KI im Einzelhandel: 6 Anwendungsfälle und Praxisbeispiele

Künstliche Intelligenz im Einzelhandel bringt frischen Wind in die Branche und hilft den Anbietern, ihre Abläufe zu optimieren, neue Wege der Kundenansprache zu finden und die Kundenzufriedenheit auf ein neues Niveau zu heben.

Wir alle wissen, dass die Personalisierung der neue Schlüssel zum Erfolg im Einzelhandel ist. Aber wir haben es heutzutage mit digital versierten Kundinnen und Kunden zu tun, deren Vorlieben sich ständig ändern und die maßgeschneiderte, sofortige und mühelose Einkaufserlebnisse erwarten. KI ist das ultimative Werkzeug, um diese Erwartungen zu erfüllen. Denn sie ist in der Lage, Kundenwünsche intuitiv zu verstehen und personalisierte Dienstleistungen zu entwickeln.

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KI im Einzelhandel: ein entscheidender Partner in turbulenten Zeiten

Um profitabel zu bleiben, bedarf es jedoch mehr als nur Erlebnisse, die die Kundenbindung stärken. Der Einzelhandel steht vor enormen Herausforderungen – geopolitische Unruhen, wirtschaftliche Instabilität und die Klimakrise, um nur einige zu nennen. Während herkömmliche Taktiken an Kraft verlieren, bietet KI eine strategische Vision mit fortschrittlichen Analysen und Prognosen, die Einzelhändlern helfen, sich schnell an Marktveränderungen anzupassen.

Laut Analytics Insight erwarten 80 % der Führungskräfte im Einzelhandel, dass ihre Unternehmen bis 2025 intelligente Automatisierungstechnologien einsetzen werden, und 40 % nutzen diese bereits in irgendeiner Form.

Einzelhändler können jedoch nicht einfach künstliche Intelligenz einsetzen und erwarten, dass sich die Dinge wie von selbst regeln. Sie müssen einen praktischen Ansatz wählen, der sich auf die Bereiche ihres Geschäfts konzentriert, in denen die KI den größten Einfluss verspricht.

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Ein Handbuch für den Einzelhandel: 6 KI-Anwendungsfälle

Es gibt viele Bereiche, in denen Einzelhändler künstliche Intelligenz einsetzen können, um die Effizienz zu steigern, die Kosten zu senken und das Kundenerlebnis zu verbessern. Um die besten Ergebnisse zu erzielen, ist jedoch eine Kombination aus den richtigen Investitionen in Technologie und Personal erforderlich.

Ein neues Handbuch von Incisiv, Transforming Retail with AI, bietet einen Leitfaden für den Einsatz künstlicher Intelligenz im Einzelhandel. Incisiv ist ein Peer-to-Peer-Netzwerk für Führungskräfte und ein Unternehmen, das Einblicke in die Retail-Branche bietet. Es hat sich mit SAP zusammengetan, um einen praktischen Rahmen für die digitale Transformation im Einzelhandel zu schaffen.

Der Leitfaden enthält sechs KI-Anwendungsfälle und Beispiele, auf die sich Einzelhändler konzentrieren können, um optimale Ergebnisse zu erzielen:

1. Bestandsverwaltung: Das Aufrechterhalten eines ausreichenden Lagerbestands ist eine ständige Herausforderung. Durch die Kombination von Kundeneinkaufsdaten mit Lieferkettenanalysen kann KI künftige Kauftrends vorhersagen, den Lagerbestand schneller anpassen und dabei helfen, Ineffizienzen zu erkennen und zu beseitigen, die den Gewinn schmälern. Auf diese Weise wird gleichzeitig Abfall reduziert, der Platzbedarf optimiert, die Kundenzufriedenheit erhöht und die Rentabilität gesteigert.
2. Vorhersage der Nachfrage: Um die Konkurrenz auszustechen, muss man wissen, wie sich die künftige Nachfrage entwickeln wird. KI-Systeme analysieren dazu frühere Verkaufsdaten, aktuelle Marktbedingungen und sich abzeichnende Trends, um präzise Nachfrageprognosen zu erstellen. Diese Präzision begrenzt gleichzeitig Überproduktion, minimiert Verschwendung und fördert Nachhaltigkeit.
3. Routenplanung: Die Lieferlogistik spielt eine wichtige Rolle für das Endergebnis eines Einzelhändlers. Mithilfe komplexer Algorithmen und Echtzeitdaten kann KI die Lieferrouten neu planen, um die Transportzeiten zu begrenzen, den Kraftstoffverbrauch zu senken und die Kundenzufriedenheit zu erhöhen. KI-gestützte Routenplanung hilft Unternehmen, mit sich ändernden Bedingungen umzugehen und Serviceunterbrechungen zu vermeiden.
4. Preisoptimierung:  Einzelhändler müssen ihre Preisstrategien ständig anpassen, um erfolgreich zu sein. KI-Systeme analysieren allgemeine Markttrends, Käuferverhalten, die Preisgestaltung der Konkurrenz, Nachfrageströme und interne Kosten. Damit lassen sich Preise schneller anzupassen, Werbeaktionen steuern und die Rentabilität erhalten.
5. Sortimentsplanung: Herkömmliche Sortimentsstrategien und Planungsmethoden im Handel können mit dem dynamischen Kundenverhalten kaum Schritt halten. KI durchdringt die Kundendaten und erkennt Muster und relevante Variable, die sonst nicht erkennbar wären. Das Ergebnis ist ein personalisierter, regionaler oder individueller Produktmix. Laut Gartner werden bis 2025 alle globalen Multichannel-Modehändler KI und Automatisierung für zielgerichtete Sortimente nutzen.
6. Personalisierung: Wer ein unvergessliches Einkaufserlebnis bieten will, muss das Verhalten und die Vorlieben seiner Kundinnen und Kunden genau kennen. KI analysiert Datenpunkte wie Surfgewohnheiten und Kaufhistorie der Kundschaft. Das hilft Einzelhändlern, personalisierte Einkaufserlebnisse zu schaffen, die die Kundenbindung fördern. Optimierte Produktplatzierungen und Werbeaktionen sorgen für optimale Kundenbindung und Konversion.

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Einsatz künstlicher Intelligenz im Einzelhandel

Für Einzelhändler, die den Gipfel der KI-Ausgereiftheit anstreben – wo die Technologie von Vorhersagen zu autonomen Entscheidungen übergeht – sind Investitionen in Infrastrukturen wie RFID und IoT und die Förderung eines einheitlichen Datenökosystems von entscheidender Bedeutung. Die Stärkung der KI-Fähigkeiten Ihres Unternehmens mit den erforderlichen Kompetenzen und Change-Management-Praktiken wird dazu beitragen, die Wirksamkeit von KI zu erhöhen.

Es gibt bereits Anzeichen dafür, dass die KI dem Einzelhandel bereits dabei sehr gut hilft, ihre Umsätze und Gewinne zu steigern: Eine Statista-Analyse hat ergeben, dass Einzelhändler, die KI und maschinelles Lernen einsetzen, besser abschneiden als solche, die dies nicht tun.

Durch den Einsatz künstlicher Intelligenz zur Verfeinerung ihrer Betriebsabläufe und Interaktionsmodelle können sich Einzelhändler so positionieren, dass sie in einem digitalzentrierten, wettbewerbsintensiven Handelsumfeld erfolgreich sind.