Mit der Dominanz von ChatGPT in den Schlagzeilen wird uns bewusst, auf welche Weise KI schon bald alle Bereiche unseres Lebens beeinflussen wird. Von Netflix-Empfehlungen über globale TikTok-Viralität – bereits jetzt sehen wir, wie diese Algorithmen die Art und Weise beeinflussen werden, wie Zukunftsgenerationen die Welt erleben.
Am Markt werden datengetriebene Organisationen die Landschaft dominieren, und die Einzelhandelsbranche ist keine Ausnahme. Fortschritte in den Bereichen künstliche Intelligenz und Machine Learning treiben bedeutende Veränderungen voran, und die wahre Revolution im Einzelhandel steht direkt vor der Türe.
In diesem Artikel behandeln wir folgende Themen:
KI in der Einzelhandelsbranche
Bevor wir uns dem zentralen Thema der KI-Nutzung im Einzelhandel widmen, gehen wir kurz auf die Grundlagen der künstlichen Intelligenz und des Machine Learnings ein.
Künstliche Intelligenz (KI) ist ein schnell wachsender Bereich der Informatik, welche Maschinen und fortschrittliche Datensätze nutzt, um menschliches Denken und Handeln zu simulieren. Machine Learning (ML) ist eine Untergruppe der KI die sich auf die Entwicklung von Systemen konzentriert, die sich mittels der ihnen hinzugefügten Daten im Laufe der Zeit selbstlernend entwickeln.
Künstliche Intelligenz und Machine Learning Lösungen helfen Einzelhändlern, riesige Datenmengen in Echtzeit zu kompilieren, zu verarbeiten und auf diese zu reagieren.
Von bargeldlosen Geschäften und Roboter-Assistenten bis hin zu vollautomatisierten Lieferdrohnen – diese Technologien treiben modernste Innovationen voran und verändern die Einzelhandelsbranche zusehends.
Zum Beispiel können Einzelhändler nun ML- und KI-Technologien einsetzen, um Kunden und Markttrends besser zu verstehen und Einzelhandelstrends zu prognostizieren oder eine maßgeschneiderte Shopping Experience anzubieten.
Somit ist es kein Wunder, dass der globale KI-Einzelhandelsumsatz, einem kürzlichen Bericht zufolge, bis 2028 eine Höhe von 24,1 Milliarden US-Dollar erreichen wird.
Die Vorteile von KI im Einzelhandel
Die Hauptvorteile der KI im Einzelhandel sind ein verbessertes Kundenerlebnis, reduzierte Kosten und datengetriebene Entscheidungsfindung.
Im folgenden Abschnitt behandeln wir jeden der genannten Vorteile und gehen auf die Auswirkungen in der Einzelhandelsbranche ein.
Verbessertes Kundenerlebnis
Heutzutage brauchen Sie mehr als nur ein hervorragendes Produkt, um der Konkurrenz voraus zu sein. Zur Sicherstellung der Markenwiedererkennung und der Kundenbindung ist eine ausgezeichnete Customer Experience unumgänglich. Außerdem verwenden Kunden mehr Kanäle als je zuvor, um mit einer Marke zu interagieren.
Aus diesem Grund sind KI und Machine Learning Anwendungen von unschätzbarem Wert für Einzelhändler, die sich in einem dynamischen Marktumfeld bewähren möchten.
Diese Technologien helfen Ihnen, Ihre Kunden besser zu verstehen, indem sie ihre demografischen Daten in Echtzeit, vergangene Bestellungen und sogar ihre Wertvorstellungen und Interessen analysieren. Diese Einblicke ermöglichen es Ihnen, Ihr Angebot für jeden Kunden zu personalisieren und gleichzeitig vermeiden Sie es, sie mit irrelevanten Produkten oder Dienstleistungen zu überhäufen.
Eine weitere Anwendung wie Einzelhändler KI-Technologien nutzen, sind Chatbots. Chatbots ermöglichen es Kunden, ohne lange zu warten, Produktinformationen zu erhalten und mit einer Marke zeitunabhängig in Kontakt zu treten. Automatisierte Antworten auf sich wiederholende Anfragen schaffen dem menschlichen Agenten Freiräume und geben ihm die Chance sich auf komplexe Aufgaben zu konzentrieren, die entweder einen hohen Wert oder ein hohes Risiko mit sich bringen.
Einzelhändler müssen an die Entwicklung und Implementierung neuer KI-Technologien vorsichtig herangehen. Andernfalls riskieren sie eine mangelhafte Umsetzung oder sogar den Einsatz unethischer Anwendungen, welche die Marke langfristig schädigen können (wir erinnern uns schließlich alle an Microsofts AI Chatbot Tay, der sich nur Stunden nach seiner Veröffentlichung in eine Hass-Maschine verwandelte).
Reduzierte Kosten
Fortschritte in künstlicher Intelligenz wirken sich auf Einzelhandelsgewinne aus, nicht nur im Bereich der Umsatzsteigerung, sondern auch als Kostenreduzierung. Somit ist es nicht überraschend, dass KI – laut Accenture – das Potenzial besitzt, Rentabilitätsraten bis 2035 um durchschnittlich 38% zu steigern und einen wirtschaftlichen Aufschwung von 14 Billionen US-Dollar in 16 Branchen voranzutreiben.
Indem KI alltägliche Aufgaben übernimmt und den notwendigen menschlichen Input verringert, haben Ihre Mitarbeiter die Chance, ihre Zeit anders zu nutzen und sich auf Aufgaben mit höheren Prioritäten zu konzentrieren. Zudem fördert der Einsatz von KI die Zufriedenheit Ihrer Kunden und somit den Geschäftserfolg.
Beispielsweise können Einzelhändler Machine Learning Algorithmen verwenden, um ihre Lieferrouten zu optimieren oder ihre Inventur vollständig zu automatisieren, womit sie die Anzahl der Produkte, die jederzeit auf Lager sein müssen, verringern können.
Datengetriebene Entscheidungsfindung
Einzelhändler sammeln jeden Tag riesige Datenmengen, jedoch ist es herausfordernd diese aufgrund ihrer Größe zu analysieren und ihnen relevante Informationen zu entnehmen. Mithilfe der KI- Technologie können Einzelhändler datengetriebene Entscheidungen treffen, indem sie werthaltige Einblicke in Echtzeit generieren, die sie zu effektiveren Ergebnissen führen.
Sie können jetzt Machine Learning Algorithmen nutzen, um eingehende Daten aus verschiedenen Quellen zu verarbeiten, zu filtern und zu analysieren und verwandeln somit Ihre Big Data in Smart Data.
Auf diese Weise können Sie die Resultate spezifischer Strategien, Promotionen und Initiativen visualisieren und besser einschätzen, was Ihnen dabei hilft, Marktveränderungen vorherzusehen und diese positiv für Ihr Unternehmen zu nutzen.
KI Use Cases im Einzelhandel
Auch wenn sich der Einsatz künstlicher Intelligenz immer weiterverbreitet, können viele Unternehmen mit der zugrunde liegenden Technologie noch nicht umgehen oder verstehen noch nicht, wie sie diese zur Differenzierung am Markt nutzen können. Mehr und mehr wächst die Gefahr, am Markt den Anschluss zu verlieren.
Wie halten es deshalb für wichtig, tiefer in die reale Anwendung der KI einzutauchen. Aus diesem Grund zeigen wir für Sie die häufigsten Use Cases im Einzelhandel auf: Personalisierung, Produktsuche, KI-gestützte Contact Center, Bestands- und Liefermanagement und Nachfragevorhersage.
Personalisierung
Dank fortschrittlicher Machine Learning Algorithmen war es noch nie einfacher, eine personalisierte Shopping Experience zu gestalten. Durch die Analyse der demografischen Daten und des bisherigen Verhaltens Ihrer Kunden, können KI-Lösungen Produkte empfehlen und Kampagnen anbieten, die auf bestimmte Kunden und ihre Bedürfnisse zugeschnitten sind.
Zum Beispiel beinhaltet die Google Cloud Retail Discovery Lösung ein ‘Recommendations AI’ Modul, welches hochgradig personalisierte Produktempfehlungen anbietet, die auf den bisherigen Käufen und Verhaltensweisen der Kunden, dem Kontext und der allgemeinen Beliebtheit eines Produktes basieren.
Produktsuche
Mit Hilfe der Produktsuche können Ihre Kunden auf ganz einfache Weise Produkte finden, die aktuell lieferbar sind und ihren Suchkriterien entsprechen. Das macht die Online Shopping Experience um ein vielfaches besser – ausschlaggebend wenn man bedenkt, dass 94% der Online-Shopper ihren Kauf abbrechen wenn sie das gesuchte Produkt nicht sofort finden können.
‘Retail search’ ist ein weiteres Google Retail Discovery Modul, welches wir gemeinsam mit unseren Kunden einsetzen. Dieses Modul ermöglicht die Integration der nativen Google-Suche auf Ihrer eCommerce Plattform und macht es einfacher, Produkte zu finden, nach denen Ihre Kunden suchen und das sogar dann, wenn sie gar nicht genau wissen, wonach sie eigentlich suchen.
KI-gestütztes Contact Center
Moderne Contact Center werden immer komplexer, da sie mit Kunden kanalübergreifend interagieren, jedoch auch personalisierte Empfehlungen und zugleich technischen Support anbieten müssen.
Eine weitere Google Cloud Lösung –Google Cloud Contact Center AI – ist eine Cloud-native Lösung, die Ihnen hilft, Routinegespräche mit Hilfe von dialogorientierter KI zu automatisieren. Diese Lösung hilft Ihnen dabei, die Effizienz zu steigern, während Sie bei komplexeren Anfragen einen nahtlosen Übergang zwischen Chatbot und Ihren Live-Agenten herstellen.
Bestand- und Liefermanagement
Künstliche Intelligenz ist ein leistungsstarkes Tool für Einzelhändler und bringt einen deutlichen Mehrwert in der Planung von Marketingmaßnahmen, der Optimierung von Lieferketten und auch im Bereich der Preisgestaltung.
Wenn zum Beispiel ein Kunde online ein Produkt bestellt, kann das KI-Tool das optimale Lagerhaus anhand des Standortes und Bestandes auswählen, die beste Lieferroute berechnen und infolgedessen den Kunden über die genaue Versandzeit informieren. Dies dient nicht nur der Kostensenkung, sondern optimiert gleichzeitig die Customer Experience.
Bedarfsprognose
Bedarfsprognosen sind wesentlich, um die Bereitschaft von Kunden zu verstehen, bestimmte Artikel und Produkte zu einem bestimmten Preis und innerhalb eines bestimmten Zeitraums zu kaufen. Dank dieser Prognosen können Sie optimale Preise für jede Artikelnummer (stock-keeping unit, kurz SKU) ermitteln, genaue und erreichbare Ziele festlegen und ausreichend Vorräte lagern, um Ihren Umsatz zu Stoßzeiten wie z.B. am Black Friday zu maximieren.
Definieren Sie das Einkaufserlebnis für Ihre Kunden neu – mithilfe der Google Cloud Platform
Zusammenfassend: KI kann ein leistungsstarkes Tool für Einzelhändler sein, wobei die Vorteile von der Automatisierung der Customer Experience bis hin zu Smart Data reichen, auf denen Ihre Entscheidungen basieren.
Bevor Sie sich jedoch fortschrittliche AI-Lösungen zunutze machen können, müssen Sie ihre Daten vereinheitlichen und jegliche Datensilos entfernen, die in Ihrem Unternehmen vorhanden sind.
Google Cloud BigQuery ist ein cloudbasiertes Datenlager, das Ihnen eine einheitliche Sicht auf Ihre Daten gibt. Durch die integrierten Machine Learning Funktionen, ist dieses Tool ein wichtiger Baustein auf Ihrer Reise hin zu einem datengetriebenen Unternehmen.
