Tradition und Innovation müssen kein Widerspruch sein. Die Röhlig Logistics GmbH & Co. KG, ein international tätiges Familienunternehmen mit über 2.300 Mitarbeitenden in mehr als 30 Ländern, verbindet seit 1852 Erfahrung mit kontinuierlicher Weiterentwicklung.
Im Zuge eines ERP-Projekts entstand eine zentrale Fragestellung: Gibt es in bestehenden Kundensegmenten ungenutzte Potenziale für standardisierte, digital abbildbare Services?
Was als kleiner Analytics-Exkurs begann, entwickelte sich zu einem richtungsweisenden Use Case für Data Analytics und AI.
Die Herausforderung
- Starke Abhängigkeit von Erfahrungswissen und Experteneinschätzungen
- Komplexe Datenlandschaften ohne systematische Auswertung
- Unklare Transparenz über Nachfragepotenziale in bestehenden Kundensegmenten
- Zweifel an der Wirtschaftlichkeit standardisierter, digitaler Services (z. B. Online Quoting)
Die vorherrschende Einschätzung: Für standardisierte digitale Angebote besteht kein relevanter Markt.
Der Ansatz: Data Analytics als Grundlage für neue Erkenntnisse
Innerhalb kürzester Zeit wurde eine datengetriebene Analyseplattform aufgebaut:
Schnelle Datenaufbereitung mit Power BI Strukturierung und Visualisierung bestehender Vertriebs- und Logistikdaten.
Erweiterung durch analytische Modelle Identifikation von Mustern, Segmenten und wiederkehrenden Strukturen in den Daten.
AI-gestützte Perspektive auf Daten Nutzung datengetriebener Logiken, um Zusammenhänge sichtbar zu machen, die außerhalb menschlicher Wahrnehmungsmuster liegen.
Die Erkenntnis: Daten schlagen Intuition
Die Analyse lieferte ein überraschend klares Ergebnis:
- Es existieren signifikante, bisher ungenutzte Potenziale
- Bestimmte Kundensegmente zeigen hohe Eignung für standardisierte Services
- Wiederkehrende Muster ermöglichen Automatisierung und Digitalisierung
Diese Erkenntnisse widersprachen dem bisherigen Bauchgefühl der Experten – und eröffneten neue Perspektiven.
Wichtig dabei: Die Ergebnisse stellen die Expertise nicht infrage, sondern ergänzen sie. AI und Analytics machen sichtbar, was außerhalb des gewohnten Blickfelds liegt.
Die Umsetzung: Vom Insight zum Geschäftsmodell
Auf Basis der gewonnenen Erkenntnisse wurde:
- Eine Online-Quoting-Lösung für standardisierte Logistikleistungen konzipiert
- Ein neuer digitaler Service für definierte Kundensegmente entwickelt
- Die Grundlage für skalierbare, datengetriebene Geschäftsmodelle geschaffen
Der Mehrwert für Röhlig
Neue Umsatzpotenziale Identifikation und Aktivierung bisher ungenutzter Marktchancen.
Datenbasierte Entscheidungsfindung Strategische Entscheidungen werden durch Fakten ergänzt und abgesichert.
Erweiterung des Geschäftsmodells Einführung digitaler Services für standardisierte Anwendungsfälle.
Bessere Kundensegmentierung Gezielte Ansprache von Kunden basierend auf realen Nutzungsmustern.
Reduktion von „blinden Flecken“ AI-gestützte Analysen erweitern die menschliche Wahrnehmung.
Fazit
Diese Success Story zeigt eindrucksvoll: Der größte Wert von Data Analytics und AI liegt nicht nur in Effizienzsteigerung – sondern in der Fähigkeit, bestehende Annahmen zu hinterfragen.
Wo Erfahrung an Grenzen stößt, schaffen datenbasierte Modelle neue Klarheit.
AI ersetzt kein Bauchgefühl – sie macht es präziser.