Wenn ein Verbund aus 100 Jahren wächst

Wie die ANWR GROUP 4.300 Händler mit KI berät und den Endkundenservice automatisiert

Die ANWR GROUP, eine der erfolgreichsten und umsatzstärksten Handelskooperationen mit dem Schwerpunkt auf den Schuh-, Sport- und Lederwarenhandel in Europa, setzt auf octonomy, um die Komplexität eines über 100 Jahre gewachsenen Serviceangebots für Händler zugänglich zu machen — und den E-Commerce-Kundenservice rund um die Uhr zu automatisieren.

„Der Unterschied für uns war, dass wir wirklich eine personalisierte Antwort für unsere Händler herstellen konnten. Wir befinden uns in einem Feld, wo es nicht darum geht, eine bestimmte Schraube zu benennen, sondern wirklich zu beraten.”

Michaela Brehm

Senior Manager Retail Solutions & Development, ANWR GROUP

Über die ANWR GROUP

Die ANWR GROUP ist eine der erfolgreichsten und umsatzstärksten Handelskooperationen mit dem Schwerpunkt auf den Schuh-, Sport- und Lederwarenhandel in Europa. Gegründet 1919, mit Hauptsitz in Mainhausen, tätig in 19 europäischen Ländern. Zum Verbund gehören 4.300 angeschlossene Händler mit rund 9.000 Filialen, 1.400 Mitarbeitende und 2.500 ZR-Lieferanten. Die Gruppe vereint Handels- und Kooperationsgesellschaften wie ANWR Schuh, SPORT 2000 und Goldkrone, zwei Banken (DZB BANK und AKTIVBANK) sowie Immobilien- und Beteiligungsgesellschaften unter einem Dach.

Auf einen Blick

Ausgangslage

Die ANWR GROUP besteht aus vielen Verbundgesellschaften mit einem breiten, über Jahrzehnte gewachsenen Serviceangebot. Für Händler war es oft unübersichtlich, welchen Service es gibt, wer zuständig ist und wie sie ihn erreichen. Im E-Commerce häuften sich repetitive Kundenanfragen, die Mitarbeitende täglich dutzende Male beantworteten.

Was ANWR gemacht hat

ANWR hat mit octonomy zwei Use Cases umgesetzt: ANNI, eine personalisierte Händler-KI mit Schnittstellen, u.a. zu Stammdaten und POS-Daten. Sowie einen Chatbot und OpsAgent für den E-Commerce, der Endkunden rund um die Uhr bedient und Tickets automatisiert bearbeitet.

Ergebnis

75 Prozent aller Chatbot-Anfragen löst der Agent direkt im Chat, ohne dass ein Mitarbeiter eingreift. Rund ein Drittel aller eingehenden Tickets bearbeitet der OpsAgent vollautomatisch. 20 Prozent der angeschlossenen Händler nutzen ANNI bereits aktiv. Den ROI erreichte ANWR GROUP innerhalb von sechs bis neun Monaten.

Herausforderung: Komplexität eines gewachsenen Verbunds zugänglich machen

Die ANWR GROUP hat über 100 Jahre Unternehmensgeschichte. Was in dieser Zeit entstanden ist, ist ein breites, wertvolles aber auch ein komplexes Serviceangebot. Viele Verbundgesellschaften, viele Ansprechpartner, viele Prozesse. Für angeschlossene Händler, kleine und mittelständische Betriebe, die ihr Tagesgeschäft auf der Verkaufsfläche verrichten, ist es schwer zu navigieren: Welchen Service gibt es? Wer ist zuständig? Wie komme ich da ran?

Gleichzeitig betreibt die ANWR GROUP E-Commerce-Portale für ihre Schuh-, Sport- und Lederwarenhändler, darunter schuhe.de, sport2000.de und bagmondo.de. Bis zu 70 % der eingehenden Kundenanfragen dort sind repetitiv: Wo ist mein Paket? Wie funktioniert die Retoure? Welchen Aufkleber muss ich draufmachen? Mitarbeitende beantworteten dieselben Fragen täglich dutzende Male. In Peak-Phasen wie Black Friday waren Service Level kaum einzuhalten. Nach Feierabend gab es schlicht keine Antworten.

„Für unsere Händler war es schwer zu verstehen, wo kriege ich welchen Service her. Wir wollten wissen: Wie können wir unseren Kunden unseren Service einfacher zur Verfügung stellen?”

Sven Kulikowsky

Director IT, ANWR GROUP

Ziele: Händler entlasten, Endkunden rund um die Uhr bedienen

ANWR GROUP hat den Fokus auf drei klare Ziele gelegt.

1. Händler schnell und personalisiert beraten. Angeschlossene Händler sollen auf Knopfdruck Antworten auf ihre Fragen bekommen — individuell auf ihr Unternehmen zugeschnitten, ohne lange Suche nach dem richtigen Ansprechpartner.

2. Prozesse direkt aus dem Chat heraus auslösen. ANNI soll nicht nur informieren, sondern handlungsfähig machen: Stellenanzeigen erstellen und veröffentlichen, Umsatzanalysen abrufen, Bestellungen auslösen — alles, ohne das Chat-Fenster zu verlassen.

3. Endkundenservice automatisieren. Repetitive Anfragen sollen vollständig durch KI abgedeckt werden, damit sich Mitarbeitende auf qualitative Themen konzentrieren können — und Kunden auch am Wochenende eine Antwort bekommen.

Lösung: ANNI als Händler-KI und OpsAgent für den E-Commerce

Use Case 1: ANNI — personalisierte Händlerberatung

ANNI, die ANWR-Netzwerkintelligenz, ist die KI für angeschlossene Händler. Sie beantwortet Fragen rund um das ANWR-Serviceangebot, teilt Best Practices aus dem Netzwerk, liefert Branchendaten und gibt personalisierte Antworten auf Basis der eigenen Unternehmensdaten des Händlers.

Der entscheidende Unterschied zur klassischen Wissensdatenbank: Sobald ein Händler den Chat öffnet, weiß ANNI bereits, ob es sich um einen Schuh-, Sport- oder Lederwarenhändler handelt, wie viele Filialen er betreibt und wo sie liegen. Das funktioniert über eine direkte Schnittstelle zu den ANWR-Stammdaten. Keine langen Eingaben, sofort personalisierte Antworten.

Konkrete Funktionen heute:

• Beratung entlang des Mitarbeiterlebenszyklus: Stellenausschreibungen formulieren, Employer Branding, Onboarding- und Offboarding-Checklisten
• Themen wie Limitplanung und Einkaufslimits
• Stellenanzeigen erstellen und per Knopfdruck direkt über easy@jobs auf mehreren Portalen veröffentlichen — ohne ANNI zu verlassen
• Umsatzanalysen und Filialvergleiche auf Basis angebundener POS-Daten

Use Case 2: Chatbot und OpsAgent für E-Commerce

Zwei Komponenten arbeiten zusammen, um Endkundenanfragen auf schuhe.de und sport-2000.de zu automatisieren.

Der Chatbot übernimmt den Customer Self Service direkt auf den E-Commerce-Seiten. Kunden stellen Fragen und bekommen sofort Antworten, ohne ein Ticket zu öffnen.

Der OpsAgent — intern „E-Mail-Türsteher“ genannt — arbeitet parallel im Hintergrund. Er liest eingehende Tickets aus dem CRM (SAP C4C), bewertet welche er selbst lösen kann, und beantwortet diese vollständig: inklusive Retourendokumenten, Storno-Informationen und Lieferstatus direkt via DHL-API. Was er nicht lösen kann, leitet er an Mitarbeitende weiter — mit hinterlegten Informationen darüber, was die KI bereits geprüft hat.

Angebundene Systeme: C4C für Stammdaten und Tickets, Qualibet für Bestellinformationen und -nummern, Confluence für Prozessdokumentation und Arbeitsanweisungen, DHL für Live-Tracking.

Umsetzung: Von der Entscheidung zum Go-Live in 3 Monaten

ANWR GROUP und octonomy sind pragmatisch gestartet. Von der Entscheidung bis zum Go-Live vergingen drei Monate. Der erste ANNI-Launch war an ein Händlerevent gebunden — der Vorstand präsentierte das Thema auf der Bühne. Diese harte Deadline hat Geschwindigkeit erzeugt.
Das Projekt wurde bewusst als gemeinsames Vorhaben von IT und Fachbereich aufgesetzt. Nicht als IT-Projekt mit fachlicher Abnahme, sondern als echtes Duo — mit kurzen Entscheidungswegen und enger Abstimmung. Start war ein klar abgegrenzter POC: das Thema Mitarbeiter binden und finden. Darauf aufbauend wurden sukzessive weitere Themen, Schnittstellen und Use Cases ergänzt. Heute läuft alles — ANNI, Chatbot, OpsAgent und künftige Anwendungen — auf derselben technischen Basis über octonomy, dem ANWR AI Hub.

„KI ist kein reines IT-Thema und auch kein reines Fachthema. Genau in der Zusammenarbeit liegt der Mehrwert.”

Sven Kulikowsky

Director IT, ANWR GROUP

Ausblick: ANNI als einzige Eingabemaske für Händler

Das langfristige Ziel ist klar: Händler sollen ANNI als einzigen Einstiegspunkt nutzen. Informationen abrufen, Prozesse anstoßen, Ware bestellen — alles aus einer Chatzeile heraus, ohne Wechsel zwischen Portalen. Im E-Commerce ist das Ziel, die Automatisierungsrate weiter zu steigern und von reinem Service hin zu aktiver Kundenberatung zu wachsen.

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In einem kurzen Gespräch identifizieren wir gemeinsam den ersten Use Case mit klarer ROI-Perspektive.