Und ein guter Preis von einem Spätzahler ist kein guter Preis. Für jede Charge, die heute einen Abnehmer braucht, sagt Ihnen Augmentics, wen Sie zuerst anrufen sollten und warum: wer Platz dafür hat, wer beim letzten Mal den Marktpreis gezahlt hat, wer tatsächlich zahlt. Sie entscheiden, und jede Entscheidung wird festgehalten.
Fruit Attraction, Madrid, 6.–8. Oktober. Matt und Tim sind alle drei Tage auf der Messe. Fünfzehn Minuten an Ihrem Stand: matt@augmenticsscm.com
Der Tag beginnt vor sechs, und um 14 Uhr ist alles verkauft. Jede Charge wird verkauft — dafür sorgt Ihr bester Vertriebsmitarbeiter, aus dem Gedächtnis und am Telefon. Die Marge steckt im Käufer, den Sie gewählt haben, und im Preis, den Sie akzeptiert haben, und über die Anrufe, die Sie nicht gemacht haben, gibt es keine Aufzeichnung. Ein schlechter Monat zeigt sich nie als Charge, die nicht verkauft wurde. Er zeigt sich als zehn Cent auf jeder Kiste, jeden Tag, und als Käufer, der nach neunzig statt nach dreißig Tagen bezahlt hat.
Jeder Käufer am Telefon weiß, dass Sie bis 14 Uhr Zeit haben. Wissen Sie, was er Ihnen letzte Woche gezahlt hat und wie lange er dafür gebraucht hat? Augmentics schreibt es neben jeden Namen, bevor Sie zum Hörer greifen.
Augmentics liest Ihre Chargen, Ihre Käufer und was jeder Käufer Ihnen abgenommen und bezahlt hat und wie schnell — über Nur-Lese-Verbindungen zu den Büchern, die Sie ohnehin führen. Für jede Charge, die einen Abnehmer braucht, legt es Ihrem Vertriebsmitarbeiter eine gereihte Liste namentlich genannter Käufer vor, mit der Begründung neben jedem Namen. Dann wartet es, bis ein Mensch Ja sagt. Sobald Ihr Vertriebsmitarbeiter unterschrieben hat, kann es den ersten Käufer für Sie anrufen: Es sagt zuerst, dass es eine KI ist und das Gespräch aufgezeichnet wird, geht nie unter die Preisuntergrenze, die Ihr Vertriebsmitarbeiter unterschrieben hat, und liest das Geschäft zur Bestätigung vor. Nichts wird gebucht, bevor ein Mensch es bestätigt.
Wie viele Kisten jeder Käufer heute abnehmen kann, abzüglich dessen, was er bereits zugesagt hat. Ein Käufer, der nicht rechtzeitig abholen kann oder über seinem Kreditlimit liegt, steht nicht auf der Liste.
Was jeder Käufer Ihnen für dieses Produkt tatsächlich gezahlt hat, gemessen am Markt — nicht, was er zu zahlen versprochen hat, und nicht der Preis in irgendjemandes Kopf.
Wie viele Tage jeder Käufer zum Zahlen braucht und was er Ihnen noch schuldet. Der beste Käufer ist nicht der, der am meisten bietet; es ist der, der zahlt.
Die Namen sind erfunden. Auf Ihrem Bildschirm wird jede Zeile aus Ihren eigenen Büchern gelesen — der Wert neben dem ersten Anruf ist Kisten × der Preis, den Ihnen dieser Käufer beim letzten Mal gezahlt hat — und ein Käufer, den wir noch nicht zahlen gesehen haben, erscheint als nicht gereiht, mit Begründung — wir raten nicht. Der beste Preis auf der Liste gewinnt nicht von allein: Der vierte Käufer bietet am meisten und steht trotzdem hinter den anderen drei, denn neunzig Tage sind der Preis. Ihr Vertriebsmitarbeiter übernimmt den Anruf, ändert ihn oder sagt Nein, und die Wahl wird mit seinem Namen und seiner Begründung festgehalten.
Wir arbeiten mit inhabergeführten Obst- und Gemüsehändlern, Großhändlern, Exporteuren und Distributoren — Häusern, in denen ein paar Vertriebsmitarbeiter die Käuferliste im Kopf haben und der Inhaber jeden Spätzahler und jede zehn Cent spürt.
Das System kommt ohne jede Befugnis und bekommt nie eine: Es empfiehlt, ein Mensch entscheidet, und jede Entscheidung wird festgehalten. Was es sich mit der Zeit verdient, ist nicht das Recht zu handeln — es ist Ihr Vertrauen in die Liste.
Ihre Chargen, Ihre Käufer, was jeder abgenommen hat, was er gezahlt hat und wann. Wo eine Angabe fehlt, erscheint der Käufer als nicht gereiht, mit Begründung, und bleibt es, bis die Angabe da ist.
Ein paar Wochen lang läuft die Liste neben den Anrufen, die Ihre Vertriebsmitarbeiter ohnehin machen. Jedes Mal, wenn einer von ihnen einen anderen Käufer wählt, wird auch das festgehalten — und es ist das Nützlichste, was wir lernen.
Sobald das Geld eingegangen ist, zeigen wir Ihnen Käufer für Käufer, welcher Anruf sich gelohnt hat und welcher nicht — mit Ihren eigenen Zahlen, nie ein Versprechen über Ihr Geschäft.
Fünfundzwanzig Jahre Aufbau und Skalierung von Lieferketten, die meiste Zeit am schwierigsten Problem verderblicher Ware: Kapazität und Bestand an eine Nachfrage anzupassen, die nicht stillhält. Bei Coupang — Südkoreas größtem Online-Händler — baute Matt die erste Kapazitätsplanung des Unternehmens von Grund auf auf und plante dessen Trocken- und Kühlnetze durch das Hyperwachstum, einschließlich des Aufbaus von zwölf neuen Kühlstandorten, mit dem das Sortiment von 6.000 auf 48.000 Artikel wuchs. Danach verantwortete er die gesamte Lieferkette für Coupangs Markteintritt in Taiwan, senkte die Out-of-Stock-Quote von 36 % auf 12 % und baute dabei ein lokales Team auf.
Zuvor verantwortete er bei Amazon den Bestand des extrem saisonalen US-Spielwarengeschäfts — kaufte ein und kürzte Bestellungen gegen eine Nachfrage, die schneller in die Höhe schoss und einbrach, als irgendein System folgen konnte — und erstellte dann den mehrjährigen Kapazitätsplan für Amazons Markteintritt in Mexiko. Angefangen hat er an der Rampe: in Teilzeit beim Entladen von Trailern in der Mitternachtssortierung bei UPS in Nashville, dann fünf Jahre den Weg hinauf durch Hub-Betrieb und Industrial Engineering — die Arbeit, zu messen, wie die Arbeit tatsächlich abläuft.
Matt hat Supply-Chain-Teams in Südkorea, Taiwan, China, Mexiko und jetzt Spanien aufgebaut und geführt und immer wieder in Märkten geliefert, deren Sprache er nicht sprach. Für ein Unternehmen, das auf die Iberische Halbinsel, nach Nordeuropa und in die USA verkauft, ist diese Bandbreite keine Fußnote — sie ist der Job.
Zwanzig Jahre Bau der Systeme, die entscheiden, was gekauft, was gehalten und was abgegeben wird. Bei Amazon arbeitete Tim acht Jahre an der Global Inventory Platform und leitete die Engineering-Teams hinter ihren automatisierten Einkaufsalgorithmen und den Systemen Optimal Inventory Health und Removals Planning, die empfahlen, welcher Bestand abgezogen werden und wohin er im weltweiten Netz von Amazon gehen sollte. Zu entscheiden, was gehalten, was bewegt wird und wer es abnehmen soll, ist ein Problem, das er bereits im globalen Maßstab gelöst hat.
Danach leitete er als Senior Director bei Coupang das Supply-Chain-Engineering — verantwortlich für Bedarfsplanung, Einkauf und Bestandsautomatisierung über Engineering, Data Science und Operations hinweg, für Frische wie für das Vollsortiment — und anschließend als VP Engineering bei HelloFresh, wo er die Supply-Chain-Technologieorganisation führte und zuletzt die Plattform, die den sicheren Einsatz von GenAI im ganzen Unternehmen regelt.
Tim baut den Teil von Augmentics, der aus einer vielversprechenden Empfehlung eine vertrauenswürdige macht: das Evaluierungssystem, das jeden Anruf an dem misst, was tatsächlich passiert ist, sodass die Treffsicherheit des Systems Entscheidung für Entscheidung belegt statt auf Treu und Glauben angenommen wird. Er wurde an der University of Notre Dame in Informatik promoviert.
Unternehmensplattformen für Daten und KI: Senior-Director-Rollen in Data Engineering und danach Engineering Foundations bei HelloFresh; fünfeinhalb Jahre bei dunnhumby in Engineering, technischer Kundenbetreuung und dem Innovationslabor für Lateinamerika; fünfzehn Jahre bei YDreams, zuletzt als CTO Brasilien. Nuno verantwortet die Architektur, die jede Entscheidung typisiert, nachvollziehbar und reproduzierbar hält — damit sich immer nachlesen lässt, was die Liste gesagt hat und warum.
Wir arbeiten mit wenigen Häusern gleichzeitig. Ein erstes Gespräch heißt: zwei Praktiker fragen, wie Ihr Morgen wirklich abläuft — wer wen anruft, wie eine gute Woche aussieht, wer spät zahlt —, bevor Ihnen irgendjemand einen Bildschirm zeigt.