Sportartikel-Einzelhandel (Omnichannel)Abgeschlossen

    KI-Workshop für ein Marktforschungsteam

    Erst das Team schulen, dann die Assistenten bauen

    Titelbild des Workshops: eine Gruppe auf einem Berggrat im Abendlicht
    6

    Personen geschult

    2

    Assistenten entstanden

    1

    Tag Workshop

    Überblick

    Ein Workshop-Tag, aus dem zwei Assistenten entstanden sind

    Das Marktforschungsteam von Decathlon Deutschland hatte Zugang zu generativer KI, und das Interesse war da. Es fehlte ein gemeinsames Bild davon, wo KI in der eigenen Arbeit etwas abnimmt und wo nicht. Dazu kam die Vorsicht eines Teams, dessen Zahlen in Entscheidungsvorlagen landen. Ein Werkzeug, das überzeugend klingt und falsch liegt, kann es sich nicht leisten. Gebraucht wurden zwei Antworten: Wo lohnt es sich bei uns, und wie prüfen wir, ob das Ergebnis stimmt?

    Was blockiert war

    • Der Zugang zu generativer KI war da, ein gemeinsamer Anlass, sie zu nutzen, fehlte.
    • Im Team gab es keine gemeinsame Antwort, bei welchen Aufgaben KI wirklich hilft.
    • Ergebnisse ließen sich nicht verlässlich prüfen. Für ein Team, das von belastbaren Zahlen lebt, war das ein Ausschlussgrund.
    Stationen

    Die Stationen

    1. Erst fragen, wo es wirklich klemmt

      Am Anfang stand eine Bestandsaufnahme aus dem Team heraus. Welche wiederkehrenden Aufgaben kosten die meiste Zeit, wo entstehen Engpässe, wofür ist das Team eigentlich verantwortlich? Und wofür wünscht sich jede und jeder mehr Zeit? Was dabei an der Wand landete, war die Arbeitsgrundlage für den Rest des Tages. Kein Anwendungsfall wurde von außen gesetzt.

    2. Grundlagen, die auch die Grenzen erklären

      Danach kamen die Grundlagen, zugeschnitten auf die Arbeit des Teams. Was kann KI, wo liegt sie überzeugend daneben, was gilt rechtlich? Und wie kommt man mit klaren Anweisungen und eigenen Daten zu brauchbaren Ergebnissen? Halluzinationen (frei erfundene Antworten), Verzerrungen und Datenschutz bekamen dabei so viel Raum wie die Möglichkeiten. Für ein Team, dessen Zahlen in Entscheidungen einfließen, ist das die Voraussetzung für alles Weitere.

    3. Selbst machen, an der echten Frage

      Die praktische Übung lief an einer Frage aus dem Tagesgeschäft. Wie steht der deutsche Handel gerade da, welche Trends gibt es, und wo steht das eigene Haus im Vergleich? Das Team löste dieselbe Aufgabe in drei Stufen. Erst als einfachen Rechercheauftrag, dann mit sauber formulierten Anweisungen an die KI (Prompts), zuletzt mit einem eigenen Assistenten. So hat jede und jeder selbst gesehen, was die nächste Stufe bringt.

    4. Vom Wunsch zum umsetzbaren Anwendungsfall

      Die Sammlung aus dem Einstieg wurde danach Schritt für Schritt durchgearbeitet. Jede Aufgabe wurde in Eingang, Schritte und Ergebnis zerlegt. Für jeden Schritt hielt das Team fest, ob eine Maschine ihn übernehmen kann und wo menschliches Urteil bleiben muss. Zum Schluss stand die Frage, ob der bisherige Ablauf überhaupt noch der beste ist. Dann folgte die Sortierung nach Wirkung und Aufwand und die Auswahl von drei bis fünf Fällen für den Start. Damit endet der Workshop nicht mit einem Ideenspeicher, sondern mit einer Reihenfolge.

    5. Danach nicht allein gelassen

      Viele Workshops verpuffen nach dem Termin. Der Fahrplan steht, das Tagesgeschäft kommt zurück, und bei der ersten Frage ist niemand da. Wir sind deshalb als Ansprechpartner geblieben, für Rückfragen, Anleitung und gemeinsames Durchdenken der konkreten Fälle. Aus dieser Begleitung sind zwei der priorisierten Fälle zu Assistenten geworden, mit Verbesserungsrunden aus dem Team.

    Umsetzung

    Was gebaut wurde

    Ein Tag mit dem ganzen sechsköpfigen Team. Auf Einstieg, Grundlagen und Praxisteil folgten die Sammlung und Priorisierung der Anwendungsfälle. Am Ende standen drei bis fünf Fälle fest, mit denen das Team starten wollte.

    Wirkung

    Was dabei herauskam

    Matrix aus Wirkung und Umsetzungsaufwand mit sieben Anwendungsfällen, zwei davon für den Start markiert
    Die Wirkung dieses Workshops lässt sich nachverfolgen. Aus den priorisierten Anwendungsfällen sind zwei Assistenten entstanden. Der Assistent BARI wertet die eigenen Umfragen bis zum fertigen Report aus und ist abgenommen. Der Marktrecherche-Assistent übernimmt die Recherche in externen Quellen und belegt jede Angabe. Er ist als Prototyp entwickelt und am echten Fall getestet, und zwar an genau der Frage aus der Übung.
    Vorlage zur Aufgabenzerlegung: Aufgabe, Eingang, Schritte und Ergebnis, darunter je Schritt die Frage, was die KI übernimmt und wo Urteil nötig bleibt
    Das Format lässt sich auf andere Fachbereiche und Branchen übertragen. Die Reihenfolge bleibt dieselbe: erst die eigenen Zeitfresser sammeln, dann Grundlagen samt Grenzen, dann selbst ausprobieren. Danach die Aufgaben zerlegen, nach Wirkung und Aufwand priorisieren und begleitet umsetzen. Das passt überall dort, wo ein Team mit KI anfangen soll und nicht weiß, wo.
    Der zweite Effekt betrifft die Haltung. Die Grenzen des Werkzeugs standen von Anfang an im Programm: Modelle können überzeugend danebenliegen, jede Aussage braucht einen Beleg, und die fachliche Verantwortung bleibt beim Menschen. Beide Assistenten haben diese Haltung eingebaut. Der Marktrecherche-Assistent über die Quellenpflicht, der Auswertungs-Assistent über Prüfstufen vor jeder Auswertung.
    Stimmen

    Was Kunden über die Zusammenarbeit sagen

    Mit Andreas konnten wir einen sehr erfolgreichen AI-Workshop durchführen und eine fundierte AI-Roadmap für unser Team entwickeln. Ihm ist es hervorragend gelungen, die Chancen und Möglichkeiten von KI greifbar zu machen – ohne Ängste zu schüren, sondern mit dem klaren Fokus auf echte Potenziale. Gemeinsam haben wir AI-Lösungen erarbeitet, die unsere Arbeit im Bereich Customer & Market Research auf ein neues Level gehoben haben. Andreas hat uns dabei mit seiner Expertise, seinem neutralen Blick und enormer Lösungsorientierung perfekt begleitet.

    Solveig SchmererInsight Analyst, Decathlon Germany

    Die Zusammenarbeit mit Andreas begleitet mich und Decathlon nun schon seit 2023. Was damals im CRM-Bereich mit der Automatisierung von Customer Journeys begann, hat sich über die Jahre zu einer echt starken Partnerschaft entwickelt. Als Leiter des Customer & Market Insights Teams war für mich klar, dass ich Andreas auch 2025 wieder an meiner Seite haben wollte. Ein riesiger Gewinn war seine Expertise im Bereich AI: Durch seine praxisnahen Schulungen und die Implementierung von Deep Research-Projekten hat er das Team enorm vorangebracht.

    Michael BauerInsight Team Lead, Decathlon Germany

    Weitere Cases

    Mehr aus der Praxis

    UmfrageauswertungDecathlon

    Umfragen automatisch auswerten

    Ein KI-Assistent bereitet die Daten auf, rechnet mit festen Formeln und baut den Report in fester Gliederung auf drei Ebenen. Was vorher bei jeder Befragungsrunde neu entschieden wurde, ist einmal festgelegt. Freigegeben wird der Report von einem Menschen.

    240h
    gespart je Auswertung
    30.000+
    Datensätze pro Jahr
    MarktrechercheDecathlon

    Marktrecherche mit Quellenangabe

    Drei KI-Assistenten arbeiten nacheinander: Frage schärfen, Quellen recherchieren, Ergebnisse mit dem letzten Stand abgleichen. Jede Zahl im Report nennt Quelle, Link und Datum. Wo es keine Daten gibt, steht das als Lücke im Report, statt geschätzt zu werden.

    > 60h
    Arbeitszeit gespart
    0
    Zahlen ohne Quelle
    E-Mail-MarketingDecathlon

    Newsletter-Erstellung mit KI

    Acht KI-Agenten arbeiten nacheinander und machen aus einem Thema die fertige Mail: Recherche, Produktauswahl, Bilder aus dem eigenen Bestand, Text im Markenlayout. Ein Mensch gibt das Thema vor, ein Mensch gibt frei. Das System läuft bei uns, nicht beim Kunden.

    8h
    pro Mail gespart
    4
    Prüfschritte je Mail
    Medienunternehmen

    Interne KI-Plattform für über 200 Mitarbeitende

    Eine eigene KI-Umgebung im Unternehmen: Text, Bild, Sprache und Übersetzung an einer Oberfläche, der Zugang über Rollen geregelt. Die Inhalte verlassen das Haus nicht.

    46.000€
    Lizenzkosten pro Jahr vermieden
    200+
    Mitarbeitende nutzen sie
    Onlinehandelwool.deals

    Automatisierte Social-Media-Werbung

    Das System erstellt Anzeigenmotive, legt die Kampagne im Werbekonto an, wertet die Zahlen aus und verschiebt das Budget täglich auf die Anzeigen, die besser laufen. Jedes Motiv und jede Anzeige gibt ein Mensch frei.

    < 8
    Wochen Bauzeit
    15
    KI-Assistenten im Einsatz
    • Red Dot Award 2024
    • ADC Europe 2024, Bronze
    Markenagentur

    Bild-KI im Stil der Marke

    Ein Werkzeug, in das man einen Satz eingibt und Bilder zurückbekommt, die im Stil der Marke bleiben: gleiches Licht, gleiche Farbwelt, gleiche Perspektive. Der Stil ist einmal als Ablauf gebaut, nicht bei jeder Eingabe neu beschrieben. Wir trugen die technische Verantwortung, gebaut haben wir mit Astral.

    09/2023
    live seit
    3
    Branchen im Einsatz
    • FWA of the Day 2025
    • Awwwards Site of the Day 2025
    • Communication Arts 2025
    • Lovie Award Silber 2025
    Produktstart

    Ausgezeichnete Kampagnenseite für einen Sneaker-Launch

    Eine eigene Kampagnenseite vor dem Verkaufsstart, mit Vorbestellung und bewegten Bildwelten. Wir führten das Projekt und waren die Schnittstelle zum Kunden, gebaut hat es der Partner Astral.

    4
    Auszeichnungen
    7,4/10
    Bewertung bei Awwwards

    Gespräch statt Pitch

    Erst verstehen, dann entscheiden. Wir nehmen uns Zeit für ein erstes Gespräch, ohne Verkaufsdruck, ohne Verpflichtung.

    Gespräch vereinbaren