David Hafner

• Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, zu erarbeiten, welche Einsatzgebiete von Künstlicher Intelligenz entlang der Customer Journey (CJ) – im Speziellen in der Vorkauf- und Kaufphase – in der Branche der B2B-Transportlogistik Einzug finden können. Damit verbunden soll herausgearbeitet werden, welchen Nutzen Künstliche Intelligenz (KI) für die Kunden eines Transportdienstleisters stiften kann, dementsprechend wurde auch die Forschungsfrage formuliert. Im empirischen Teil soll auf die Frage eingegangen werden, welche Nutzenvorteile KI den Kunden an den Touchpoints in der Vorkauf- und Kaufphase der CJ stiften kann. Die Methodik zur Beantwortung war eine Literaturrecherche im theoretischen Teil und qualitative Interviews in der Empirie. Dort wurden Proband*innen befragt, die regelmäßig mit Transportdienstleistern zusammenarbeiten und im Versand oder in der Logistikabteilung angestellt sind. Die Ergebnisse der qualitativen Interviews zeigen, dass die Digitalisierung und darauf aufbauend der Einsatz von KI äußerst gering ist, somit ist das Potenzial für die Implementierung von KI-gestützten Anwendungen an den Touchpoints in der Vorkauf- und Kaufphase groß. In der Vorkaufphase kann dahingehend einerseits eine Szenarioanalyse implementiert werden, die es den Kunden ermöglicht, eine Abfrage von minutengenauen Laufzeiten, Routings oder Services zu tätigen, andererseits kann ein Chatbot eingesetzt werden, der für die sofortige Unterstützung bei Rückfragen – bspw. zum Thema Zoll – befragt werden kann. Die wesentlichen Nutzenvorteile, die aus diesen Anwendungen hervorgehen, sind eine Verkürzung der Vorkaufphase bzw. der gesamten und eine umgehende Beantwortung der offenen Fragen. Zudem bietet die Szenarioanalyse den Vorteil, dass interne Planungen besser getätigt werden können. In der Kaufphase bzw. am Schnittpunkt zwischen Vorkauf- und Kaufphase kann ein dynamisches Pricing-Tool die ebengleichen Vorteile liefern – eine Verkürzung der Phase und eine sofortige und genaue Abfrage von Transportkosten. Diese können dann unmittelbar für interne Kalkulationen oder eigene Angebote verwendet werden, ohne auf die Rückmeldungen von Arbeitskräften warten zu müssen. Ebenso ging hervor, dass eine Ansprechperson weiterhin gewünscht wird und eine Zusammenarbeit ohne menschliche Arbeitskräfte kaum vorstellbar ist.
• The aim of this thesis is to work out which areas of application of artificial intelligence along the customer journey (CJ) - especially in the pre-purchase and purchase phase - can be used in the B2B transport logistics sector. In connection with this, the aim is to work out what benefits artificial intelligence (AI) can bring to the customers of a transport service provider. The research question was formulated accordingly. The empirical part will address the question of what benefits AI can bring to customers at touchpoints in the pre-purchase and purchase phase of the CJ. The methodology used to answer this question was a literature review in the theoretical part and qualitative interviews in the empirical part. People who work with transport service providers on a regular basis and are employed in the shipping or logistics department were interviewed. The results of the qualitative interviews show that digitalization and, based on this, the use of AI is extremely low. The potential for implementing AI-supported applications at touchpoints in the pre-purchase and purchase phase is therefore great. On the one hand, a scenario analysis can be implemented in the pre-purchase phase, which enables customers to make inquiries about exact transit times, routes or services. On the other hand, a chatbot can be used to provide immediate support in the event of open questions – for example with regards to the topic customs. The main benefits arising from these applications are a shortening of the pre-purchase phase or the entire CJ and an immediate response to open questions. A scenario analysis also offers the advantage that internal planning can be carried out more effectively. In the purchase phase or at the intersection between the pre-purchase and purchase phase, a dynamic pricing tool can deliver the same benefits - a shortening of the phase and an immediate and accurate calculation of transport costs. These can then be used immediately for internal calculations or own offers without having to wait for feedback from the workforce of the transport service provider. It also emerged that a contact person is still desired and that collaboration without human workers is hardly conceivable for the interviewed people.