Effizienz im Einzelhandel durch KI

Künstliche Intelligenz (KI) spielt eine transformative Rolle im Einzelhandel und gestaltet Kundenerlebnisse und betriebliche Effizienz mit innovativen Technologien neu.

Im Jahr 2024 priorisieren Einzelhändler Investitionen in Daten- und Analyseplattformen sowie in die Modernisierung der Cloud. Diese Investitionen konzentrieren sich auf die Stärkung der grundlegenden Technologien, die erforderlich sind, um das transformative Potenzial von KI im Einzelhandel zu nutzen.

Dieser Fokus wird durch die Gartner 2023 Annual CIO and Technology Leaders Survey weiter unterstrichen, die ergab, dass fast 50 % der Befragten in der Einzelhandelsbranche angaben, KI-Technologien einzusetzen. Laut dem beratenden IT-Unternehmen Avanade sind überwältigende 88 % der Meinung, dass ihre Kunden bereit für KI-gesteuerte Interaktionen und Prozesse sind, was den branchenübergreifenden Durchschnitt von 85 % übertrifft.

Dieser Blog untersucht die Auswirkungen von KI auf den Einzelhandel. Von personalisierten Einkaufserlebnissen über optimiertes Bestandsmanagement bis hin zu Supply-Chain-Abläufen verändert KI auch die Art und Weise, wie Einzelhändler mit Kunden interagieren und die betriebliche Effizienz steigern.

Begleiten Sie uns, wenn wir uns mit den Innovationen und Strategien befassen, die den Einzelhandel in eine Zukunft führen, die von KI angetrieben wird, in der datengesteuerte Erkenntnisse und nahtlose Kundenerlebnisse den Erfolg neu definieren. 

KI im Einzelhandel: Personalisiertes Einkaufen

KI-Trends im Einzelhandel konzentrieren sich derzeit auf die Bereitstellung von personalisierten und optimierten Einkaufserlebnissen. Dies beinhaltet den Einsatz von KI zur Analyse von Kundendaten, zur Abgabe von Produktvorschlägen und zur Erstellung maßgeschneiderter Marketingkampagnen. Computer Vision Modelle wie Ultralytics YOLOv8 verändern den Einzelhandel durch den Einsatz von Heatmaps sowie Objekterkennung, Segmentierung und anderen Aufgaben, um detaillierte Einblicke in das Kundenverhalten zu gewinnen, Ladenlayouts zu optimieren und Produktplatzierungsstrategien zu verbessern.

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Wenn ein Geschäft beispielsweise Heatmaps verwendet, können die aus diesen gewonnenen Daten für eine bessere Entscheidungsfindung genutzt werden. Eine Heatmap kann verwendet werden, um das Verhalten der Kunden zu analysieren, was später für personalisierte Empfehlungen und Produktvorschläge verwendet werden kann.

Dies führt zu besseren Merchandising-Taktiken, die das gesamte Einkaufserlebnis verbessern und zu höheren Umsätzen führen. Beispielsweise können Einzelhandelsgeschäfte wie Walmart und Superdry Heatmaps verwenden, um das Kundenverhalten zu analysieren, Empfehlungen zu generieren 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 transaktionaler Interaktionen, wie z. B. eines Kaufs oder des Umtauschs von Artikeln, werden Verkäufer entlastet, sodass sie sich auf die Betreuung von Kunden und andere hochwertige Aufgaben konzentrieren können.

Um wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen Geschäftsinhaber agil bleiben und sich an die Marktanforderungen anpassen. Für moderne Einzelhändler bedeutet dies, ein reibungsloses Einkaufserlebnis über alle Kanäle gleichzeitig zu bieten. Sie benötigen einen umfassenden Ansatz, der die Technologie nahtlos in jeden Aspekt der Customer Journey integriert.

KI-Fortschritte im Bestandsmanagement und in der Lieferkette 

KI stellt eine transformative Kraft sowohl im Bestandsmanagement als auch in den Abläufen der Lieferkette dar und verbessert die Effizienz und Präzision im Vergleich zu traditionellen Methoden erheblich. In der Vergangenheit beruhten diese Prozesse auf manueller Verfolgung und Prognose, was anfällig für menschliche Fehler und Ineffizienzen war.

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Mit der Einführung fortschrittlicher Algorithmen durch KI, die in der Lage sind, Daten in Echtzeit zu analysieren, profitieren Unternehmen nun von beispiellosen Möglichkeiten. 

• Präzise Nachfrageprognose. KI kann umfangreiche Datensätze analysieren, die historische Umsätze, Markttrends, saisonale Schwankungen und externe Faktoren wie Wetter und Wirtschaftsindikatoren umfassen, um hochpräzise Nachfrageprognosen zu erstellen. Dies ermöglicht es Unternehmen, die Lagerbestände zu optimieren, Überbestände zu minimieren und Fehlbestände zu reduzieren, wodurch der gesamte Lagerumschlag und die Kundenzufriedenheit verbessert werden.

• Optimiertes Bestandsmanagement. KI kann verwendet werden, um Lagerbestände kontinuierlich in Echtzeit zu überwachen und anzupassen, um eine rechtzeitige Wiederauffüllung sicherzustellen und Lagerkosten zu senken. Dieser dynamische Ansatz könnte die betriebliche Effizienz und die Reaktionsfähigkeit auf sich ändernde Marktanforderungen verbessern. KI kann Lagerbestände kontinuierlich in Echtzeit überwachen und anpassen, um eine rechtzeitige Wiederauffüllung sicherzustellen und Lagerkosten zu senken. Die Einbeziehung von Modellen wie YOLOv8 für die Objekterkennung und -verfolgung kann diese Prozesse präzisieren, die betriebliche Effizienz optimieren und sich schnell an dynamische Marktanforderungen anpassen.

• Effiziente Logistik und Routenoptimierung. KI kann Logistikprozesse verbessern, indem sie Transportrouten auf der Grundlage von Faktoren wie Verkehrsbedingungen, Treibstoffkosten und Lieferplänen optimiert. Durch die Minimierung von Transitzeiten und Betriebskosten erzielen Unternehmen eine höhere Effizienz in ihrer Supply-Chain-Logistik.

• Supply-Chain-Risikomanagement. KI kann auch potenzielle Risiken innerhalb der Lieferkette identifizieren und mindern. Die Objekterkennung kann dazu beitragen, die Sicherheit der Mitarbeiter in Lagerhäusern zu gewährleisten, indem sie den Lagerbestand verfolgt und potenzielle Arbeitsunfälle erkennt. Diese Risiken können zu Versorgungsengpässen, erhöhten Kosten oder regulatorischen Änderungen führen. Durch die Bereitstellung von Frühwarnungen und proaktiven Strategien versetzt KI Unternehmen in die Lage, die betriebliche Kontinuität und Widerstandsfähigkeit aufrechtzuerhalten.

• Adaptives Lernen und Optimierung. KI-Systeme lernen kontinuierlich aus Dateneingaben und passen sich an sich entwickelnde Marktbedingungen an. Diese adaptive Fähigkeit versetzt Unternehmen mit wertvollen Erkenntnissen für strategische Entscheidungsfindung und laufende betriebliche Verbesserungen in die Lage.

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Vor- und Nachteile von KI im Einzelhandel

Fast 70 % der Führungskräfte aus Wirtschaft und IT im nordamerikanischen Einzelhandel halten KI für entscheidend, um das Kundenerlebnis zu verbessern, den Umsatz zu steigern, die Produktivität zu erhöhen und verschiedene betriebliche Effizienzsteigerungen zu erzielen. Dies spiegelt die zentrale Rolle der KI bei der Gestaltung der Zukunft des Einzelhandels wider.

Es wird erwartet, dass die Marktgröße für KI im Einzelhandel bis 2029 40,5 Milliarden US-Dollar erreichen wird, gegenüber 9,9 Milliarden US-Dollar im Jahr 2024. Dies ist auf die zunehmende Verbreitung von KI zur Personalisierung des Einkaufserlebnisses und zur Optimierung von Abläufen zurückzuführen.

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Betrachten wir einige Vorteile von KI in dieser Branche sowie ihre Nachteile.

Vorteile  

· Operative Effizienz durch optimierte Prozesse und Kostensenkungsstrategien. Es unterstützt Vertriebs- und Marketingteams mit zielgerichteten Kampagnen, die die Konversionsraten mithilfe präziser Konsumenteneinblicke steigern.

· Tieferes Verständnis der Kundenpräferenzen und neuer Trends, das dynamische Preisstrategien ermöglicht, die in Echtzeit angepasst werden, um die Rentabilität zu maximieren.

· Optimierung der Abläufe, um eine effektive Zuweisung von Ressourcen zur Deckung der Nachfrage und zur Förderung des Wachstums sicherzustellen.

Nachteile 

· Hohe anfängliche Investitions- 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 Kundendaten, die die Einhaltung strenger Vorschriften erfordern.

· Herausforderungen bei der Verwaltung der Datenerfassung, der Navigation durch rasante KI-Fortschritte und der Überwindung von internem Widerstand innerhalb von Organisationen.

· Mögliche Bedenken hinsichtlich des Arbeitsplatzabbaus, da die Automatisierung Aufgaben wie Kundenservice und Bestandsverwaltung ersetzt.

Einige KI-Anwendungsfälle im Einzelhandel

Mehrere Fallstudien verdeutlichen die transformative Wirkung von KI im Einzelhandel:

· EBay. Der Online-Marktplatz nutzt KI, um Kundenberatung und personalisierte Vorschläge anzubieten, die Versand- und Liefergeschwindigkeit zu verbessern, die Preisgenauigkeit zu erhöhen und das Vertrauen zwischen Käufern und Verkäufern zu stärken. Darüber hinaus unterstützt KI Funktionen wie die Bildersuche von eBay und die automatische Übersetzung von Webseiten. Im Jahr 2019 berichtete der Online-Händler, dass KI dazu beigetragen hat, 40 % der Online-Kreditkartenbetrugsfälle mit außergewöhnlicher Genauigkeit aufzudecken.

· IBM’s Watson. Die KI-Plattform von IBM hilft Einzelhandelsunternehmen, personalisierte Einkaufserlebnisse durch Echtzeitdaten zu verbessern, die besser auf das aktuelle Kaufverhalten der Kunden abgestimmt sind. Der Versicherer Standard Life setzt auf IBM Analytics, um die Personalisierung für britische Kunden mit langfristigen Sparverträgen zu verbessern. Dies geschieht durch die Analyse strukturierter und unstrukturierter Daten, um Kundeninteraktionen über verschiedene Bildschirme und Geräte hinweg genau zu verfolgen.

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

· Alibaba. Der E-Commerce-Riese entwickelte bereits 2018 ein KI-Produkt für das Verfassen von Texten, das Deep-Learning-Modelle und die Verarbeitung natürlicher Sprache nutzt. Es ist in der Lage, bis zu 20.000 Zeilen Inhalt pro Sekunde zu generieren. Alibaba verwendet KI für viele seiner Anwendungen, von Gesichtserkennung und Objekterkennung bis hin zu Bildersuche und Inhaltsmoderation.

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Die Zukunft der KI im Einzelhandel annehmen

Der Einzelhandel erlebt einen bemerkenswerten Wandel, der von KI-Technologien angetrieben wird. Mit einer wachsenden Zahl von Einzelhändlern, die KI-gestützte Lösungen einsetzen, ist ein deutlicher Wandel hin zur Steigerung der betrieblichen Effizienz und zur Bereitstellung personalisierter Kundenerlebnisse zu beobachten.

Von der Nutzung von KI für das Bestandsmanagement und die Abläufe in der Lieferkette bis hin zur Ermöglichung dynamischer Preisstrategien verändert KI die Art und Weise, wie Einzelhändler mit Verbrauchern interagieren und ihre Geschäfte führen.

Die Vorteile liegen auf der Hand: optimierte 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 die Einführung von KI erhebliche Vorteile. Einzelhändler nutzen KI zunehmend, um nicht nur die aktuellen Erwartungen der Verbraucher zu erfüllen, sondern auch zukünftige Trends und Präferenzen zu antizipieren.

Da sich KI ständig weiterentwickelt, wird sich ihr Einfluss auf den Einzelhandel nur noch verstärken und neue Möglichkeiten für Wachstum und Innovation bieten. Der Weg nach vorn liegt in der nahtlosen Integration von KI in Einzelhandelsgeschäfte und -abläufe, um wettbewerbsfähig zu bleiben und nachhaltigen Erfolg in einer digitalen Welt zu erzielen.

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