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Effizienz im Einzelhandel mit KI erreichen

Entdecke, wie KI den Einzelhandel verändert und mit datengesteuerten Erkenntnissen und nahtlosen Innovationen das Kundenerlebnis und die betriebliche Effizienz verbessert.

Künstliche Intelligenz (KI) spielt eine transformative Rolle im Einzelhandel, indem sie das Kundenerlebnis und die betriebliche Effizienz mit innovativen Technologien umgestaltet.

Im Jahr 2024 werden Einzelhändler vorrangig in Daten- und Analyseplattformen sowie in die Modernisierung der Cloud investieren. Diese Investitionen konzentrieren sich auf die Stärkung der grundlegenden Technologien, die für die Nutzung des transformativen Potenzials von KI im Einzelhandel erforderlich sind.

Dieser Fokus wird auch durch die Gartner 2023 Annual CIO and Technology Leaders Survey unterstrichen, in der fast 50 % der Befragten im Einzelhandel angaben, KI-Technologien einzusetzen. Nach Angaben des IT-Beratungsunternehmens Avanade glauben 88 % der Befragten, dass ihre Kunden bereit für KI-gesteuerte Interaktionen und Prozesse sind, und übertreffen damit den branchenweiten Durchschnitt von 85 %.

Dieser Blog befasst sich mit den Auswirkungen von KI auf den Einzelhandel. Von personalisierten Einkaufserlebnissen bis hin zu optimierter Lagerverwaltung und Lieferkettenabläufen - KI verändert auch die Art und Weise, wie Einzelhändler mit ihren Kunden in Kontakt treten und ihre betriebliche Effizienz verbessern.

Erlebe mit uns die Innovationen und Strategien, die den Einzelhandel in eine von KI angetriebene Zukunft führen, in der datengesteuerte Erkenntnisse und nahtlose Kundenerlebnisse den Erfolg neu definieren. 

Abb. 1. Das Erfassen und Analysieren von Daten führt zu einer genaueren Segmentierung und personalisierten Erlebnissen.

KI in der Einzelhandelsbranche: Personalisiertes Einkaufen

Die KI-Trends im Einzelhandel konzentrieren sich derzeit darauf, personalisierte und optimierte Einkaufserlebnisse zu schaffen. Dazu gehört der Einsatz von KI, um Kundendaten zu analysieren, Produktvorschläge zu machen und maßgeschneiderte Marketingkampagnen zu erstellen. Computer Vision Modelle wie Ultralytics YOLOv8 verändern die Einzelhandelsbranche, indem sie Heatmaps, Objekterkennung, Segmentierung und andere Aufgaben nutzen, um detaillierte Einblicke in das Kundenverhalten zu erhalten, das Ladenlayout zu optimieren und Produktplatzierungsstrategien zu verbessern.

Abb. 2. Heatmap-Analyse in einer belebten Einkaufspassage mit Ultralytics YOLOv8 .

Wenn ein Laden zum Beispiel Heatmaps verwendet, können die daraus gewonnenen Daten für eine bessere Entscheidungsfindung genutzt werden. Mit einer Heatmap lässt sich das Kundenverhalten analysieren, das später für personalisierte Empfehlungen und Produktvorschläge genutzt werden kann.

Dies führt zu besseren Verkaufstaktiken, die das Einkaufserlebnis insgesamt verbessern und den Umsatz steigern. Einzelhandelsgeschäfte wie Walmart und Superdry können zum Beispiel Heatmaps nutzen, um das Kundenverhalten zu analysieren, Empfehlungen auszusprechen und den Umsatz direkt zu steigern.

Als Reaktion auf die wachsende Nachfrage nach nahtlosem Einkaufen setzen Einzelhändler zunehmend Chatbots und virtuelle Assistenten ein, um den Kundenservice zu verbessern. Diese KI-gestützten Tools bieten sofortige Antworten und personalisierte Empfehlungen und verbessern so das gesamte Einkaufserlebnis. 

Durch die Automatisierung vieler Transaktionsvorgänge, wie z.B. das Tätigen eines Einkaufs oder das Umtauschen von Artikeln, können sich die Verkäufer/innen auf die Beratung der Kund/innen und andere hochwertige Aufgaben konzentrieren.

Um wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen sich Unternehmen flexibel an die Marktanforderungen anpassen. Für moderne Einzelhändler bedeutet das, ein reibungsloses Einkaufserlebnis auf allen Kanälen gleichzeitig zu bieten. Sie brauchen einen umfassenden Ansatz, der die Technologie nahtlos in jeden Aspekt der Customer Journey integriert.

KI-Fortschritte in Lagerverwaltung und Lieferkette 

KI verändert sowohl die Lagerverwaltung als auch die Lieferkettenabläufe und steigert die Effizienz und Präzision im Vergleich zu traditionellen Methoden erheblich. In der Vergangenheit beruhten diese Prozesse auf manueller Nachverfolgung und Vorhersage, die anfällig für menschliche Fehler und Ineffizienz waren.

Abb. 3. Die KI-Bestandsverwaltung identifiziert schnell vergriffene Artikel und Preisfehler.

Mit der Einführung von fortschrittlichen Algorithmen, die Daten in Echtzeit analysieren können, profitieren Unternehmen von noch nie dagewesenen Möglichkeiten. 

- Präzise Nachfrageprognosen. KI kann umfangreiche Datensätze analysieren, die historische Verkäufe, Markttrends, saisonale Schwankungen und externe Faktoren wie Wetter- und Wirtschaftsindikatoren umfassen, um hochpräzise Nachfrageprognosen zu erstellen. Auf diese Weise können Unternehmen ihre Lagerbestände optimieren, Überbestände minimieren und Fehlbestände reduzieren und so den Gesamtumschlag und die Kundenzufriedenheit verbessern.

- Optimiertes Bestandsmanagement. Mithilfe von KI können die Lagerbestände kontinuierlich in Echtzeit überwacht und angepasst werden, um einen rechtzeitigen Nachschub zu gewährleisten und die Lagerkosten zu senken. Dieser dynamische Ansatz kann die betriebliche Effizienz und die Reaktionsfähigkeit auf sich ändernde Marktanforderungen verbessern. KI kann die Bestände in Echtzeit überwachen und anpassen, um eine rechtzeitige Auffüllung zu gewährleisten und die Lagerkosten zu senken. Der Einsatz von Modellen wie YOLOv8 für die Objektzählung und -verfolgung können diese Prozesse präziser gestalten, die betriebliche Effizienz optimieren und sich schnell an die dynamische Marktnachfrage anpassen.

- Effiziente Logistik und Routenoptimierung. KI kann die Logistikabläufe verbessern, indem sie die Transportrouten auf der Grundlage von Faktoren wie Verkehrsbedingungen, Kraftstoffkosten und Lieferplänen optimiert. Durch die Minimierung von Transitzeiten und Betriebskosten erreichen Unternehmen eine größere Effizienz in ihrer Lieferkettenlogistik.

- Risikomanagement in der Lieferkette. KI kann auch potenzielle Risiken innerhalb der Lieferkette erkennen und mindern. Die Objekterkennung kann dazu beitragen, die Sicherheit der Beschäftigten in den Lagern zu gewährleisten, indem sie die Bestände verfolgt und mögliche Arbeitsunfälle erkennt. Diese Risiken können zu Lieferengpässen, erhöhten Kosten oder regulatorischen Änderungen führen. Durch Frühwarnungen und proaktive Strategien ermöglicht KI den Unternehmen, die betriebliche Kontinuität und Widerstandsfähigkeit zu wahren.

- Adaptives Lernen und Optimieren. KI-Systeme lernen kontinuierlich aus Daten und passen sich den sich verändernden Marktbedingungen an. Diese Anpassungsfähigkeit verschafft Unternehmen wertvolle Erkenntnisse für die strategische Entscheidungsfindung und laufende betriebliche Verbesserungen.

Abb. 4. Supermarkt-Regalmanagement optimiert mit Ultralytics YOLOv8 für eine genaue Bestandsverfolgung. 

Vor- und Nachteile von KI im Einzelhandel

Fast 70 % der Geschäfts- und IT-Führungskräfte in führenden nordamerikanischen Einzelhandelsunternehmen sehen KI als entscheidend an, um das Kundenerlebnis zu verbessern, den Umsatz zu steigern, die Produktivität zu erhöhen und verschiedene betriebliche Effizienzen zu erreichen. Dies zeigt, dass KI eine zentrale Rolle bei der Gestaltung der Zukunft des Einzelhandels spielt.

Es wird erwartet, dass der Markt für KI im Einzelhandel von 9,9 Mrd. USD im Jahr 2024 auf 40,5 Mrd. USD im Jahr 2029 ansteigt, da KI zunehmend eingesetzt wird, um das Einkaufserlebnis zu personalisieren und Abläufe zu optimieren.

Abb. 5. KI im Einzelhandelsmarkt, globale Statistiken. 

Werfen wir einen Blick auf einige der Vorteile von KI in dieser Branche, aber auch auf ihre Nachteile.

Vorteile  

- Betriebliche Effizienz durch gestraffte Prozesse und Strategien zur Kostensenkung. Es unterstützt Vertriebs- und Marketingteams mit gezielten Kampagnen, die die Konversionsraten mithilfe präziser Erkenntnisse über die Verbraucher steigern.

- Tieferes Verständnis der Kundenpräferenzen und aufkommenden Trends, was dynamische Preisstrategien ermöglicht, die sich in Echtzeit anpassen, um die Rentabilität zu maximieren.

- Optimierung der Betriebsabläufe und Sicherstellung einer effektiven Ressourcenzuweisung, um die Nachfrage zu decken und das Wachstum zu fördern.

Beeinträchtigungen 

- Hohe Anfangsinvestitionen und Implementierungskosten für Hardware, Software und Schulungen, die für kleine Einzelhändler unerschwinglich sein können.

- Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes und der Datensicherheit aufgrund der Abhängigkeit von umfangreichen Verbraucherdaten, die die Einhaltung strenger Vorschriften erfordern.

- Herausforderungen bei der Verwaltung der Datenerfassung, bei der Bewältigung der schnellen KI-Fortschritte und bei der Überwindung interner Widerstände in Organisationen.

- Mögliche Verdrängung von Arbeitsplätzen, da die Automatisierung Aufgaben wie Kundenservice und Lagerverwaltung ersetzt.

Einige KI-Anwendungsfälle im Einzelhandel

Mehrere Fallstudien zeigen die transformative Wirkung von KI im Einzelhandel:

- EBay. Der Online-Marktplatz nutzt KI zur Kundenberatung und für personalisierte Vorschläge, um die Versand- und Liefergeschwindigkeit zu erhöhen, die Preisgestaltung zu verbessern und das Vertrauen zwischen Käufer/innen und Verkäufer/innen zu stärken. Außerdem unterstützt KI Funktionen wie die eBay-Bildersuche und automatische Webseitenübersetzungen. 2019 berichtete der Online-Händler, dass KI dazu beigetragen hat, 40 % der Fälle von Online-Kreditkartenbetrug mit außergewöhnlicher Genauigkeit zu erkennen.

- IBMs Watson. Die KI-Plattform von IBM hilft Einzelhandelsunternehmen dabei, personalisierte Einkaufserlebnisse durch Echtzeitdaten zu verbessern, die besser auf das aktuelle Kaufverhalten der Kunden abgestimmt sind. Der Versicherer Standard Life verlässt sich auf IBM-Analysen, um die Personalisierung für britische Kunden mit langfristigen Sparverträgen zu verbessern. Dazu werden strukturierte und unstrukturierte Daten analysiert, um Kundeninteraktionen über verschiedene Bildschirme und Geräte hinweg genau zu verfolgen.

- Fellow AI. Dieses Unternehmen für Robotiklösungen setzt Bilderkennung für eine sofortige Bestandskontrolle ein. Sein Robotermodell NAVii ist mit Kameras zur Datenerfassung ausgestattet und navigiert durch die Gänge, um die Verfügbarkeit von Artikeln zu prüfen. Lowe's, ein Baumarkt, setzt Fellow-Roboter, sogenannte "LoweBots", in ausgewählten Filialen ein, um Kunden zu helfen und den Bestand live zu überwachen.

- Alibaba. Der E-Commerce-Riese hat bereits 2018 ein KI-Texterstellungsprodukt entwickelt, das Deep-Learning-Modelle und natürliche Sprachverarbeitung nutzt. Es ist in der Lage, bis zu 20.000 Zeilen Inhalt pro Sekunde zu erstellen. Alibaba nutzt KI für viele seiner Anwendungen, von der Gesichts- und Objekterkennung bis hin zur Bildersuche und Inhaltsmoderation.

Abb. 6. Ein Kunde, der eine Zahlung vornimmt.

Die Zukunft der KI im Einzelhandel begrüßen

Die Einzelhandelsbranche durchläuft einen bemerkenswerten Wandel, der durch KI-Technologien vorangetrieben wird. Eine wachsende Zahl von Einzelhändlern setzt auf KI-gestützte Lösungen, um die betriebliche Effizienz zu steigern und ein personalisiertes Kundenerlebnis zu schaffen.

Vom Einsatz von KI im Bestandsmanagement und in der Lieferkette bis hin zu dynamischen Preisstrategien - KI verändert die Art und Weise, wie Einzelhändler mit Verbrauchern interagieren und ihre Geschäfte führen.

Die Vorteile liegen auf der Hand: gestraffte Prozesse, verbesserte Kundenbindung und die Fähigkeit, sich schnell an Marktveränderungen anzupassen. Trotz anfänglicher Herausforderungen bei der Implementierung, wie z. B. 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 zukünftige Trends und Vorlieben vorherzusehen.

Mit der weiteren Entwicklung der KI wird sich ihr Einfluss auf den Einzelhandel noch verstärken und neue Möglichkeiten für Wachstum und Innovation bieten. Der Weg in die Zukunft liegt in der nahtlosen Integration von KI in Einzelhandelsgeschäfte und -abläufe, um wettbewerbsfähig zu bleiben und in einer digitalen Welt nachhaltig erfolgreich zu sein.

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