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KI für ein intelligenteres Bestandsmanagement im Einzelhandel

Entdecke, wie KI das Bestandsmanagement im Einzelhandel revolutioniert, die Effizienz steigert und die Kundenzufriedenheit erhöht. Erfahre, welche Rolle Vision AI bei Prognosen, der Reduzierung von Abfall und der Optimierung von Lagerbeständen für eine intelligentere Zukunft des Einzelhandels spielt.

Für ein erfolgreiches Einzelhandelsgeschäft ist es wichtig, dass die Regale mit attraktiven Produkten gefüllt sind. Fehlende Bestände können sich negativ auf die Finanzen auswirken und zu Umsatzeinbußen und unzufriedenen Kunden führen. Andererseits verschwendet ein zu großer Lagerbestand Geld und Lagerplatz. 

Künstliche Intelligenz kann die Bestandsverwaltung im Einzelhandel intelligenter machen. KI kann Einzelhandelsunternehmen dabei helfen, große Datenmengen zu analysieren, genaue Vorhersagen zu treffen und die Bestände effizienter zu optimieren. Sieh dir an, wie KI diese Prozesse rationalisiert.

KI und Bestandsmanagement im Einzelhandel: Was ist das Besondere daran?

KI hilft Einzelhändlern dabei, die Lagerbestände zu überwachen, die Kundennachfrage vorherzusagen und optimale Lagerbestände in Echtzeit zu halten. Das ist eine gute Nachricht, denn die Geschäfte können Geld sparen, beliebte Produkte auf Lager halten und den Umsatz steigern.

Ein Marktmitarbeiter, der frische Produkte für die Kunden auffüllt

Unternehmen können KI zum Beispiel nutzen, um Produkte zu identifizieren, die sich nicht gut verkaufen. Durch die Analyse von Verkaufsdaten kann KI schnell erkennen, welche Artikel nur in den Regalen stehen. Einzelhändler können dann Platz für beliebtere Artikel schaffen, indem sie diese Ladenhüter entfernen. Auf diese Weise wird der Platz in den Regalen optimal genutzt und die Kunden finden häufiger das, was sie suchen, was sie glücklich macht und sie wiederkommen lässt.

Experten gehen davon aus, dass der weltweite Markt für KI im Einzelhandel bis 2032 auf über 45,74 Mrd. USD ansteigen wird, während es 2022 nur rund 8,41 Mrd. USD waren. Einzelhändler treiben dieses Wachstum an, weil sie ihre betriebliche Effizienz und die Kundenzufriedenheit verbessern müssen. KI-gestützte Lösungen für die Bestandsverwaltung im Einzelhandel können Einzelhändlern helfen, diese Ziele zu erreichen.

Die Vorteile von KI im Bestandsmanagement des Einzelhandels

KI im Einzelhandel definiert die Art und Weise, wie Einzelhändler mit ihren Beständen umgehen, neu. Es geht nicht nur darum, Aufgaben zu automatisieren, sondern auch darum, Daten zu nutzen, um die Bestandsverwaltung im Einzelhandel zu verbessern. Mit KI erhalten Einzelhändler einen Partner, der unermüdlich daran arbeitet, ihre Lagerhaltung zu verbessern, effiziente Lagerbestände zu gewährleisten, Fehlbestände zu minimieren und die Rentabilität zu maximieren.

Hier sind einige herausragende Vorteile, die KI für die Bestandsverwaltung im Einzelhandel bietet:

  • Optimierte Bestände: Prädiktive Analysen verhindern Überbestände und Fehlbestände.
  • Genaue Prognosen: Die Datenanalyse sorgt für präzise Nachfrageprognosen und hilft bei der Planung.
  • Abfallreduzierung: Die Identifizierung von Artikeln mit geringer Umschlagshäufigkeit minimiert Abfall und überschüssigen Bestand.
  • Effiziente Abläufe: Die Automatisierung von Aufgaben wie Nachbestellungen spart Zeit und Ressourcen.
  • Einblicke in Echtzeit: Sofortige Einsicht in den Lagerbestand hilft bei der schnellen Entscheidungsfindung.

Wie setzen Unternehmen KI im Bestandsmanagement des Einzelhandels ein?

Wir haben uns mit den Auswirkungen von KI und den Vorteilen für die Bestandsverwaltung im Einzelhandel beschäftigt. Jetzt wollen wir uns ansehen, wie verschiedene Anwendungen KI einsetzen.

Kundenverkehrsanalyse

Um den Bestand effektiv zu verwalten, ist es wichtig zu verstehen, wie sich die Kunden in einem Einzelhandelsgeschäft bewegen. Einzelhändler können Daten über den Kundenverkehr nutzen, um die Abläufe in ihren Läden zu verbessern und ihre Geschäfte besser zu führen.

Sie können entscheiden, wie viel Bestand sie haben wollen, wie viele Mitarbeiter sie einsetzen wollen und wie sie den Laden einrichten wollen. So können sie die Kunden effektiver bedienen. Eine Möglichkeit, dies zu erreichen, ist der Einsatz von Computer Vision zur Verfolgung und Analyse von Kundenbewegungen.

Einzelhändler können zum Beispiel überall in ihren Geschäften Kameras einsetzen, die Computer-Vision-Algorithmen wie Ultralytics YOLOv8 für die Leistung. Diese Kameras überwachen die Ein- und Ausgänge der Kunden in Echtzeit und geben wertvolle Einblicke in die Verkehrsmuster. 

Durch die Auswertung der Daten können die Läden herausfinden, zu welchen Zeiten am meisten los ist, welche Bereiche besonders beliebt sind und wo die Kunden länger bleiben. Mit diesen Informationen können die Einzelhändler fundierte Entscheidungen über die Bestandsverwaltung treffen. Während der Stoßzeiten stellen sie sicher, dass beliebte Artikel vorrätig sind. Außerdem verhindern sie überschüssige Bestände in weniger beliebten Bereichen des Ladens. Nachfrageprognose und prädiktive Analyse

KI verändert die Art und Weise, wie Einzelhändler die Kundennachfrage prognostizieren. Die Prognosen durch maschinelles Lernen nutzen Daten aus vergangenen Verkäufen, aktuellen Trends, dem Wetter und sozialen Medien, um Vorhersagen zu treffen. Basierend auf den Erkenntnissen dieser Analyse können Einzelhändler Produktverkäufe und Zeitpunkte genauer vorhersagen als mit herkömmlichen Methoden.

Einzelhandelsriesen wie Zara nutzen KI-Prognosen, um ihre Strategien zu verfeinern. Durch die Verwaltung aller Aspekte, vom Design bis zum Versand, kann Zara während des gesamten Prozesses wertvolle Daten sammeln. Wir analysieren diese Daten dann, um Ineffizienzen zu erkennen, erfolgreiche Bereiche zu identifizieren und präzise Prognosen zu erstellen.

Bild von Kleidung im Laden

ML-Modelle können immer wieder aus neuen Daten lernen und so die Vorhersagen an die sich ändernden Kundenpräferenzen anpassen. Das ist ein Vorteil des Einsatzes von ML-Modellen. Dieser KI-gestützte Ansatz ermöglicht es Zara, das heikle Gleichgewicht zwischen den richtigen Produkten und der richtigen Zeit zu halten.

Verbesserung der Prozesse im Lager

Durch den Einsatz von KI-Technologien können Einzelhändler ihre Lagerprozesse optimieren. Amazon setzt zum Beispiel KI in seinen Lagern ein, um Artikel auf Schäden zu untersuchen. So soll die Zahl der beschädigten Artikel verringert werden.

Amazon versendet jedes Jahr 8 Milliarden Pakete. Die Reduzierung von beschädigten Sendungen, auch wenn sie nur geringfügig ist, kann einen großen Unterschied machen.

Abb. 3. Ein Bild, das Amazons KI-Lösung zum Erkennen von beschädigten Artikeln zeigt.

Amazon setzt Computer Vision ein, um bei der Kommissionierung und Verpackung von Bestellungen zu helfen. Arbeiter/innen legen Artikel in Behälter, die an einer Kamera vorbeigehen.

Hier bewertet die KI, ob Gegenstände Anzeichen von Schäden aufweisen, indem sie Bilder von unbeschädigten und beschädigten Gegenständen vergleicht. Ein/e Arbeiter/in überprüft den Behälter, ob Schäden vorhanden sind. Wenn nicht, wird die Bestellung verpackt und an den Kunden geschickt.

Amazon schätzt, dass sein KI-System im Vergleich zu menschlichen Lagerarbeitern dreimal effektiver bei der Erkennung von Schäden ist. Diese Technologie verbessert die Qualität der ausgehenden Sendungen und rationalisiert den Arbeitsablauf, was eine schnellere Auftragsabwicklung ermöglicht und das Kundenerlebnis insgesamt verbessert.

Saisonale Trendanalyse

Um die Lagerbestände zu optimieren und die Kundennachfrage zu erfüllen, ist es wichtig, saisonale Trends zu verstehen. Während der Feiertage analysieren KI-Systeme mehr als nur Kauftrends.

Sie schauen sich auch Trends in der Popularität von Filmen und Fernsehsendungen an. Auf diese Weise können sie die Nachfrage nach entsprechenden Spielzeugen und Waren vorhersehen. Indem sie den Trends immer einen Schritt voraus sind, können Einzelhändler die Erwartungen ihrer Kunden erfüllen und ihre Absatzchancen maximieren.

Bild von Menschen beim Weihnachtseinkauf

Führende Einzelhandelsunternehmen wie Walmart nutzen KI-gesteuerte Systeme, um historische Daten zu analysieren und saisonale Trends vorherzusagen. Die KI-Maschinen von Walmart analysieren Verkaufsdaten, Online-Suchen, Seitenaufrufe und externe Faktoren. Sie nutzen diese Informationen, um die Nachfrage und mögliche Probleme vorherzusagen. Zu den externen Faktoren gehören wirtschaftliche Trends und demografische Daten.

Außerdem können sich die KI-Systeme von Walmart an unvorhergesehene Ereignisse und Anomalien anpassen. Das hilft ihnen, schwierige Situationen wie schlechtes Wetter oder plötzliche Änderungen der Kundenwünsche zu bewältigen. Es stellt auch sicher, dass genügend Produkte für die Kunden zur Verfügung stehen.

Die Zukunft der KI im Bestandsmanagement des Einzelhandels

KI in der Bestandsverwaltung des Einzelhandels hat eine vielversprechende Zukunft mit Innovationen wie Smart Replenishment, dynamischer Preisgestaltung und vorausschauender Wartung. Mit Smart Replenishment können Einzelhändler mühelos optimale Lagerbestände von Artikeln mit hoher Nachfrage aufrechterhalten.

KI-Algorithmen analysieren die Verkaufsdaten und Lagerbestände in Echtzeit. So bleiben die Regale gefüllt und die Kundennachfrage erfüllt. Außerdem werden so Fehlbestände reduziert. Unternehmen müssen sich nicht darauf verlassen, dass ein menschlicher Mitarbeiter weitere Bestellungen aufgibt, um den Bestand aufzufüllen.

Dynamische Preisgestaltungsalgorithmen helfen den Geschäften, ihre Preise schnell auf Basis von Nachfrage und Wettbewerb zu ändern und sich an Marktveränderungen anzupassen. Diese Echtzeit-Optimierung der Preisstrategien ermöglicht es Einzelhändlern, ihren Umsatz zu maximieren und gleichzeitig die Auswirkungen von Lieferengpässen zu minimieren.

Durch die Integration von KI-fähigen Sensoren und prädiktiver Analytik können Einzelhändler potenzielle Geräteausfälle erkennen, bevor sie den Lagerbetrieb stören. Durch den Einsatz vorausschauender Wartungsmaßnahmen können Einzelhändler Ausfallzeiten minimieren, die Ressourcenzuweisung optimieren und einen ununterbrochenen Bestandsfluss sicherstellen. Die Integration von KI-Technologien verspricht eine Verbesserung der Bestandsverwaltung im Einzelhandel und ebnet den Weg für flexiblere, reaktionsschnellere und profitablere Prozesse im Einzelhandel.

Ein Schritt in die Zukunft!

Künstliche Intelligenz verändert den Einzelhandel und eröffnet Unternehmen eine Welt voller neuer Möglichkeiten. Von der Rationalisierung der Lagerbestände bis hin zum Erkennen von Kundenpräferenzen bietet KI Lösungen, die früher unvorstellbar waren. Wir haben erst begonnen, an der Oberfläche dessen zu kratzen, was KI für die Bestandsverwaltung im Einzelhandel leisten kann. 

Du kannst sicherstellen, dass dein Einzelhandelsunternehmen floriert, indem du der Zeit voraus bist und KI in dein Geschäft integrierst. KI kann dir helfen, dein Geschäft zu verbessern oder ein neues zu gründen. Sie hat die Macht, deinen Erfolg voranzutreiben, egal ob du dein aktuelles Geschäft optimierst oder neu beginnst.

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