02.07.2019

Freshippo: Chinas Vorreiter für die neue Revolution des Handels

Bei Freshippo in China gibt es automatische Kassen, Expresslieferung und frisch zubereitetes Seafood. Das Unternehmen aus der Alibaba-Familie läutet somit die Revolution des Handels ein und tritt gegen Größen wie Walmart an.
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Jack Ma ließ sich sein Essen frisch zubereiten, so wurde Freshippo bekannt. (c) Alibaba Group

Innovationen, insbesondere technologische Innovationen, haben oft einen großen Einfluss auf das Kundenverhalten. Um das sich schnell ändernde Kundenverhalten, z.B. das Einkaufsverhalten, zu verstehen, hat Alibaba im Januar 2016 in Shanghai seinen ersten experimentellen Fresh Hema-Supermarkt (heute Freshippo) eröffnet. Hema wurde 2017 schließlich bekannt, als Jack Ma, der CEO von Alibaba, in einen Fresh Hema-Supermarkt ging und sich dort ein Meeresfrüchtegericht frisch zubereiten ließ. Auf diese Art stellte er das “New Retail Concept” der Welt vor: Darunter versteht man, dass Innovationen wie Gesichtserkennung, digitale Zahlung, Expresslieferung, Big Data und KI eingesetzt werden, um das individuelle Einkaufsverhalten und die Bedürfnisse der Kunden zu erfüllen.

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Von diesem Zeitpunkt an wurde der neue Einzelhandel von allen traditionellen Geschäftsmodellen des Einzelhandels erfasst. Nach dreieinhalb Jahren, am 18. Juni 2019, wurde Freshippo innerhalb der Alibaba-Gruppe unabhängig – was bedeutet, dass ein neues Einzelhandelskonzept vom Markt und den Kunden in China akzeptiert wird.

Warum kann Freshippo Riesen wie Carrefour und Walmart schlagen?

Bevor ich ins Detail gehe, möchte ich eine wichtige Sache erwähnen, die leicht übersehen wird. Innovation entsteht, wenn sich das Verbraucherverhalten ändert. Man könnte denken, dass dies nur für jüngere Generationen wie Millennials oder die  Generation Z funktioniert – aber wie viele Beispiele zeigen, ist dies ein altersunabhängiges Phänomen.

Als vor einigen Jahren WeChat und Alipay in China starteten, lachten alle Banken aus dem gleichen Grund: Sie hielten es für unmöglich, dass Mobile-First-Services abheben können. Doch sehr bald erkannten sie, dass sie sich völlig irrten und ihren Kundenstamm unterschätzten. Menschen mittleren Alters und ältere Menschen nutzten diese Dienste viel schneller und in einem größeren Umfang, als es irgendjemand erwartet hätte, z.B. weil sie bei jeder Gelegenheit Rabatte erhalten konnten.

Chinesische Verbraucher sind sehr neugierig und passen sich schnell an neue Technologien an, so dass sie durch die sich schnell verändernde Umgebung und den Komfort der Geschäftsinhaber verwöhnt werden.

Freshippos neues Einzelhandelskonzept

Im Juli 2017 rückte Fresh hema (heute Freshippo) in den Mittelpunkt. Zuerst verbanden es viele Leute es sofort mit dem kassenlosen Supermarkt, bei dem die Wartezeit von Kunden reduziert wird – nicht anders als westliche Supermarktketten mit ähnlichen Systemen. Dies qualifiziert jedoch per se noch nicht wirklich für ein neues Einzelhandelskonzept, da es nur versucht, einen Pain Point in der gesamten Retail-Erfahrung zu glätten.

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(c) SE Incubator

Werfen wir also einen Blick auf Fresh Hema und ihr tatsächliches Angebot. Hierbei handelt es sich um eine Kombination aus physischen Geschäften und Online-Apps:

  • Kassiererloser Supermarkt, es gibt keine Personalkasse. Früher musste man als hema-Kunde registriert sein, die Zahlung erfolgt nur über Alipay. Dies dient natürlich dazu, Alibaba und seine Dienste zu bewerben. Die Bezahlung per Gesichtserkennung wird in einigen Geschäften ebenfalls angeboten.

  • Schnelllieferungssystem: Wenn man innerhalb von 5 km von Hema entfernt ist, wird das Essen innerhalb von 30 Minuten nach Zahlungseingang an den gewünschten Ort gebracht. Der Kunde muss sich keine Sorgen machen, ob er Tiefkühlkost oder warme Speisen kauft, denn die Lieferung ist in einer Spanne von -18 bis 60 Grad garantiert. Hema stammt aus der Ali-Familie, so dass es über Alis große Datenmengen, mobiles Internet, IoT, Automatisierung und andere Technologien sowie fortschrittliche Geräte verfügt, um eine optimale Abstimmung zwischen Menschen, Waren und Bereichen von der Lieferkette über die Lagerung bis hin zur Distribution zu erreichen. Fresh Hema verfügt über ein eigenes komplettes Logistiksystem.
  • Es gibt einen Bereich für frische Meeresfrüchte, in dem die Köche Meeresfrüchte frisch zubereiten. Dieser Service löst nicht nur das Problem für Menschen, die nicht wissen, wie man Meeresfrüchte kocht, sondern bietet Büroangestellten auch ein leckeres Mittagessen zu einem relativ günstigen Preis im Vergleich zum Essen in einem Fischrestaurant.

  • Preisvorteil: Traditionelle Supermärkte fungieren als Mittelsmann und berechnen einen Aufschlag auf Ressourcen und Produkte, während Fresh Hema keine Vermittlungsgebühren berechnet – das ist ein riesiges Geschäft. Hema kauft auch alles direkt vom Ursprung ein, so dass es keinen Zwischenhändler gibt, so dass der Preis von Hema um 10 Prozent günstiger ist als jener der Konkurrenz.
  • Elektronisches Preisschild: Wenn man im Geschäft einkaufen geht, wird die Hema App von entscheidender Bedeutung. Durch das Scannen eines Codes auf dem Produktschild erfahren die Kunden alles, was Sie über die Herkunft und den Weg des Artikels von weit her bis ins Regal wissen müssen. Außerdem Sie können auf Produktdetails und Bewertungen zugreifen – genau wie online. Da Freshippo einen konstanten Strom von Echtzeitdaten analysieren kann, können Händler sicherstellen, dass genau die richtige Menge an frischen Produkten für den täglichen Handel in den Regalen steht.

Fazit

Mit anderen Worten: Freshippo ist gleichzeitig ein Supermarkt, ein Fischrestaurant und ein Lebensmittelgeschäft. Der auffälligste Service ist aber die App-Bestellung mit schneller Lieferung: Innerhalb von 5 km kann innerhalb von 30 Minuten geliefert werden.

Das macht Freshippo zu einem chinesischen Musterbeispiel für das “New Retail Concept” – und zu einer möglichen Konkurrenz für etablierte Handelsunternehmen.


Über die Kolumnistin: Ting Wasner-Lian, MBA

Ting gründete ihre erste Firma, ein Immobilienportal, in China direkt nach ihrem Studienabschluss. Anschließend arbeitete sie im Immobilien- und Architekturgeschäft in vielen Funktionen wie Strategie und Business Development. Im Jahr 2007 wechselte sie zu einer österreichischen Unternehmensberatung und war dort für den Aufbau des asiatischen Geschäftsbetriebs verantwortlich. Sie hat einen MBA-Abschluss in Entrepreneurship & Innovation von der WU Wien und lebt und arbeitet seit 12 Jahren in China, Japan und Österreich. Im Jahr 2018 gründete sie SE Incubator und wurde unabhängige Beraterin mit einem starken Fokus auf chinesische Innovationen und Markttrends. Außerdem ist sie Mitorganisatorin des Asian Innovation Meetup Vienna.

Video: Freshippo startet Roboter-Restaurant

 

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Die dritte Folge von "No Hype KI" mit Manuel Moser, Alexandra Sumper, Moritz Mitterer und Clemens Wasner (v.l.n.r.) (c) brutkasten

„No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM Austria, IBM, ITSV, Microsoft, Nagarro, Red Hat und Universität Graz.


Wie lässt sich KI “richtig” in Unternehmen integrieren? Wieso erleben Unternehmen einen “Bottom-Up-Push” und warum sprechen viele dabei noch von großen Hürden? Um diese und viele weitere Fragen ging es in der dritten Folge von “No Hype KI”. Zu Gast waren Alexandra Sumper von Nagarro, Manuel Moser von CANCOM Austria, Moritz Mitterer von ITSV sowie Clemens Wasner von AI Austria und EnliteAI.

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Der Bottom-Up-Push

“Der AI-Hype ist jetzt circa zehn Jahre alt”, startet Clemens Wasner die Diskussionsrunde. Was als “vorausschauende Warnung und Betrugserkennung” im B2B-Sektor begann, hat sich eine knappe Dekade später zu einer Bottom-Up-Push-Bewegung entwickelt. “Einzelne Mitarbeitende verfügen teilweise über weitaus mehr praktische Erfahrung mit Generativer KI”, als “das oft auf einer Projektebene passiert”, so Wasner.

Um KI federführend in Unternehmen zu verankern, sei es wichtiger denn je, Mitarbeitende einzubinden und ihnen intern eine Bühne für den Best-Practice-Austausch zu geben, erklärt Wasner weiter. Aktuell ginge der KI-Push immer intensiver von Mitarbeiter:innen aus. Vergleichbar sei diese Bewegung mit dem Aufkommen der Smartphones vor etwa fünfzehn Jahren.

Daten mit Qualität

Als Basis sollte zuerst allerdings der Datenhaushalt eines Unternehmens sauber strukturiert und reguliert werden, sagt Manuel Moser, Director Digital Innovation & Software Engineering bei CANCOM Austria. “Wenn ein Unternehmen in puncto Daten hinterherhinkt, kann das jetzt durchaus ein Stolperstein sein”, sagt der Experte. In CRM- und ERP-Systemen finden sich häufig unvollständige Angaben. Die dadurch entstehende unzureichende Datenqualität könne jede KI-Initiative ins Stocken bringen, so Moser.

“Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”

Schon allein das Notieren von Informationen auf Zetteln gilt nicht nur als scheinbar banale Hürde, wie Moser im Talk erläutert. Analoge Gewohnheiten können enorme Auswirkungen auf den gesamten Digitalisierungsprozess des Unternehmens haben: “Ich sage immer: Bei Digitalisierungslösungen ist der größte Feind der Zettel und der Bleistift am Tisch, mit denen man das digitale Tool am Ende des Tages umgeht.”

Gerade der öffentliche Sektor sollte im KI-Einsatz sowie in der Verwaltung von Daten sorgfältig agieren. Moritz Mitterer, Aufsichtsratsvorsitzender der ITSV, spricht von besonders sensiblen Daten aus der Sozialversicherung, die ein enges rechtliches Korsett und damit ein höheres Maß an Vorsicht mit sich bringen.

“Wir haben 2017 in der ITSV damit begonnen, innerhalb der Struktur damit zu experimentieren”, erzählt Mitterer. Ein essentielles Learning daraus: Gerade große Prozessmengen stellen sich als ideales Feld für KI heraus – wenn man vernünftige Leitplanken, klare Haftungsregeln und eine unternehmensweite Governance definiert.

Im Fokus stehen User:innen

Datenqualität, Governance und gleichzeitig reichlich Agilität? Worauf sollten sich Unternehmen in erster Linie konzentrieren, um KI lösungsorientiert einzusetzen? Alexandra Sumper, Director Delivery Österreich bei Nagarro, betont, dass KI-Projekte weit mehr als reine Technik voraussetzen: “Meine Erfahrung zeigt wirklich, nicht zu groß zu beginnen, wenn man erst am Anfang steht.“ Viele Firmen würden sich gerade anfangs in Strategiepapieren verlieren, anstatt realitätsgetreue Use Case zu definieren, so die Expertin.

“Man muss gut darauf achten, dass man liefert. Sowohl an Datenqualität, als auch an optimierter User Experience”, erläutert Sumper. Als Erfolgsbeispiel nennt sie die Asfinag, die einen KI-Chatbot erfolgreich eingeführt hat. Das Besondere dabei: Ein Kernteam entwickelte die KI-Lösung, achtete auf Datenqualität und band die künftigen Nutzer:innen ein. Die Akzeptanz im Unternehmen stieg rasant, erzählt Sumper von den Projektanfängen.

Ähnliche Schlüsse zieht Sumper aus der Beobachtung anderer Kund:innen: In erster Linie gelte es zu testen, ob KI in einem kleinen Rahmen Nutzen bringt. Sobald Mitarbeiter:innen erleben, dass KI ihre Arbeit wirklich erleichtert, wächst das Vertrauen und die Bereitschaft, weitere Schritte zu gehen.

“Am Anfang gibt es nichts, dass zu 100 Prozent funktioniert”

Dass sich eine Trial-and-Error-Phase gerade in den Anfängen des KI-Einsatzes nicht vermeiden lässt, scheint ein allgemeiner Konsens der Diskussionsrunde zu sein. “Es gibt nichts, was sofort 100 Prozent top funktioniert”, so Sumper. Um Fehlerquellen und deren Auswirkungen jedoch möglichst gering zu halten, empfiehlt die Expertin Qualitätssicherung durch ein Key-User-Team, um Fehler festzustellen, zu korrigieren und Daten-Gaps zu schließen.

Hierbei sollen die Möglichkeiten von generativer KI intelligent genutzt werden, wie Clemens Wasner hervorhebt: “Wir haben das erste Mal eine Technologie, die es ermöglicht, unstrukturierte Daten überhaupt auswertbar zu machen.” Nun gilt es, Effizienz in der Datenstrukturierung und -auswertung zu fördern, um mit der aktuellen Welle der digitalen Transformation mitzuhalten. Denn KI ist, wie Manuel Moser von CANCOM Austria bestätigt, ein wesentlicher Teil der digitalen Transformation: “Ein Baustein, wenn man so will, wie ein ausgestrecktes Werkzeug eines Schweizer Taschenmessers.”

KI-Bereiche mit Potenzial zur Ausgründung

Das Gespräch zeigte insgesamt, dass Unternehmen viel gewinnen können, wenn sie KI nicht als fertige Lösung, sondern als Lernprozess verstehen, in den die Belegschaft aktiv mit eingebunden wird. Auf einer soliden Datenbasis mit klarer Kommunikation ließe sich schon in kleinen Projekten ein spürbarer Mehrwert für das Unternehmen erzeugen.

In manchen Branchen, darunter Sozialversicherungen, E-Commerce sowie Luftfahrt und Logistik, sind Fortschritte unvermeidlich, um den steigenden Anforderungen von Markt- und Mitarbeiterseite gerecht zu werden.

Wasner spricht hierbei von einem Fokus auf Digital Business, der sich bereits in der Entstehung neuer Geschäftsfelder am Markt zeigt: Immer häufiger bündeln Unternehmen Wissensträger:innen zu den Bereichen Data, IoT und Machine Learning in einer eigenen Organisation oder Ausgründung. Gezielt wird hier das Potenzial eines eigenen KI-Kernteams zu nutzen und auszubauen versucht.

Luft nach oben

Dass es in vielen Branchen noch reichlich ungenutztes Potenzial gibt, haben mittlerweile einige Reports aufgeschlüsselt dargestellt. Gerade im Healthcare-Bereich sei “mit Abstand am meisten rauszuholen” – unter anderem im Hinblick auf den sicheren und effizienten Umgang mit Patienten- und Amnesie-Daten zur schnellen und akkuraten Behandlung.

Laut Moritz Mitterer der ITSV besteht eine große Herausforderung darin, sensible Patientendaten und strenge Regulatorik mit dem Wunsch nach Fortschritt zu vereinen. Gerade in Sozialversicherungen sei es wichtig, eine klare Governance zu schaffen und den Einsatzrahmen von KI zu definieren. Nur so könne Vertrauen gefestigt und sichergestellt werden, dass neue Technologien nicht an bürokratischen Hemmnissen oder Sicherheitsbedenken scheitern.

Vertrauen ist “noch ein starker Blocker”

“Am Ende des Tages probieren Unternehmen aus: Wie reagiert die Technologie, wie geht man damit um, welche Art von Projekten macht man?”, rundet Manuel Moser von CANCOM Austria die Diskussion ab. Der nächste Schritt liege darin, immer “mehr in die Kernprozesse von Unternehmen reinzukommen”, so Moser. “Und das, glaube ich, ist ein sehr wesentlicher Punkt.” Das Vertrauen, dass es die Technologie braucht. Das ist aktuell noch ein “starker Blocker in Unternehmen”.

Die Expertenrunde teilt einen universellen Konsens: Der Mensch sowie sein Know-how und Vertrauen in KI spielen bei der digitalen Transformation eine erhebliche Rolle. Sobald KI-Anwendungen auf eine verlässliche Datenstruktur und klare Organisation treffen, kann sich KI im Unternehmensalltag entfalten. Erst durch das Zusammenspiel von Technik, Datenkultur und motivierten Teams wird KI zum Treiber neuer Chancen.


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Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

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