00:00:00 Conor stellt Fabian vor
00:00:17 Fabian stellt sich und seine Rolle bei Lokad vor
00:01:01 Warum diese Folge noetig ist
00:02:52 Ist Fabian ueberrascht, dass Lokad missverstanden wird?
00:02:58 Fabian erklaert, was Lokad macht
00:05:10 Kommt der Pitch zu Decision Intelligence an?
00:05:28 Die Erklaerung an das Publikum anpassen
00:06:52 Wie sollte Supply Chain definiert werden?
00:07:48 Supply Chain versus Logistik
00:08:49 Die Rendite jedes investierten Euros maximieren
00:10:41 Wie unterschiedliche Kunden Lokad erleben
00:13:00 Wie baut Lokad Vertrauen auf?
00:13:38 Vertrauen vor und waehrend eines Projekts aufbauen
00:16:21 Wie wichtig ist der Supply Chain Scientist?
00:16:28 Warum der Supply Chain Scientist entscheidend ist
00:19:26 Womit interagiert ein Endnutzer taeglich?
00:19:59 Dashboards, Empfehlungen und automatisierte Entscheidungen
00:22:15 Was ist das haeufigste Missverstaendnis ueber Lokad?
00:23:46 Prognosen und Lokads meinungsstarker Ansatz
00:25:43 Warum Lokad manchmal Projekte ablehnt
00:27:09 Lokad als ingenieurgetriebenes Unternehmen
00:29:06 Conors Schlussgedanken
00:30:02 Fabians abschliessende Definition von Lokad
Zusammenfassung
In dieser Folge wird Fabian Hoehner, Director of Strategic Accounts bei Lokad, von Conor Doherty interviewt, um zu erklaeren, was Lokad eigentlich macht. Lokad liefert Decision Intelligence fuer Supply Chains und verwandelt operative Daten in Einkaufs-, Allokations-, Preis- und Priorisierungsentscheidungen. Der Ansatz kombiniert spezialisierte Software, mathematische Modelle und Supply Chain Scientists, die Empfehlungen an die jeweiligen Einschraenkungen des Kunden anpassen. Entscheidungen koennen vollstaendig automatisiert oder ueber individuelle Dashboards geprueft werden. Statt Prognosegenauigkeit oder isolierte KPIs zu optimieren, konzentriert sich Lokad auf finanzielle Ergebnisse und langfristig sinnvollen Wert, auch wenn das bedeutet, Projekte abzulehnen, die nicht zur ingenieurgetriebenen Philosophie passen.
Vollstaendige Transkription
Conor Doherty: Fabian, das ist zwar nicht dein erster Auftritt bei LokadTV, aber er ist bereits der wichtigste. Vielleicht wissen die Leute aber noch nicht, wer du bist. Deshalb schlage ich ganz ernsthaft vor: Nimm dir ein oder zwei Minuten und stelle kurz all die Gruende vor, warum du so gern mit mir arbeitest.
Fabian Hoehner: Nun, erstens, weil du ein Genie bist. Ich meine, die Leute wissen das nicht. Sie halten dich nur fuer einen stillen Idioten, was irgendwie auch stimmt, aber egal. Ich bin Fabian, und ich war nun ja, der einzige Deutsche im Unternehmen.
Also das produktivste Element. Ich bin seit fast zehn Jahren im Unternehmen, heute Teil des Boards und Director of Strategic Accounts. Ich habe in einer leicht technischen Rolle angefangen, aber da ich nicht wusste, wie Computer funktionieren, konnte ich zwar “Computer” sagen, aber das war im Grunde alles. Wi-Fi, Desktop. Und wie du weisst, neige ich dazu, viel zu reden. Also bin ich staerker in kundennahe Rollen gewechselt, und dort bin ich bis heute.
Ja.
Conor Doherty: Ganz im Ernst: Einer der Gruende, warum du hier sitzt, ist, dass ich kuerzlich ein Gespraech mit einem Praktiker hatte. Das ist jemand, der Lokad wirklich seit mehr als zehn Jahren kennt. Und nicht nur das, die Details sind wichtig. Er weiss, wer Lokad ist, er verfolgt uns seit mehr als zehn Jahren. Er hat beide Buecher von Joannes gelesen.
Ich habe die Aufzeichnungen geprueft. Er hat fast alle, vielleicht alle, Vorlesungen von Joannes besucht. Er folgt Joannes und mir auf LinkedIn. Er interagiert regelmaessig mit unserem Material.
Du siehst, worauf ich hinauswill.
Fabian Hoehner: Lass mich raten.
Conor Doherty: Und er weiss nicht, was wir tun. Wir hatten ein Gespraech, ungefaehr zehn oder zwanzig Minuten, und nichts davon ist als Kritik gemeint. Im Gegenteil, es ist wichtiges Feedback. Ich weiss nicht mehr genau, was ich ihm gesagt habe, aber er deutete so etwas an wie: “Also kann ich euch als Berater engagieren, ihr seid im Grunde Berater, oder? Ihr koenntet dazu beraten?” Und das ist nicht wirklich, was wir tun.
Ich dachte, das waere vielleicht klar genug, dass das nicht ist, was wir tun. Aber der Sinn dieser Geschichte ist nicht, jemanden blosszustellen. Sie stellt eher mich bloss, und ich wuerde sagen das Unternehmen.
Fabian Hoehner: Genau.
Conor Doherty: Es ist offensichtlich meine Schuld. Aber deshalb bist du hier. Mein Gefuehl ist: Wenn jemand, der Lokad kennt und all die einzelnen Details, die ich gerade aufgelistet habe, trotzdem unklar darueber sein kann, was wir eigentlich tun, nicht was wir glauben, nicht was unsere Philosophie ist, nicht was wir ueber den Mainstream denken, denn das ist voellig klar. Es gibt tausende Stunden und Seiten, die das belegen.
Aber grundsaetzlich: Wenn du auf einer Konferenz bist und jemanden zum ersten Mal triffst, ist es deine Aufgabe, dieser Person, die noch nie von uns gehoert hat, zu erklaeren: “Ich arbeite fuer Lokad, und das machen wir.” Deshalb habe ich dich heute hierher geholt, weil das dein Job ist. Also: Bist du ueber diese Anekdote ueberrascht? Ich schwoere, sie ist vollkommen wahr.
Fabian Hoehner: Nein. Ich bin seit einiger Zeit im Unternehmen. Ich werde dir jetzt also nicht den Pitch geben, aber wenn du mich kurz fragst, was wir tun: Lokad liefert Decision Intelligence. Die Entscheidung ist offensichtlich das wiederkehrende Thema fuer die meisten unserer Kunden. Das sind repetitive Entscheidungen: Einkauf, Allokation innerhalb der Supply Chain, manchmal Preisentscheidungen. Wenn man es architektonisch einfach machen will: Daten kommen aus den operativen Systemen des Kunden zu uns, wir machen viel Mathematik und Intelligenz, und dann geben wir ihnen die Entscheidungen: was sie tun sollten, unter Beruecksichtigung der Komplexitaet ihrer Realitaet. Das ist es.
Wie liefern wir das nun? Auch hier, kurz gehalten: Es gibt wahrscheinlich einen Unterschied, denn viele machen aehnliche Dinge. Die Zutat, die fuer mich wirklich funktioniert, ist der Supply Chain Scientist. Das ist die Idee, Leute zu haben, die grosse KI-Unternehmen heute vielleicht forward-deployed engineers nennen wuerden. Aber ich wuerde sagen, das ist ziemlich genau das, was wir vor zehn oder fuenfzehn Jahren erkannt haben, und nicht nur wir. Ich sage immer, wir haben viel technologische Arroganz, aber sie kommt von einem Ort des Scheiterns. Am Anfang haben wir versucht, einfach gute Algorithmen zu bauen, aber wir sind komplett daran gescheitert, mit den Menschen zu sprechen, die die eigentlichen Entscheidungen treffen. Die Idee des Supply Chain Scientist ist also jemand, der gut in Mathematik und Statistik ist, aber zusammen mit den operativen Menschen, mit denen wir sprechen, fuer die Endentscheidung verantwortlich ist. Er muss daher ihre Realitaet sprechen. Das heisst zum Beispiel: Es gibt drei verschiedene Lieferdaten. Sie heissen Lieferung eins, Lieferung zwei, Lieferung drei. Man muss mit jemandem sprechen, der einem erklaert: Lieferung eins ist das tatsaechliche Lieferdatum, zwei war das, was der Lieferant versprochen hat, und drei ist Qualitaetskontrolle oder was auch immer.
Genau das macht wirklich den Unterschied zwischen einem statistisch sauberen Ergebnis im Elfenbeinturm und der Realitaet. Also: ein Supply Chain Scientist plus Software, von der ich glaube, dass unsere Entwickler, Victor und Joannes, etwas gebaut haben, das Big-Data-Manipulation und Skalierung sehr effizient beherrscht. Diese beiden Elemente machen Lokad aus.
Conor Doherty: Wenn du auf Veranstaltungen bist und jemand fragt, was Lokad macht, und du den Decision-Intelligence-Pitch gibst: Wie ist deiner Erfahrung nach die allgemeine Reaktion? Noch einmal, ich will niemanden herabsetzen, ich frage nur: Kommt das bei den Leuten an? Und wenn nicht, welche Details kommen nicht an und wie antwortest du?
Fabian Hoehner: Man bekommt diese verschachtelten Matroschka-Fragen. Ich wuerde sagen, man muss definitiv spezifischer fuer sein Publikum werden, weil das eine sehr breite Formulierung ist. Wenn du also bei einem Retail-Event bist, einem Retail, nicht Konferenz, einer Messe.
Conor Doherty: Genau.
Fabian Hoehner: Ja. Wenn du auf einer spezifischen Fachmesse bist, dann spricht das die Leute an, weil sie bereits wissen, worum es geht. Dann kann man ziemlich schnell in technologische Dinge gehen, weil man wahrscheinlich weiss, wie sie heute arbeiten. Sie arbeiten hoechstwahrscheinlich mit Min-Max, und ich will nicht in die Technologie einsteigen.
Der Punkt ist: Wenn man ein vernuenftiges Verstaendnis davon hat, wie sie heute arbeiten, kann man schneller ein paar Saetze dazu sagen, wo der Unterschied liegt und was fuer sie funktionieren wird. Um deine Frage zu beantworten: In dieser spezifischen Umgebung verstehen die Leute schon, was man meint, aber es bleibt meistens abstrakt. Und wir sind nicht die ersten, die das sagen. Wir haben 500 Wettbewerber, wobei der Hauptwettbewerber wieder Excel ist oder ein ERP mit irgendeiner einfachen Schicht darueber. Den Unterschied zu erklaeren, genau deshalb haben wir 200 Stunden Videos und Seiten. Es ist nicht so einfach, weil der Teufel oft im Detail liegt, und es ist die Summe von hundert verschiedenen Dingen, die den Unterschied macht.
Conor Doherty: Normalerweise sitzt Joannes hier, wie man sieht, gerade am Mikrofon herumspielend. Normalerweise sitzt Joannes mir gegenueber, und ich moechte mit einer seiner Definitionen beginnen. Seine Definition von Supply Chain waere, ohne ihm Worte in den Mund zu legen, ungefaehr: Supply Chain ist die Beherrschung der Optionalitaet, die dem Fluss physischer Gueter innewohnt. Und das ist, meine ich, textbook.
Ich stimme dem zu. Meine Definition, die ich aufgeschrieben habe, waere: Supply Chain bedeutet zu entscheiden, was gekauft, hergestellt, bewegt und priorisiert wird, wenn Ressourcen begrenzt sind, die Zukunft unsicher ist und Geld auf dem Spiel steht. Ich nehme also an, du stimmst diesen allgemeinen Definitionen zu?
Und wenn die Antwort ja lautet: Wo passt Lokad in sehr einfachen Worten in diesen Rahmen? Decision Intelligence ist sehr abstrakt. Ich spreche von kaufen, herstellen, bewegen, priorisieren: dein Geld, deine Ressourcen, deine Leute, deine Kapazitaet, dein Lager. All diese Dinge sind begrenzt. Wenn man es so ausdrueckt, widerspricht niemand, oder kein vernuenftiger Mensch widerspricht.
Also, wo schiebt sich Lokad da hinein?
Fabian Hoehner: Fuer mich sind es zwei Dinge. Stimme ich den Definitionen zu? Ja. Ich werde sie nicht in Frage stellen.
Wir sind offensichtlich ausgerichtet. Wenn ich es noch einfacher mache, wuerde ich sagen: Menschen, die nicht aus der Supply Chain kommen, denken oft an Logistik. Wenn man mit Freunden spricht und sie fragen, wo man arbeitet, denken sie an Lastwagen und wie viele Paletten in einen Lkw passen. Ich wuerde sagen: Supply Chain ist im Grunde die Orchestrierung der Logistik, wobei Logistik nur die physische Verschiebung ist. Irgendwann stellt man fest: Wenn man das planen muss, dann braucht es jemanden, der darueber nachdenkt, ueber moegliche Zukuenfte und darueber, was passieren koennte.
Sehr einfach gesagt, auch wenn die anderen Definitionen besser sind: Supply Chain ist die Planung rund um die physische Ausfuehrung und noch viel mehr. Das war der erste Punkt, und jetzt habe ich deinen zweiten Punkt vergessen.
Conor Doherty: Spielt keine Rolle. Ich denke, wir haben es insgesamt abgedeckt. Was ich nicht tun will, ist zu verwechseln, was Lokad ist, mit der Art und Weise, wie wir es tun. Denn wie Lokad all diese Dinge tut, kann ziemlich technisch sein, und ich glaube, wir koennen viele Leute verlieren. Ich will sehr konkret bleiben. Wenn Leute mich fragen, Freunde oder Praktiker, was Lokad macht, dann sage ich im Grunde: Stell dir vor, du hast fuenf Ein-Euro-Muenzen auf dem Tisch, und du kannst sie nur irgendwo zuweisen oder auch nicht. Du musst Dinge kaufen, und wir sprechen nur ueber Einkauf. Wir sprechen nicht ueber Allokation oder irgendetwas anderes.
Du musst Einheiten von diesem Stift kaufen, sagen wir. Wie viele solltest du kaufen? Jede Einheit kostet einen Euro. Es gibt fuenf Orte, an die du sie spaeter schicken koenntest.
Du koenntest sie zuweisen, aber du hast fuenf Euro auf dem Tisch. Was erwartest du fuer jeden Euro, den du ausgibst, zu verdienen? Das ist alles. Und dann sagt jemand: “Aber Conor, was ist mit Service?” Dazu koennen wir gleich kommen.
Was ist das ultimative Ziel? Den Return auf jeden investierten Euro maximieren? Ja oder nein? Wenn die Antwort nein ist, dann ist das Gespraech irgendwie vorbei. Denn die Art, wie wir ueber das Problem denken, oder zumindest wie ich darueber denke, ist: Man ist hier, um mehr Geld zu verdienen, so viel Geld wie moeglich.
Nicht unbedingt, um ein KPI aufzupolieren, das vielleicht oder vielleicht nicht positiv mit dem eigentlichen Ziel korreliert, oder, wenn wir in Optimierungssprache sprechen wollen, mit der Zielfunktion. Also grundsaetzlich: Wollen Sie mehr Geld verdienen, so viel wie menschlich moeglich, fuer jeden investierten Euro? Wenn die Antwort ja ist, dann fuehren wir zumindest dasselbe Gespraech und stehen auf derselben Seite. Was meinst du?
Fabian Hoehner: Fuer jemanden, der nicht technisch sprechen will, war das ziemlich technisch. Ich beantworte also deine Frage, falls es eine gibt, indem ich das, was du sagst, aus Kundensicht beantworte: Was ist Lokad? Wenn ich unsere Kunden fragen wuerde, was wir sind, waere die Antwort natuerlich: Es kommt darauf an, wie immer. Fuer manche Kunden sind wir ein Softwareunternehmen. Sie interagieren mit uns, wie ich am Anfang sagte: Sie senden uns Daten, wir machen Intelligenz, schwarze Magie, die sie nicht verstehen, und sie bekommen Ergebnisse heraus, die hoffentlich ziemlich klug sind. Das war es.
Fuer andere Menschen sind wir buchstaeblich die Personen. Sie wuerden nicht einmal von Lokad sprechen, sondern von Baptiste. Sie wissen, dass es Baptiste ist, und sie wollen mit ihm sprechen. Fuer sie rufen sie nicht Lokad an, sie rufen Baptiste an, ihren Supply Chain Scientist, jemanden, mit dem sie sparren koennen, der ihr Problem loesen wird. Ob das ein Gradient-Boosted-Tree-Modell ist, Dreisatz, Big Data oder Small Data, ist ihnen voellig egal. Sie wissen einfach, dass Baptiste es loesen wird. Was ich damit sagen will: Es haengt auch von der Sophistication des Kunden ab, und das ist voellig in Ordnung. Es ist kein Geheimnis: Wenn man zu Air France Industries geht, haben sie natuerlich Data Scientists, das ist ein Unternehmen von Ingenieuren. Dort fuehren wir tiefe philosophische Diskussionen darueber, welche Verteilungen man verwenden sollte, gemeinsam mit den Teams, und wir treiben uns gegenseitig voran, fuehren aus, haben eine Roadmap und so weiter. Bei historisch kleineren Kunden oder Kunden, die einfach kein starkes Interesse an Technologie haben.
Fuer sie ist die zugrunde liegende Technologie voellig egal. Alles, worueber du gesprochen hast, ist ihnen egal. Fuer sie zaehlt nur: Ergeben die Outputs irgendwie Sinn? Und wenn nicht, erklaere es. Aber man schreit keine Maschine an. Normalerweise sind unsere Kunden freundlich und schreien uns nicht an, aber sie sprechen dann mit Baptiste und sagen: Kannst du mir erklaeren, wie? Und dann versuchen wir, eine Loesung zu finden.
Ergibt das Sinn?
Conor Doherty: Ja. Etwas, das du ganz am Anfang gesagt hast: Du hast die Idee erwaehnt, dass es fuer manche Menschen als Black Box wahrgenommen werden kann. Und ehrlich gesagt finde ich es fair, da direkt zu sein. Fuer manche Unternehmen, wie du gesagt hast, im Gegensatz zu einem sehr entwickelten Unternehmen mit eigenem Data-Science-Team, sind nicht alle Unternehmen so.
Es gibt Unternehmen, die keinen so robusten Data-Science-Hintergrund haben. Wie baut man deiner Erfahrung nach fuer solche Unternehmen Vertrauen auf, bevor wir ueberhaupt ueber den Supply Chain Scientist sprechen? Wie baut man Vertrauen in etwas auf, das fuer sie zum ersten Mal neu sein kann?
Fabian Hoehner: Schwierige Frage, denn ich nehme an, du sprichst jetzt von der Zeit, bevor man zusammenarbeitet, also buchstaeblich vom Sales-Prozess. Vertrauen baut man mit allem auf, was man tut. Eine Sache, die ich an Lokad sehr schaetze, ist die Konsistenz unserer Botschaft und eine gewisse Ehrlichkeit darueber, wer wir sind. Das beginnt schon, wenn man zehn Jahre zurueckgeht, auf die historischen Websites von Lokad: Es gibt eine gewisse Konsistenz in dem, was wir sagen, und wir stehen seit ziemlich langer Zeit dazu. Wenn jemand also ueber einige deiner Videos mit uns in Kontakt kommt und dann mit jemandem aus dem Team spricht, hoffe ich, dass er diese Konsistenz erlebt. Das schafft Vertrauen. Wenn die Botschaft immer wieder dieselbe ist, und wir muessen nicht in Prognosen einsteigen.
Aber natuerlich ist das ein grosses Thema. Die Leute kommen wegen der perfekten Prognose. Unsere Sicht ist: Die eine perfekte Prognose gibt es nicht. Es gibt Wahrscheinlichkeiten, die Zukunft ist unsicher.
Unsicherheit muss angenommen werden. All das sollte man, wenn man mit Lokad in Kontakt ist, mehrfach gehoert haben. Das schafft Vertrauen. Wenn es nicht so ist, wenn eine Person sagt: “Ja klar, wir liefern Ihnen eine 100 % perfekte Prognose”, und die naechste Person sagt, das sei Unsinn, dann nicht. Eine konsistente Botschaft ist also sehr wichtig. Wie schafft man Vertrauen? Man versucht, es mit jeder einzelnen Interaktion zu verdienen, auch indem man nicht dumm ueber die Branche spricht.
Ein grosser Teil der Arbeit ist, dass wir viele verschiedene Branchen verstehen, was ich sehr schaetze. Aber vieles ist aus statistischer Sicht ziemlich aehnlich. Lieferzeiten zum Beispiel. Unsichere Lieferzeiten bringen einen um, egal ob man Tomaten aussaeht, die wachsen muessen, oder Ersatzteile aus einem asiatischen Land kauft. Wenn Ihre Lieferzeiten extrem sind oder nicht konsistent, was sie praktisch nie sind, wird das schmerzhaft. Diese Dinge auf das Spezifische anzupassen, schafft Vertrauen. Dann kann man beginnen, die Daten anzusehen, um wieder Vertrauen aufzubauen, und kommerzielle Modelle anbieten, die Kunden nicht lange an einen binden. Unsere typischen kommerziellen Modelle erlauben es den Leuten, nach einem Monat zu gehen, wenn sie nicht zufrieden sind, obwohl wir Dinge individuell bauen. All das versucht, Vertrauen aufzubauen, bevor man zusammenarbeitet. Und wenn man anfängt zusammenzuarbeiten, fuehrt man diese Beziehung fort: Jeden Monat versucht man, mehr Vertrauen aufzubauen, durch Konsistenz und dadurch, dass man liefert, was man verspricht.
Conor Doherty: Du hast es vor ein paar Minuten erwaehnt. Welche Rolle spielt der Supply Chain Scientist dabei, deiner Erfahrung nach?
Fabian Hoehner: Absolut entscheidend. Fuer mich ist das…
Conor Doherty: Wuerdest du sagen, dass das im Grunde das ist, was Lokad ist, dass wir Supply Chain Scientists verkaufen? Es sind wirklich diese zwei Dinge. Ich will den Wert der zugrunde liegenden Plattform nicht schmaelern, aber viele Menschen haben keine Ahnung davon. Envision ist unsere Programmiersprache, und Leute, die deine Videos gesehen haben, kennen einige dieser Dinge: probabilistische Prognosen und so weiter. Da steckt viel echte Genialitaet drin. Ich habe meinen Master in Supply Chain Management gemacht, und fuer mich waren die ersten sechs Monate bei Lokad unglaublich frustrierend, weil ich viele Dinge, die ich gelernt hatte, wieder verlernen musste. Ich sage nicht, dass alles perfekt ist, aber bei vielen Dingen musste ich einfach zugeben: Die Universitaet nimmt sehr standardmaessige Annahmen an, etwa Safety-Stock-Berechnungen mit Normalverteilung und Annahmen stabiler Nachfrage, ohne technisch zu werden. Das funktioniert einfach nicht. Es gibt also Dinge, die sehr sinnvoll sind, und das ist die Philosophie. Diese Philosophie wird dann ueber eine Technologie realisiert, die Victor, der CTO, im Hintergrund mit Joannes und dem gesamten Entwicklerteam gebaut hat. Diese Technologie hat fuer sich genommen viel Wert, aber zusammen mit der Umsetzung durch den Supply Chain Scientist liegt dort tatsaechlich der Wert. Und ich denke, wir muessen daran erinnern: Leute, die uns seit Langem folgen, wissen das vielleicht, weil wir diese Anekdote haeufig erzaehlen, aber es hat uns wahrscheinlich fuenf Jahre gekostet, an diesen Punkt zu kommen. Die ersten fuenf Jahre von Lokad waren klassische Prognosen: Daten nehmen, Prognose bauen, Prognose an den Endnutzer zurueckschicken, und es war sein Problem. Das funktionierte, es war ein profitables Geschaeftsmodell. Lokad war damals profitabel, aber im Grunde war es Joannes’ Entscheidung, umzuschwenken, weil er frustriert war: Manche unserer Kunden schnitten besser ab, andere schlechter.
Warum? Weil wir eigentlich keinen Einfluss auf die Endentscheidung hatten. Und nein, ich werde nicht zu tief in das Thema Prognose versus Entscheidung einsteigen, aber sobald man sich fuer die Endentscheidung interessiert, wird es unglaublich kompliziert, weil man ploetzlich alles behandeln muss: die Constraints der Entscheidung selbst, aber auch interne Unternehmenspolitik, die vorher nicht dein Problem war. Und das ist, bei allem Respekt, nicht die Rolle von jemandem, der Software entwirft. Softwareingenieure sind nicht dafuer gemacht, diese Gespraeche zu fuehren. Supply Chain Scientists sprechen definitionsgemaess mit Kunden, verstehen verschiedene Abteilungen und stehen manchmal zwischen Vertrieb und anderen Bereichen. Typischerweise will der Vertrieb immer mehr Bestand, weil man mehr verkaufen kann, waehrend Inventory bestraft wird, wenn es zu viel Bestand gibt.
Wie beseitigt man diese Reibung? Auch dort kommen wir ins Spiel: beide Seiten erklaeren, die Konsequenzen in Euro ausdruecken, das Uebliche. Also ja. Ganz am Anfang, nach dem anfaenglichen grossartigen Witz, habe ich die Anekdote erzaehlt, dass jemand uns sehr, sehr lange zugehoert hatte und trotzdem keine Ahnung hatte, was wir tun.
Ich will so konkret wie irgend moeglich sein. Wenn jemand mit uns arbeiten wuerde, unter Beruecksichtigung all dessen, was du gerade gesagt hast: Womit interagiert er genau im Alltag? Was ist Lokad fuer den Endnutzer taeglich?
Es kommt darauf an. Nein, ernsthaft: Wir bauen Softwareloesungen, und in Envision gibt es Dashboards. Taeglich kann man Empfehlungen erhalten, die man dann in Online-Dashboards untersucht. All das kann auch voll automatisiert sein. Wir haben Kunden, die buchstaeblich Millionen Zeilen von Entscheidungen erhalten. Zum Beispiel gefuellte Lkw. In der Mode entscheiden wir buchstaeblich, welches T-Shirt in welches Geschaeft geht. Das ist natuerlich voll automatisiert.
Um fuenf Uhr morgens geht eine grosse Textdatei aus Lokad in das Warehouse-Management-System des Kunden, und dann werden automatisch alle Lkw auf diese Weise gefuellt, ohne dass jemand darauf schaut. Diese Nutzer sehen sich dann strategische Dashboards an, in denen sie sehen, wie sich Bestand, Service Level und so weiter entwickeln. Das ist ihre Interaktion. Und dann gibt es andere, die staerker hands-on sind.
Zum Beispiel, wieder in der Luftfahrt: Wenn man ein Teil fuer 60.000 Dollar kauft, wird man das wahrscheinlich nicht automatisieren. Dann schaut jemand auf ein Dashboard, auf dem wir sagen: “Wir empfehlen, dieses Teil zu kaufen, weil wir glauben, dass es relativ zu den Kosten einen sehr positiven Einfluss auf Ihre Operation hat”, oder einen nicht negativen Einfluss. In der Luftfahrt denkt man immer an Kostenvermeidung, an die Vermeidung von AOG. Das ist die richtige Formulierung. Aber die Person wuerde sich wahrscheinlich das Teil ansehen, die Historie, ein paar Dinge doppelt pruefen, den Lieferanten ansehen, pruefen, ob alle Daten korrekt sind, und dann die Untersuchungs-Dashboards nutzen, bevor sie in die eigenen Systeme geht, den Lieferanten anruft und ausfuehrt.
Es kommt also darauf an. Das ist auch eine Einschraenkung fuer uns, weil du nach dem Sales-Prozess gefragt hast. Individuelle Software zu bauen, davon bin ich ueberzeugt, ist der effizienteste Weg und der Weg, der mehr Wert schafft. Aber aus Demo-Sicht ist es natuerlich schwieriger, weil nicht alles fuer einen einzigen Endnutzerfall fein abgestimmt ist, denn wir bauen fuer jeden Endnutzer.
Wir haben unsere Bausteine, von denen wir wissen, dass die Leute sie moegen, aber wir schaetzen auch, dass jedes Unternehmen anders ist und jeder etwas anders arbeiten will. Eine Sache, und ich komme hier aus der Marketingperspektive, du aus der Sales-Perspektive, ist ein haeufiges Missverstaendnis, dem ich begegne. Ich bin ihm gestern begegnet und begegne ihm heute weiter. Im Hintergrund auf LinkedIn ebenfalls.
Ich habe einen Text darueber geschrieben, warum man aufhoeren sollte, die Prognose zu optimieren, und anfangen sollte, Entscheidungen zu optimieren, was natuerlich eine grundlegende Ueberzeugung von Lokad ist. Schaut auf die Entscheidungen. Denkt nicht, dass hoehere Prognosegenauigkeit das Endziel ist. Ich bemuehe mich wirklich nach bestem Wissen, diese Dinge ziemlich verstaendlich zu machen.
Es sind kurze Artikel. Es gibt eine praktische Antwort, die fuer mich eine sehr einfache englische Erklaerung von eineinhalb Minuten ist. Dann gibt es eine technische Erklaerung, die meiner Meinung nach immer noch sehr einfaches Englisch ist. Aber manche Menschen lesen das, interagieren damit und gehen mit der Wahrnehmung heraus: Lokad sagt, Prognosen seien nicht wichtig.
Und in genau diesem Argument, in diesem sehr kurzen Argument, sage ich woertlich nicht nur, dass ich das nicht sage. Ich sage, man sollte Nachfrage, Lieferzeiten, Retouren, Preise und Ausschussraten prognostizieren. Ich bin absolut pro Prognose. Der Punkt ist, dass es kein Selbstzweck ist.
Fuer mich ist das ein haeufiges Missverstaendnis, das ich sehe und aktiv zu beheben versuche. Was ist fuer dich im Sales-Prozess eines der haeufigsten, wenn nicht das haeufigste Missverstaendnis, dem du begegnest, und was sagst du normalerweise dazu? Dann schliessen wir.
Fabian Hoehner: Ja, das ist der Moment, in dem ich mich wahrscheinlich besser haette vorbereiten sollen, aber das Prognosethema ist wohl gross. Ja. Und wenn ich auf etwas zurueckkomme, das du gesagt hast…
Conor Doherty: Bitte.
Fabian Hoehner: Das Problem, oder die Frustration, die du hast und die ich absolut teile, ist diese TikTokisierung auch der Business-Gesellschaft: Selbst zwei Seiten sind zu viel zum Lesen. Wenn ich deine Frage etwas breiter beantworte: Menschen kommen meiner Meinung nach oft mit vorgefassten Meinungen, was voellig normal ist. Wenn man den klassischen Sales-Job nimmt, ist es nicht die Aufgabe, die Meinung von jemandem zu aendern, sondern ihm zu helfen, seine Probleme zu loesen. Und das Problem mit Lokad ist, dass wir meinungsstark sind. Das ist einfach die Realitaet. Wenn jemand zu uns kommt und sagt: “Mir egal, ich glaube, ihr koennt gute Prognosen machen. Ich habe gesehen, ihr habt einen Wettbewerb gewonnen.” Ja, haben wir. Grossartig. Aber wir wollen das nicht liefern, weil wir glauben, dass wir uns ein Jahr spaeter gegenseitig hassen werden, wenn wir das tun.
Deshalb wollen wir es nicht tun. Genau. Mein Punkt ist: Wenn man immer in der Position ist, Menschen aufklaeren zu muessen, und natuerlich tun wir das viel zu viel, versuchen wir zuzuhoeren und diese Luecke zu ueberbruecken. Aber wenn du fragst, was das groesste Missverstaendnis ist, gibt es so viele. Auch von unserer Seite ist die Hauptfrage, wie man diese zwei Dinge zusammenbringt, wenn man meinungsstark ist. Ehrlich gesagt machen wir das seit zwanzig Jahren. In vielen Dingen sind wir meinungsstark, weil wir wirklich glauben, dass es richtig ist. Aber man muss sich trotzdem an die Realitaet eines Unternehmens anpassen, das sich nicht in deinem Tempo veraendern kann. Es gibt vielleicht eine puristische Sicht und etwas dazwischen.
Also ja.
Conor Doherty: Ein letzter Gedanke, und es ist einer, ueber den wir viel gesprochen haben. Joannes kam im Hintergrund vor, und natuerlich wird jede Diskussion auf LokadTV Joannes referenzieren. Wenn es um Missverstaendnisse geht, begegne ich einer Sache, die ich fuer schlicht falsch halte und die es wert ist, jetzt auszuraeumen: “Ihr seid ein Anbieter, also sagt ihr natuerlich, was ihr sagen muesst, um zu verkaufen.” Darauf widerspreche ich und sage: Es gab Situationen, und ich war im Raum, in denen Leute sagten: “Wir wollen einfach nur eine Prognose. Wir wollen einfach unsere Prognosegenauigkeit verbessern.” Und Lokad hat solche Projekte abgelehnt, aus genau dem Grund, den du gerade genannt hast. Ganz offen: Wir koennten Ihr Geld nehmen, aber das ist nicht der Punkt. Ich wuerde lieber etwas Produktives fuer Sie tun, unabhaengig davon, ob Sie das fuer die beste kommerzielle Haltung halten. So ist es nun einmal. Ich habe erlebt, dass Projekte kamen mit “Wir wollen, dass ihr dieses Ding oder dieses KPI optimiert”, und die Antwort war: Das wird keinen Wert schaffen, und in einem Jahr werden Sie unzufrieden mit uns sein und nicht mehr an den wirklich interessanten Dingen arbeiten wollen, ueber die wir die ganze Zeit gesprochen haben.
Also ja, es ist wichtig, hier eine Markierung zu setzen: Nein, wir moegen Anbieter sein, aber wir haben Standards, das ist fair zu sagen.
Fabian Hoehner: Ja. Wenn man Lokad seit einiger Zeit verfolgt und die Charaktere hinter den Kulissen ein wenig kennt, dann weiss man, dass Lokad ein Unternehmen leidenschaftlicher Ingenieure ist. Das ist es, und deshalb sind wir noch hier.
Mit den positiven und negativen Seiten, die daraus entstehen. Lokad ist keine Sales-Organisation. Das heisst nicht, dass wir nicht verkaufen koennen; natuerlich muessen wir am Ende Software verkaufen, um unsere Gehaelter zu bezahlen. Aber es ist ein Unternehmen leidenschaftlicher Ingenieure, und wir werden wahrscheinlich waehlen, ein Projekt richtig zu machen, statt es profitabler zu machen. Das wuerden wahrscheinlich die meisten Anbieter sagen, aber wenn man buchstaeblich Jahrzehnte der Lokad-Geschichte zurueckgeht, sieht man immer wieder Punkte, an denen wir diese Behauptungen aufstellen. Ich denke, wenn Lokad, und hier geht es natuerlich stark um Joannes, den einfachen Weg haette gehen wollen: Ja, bessere Prognosen, Punktprognosen, bitte sehr. Raus damit.
Macht genau das, was die Leute verlangen, und stellt die Rechnung. Wir haben das anders gemacht, und das respektiere ich. Hinter vielen, eigentlich fast allen philosophischen Dingen, die wir tun, stehe ich. Manchmal muss man langsamer gehen, um dorthin zu kommen. Es kann Jahre dauern, eine Organisation zu veraendern, das ist in Ordnung. Aber an diesen allgemeinen Nordstern glaube ich sehr: Unsicherheit akzeptieren, und das, was du in einem schoenen Monolog ueber Supply Chain gesagt hast, die erwartete Ausgabe maximieren, was auch immer das ist.
Um ganz klar zu sein: Das klingt furchtbar oekonomisch, aber alles kann in diese Formel eingehen, wenn man es will. Oekologische Faktoren haben wir bereits in dieselben Formeln eingepreist. Was kostet es, wenn etwas passiert oder nicht passiert? Wie bewertet man das zwischen null und eins? Und wir passen entsprechend an.
Conor Doherty: Ja, genau. Also, letzter Gedanke. Nun, ich interviewe dich, also schliesse ich wieder.
Mein Schlussgedanke ist, dass ich das, was du gerade gesagt hast, wirklich unterstreichen moechte. Und das ist nicht flapsig oder billig gemeint. Ich bin seit vier Jahren hier, du seit fast zehn Jahren. Und ich sage Folgendes: Es gibt Leidenschaft und Ueberzeugung. Ja, natuerlich sind wir ein Anbieter, natuerlich wollen wir verkaufen, es ist um finanzielle Optimierung gebaut, Geld ist Teil des Prozesses. Aber wie auch immer man ueber Joannes’ Philosophie denkt, ob man zustimmt oder nicht, ob man ihn polemisch findet, ich finde ihn grossartig, offensichtlich bin ich noch hier, du bist noch hier, es gibt einen Grund. Was man nicht sagen kann, ist, dass er bei diesen Dingen luegt. Lokad ist sehr klar darin, was wir erreichen wollen, und innerhalb dieses Rahmens gibt es Transparenz. Ich finde das ehrlich gesagt ziemlich cool. Das ist mein Schlussgedanke.
Fabian Hoehner: Ja, schoen. Ich denke, der schoene Schlussgedanke hier ist: Am Ende ist es sehr klar, obwohl wir damit begonnen haben, dass nicht wirklich klar ist, was wir sind. Ja, am Ende ist es seltsam, weil wir diese Philosophie sind, aber um diese Philosophie herum sind wir ein Softwareunternehmen, mit Supply Chain Scientists, die sie umsetzen. Aber am Ende werden wir immer von dieser zugrunde liegenden Philosophie getragen, und dazu stehen wir.
Conor Doherty: Also gut, ich habe keine weiteren Fragen. Vielen Dank fuer deine Zeit. Ich hoffe, dich bald fuer deinen dritten Auftritt zurueckzuholen.
Fabian Hoehner: Das waere mir ein Vergnuegen, Conor.
Conor Doherty: Alles klar, Mann.
