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  4. #29 – 650 Mitarbeitende, ein Ziel: Wie Schäfer Shop KI gegen die Big Player einsetzt
Wie schafft ein Büro- und Lagerausrüster mit 650 Mitarbeitenden
in neun Ländern den Spagat zwischen Digitalisierungsanspruch und
operativer Realität? Michael Gilgen, Geschäftsführer von Schäfer
Shop Schweiz und zusätzlich verantwortlich für die
Benelux-Länder, nimmt uns mit hinter die Kulissen: von dem
eigenen Data Team über KI-gestützte Aussendienstler bis zu Bots,
die Ausschreibungen prüfen. Ein Gespräch darüber, was heute schon
funktioniert, wo konkrete Zahlen noch fehlen und warum auch ein
KMU mit unperfekten Daten einfach anfangen sollte.

Gast: https://www.linkedin.com/in/michael-gilgen/

Host: https://www.linkedin.com/in/andy-huber-ai-consulting/

Key Takeaways

Data zuerst: Schäfer Shop baut seit rund 2,5 Jahren eine
eigene «Data Foundation» auf, die Basis, um KI überhaupt sinnvoll
einzusetzen.

KI entlastet den Aussendienst spürbar: automatische
Terminerfassung per Spracheingabe, strukturierte Kundendaten vor
jedem Besuch und Look-Alike-Kunden als neue Leads.

Bots übernehmen die Fleissarbeit bei Ausschreibungen – sie
prüfen Compliance und passende Produkte, wo früher enormer
manueller Aufwand nötig war.

Selbstkritischer Blick: KI wird bisher eher für
Kostensparungen genutzt als für neues Umsatzwachstum – eine
Erkenntnis, die vielen Unternehmen bekannt vorkommen dürfte.

«Quick and dirty» schlägt «perfekt»: Michael investiert
lieber in eine schnelle Lösung als in eine, die lange auf sich
warten lässt – Time-to-Market zählt.

Der Blick nach vorn: individuelle Preise und agentische
Verhandlungen zwischen Einkaufs- und Verkaufsagenten – die
persönliche Beratung vor Ort bleibt trotzdem.

Kapitel

00:00 – Begrüssung & wie Michael KI privat nutzt

01:52 – Lieblingstools im Vergleich: Copilot, ChatGPT &
Claude

03:28 – Schäfer Shop: vom Katalog zu PBS, Planung &
Aussendienst

05:51 – Die Chance für den Mittelstand gegen die grossen
Player

07:57 – Der Ursprung: die Data Foundation vor 2,5 Jahren

11:26 – KI im Aussendienst: Kundendaten, Termine, Diktat

14:49 – Akzeptanz im Team & Look-Alike-Kunden für Leads

18:43 – Noch keine harten KPIs – aber eine klare Tendenz

21:21 – Zwei Wege zu Use Cases: Effizienz & neue Value
Proposition

23:16 – Konkreter Kundennutzen: schnellere Offerten &
360-Grad-Blick

26:54 – Governance: PMO, Ticketsystem & Priorisierung

28:14 – Selbstkritisch: mehr Kostensparen als Umsatzwachstum

32:41 – Make-or-Buy & «Quick and dirty» statt perfekt

33:56 – Change Management: Trainings & Widerstand im Team

37:49 – Ausblick: Webshop, persönliche Beratung & Agentic
Commerce

41:53 – Rat an Mittelständler ohne saubere Datenbasis

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Worum geht es? Danach fragen wir noch nach dem Grund.

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