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Unieuro: Neudefinition des Einzelhandels mit KI-gestützter Automatisierung

While they expertly deliver innovation and quality to their customers, Callaway Golf’s previous planning and reporting tool wasn’t making the cut. To evolve their enterprise, the sports giant decided to replace their outdated planning software with SAP Analytics Cloud for planning.

Together with Avvale, Callaway Golf successfully implemented SAP Analytics Cloud across their global enterprise in just 6 months. Now, Callaway Golf has a single, consolidated planning solution that has enabled streamlined expense and asset plans so they can focus on what they do best– revolutionizing the sporting world with cutting edge equipment.

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Unieuro, Italiens führender Omnichannel-Einzelhändler für Unterhaltungselektronik und Haushaltsgeräte, verbindet jedes Jahr Millionen von B2C-Kunden über mehr als 500 Filialen und die E-Commerce-Plattform. Mit mehr als 5.000 Mitarbeitern verbindet Unieuro Innovation, Kundennähe und exzellenten Service.

Die Herausforderung 

Kann KI den Einzelhandel schneller, intelligenter und menschenfreundlicher machen?

Mit über 500 Filialen und einer fortschrittlichen E-Commerce-Plattform verwaltet Unieuro jährlich Millionen von Kundeninteraktionen. Hinter dieser Größenordnung verbirgt sich ein komplexes Geflecht von Prozessen – von Bestellungen bis zur Rechnungsbearbeitung –, die zeitaufwändig und fehleranfällig sein können. Angesichts steigender Kundenerwartungen und zunehmender betrieblicher Komplexität erkannte das Unternehmen die Notwendigkeit, seinen Automatisierungsprozess weiterzuentwickeln und von der Prozessoptimierung zur intelligenten Orchestrierung überzugehen.
Neben dem Einzelhandelsgeschäft wurden auch wichtige Bereiche wie Beschaffung, Finanzen, Logistik und IT immer komplexer. Die Verwaltung von Bestellungen, die Erfassung in- und ausländischer Rechnungen, die Abwicklung von Zöllen und die Verfolgung von Investitionsprojekten waren mit sich wiederholenden, zeitaufwändigen Aufgaben verbunden.

Das Ziel war klar: den Wechsel von regelbasierter Automatisierung (RPA) hin zu kontextbewussten, agentischen Systemen, die in der Lage sind, Entscheidungen zu treffen.

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Der Ansatz

Um diese Herausforderungen zu bewältigen, begleitete Avvale Unieuro durch eine wellenförmige Transformation, die auf KI und Automatisierung basierte. Zunächst konzentrierten wir uns auf die Beschaffung und Lieferkette und automatisierten die Erfassung von Bestellungen, Laderinnerungen, Bargeldabweichungen und Filialanfragen. Als Nächstes folgte der Finanzbereich, sodass das Unternehmen Investitionsprojekte nun durchgängig abwickeln kann, von der ersten Genehmigung bis zur automatischen Kapitalisierung und Amortisation. Auch inländische und internationale Rechnungen, Versorgungsrechnungen und Zölle wurden in den automatisierten Workflow integriert. Der kaufmännische Backoffice-Betrieb befindet sich im Wandel, mit automatisiertem Ausverkaufsmanagement, Lieferanten-Follow-ups, doppelten Verhandlungen und Kontenabstimmung. Die Preisüberprüfung für Bestellungen wurde vollständig automatisiert, wobei historische Datenvergleiche und schnelle Warnmeldungen zur Gewährleistung der Genauigkeit eingesetzt wurden, während KI-Klassifizierungstools die Bearbeitung von Tausenden von Filialanfragen rationalisierten.

Auf dieser Grundlage hat Unieuro eine ursprünglich von Avvale im Jahr 2021 entwickelte Automatisierung mit klassischer RPA-Technologie für das Bestellmanagement weiterentwickelt und in einen fortschrittlichen agentenbasierten Prozess umgewandelt, der Einkäufer bei Verhandlungen und Lieferantenentscheidungen unterstützt. Die neue intelligente Ebene automatisiert die Validierung, erkennt Preisabweichungen zur Überprüfung durch Menschen und passt sich mühelos an sich entwickelnde Beschaffungsstrategien durch Context Grounding an, wobei jeder Schritt des Workflows – RPA, Agent und Mensch – nahtlos von UiPath Maestro koordiniert wird.

Jeder Schritt folgte einer strukturierten Methodik: Ermittlung bestehender Prozesse, detaillierte Kosten-Nutzen-Analyse, sorgfältige Umsetzung und Change-Management-Sessions mit Business-Users, um die Akzeptanz sicherzustellen. Unieuro nutzte semantische Interpretationsalgorithmen zur Klassifizierung von Anfragen, Document Understanding zur Rechnungserfassung und RPA zur Überprüfung von SAP-Aufträgen und erreichte so eine nahtlose Verbindung von menschlicher Kontrolle und maschineller Effizienz. Darüber hinaus wurde 2024 bei Unieuro ein gemeinsames zentrales Governance-Team (CoE) gegründet, das sich auf das digitale Workforce-Management konzentriert.

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The Challenge

Before integrating SAP Analytics Cloud, Callaway Golf's planning landscape centered around SAP's legacy planning solution, Business Planning and Simulation (BPS). While BPS met Callaway Golf's planning needs for many years, the enterprise began to experience limitations with their old solution:

  • Disconnected plans across the board: As Callaway Golf expanded and acquired new brands, planning processes greatly differed across the enterprise with some business units using Excel spreadsheets and others using legacy solutions for planning.
  • Outdated planning functionalities: The existing legacy planning solution lacked many modern functionalities. Among them, salary calculations and asset depreciation automation needed improvement. As a result, it became difficult to create detailed and accurate forecasts across the globe.
  • Significant IT support: The legacy solution required continuous management from IT to maintain runtime. IT had to carve out a full day every week to manually maintain the solution.
  • No single source of truth: Various departments and brands used different data sources, which led to data silos across the organization, making it difficult to gain a clear picture of the enterprise's planned expenses.
  • Rigid user interface: Legacy forecasting system was difficult to navigate and lacked working functions and calculations across the board, such as planning on depreciation and existing assets, adding vendors or members on the fly, and breaking down their cost center expense planning forecasts.

The Approach

With Avvale experts on their side, Callaway Golf laid out the following goals for their new planning landscape with SAP Analytics Cloud:

  • Crowdsource and consolidate plans across the enterprise to gain a global overview of their planned expenses and expand the input capabilities to each responsible owner.
  • Leverage elevated planning functionalities to create faster and more accurate forecast cost center expense and asset reports. The ability to customize calculations enhances and automates the reporting metrics.
  • Harness the power of self-service analytics to alleviate IT from the burden of simple maintenance and data entry requests, so they can focus on high-ROI tasks.
  • Maximize user-driven admin capabilities to control the management of calculations and forms.
  • Create new KPls driven by the business needs.

When SEM-BPS was the center of Callaway Golf's planning landscape, flexibility was a huge factor that was missing. SAP Analytics Cloud contains powerful scenario planning capabilities that help organizations quickly uncover actionable insights to make data-driven decisions. For Callaway Golf, SAP Analytics Cloud's modern planning functionalities provided users with the ability to:

  • Add members on the fly
  • Plan on existing as well as planned assets and automatically calculate the depreciation of values
  • Test "what-if" scenarios for deeper analysis by creating private versions of plans
  • Customize the solution based on their current business process
  • Perform driver-based calculations
  • Empower users to execute end-to-end planning scenarios, without the help of IT

Die Wirkung

Heute arbeitet die digitale Belegschaft von Unieuro nahtlos über das gesamte Geschäftsökosystem hinweg. Aufgaben, die früher Tausende von Arbeitsstunden manueller Arbeit erforderten, werden nun autonom von intelligenten Agenten verwaltet, die verstehen, handeln und lernen.

Die Ergebnisse sind greifbar: Die digitale Belegschaft von Unieuro verwaltet nun Tausende von Aufgaben autonom, wodurch der manuelle Aufwand drastisch reduziert und die operative Agilität erhöht wurde. Die Aufgaben im Bereich Beschaffung und Lieferkette konnten von 20 Tagen pro Monat auf nur noch 10 Stunden reduziert werden. Über 100 Investitionsprojekte wurden jährlich automatisiert, wodurch 10.000 digitale Assets mit Echtzeit-Tracking-Dashboards entstanden. Die Finanzabläufe – einschließlich der Bearbeitung ausländischer Rechnungen und Zollgebühren – konnten von 20 Tagen pro Monat auf 11 Stunden reduziert werden. Die Preisüberprüfung und das SAP-Auftragsmanagement wurden durch automatisierte Datenvergleiche und schnelle Warnmeldungen schneller und genauer.

Die Entwicklung von Unieuro zeigt, dass KI Prozesse nicht nur automatisiert, sondern auch verbessert. Durch die Umwandlung komplexer Arbeitsabläufe in nahtlose, intelligente Vorgänge baut Unieuro eine intelligentere, schnellere und leistungsfähigere Einzelhandelsorganisation auf.

 

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