Mit KI die Effizienz im Einzelhandel steigern

Künstliche Intelligenz (KI) spielt eine transformative Rolle in der Einzelhandelsbranche, 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 Grundlagentechnologien, die erforderlich sind, um das transformative Potenzial von KI im Einzelhandel zu nutzen.

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

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 Kunden in Kontakt treten und die betriebliche Effizienz verbessern.

Seien Sie dabei, wenn wir uns mit den Innovationen und Strategien beschäftigen, die den Einzelhandel in eine von KI angetriebene Zukunft führen, in der datengesteuerte Erkenntnisse und nahtlose Kundenerlebnisse den Erfolg neu definieren. 

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KI in der Einzelhandelsbranche: Personalisiertes Einkaufen

KI-Trends im Einzelhandel konzentrieren sich derzeit auf die Bereitstellung personalisierter und optimierter Einkaufserlebnisse. 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 sowie Objekterkennung, Segmentierung und andere Aufgaben nutzen, um detaillierte Einblicke in das Kundenverhalten zu geben, Ladenlayouts zu optimieren und Produktplatzierungsstrategien zu verbessern.

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Wenn ein Geschäft 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 Merchandising-Taktiken, die das Einkaufserlebnis insgesamt verbessern und zu höheren Umsätzen führen. Einzelhandelsgeschäfte wie Walmart und Superdry können beispielsweise 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 Einkaufserlebnis insgesamt. 

Durch die Automatisierung vieler Transaktionsvorgänge, wie z. B. das Tätigen eines Kaufs oder das Umtauschen von Artikeln, können sich die Verkäufer auf die Betreuung der Kunden und andere hochwertige Aufgaben konzentrieren.

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

KI-Fortschritte in Lagerverwaltung und Lieferkette 

KI stellt eine transformative Kraft sowohl in der Lagerverwaltung als auch in der Lieferkette dar, da sie die Effizienz und Präzision im Vergleich zu herkömmlichen Methoden erheblich steigert. In der Vergangenheit beruhten diese Prozesse auf manueller Verfolgung und Vorhersage, die anfällig für menschliche Fehler und Ineffizienz waren.

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Mit der Einführung fortschrittlicher Algorithmen, die Daten in Echtzeit analysieren können, profitieren Unternehmen nun von 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 äußerst präzise Nachfrageprognosen zu erstellen. Auf diese Weise können Unternehmen ihre Lagerbestände optimieren, Überbestände minimieren und Fehlbestände reduzieren, wodurch sich der allgemeine Lagerumschlag und die Kundenzufriedenheit verbessern.

- Optimierte Bestandsverwaltung. KI kann zur kontinuierlichen Überwachung und Anpassung der Lagerbestände in Echtzeit eingesetzt werden, um eine rechtzeitige Auffüllung zu gewährleisten und die Lagerkosten zu senken. Dieser dynamische Ansatz könnte die betriebliche Effizienz und die Reaktionsfähigkeit auf sich ändernde Marktanforderungen verbessern. KI kann die Bestände kontinuierlich in Echtzeit überwachen und anpassen, um eine rechtzeitige Auffüllung zu gewährleisten und die Lagerkosten zu senken. Der Einsatz von Modellen wie YOLOv8 zur Objektzählung und -verfolgung kann diese Prozesse präzisieren, die betriebliche Effizienz optimieren und eine schnelle Anpassung an die dynamische Marktnachfrage ermöglichen.

- 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 identifizieren und abmildern. Die Objekterkennung kann dazu beitragen, die Sicherheit der Mitarbeiter in den Lagern zu gewährleisten, indem sie den Bestand verfolgt und potenzielle Arbeitsunfälle erkennt. Diese Risiken können zu Lieferengpässen, erhöhten Kosten oder regulatorischen Änderungen führen. Durch die Bereitstellung von Frühwarnungen und proaktiven Strategien ermöglicht KI Unternehmen die Aufrechterhaltung der betrieblichen Kontinuität und Widerstandsfähigkeit.

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

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Vor- und Nachteile von KI im Einzelhandel

Fast 70 % der Geschäfts- und IT-Führungskräfte in führenden nordamerikanischen Einzelhandelsunternehmen sehen KI als entscheidend für die Verbesserung des Kundenerlebnisses, die Steigerung des Umsatzes, die Verbesserung der Produktivität und die Erzielung verschiedener betrieblicher Effizienzen an. Dies zeigt, dass KI eine zentrale Rolle bei der Gestaltung der Zukunft des Einzelhandels spielt.

Es wird erwartet, dass der Markt für künstliche Intelligenz im Einzelhandel von 9,9 Milliarden US-Dollar im Jahr 2024 auf 40,5 Milliarden US-Dollar im Jahr 2029 ansteigen wird, was auf den zunehmenden Einsatz von künstlicher Intelligenz zur Personalisierung des Einkaufserlebnisses und zur Optimierung der Abläufe zurückzuführen ist.

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Werfen wir einen Blick auf einige der Vorteile der 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 auf der Grundlage präziser Kundeneinblicke 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 Gewährleistung einer effektiven Ressourcenzuweisung zur Deckung der Nachfrage und zur Förderung des Wachstums.

Beeinträchtigungen 

- Hohe Erstinvestitionen 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 rasanten KI-Fortschritte und bei der Überwindung interner Widerstände in Organisationen.

- Mögliche Verdrängung von Arbeitsplätzen, da die Automatisierung Aufgaben wie Kundendienst und Bestandsverwaltung ersetzt.

Einige AI-Anwendungsfälle im Einzelhandel

Mehrere Fallstudien zeigen die transformative Wirkung von KI im Einzelhandel:

- EBay. Der Online-Marktplatz nutzt KI, um Kundenberatung und personalisierte Vorschläge anzubieten, die Versand- und Liefergeschwindigkeit zu erhöhen, die Preisgenauigkeit zu verbessern und das Vertrauen zwischen Käufern und Verkäufern zu stärken. Außerdem unterstützt KI Funktionen wie die eBay-Bildersuche und automatische Webseitenübersetzungen. Im Jahr 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 bei der Verbesserung personalisierter Einkaufserlebnisse durch Echtzeitdaten, die besser auf das aktuelle Kaufverhalten der Kunden abgestimmt sind. Der Versicherer Standard Life verlässt sich auf IBM-Analysen, um die Personalisierung für britische Langzeit-Sparkunden 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 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 Geschäften Fellow-Roboter ein, die als "LoweBots" bekannt sind, um Kunden zu helfen und den Bestand live zu überwachen.

- Alibaba. Der E-Commerce-Gigant hat bereits 2018 ein KI-Produkt zum Verfassen von Texten 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.

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Die Zukunft der KI im Einzelhandel begrüßen

Die Einzelhandelsbranche durchläuft derzeit 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.

Von der Nutzung von KI für das Bestandsmanagement und die Lieferkette bis hin zur Ermöglichung dynamischer 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 die Einführung von KI erhebliche Vorteile. Einzelhändler nutzen KI zunehmend, um nicht nur die aktuellen Verbrauchererwartungen zu erfüllen, sondern auch, um zukünftige Trends und Vorlieben zu antizipieren.

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 Einzelhandelsabläufe, um wettbewerbsfähig zu bleiben und in einer digitalen Welt nachhaltig erfolgreich zu sein.

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