Mit KI mehr Effizienz im Einzelhandel erreichen

Künstliche Intelligenz (AI) spielt im Einzelhandel eine immer größere Rolle und verändert mit innovativen Technologien das Kundenerlebnis und die betriebliche Effizienz.

2024 räumen Einzelhändler Investitionen in Daten- und Analyseplattformen sowie die Modernisierung der Cloud-Infrastruktur Priorität ein. Diese Investitionen konzentrieren sich auf die grundlegenden Technologien, die nötig sind, um das Potenzial von KI im Einzelhandel auszuschöpfen.

Das zeigt auch die Gartner-Umfrage 2023 unter CIOs und Technologieführungskräften, der zufolge fast 50 % der Befragten aus dem Einzelhandel angaben, KI-Technologien einzusetzen. Laut dem IT-Beratungsunternehmen Avanade sind 88 % der Befragten aus dem Einzelhandel der Meinung, dass ihre Kunden für KI-gestützte Interaktionen und Prozesse bereit sind. Damit liegt der Wert über dem branchenübergreifenden Durchschnitt von 85 %.

Dieser Blog beleuchtet die Auswirkungen von KI auf den Einzelhandel. Von personalisierten Einkaufserlebnissen bis hin zu optimierter Bestandsverwaltung und Lieferkettenabläufen verändert KI, wie Händler mit Kunden interagieren und ihre betriebliche Effizienz steigern.

Abb. 1 Das Erfassen und Analysieren von Daten ermöglicht eine präzisere Segmentierung und personalisierte Erlebnisse.

KI im Einzelhandel: personalisiertes Einkaufen#

Bei den aktuellen KI-Trends im Einzelhandel geht es vor allem darum, personalisierte und reibungslose Einkaufserlebnisse zu bieten. Dazu wird KI genutzt, um Kundendaten zu analysieren, Produktempfehlungen auszusprechen und maßgeschneiderte Marketingkampagnen zu erstellen. Computer-Vision-Modelle wie Ultralytics YOLOv8 verändern den Einzelhandel, indem sie Heatmaps sowie Objekterkennung, Segmentierung und weitere Aufgaben nutzen, um detaillierte Einblicke in das Kundenverhalten zu gewinnen, Ladenlayouts zu optimieren und die Platzierung von Produkten zu verbessern.

Abb. 2. Heatmap-Analyse in einem belebten Einkaufszentrum mit Ultralytics YOLOv8.

Wenn ein Geschäft beispielsweise Heatmaps verwendet, können die daraus gewonnenen Daten zu besseren Entscheidungen beitragen. Mithilfe einer Heatmap lässt sich das Kundenverhalten analysieren, was wiederum personalisierte Empfehlungen und Produktvorschläge ermöglicht.

Das ermöglicht bessere Maßnahmen zur Warenpräsentation, die das Einkaufserlebnis insgesamt verbessern und zu höheren Umsätzen führen. Einzelhändler wie Walmart und Superdry können Heatmaps beispielsweise einsetzen, um das Kundenverhalten zu analysieren, Empfehlungen zu erstellen und den Umsatz direkt zu steigern.

Um der wachsenden Nachfrage nach bequemem Einkaufen gerecht zu werden, setzen Händler zunehmend Chatbots und virtuelle Assistenten zur Verbesserung des Kundenservice ein. Diese KI-gestützten Werkzeuge antworten sofort und geben personalisierte Empfehlungen, wodurch sich das Einkaufserlebnis insgesamt verbessert.

Durch die Automatisierung vieler Transaktionen, etwa von Käufen oder Umtauschvorgängen, können Einzelhändler ihre Verkaufskräfte entlasten. So können sich die Mitarbeitenden stärker auf die Kundenbetreuung und andere anspruchsvolle Aufgaben konzentrieren.

Um wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen sich Unternehmen flexibel an die Marktanforderungen anpassen. Für moderne Händler bedeutet das, über alle Kanäle hinweg gleichzeitig ein reibungsloses Einkaufserlebnis zu bieten. Dafür brauchen sie einen umfassenden Ansatz, der Technologie in jeden Schritt der Kundenreise einbindet.

Fortschritte der KI bei der Bestandsverwaltung und in der Lieferkette#

KI ist sowohl bei der Bestandsverwaltung als auch in Lieferkettenabläufen ein leistungsfähiges Werkzeug und verbessert die Effizienz und Genauigkeit im Vergleich zu herkömmlichen Methoden erheblich. Früher stützten sich diese Prozesse auf manuelle Erfassung und Prognosen, die anfällig für menschliche Fehler und Ineffizienzen waren.

Abb. 3. Die KI-gestützte Bestandsverwaltung erkennt ausverkaufte Artikel und Preisfehler schnell.

Durch fortschrittliche Algorithmen, die Daten in Echtzeit analysieren können, eröffnet KI Unternehmen neue Möglichkeiten:

• Präzise Bedarfsprognosen. KI kann umfangreiche Datensätze auswerten, darunter historische Verkaufszahlen, Markttrends, saisonale Schwankungen und externe Faktoren wie Wetter und Wirtschaftsindikatoren, um äußerst präzise Bedarfsprognosen zu erstellen. So können Unternehmen ihre Lagerbestände optimieren, Überbestände minimieren und Fehlbestände reduzieren. Das verbessert den Lagerumschlag und die Kundenzufriedenheit insgesamt.
• Optimierte Bestandsverwaltung. KI kann Lagerbestände kontinuierlich überwachen und in Echtzeit anpassen, sodass Nachschub rechtzeitig erfolgt und Lagerhaltungskosten sinken. Dieser dynamische Ansatz kann die betriebliche Effizienz verbessern und die Reaktion auf veränderte Marktanforderungen beschleunigen. Modelle wie YOLOv8 für das Zählen von Objekten und die Objektverfolgung können diese Prozesse präziser machen.
• Effiziente Logistik und Routenoptimierung. KI kann die Logistik verbessern, indem sie Transportrouten anhand von Faktoren wie Verkehrslage, Kraftstoffkosten und Lieferplänen optimiert. Durch kürzere Transportzeiten und niedrigere Betriebskosten steigern Unternehmen die Effizienz ihrer Lieferkettenlogistik.
• Risikomanagement in der Lieferkette. KI kann außerdem potenzielle Risiken in der Lieferkette erkennen und mindern, die zu Lieferengpässen, höheren Kosten oder regulatorischen Änderungen führen könnten. Objekterkennung kann auch die Sicherheit der Beschäftigten in Lagern erhöhen, indem sie Bestände verfolgt und potenzielle Arbeitsunfälle erkennt. Durch frühzeitige Warnungen und proaktive Maßnahmen hilft KI Unternehmen, den kontinuierlichen Betrieb und ihre Widerstandsfähigkeit aufrechtzuerhalten.
• Adaptives Lernen und Optimierung. KI-Systeme lernen kontinuierlich aus den eingegebenen Daten und passen sich veränderten Marktbedingungen an. Diese Anpassungsfähigkeit liefert Unternehmen wertvolle Erkenntnisse für strategische Entscheidungen und laufende betriebliche Verbesserungen.

Abb. 4. Mit Ultralytics YOLOv8 optimierte Regalverwaltung im Supermarkt für eine präzise Bestandsverfolgung.

Vor- und Nachteile von KI im Einzelhandel#

Fast 70 % der Führungskräfte aus Wirtschaft und IT bei führenden nordamerikanischen Einzelhändlern halten KI für entscheidend, um das Kundenerlebnis zu verbessern, den Umsatz zu steigern, die Produktivität zu erhöhen und verschiedene betriebliche Effizienzgewinne zu erzielen. Das unterstreicht die zentrale Rolle von KI bei der Gestaltung der Zukunft des Einzelhandels.

Der weltweite Markt für KI im Einzelhandel dürfte von 9,9 Milliarden US-Dollar im Jahr 2024 auf 40,5 Milliarden US-Dollar im Jahr 2029 anwachsen. Grund dafür ist der zunehmende Einsatz von KI zur Personalisierung des Einkaufserlebnisses und zur Optimierung von Abläufen.

Abb. 5. KI im Einzelhandel: weltweite Marktstatistiken.

Sehen wir uns einige Vorteile von KI in dieser Branche sowie ihre Nachteile an.

Vorteile#

• Höhere betriebliche Effizienz durch optimierte Prozesse und Maßnahmen zur Kostensenkung. KI unterstützt Vertriebs- und Marketingteams mit gezielten Kampagnen, die dank präziser Erkenntnisse über Verbraucher die Konversionsraten erhöhen.
• Ein tieferes Verständnis von Kundenpräferenzen und neuen Trends ermöglicht dynamische Preisstrategien, die sich in Echtzeit anpassen und die Rentabilität maximieren.
• Optimierte Abläufe sorgen für eine wirksame Ressourcenzuweisung, um die Nachfrage zu decken und Wachstum zu fördern.

Nachteile#

• Hohe Anfangsinvestitionen und Implementierungskosten für Hardware, Software und Schulungen, die für kleine Einzelhändler unerschwinglich sein können.
• Bedenken hinsichtlich Datenschutz und Datensicherheit aufgrund der Abhängigkeit von umfangreichen Verbraucherdaten, die die Einhaltung strenger Vorschriften erfordert.
• Herausforderungen bei der Verwaltung der Datenerfassung, dem Umgang mit den rasanten Fortschritten der KI und der Überwindung interner Widerstände in Unternehmen.
• Mögliche Bedenken wegen des Wegfalls von Arbeitsplätzen, da die Automatisierung Aufgaben wie Kundenservice und Bestandsverwaltung übernimmt.

Einige Anwendungsfälle von KI im Einzelhandel#

Mehrere Fallstudien veranschaulichen die Auswirkungen von KI im Einzelhandel:

• eBay. Der Online-Marktplatz setzt KI ein, um Kunden zu beraten und personalisierte Vorschläge zu machen, die Versand- und Liefergeschwindigkeit sowie die Preisgenauigkeit zu verbessern und das Vertrauen zwischen Käufern und Verkäufern zu stärken. Außerdem ermöglicht KI Funktionen wie die Bildersuche von eBay und die automatische Übersetzung von Webseiten.
• Watson von IBM. Die KI-Plattform von IBM unterstützt Einzelhandelsunternehmen dabei, personalisierte Einkaufserlebnisse zu verbessern. Echtzeitdaten helfen dabei, diese besser auf das aktuelle Kaufverhalten der Kunden abzustimmen. Der Versicherer Standard Life nutzt IBM-Analysen, um die Personalisierung für britische Kunden mit langfristigen Sparplänen zu verbessern. Dazu werden strukturierte und unstrukturierte Daten ausgewertet, um Kundeninteraktionen auf verschiedenen Bildschirmen und Geräten präzise nachzuverfolgen.
• Fellow Robots. Dieses Unternehmen für Robotiklösungen setzt Bilderkennung zur sofortigen Bestandskontrolle ein. Sein Robotermodell NAVii ist mit Kameras zur Datenerfassung ausgestattet und fährt durch die Ladengänge, um die Verfügbarkeit von Artikeln zu überprüfen. Lowe's, ein Einzelhändler für Heimwerkerbedarf, setzt in ausgewählten Filialen Roboter von Fellow namens „LoweBots“ ein, die Kunden unterstützen und den Bestand in Echtzeit überwachen.
• Alibaba. Der E-Commerce-Riese entwickelte bereits 2018 ein KI-Produkt zum Verfassen von Texten, das Deep-Learning-Modelle und die Verarbeitung natürlicher Sprache nutzt. Es kann bis zu 20.000 Textzeilen pro Sekunde generieren. Alibaba setzt KI für viele seiner Anwendungen ein – von Gesichtserkennung und Objekterkennung bis hin zu Bildersuche und Inhaltsmoderation.

Abb. 6. Ein Kunde bezahlt.

Die Zukunft der KI im Einzelhandel gestalten#

Die Einzelhandelsbranche durchläuft einen tiefgreifenden Wandel, der durch KI-Technologien vorangetrieben wird. Da immer mehr Händler KI-gestützte Lösungen einsetzen, zeichnet sich ein klarer Trend ab: mehr betriebliche Effizienz und personalisierte Kundenerlebnisse.

Von der Bestandsverwaltung und den Abläufen in der Lieferkette bis hin zu dynamischen Preisstrategien verändert KI die Art und Weise, wie Einzelhändler mit Verbrauchern interagieren und ihre Unternehmen führen.

Die Vorteile liegen auf der Hand: optimierte Prozesse, eine bessere Kundenbindung und die Möglichkeit, schnell auf Marktveränderungen zu reagieren. Trotz anfänglicher Herausforderungen bei der Einführung, etwa Kosten und Bedenken hinsichtlich der Datensicherheit, verspricht der Einsatz von KI erhebliche Vorteile. Einzelhändler nutzen KI zunehmend nicht nur, um die aktuellen Erwartungen der Verbraucher zu erfüllen, sondern auch, um künftige Trends und Präferenzen vorherzusehen.

Mit der Weiterentwicklung von KI werden auch ihre Auswirkungen auf den Einzelhandel zunehmen und neue Chancen für Wachstum und Innovation eröffnen. Entscheidend für die Zukunft ist, KI sinnvoll in Geschäfte und Betriebsabläufe zu integrieren, um in einer digitalen Welt wettbewerbsfähig zu bleiben und langfristig erfolgreich zu sein.

Möchtest du mehr über KI erfahren? Werde Teil der Ultralytics-Community! Entdecke die neuesten KI-Innovationen in unserem GitHub-Repository. Sieh dir unsere Lösungen für Bereiche wie den Einzelhandel und die Fertigung an! Mach mit, damit wir gemeinsam lernen und Innovationen vorantreiben können!