durch Künstliche Intelligenz (KI) gestützter Sales-Enablement-Software im Außendienst des deutschen Lebensmitteleinzelhandels.

Was sind die zentralen Themenfelder?

Die zentralen Themenfelder umfassen Sales Enablement, Künstliche Intelligenz im Vertrieb, die spezifischen Herausforderungen des deutschen Lebensmittel-Vertriebsaußendienstes sowie technische, organisatorische und menschliche Aspekte der Implementierung.

Was ist das primäre Ziel oder die Forschungsfrage?

Das primäre Ziel ist es, die entscheidenden Parameter für die Einführung von KI-gestützter Sales-Enablement-Software zu identifizieren und deren Relevanz für den deutschen Lebensmittel-Vertriebsaußendienst darzustellen.

Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?

Es wird eine qualitative Forschungsmethode verwendet, basierend auf halbstrukturierten Interviews mit Expert:innen aus dem Bereich FMCG-Vertrieb.

Was wird im Hauptteil behandelt?

Der Hauptteil behandelt die theoretischen Grundlagen des Sales Enablement und der KI, die Methodik der Interviews sowie die detaillierten Forschungsergebnisse zu kaufmännischen, technischen, organisatorischen und menschlichen Aspekten der KI-Einführung im Vertrieb.

Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?

Schlüsselwörter sind Sales Enablement, Künstliche Intelligenz, Vertriebsoptimierung, Lebensmittelhandel, Außendienst, Einführungskriterien, Effizienz, Change Management, Datenqualität, ROI, Stakeholder, Mitarbeiterakzeptanz, Digitale Transformation, FMCG.

Welche Rolle spielt die Akzeptanz der Mitarbeitenden bei der Einführung von KI-Tools im Vertrieb?

Die Akzeptanz durch die Mitarbeitenden ist ein entscheidendes Kriterium für den beständigen Erfolg der Maßnahme, da ohne deren Engagement und Nutzung die potenziellen Vorteile der Software nicht realisiert werden können.

Warum ist die Integration des Betriebsrats bei der Einführung von Sales-Enablement-Software wichtig?

Die Integration des Betriebsrats ist essenziell, um potenzielle Konflikte zu vermeiden, die Legitimität der Einführung zu stärken und die Interessen der Mitarbeitenden frühzeitig zu berücksichtigen.

Welche spezifischen Herausforderungen ergeben sich aus dem deutschen Lebensmitteleinzelhandel für die Sales-Enablement-Strategie?

Der deutsche Lebensmitteleinzelhandel ist durch eine hohe Konzentration und zunehmenden Kostendruck geprägt, was die Verhandlungspositionen der Herstellenden erschwert und eine spezielle Ausrichtung der Sales-Enablement-Strategien erfordert.

Wie werden die Daten für die KI-gestützte Sales-Enablement-Software generiert und qualifiziert?

Die Datengrundlagen umfassen interne und externe Daten, wobei die Datenqualität als entscheidender Faktor für die Gültigkeit der KI-basierten Analysen und Vorschläge hervorgehoben wird.