Haleons Bangalore-Hub verkürzte die Zeit für Verpackungsausschreibungen von sieben Wochen auf fünf Minuten

Als Haleon im Juli 2022 als eigenständiges Unternehmen für Konsumgesundheit aus GlaxoSmithKline hervorging – Eno, Iodex, Otrivin, Crocin, Sensodyne, Centrum –, erbte es betriebliche Reibungspunkte, deren Behebung nie seine Aufgabe gewesen war. Das Team von Amy Landucci, Chief Digital and Technology Officer, benannte drei: Vertriebsmitarbeiter, die raten mussten, welche der vielen SKU-Varianten in welches Geschäft zu verkaufen sei; Verpackungsänderungen, die Wochen bis zur Markteinführung brauchten; und Verbraucheranfragen, deren Bearbeitung bis zu einem Service-Level-Fenster von zehn Tagen dauerte.

Die erste Lösung zielte auf das kombinatorische Durcheinander im Außendienst. „Ein Vertriebsmitarbeiter, der 300 Geschäfte mit 10 Produkten in jeweils 10 SKUs besucht, müsste 3 lakh Kombinationen durchgehen, um herauszufinden, welches Produkt sich am schnellsten verkaufen würde“, sagte Landucci. Prädiktive Analytik clustert Geschäfte nun nach Standort, Marktgröße, sozioökonomischem Status und Kundenfrequenz, sodass Vertriebsmitarbeiter eine empfohlene Sortimentsauswahl erhalten, statt sich auf Intuition zu verlassen – was Margen schützt und zugleich Lagerüberhänge im Werk oder im Geschäft vermeidet.

Die zweite und dritte Lösung liefen über Haleons Global Capability Centre in Bangalore. Verpackungen sind von Land zu Land reguliert – eine Änderung an einer Kopfschmerz-Aussage kann nicht ausgeliefert werden, bevor die Packung sie ausweist –, daher baute das Team einen Bot mit maschinellem Lernen und OCR, der Verpackungsvorschläge für alle Produktvarianten erzeugt und die Erstellung neuer Ausschreibungen von sieben Wochen auf durchschnittlich etwa fünf Minuten verkürzte. Für Verbraucheranfragen liest eine NLP-Engine eingehende Fragen und schlägt Antworten in mehreren Sprachen aus der bestehenden Datenbank vor; sie wird parallel zur manuellen Bearbeitung eingesetzt, wobei ein menschliches Team als „Kontrolle und Gegengewicht“ fungiert.

Die Erstellung von Verpackungsausschreibungen sank mithilfe eines KI- und RPA-Bots von sieben Wochen auf etwa fünf Minuten; NLP übernahm eine Bearbeitungs-SLA von zehn Tagen für Anfragen unter menschlicher Aufsicht.

Ein frisch abgespaltenes Unternehmen kann sich nicht überall maßgeschneiderte Prozesse leisten: Haleon wählte die Reibungspunkte mit harten Durchlaufzeit-Kennzahlen – Ausschreibungen, Anfragen, SKU-Zuordnung.

Vereinfachung kam vor Automatisierung: Das Team dokumentierte und vereinfachte jeden Prozess und ordnete dann die Technologie dem Anwendungsfall zu, mit Verzahnung von Technik und Fachbereich.

Menschen während der NLP-Einführung im Prozess zu halten, beantwortete den eigentlichen Blocker – das interne Vertrauen –, indem das manuelle Team als Kontrolle und Gegengewicht diente.

Das Bangalore-GCC verschaffte einem Konsumgesundheits-Startup aus dem Jahr 2022 Engineering-Kapazität auf Senior-Niveau, ohne sie von Grund auf neu aufzubauen.

Unternehmen nach einer Abspaltung erben Unternehmensprobleme ohne Unternehmensinfrastruktur: Wählen Sie die drei Reibungspunkte mit messbaren Durchlaufzeiten und automatisieren Sie diese zuerst.

Bis Anfang 2023 berichtete Landucci, dass der Verpackungsbot im Durchschnitt fünf Minuten für die Ausschreibungserstellung benötige und der NLP-Assistent Live-Anfragen unter menschlicher Prüfung bearbeite, mit schnelleren Antworten in mehreren Sprachen. Das Unternehmen rahmte die Arbeit als Stärkung von Technologiebewusstsein und -bildung in den Geschäftsbereichen „um Wert zu schaffen“ – die Grundlagenphase eines längeren digitalen Umbaus, so die Fallstudie von ETCIO.