Wie NIU einen ganzen Katalog ohne Studio fotografierte und herausfand, wo Argentinien spielt

Das Problem

Ein Padel-Katalog steht nie still. Jede Saison bringt neue Schläger, neue Farbvarianten, neue Ballformate, und jedes davon braucht Bilder: freigestellt auf Weiß für die Marktplätze, im Kontext für Social Media, in Druckauflösung für die Vertriebspartner. Klassische Fotografie konnte dieses Tempo nicht halten. Ein Studiotermin braucht Wochen Vorlauf, kostet gleich viel, ob man zwei Produkte fotografiert oder zwanzig, und muss bei jeder neuen Farbvariante wiederholt werden.

Das zweite Problem war geografisch. NIU verkauft in ganz Argentinien, von Capital Federal bis Feuerland, über ein Netz aus Geschäften und unabhängigen Vertriebspartnern. Doch die Entscheidungen, wohin Bestände gelenkt, wo ein neuer Vertriebspartner unter Vertrag genommen und wie viel produziert werden sollte, fielen aus dem Bauch heraus und auf Basis der Vorjahreszahlen, nicht danach, wo Padel tatsächlich wuchs.

Der Ansatz

Vier Handlungsfelder. Die gesamte Marketing-Bildbibliothek mit KI aufbauen, damit der Katalog mit dem Tempo des Produkts mithält. Ein mathematisches Nachfragemodell entwickeln, das NIUs eigene Daten mit der nationalen Statistik Argentiniens verbindet, damit Produktions- und Vertriebsentscheidungen auf Fakten beruhen. Das Vertriebsnetz mit dieser Nachfrage abgleichen, um zu sehen, wo die Marke fehlt. Und die operative Arbeit automatisieren, die die Woche auffraß.

Die gesamte Marketing-Bildbibliothek, mit KI generiert

Jedes Bild auf dieser Seite wurde mit künstlicher Intelligenz generiert. Kein Studio, kein Fotograf, kein Versand von Mustern quer durchs Land und kein Warten auf die fertigen Aufnahmen. Die Produkte sind echt, die Fotos nicht, und der Kunde sieht keinen Unterschied.

Es ist nicht eine Technik, sondern mehrere, je nachdem, was das jeweilige Bild leisten muss:

• ✓Image-to-Image aus realen Referenzen, damit die Geometrie eines Schlägers, die Form einer Dose und die Position jedes Logos exakt dem physischen Produkt entsprechen, statt neu erfunden zu werden.
• ✓Text-to-Image für Kontextaufnahmen, das die Produkte auf einen realistisch wirkenden Platz stellt, im Licht und aus dem Winkel, den ein Fotograf gewählt hätte.
• ✓Inpainting für Farbvarianten, das ein Finish oder eine Grafik auf einem freigegebenen Basisbild austauscht, sodass ein neues Modell kein neues Shooting bedeutet.
• ✓Referenz-Konditionierung für Konsistenz, damit Licht, Schatten und Bildausschnitt über die gesamte Produktpalette identisch bleiben und der Katalog wie aus einem Guss wirkt.
• ✓Upscaling und Bereinigung, damit jedes finale Bild in Druckauflösung und mit sauberen Kanten für die Marktplätze und das Material der Vertriebspartner vorliegt.

Ein mathematisches Nachfragemodell, aufgebaut auf NIUs Daten und der Volkszählung

NIU weiß, was es verkauft hat. Was es nicht wusste: warum, und was als Nächstes kommt. Also habe ich ein Modell gebaut, das die eigene Historie des Unternehmens neben die Statistik des Landes stellt und den Zusammenhang explizit macht.

Auf der einen Seite alles, was NIU bereits hatte: Verkäufe nach Produkt und Jahr, Leistung der Vertriebspartner, Saisonalität, der Unterschied zwischen einem Ball, der sich jeden Monat verkauft, und einem Schläger, der zu Saisonbeginn geht. Auf der anderen Seite die öffentlichen Daten, die das erklären: Bevölkerung und Altersstruktur nach Provinz und Bezirk aus der argentinischen Volkszählung, Urbanisierung, Einkommensniveaus und wie sich jede dieser Größen entwickelt hat.

Zusammengenommen beantworten sie die Fragen, die ein Jahr tatsächlich entscheiden: welche Provinzen wachsen werden und um wie viel, wie viele Bälle für jede Saison zu produzieren sind, welche Produktlinie zu welcher Region passt und wo in einem scheinbar gesättigten Gebiet die Obergrenze liegt. Das Modell liefert eine Prognose pro Jahr statt einer einzelnen Zahl, mit ehrlich ausgewiesener Unsicherheit.

Das Vertriebsnetz, abgeglichen mit der realen Nachfrage

Eine Vertriebsliste ist keine Landkarte. Ich habe jede Verkaufsstelle, jeden unabhängigen Vertriebspartner und jeden Verkauf dort eingetragen, wo die Spieler laut Modell tatsächlich waren, und die Lücken zeigten sich sofort: Gebiete mit reichlich Nachfrage und niemandem, der verkauft, und Gebiete, in denen drei Vertriebspartner um dieselben Kunden konkurrieren.

Damit wurde aus der Expansion nach Bauchgefühl eine geordnete Reihenfolge. Statt jeden unter Vertrag zu nehmen, der sich meldete, konnte NIU sehen, welches Gebiet als Nächstes dran ist, was dieses Gebiet wert ist und welche bestehenden Vertriebspartner hinter der Nachfrage direkt vor ihrer Haustür zurückbleiben.

• Capital FederalGut abgedeckt
• Gran Buenos AiresGut abgedeckt
• Córdoba & Santa FeWachsend, Luft nach oben
• Cuyo & NorteUnterversorgt
• PatagonienWeißer Fleck

Die operative Arbeit, automatisiert

Der Rest war die stille Arbeit, die in keiner Stellenbeschreibung auftaucht und trotzdem die Woche auffrisst. Katalogdaten, die zwischen Website und Marktplätzen synchron bleiben. Bestellungen der Vertriebspartner, die ohne Nachrichtenketten erfasst, bestätigt und verfolgt werden. Bestände, die mit dem abgeglichen werden, was das Lager tatsächlich verlassen hat. Monatsberichte für jeden Vertriebspartner, die automatisch entstehen, statt von Hand zusammengestellt zu werden.

Nichts davon ist glamourös, und genau das ist der Punkt. Es läuft jetzt, ohne dass jemand daran denken muss.

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