KI im Einzelhandel

Künstliche Intelligenz (KI) im Einzelhandel umfasst den Einsatz von KI-Technologien, um verschiedene Aspekte der Einzelhandelsbranche zu verbessern, darunter Customer Experience, Geschäftsabläufe und Entscheidungsfindung. KI-gestützte Systeme im Einzelhandel analysieren Daten, automatisieren Prozesse und ermöglichen personalisiertere und effizientere Erfahrungen sowohl für Kunden als auch für Einzelhändler.

KI-gestützte Einzelhandelstechnologien werden sowohl in Online- als auch in physischen Geschäften eingesetzt und beeinflussen alles von Produktempfehlungen und Preisgestaltung bis hin zu Bestandsverwaltung und Kundenservice. In den letzten Jahren haben Fortschritte bei generativer KI den Einzelhandel stetig verändert und neue Möglichkeiten für die Inhaltsgenerierung und die Echtzeit- Kundenbindung in natürlicher Sprache eröffnet.

Für große und kleine Einzelhandelsmarken können KI-Tools einen erheblichen geschäftlichen Einfluss haben, auch wenn Unternehmen manchmal immer noch Schwierigkeiten haben, die Technologie in großem Maßstab und kosteneffizient einzusetzen. Einigen Schätzungen zufolge wird allein die generative KI für Einzelhändler einen wirtschaftlichen Wert zwischen 240 Milliarden und 390 Milliarden US-Dollar schaffen.¹ Doch viele Führungskräfte haben laut der Unternehmensberatung McKinsey weiterhin Schwierigkeiten, diese Technologien erfolgreich in ihren Unternehmen umzusetzen.

Dennoch können diese Technologien für Kunden von großem Wert sein: Einem Bericht des IBM Institute for Business Value zufolge würden etwa vier von fünf Verbrauchern, die KI beim Einkaufen noch nicht ausprobiert haben, sie gerne nutzen. Kunden sind daran interessiert, es zur Forschung von Produkten, zur Suche nach Angeboten und zur Lösung von Problemen zu nutzen. Und KI hat bereits eine wichtige Rolle bei der nahtlosen Integration von Online- und Offline-Einkäufen gespielt, wobei automatisierter Checkout und sofortige Omnichannel-Personalisierung im großen Einzelhandel zum Standard wurde. 

KI hat das Potenzial, den Einzelhandel-Erfahrung von Anfang bis Ende zu optimieren, indem sie Backoffice-Prozesse optimiert und hyperpersonalisierte Inhalte für einzelne Kunden bereitstellt. Zu den gängigen Anwendungsfällen von KI gehören:

• Personalisierte Einkaufserfahrungen
• Customer Experience und virtueller Agent
• Bedarfsprognosen
• Supply-Chain-Management
• Betrugserkennung, Verlustprävention und Sicherheit

Eine der sichtbarsten Auswirkungen von KI im Einzelhandel ist ihre Fähigkeit, Erfahrungen zu personalisieren. KI-Algorithmen analysieren Kundenverhalten, Vorlieben und frühere Einkäufe, um personalisierte Empfehlungen und gezieltes Marketing anzubieten. Dies sorgt für ein ansprechenderes und relevanteres Einkaufserfahrung und erhöht die Kundenbindung und die Konversionsraten. Einige Unternehmen nutzen Empfehlungsmaschinen, um Produkte basierend auf der Browser- und Kaufhistorie eines Nutzers vorzuschlagen – eine Taktik, die bei Streaming-Plattformen wie Netflix und großen Einzelhändlern wie Amazon Standard geworden ist. Andere personalisieren die Kosten durch dynamische Preisgestaltung, die die Preise in Echtzeit auf Basis der Nachfrage, der Preise der Mitbewerber und der Kundenpräferenzen anpasst. Dadurch können Einzelhändler ihren Kunden in Zeiten geringen Kundenaufkommens Sonderangebote machen und den Umsatz optimieren.

Im Einzelhandel geht der Trend bei KI zunehmend in Richtung Hyperpersonalisierung, bei der nahezu jeder Aspekt des Omnichannel-Erfahrung auf den einzelnen Nutzer zugeschnitten wird. Während Personalisierung im Einzelhandel bereits eine große Rolle spielt, können fortschrittlichere KI-Technologien noch detailliertere Datenpunkte integrieren, darunter Echtzeitverhalten, Präferenzen und Umweltfaktoren. Dies ermöglicht es Einzelhändlern, präzisere und dynamischere Customer Experience anzubieten. Diese Customer Experience können vorausschauende Erkenntnis umfassen, die die Bedürfnisse der Verbraucher vorwegnehmen, oder vollständig personalisierte Kommunikation wie Website-Landingpages oder Marketing-E-Mail. 

KI-gestützte virtuelle Assistenten und Chatbots bieten Kunden sofortige Unterstützung, beantworten Anfragen, optimieren den Bestellprozess und lösen Probleme. Diese Tools werden durch die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) immer ausgefeilter und ermöglichen menschenähnliche Gespräche. Einzelhändler könnten Chatbots auf Websites oder Apps einsetzen, um Kunden bei der Navigation durch das Produktangebot zu unterstützen, den Bestellstatus zu überprüfen oder Probleme zu beheben. Virtuelle Shopping-Assistenten führen Kunden durch ihre E-Commerce-Erfahrung, bieten Produktvorschläge an und betreuen Leads durch einen Verkaufstrichter. Durch die zunehmende Leistungsfähigkeit der generativen KI sind Chatbots und virtuelle Assistenten immer besser in der Lage, komplexe Customer Experience zu automatisieren.

Mit KI-unterstützter Suche und Augmented Reality haben Kunden neue Möglichkeiten, Produkte vor dem Kauf zu suchen und zu recherchieren. Zum Beispiel kann KI von Nutzern hochgeladene Bilder analysieren und visuell ähnliche Produkte vorschlagen. Das ist in der Mode- und Wohnkultur beliebt geworden, wo ein Verbraucher möglicherweise nach optisch ähnlichen Produkten sucht. Ähnlich ermöglicht KI-gestützte AR den Kunden, Produkte vor dem Kauf virtuell anzuprobieren. Mode- und Kosmetikmarken wie Sephora haben mit Tools, die es Kunden ermöglichen, vor dem Kauf eines Produkts zu sehen, wie Kleidung oder Make-up aussehen könnten, beachtliche erste Erfolge erzielt. 

Die Nachfrageprognose nutzt fortschrittliche Datenanalysen und maschinelle Lernmodelle, um die künftige Kundennachfrage nach Produkten vorherzusagen. Durch die Kombination von Verkaufsdaten, Kundendaten und Daten von Drittanbietern wie Markttrends helfen diese Tools Unternehmen dabei, effektiver zu planen. Da KI-Modelle riesige Datenmengen analysieren und Muster erkennen können, die traditionelle Methoden möglicherweise übersehen, sind diese Technologien in der Regel genauer als frühere forecasting tools.

Durch eine genauere Vorhersage der Nachfrage können Einzelhändler ihren Bestand besser verwalten und die Logistik optimieren. Diese Modelle helfen Unternehmen auch, sich schnell an unvorhergesehene Bedingungen oder Marktänderungen anzupassen, indem sie datengesteuerte Informationen zu zukünftigen Ereignissen liefern. Nachfrageprognosen, die auf maschinellem Lernen basieren, hatten große Auswirkungen auf die Lebensmittelbranche. Zum Beispiel, da einige Marken die tägliche Bestellung für Frischkostabteilungen automatisiert haben, um die Produktverfügbarkeit zu erhöhen und Abfall zu reduzieren.²

KI kann eine entscheidende Rolle bei der Verwaltung der Back-End-Prozesse eines Einzelhandelsunternehmens spielen und die Bestands- und Lieferkettenverwaltung optimieren. Durch die Integration von KI-Technologien in verschiedene Lieferkettenfunktionen wie Lieferantenmanagement und Transportlogistik können Unternehmen ihre Bestände optimieren, die Transparenz erhöhen, die Kosten senken und Fehler reduzieren. Im Einzelhandel optimieren KI-Algorithmen die Transportrouten, reduzieren die Lieferzeiten und passen die Zeitpläne an, um bestimmte Kriterien wie Grenzwerte für CO2-Emissionen zu erfüllen. Sie werden auch zur Automatisierung bestimmter Aspekte des Bestands- und Lieferantenmanagements eingesetzt, beispielsweise zur automatischen Nachbestellung von Artikeln mit niedrigem Lagerbestand oder zur Reduzierung des manuellen Aufwands bei der Bestellung.

Diese Tools können einem Unternehmen dabei helfen, die Arbeitsabläufe zu beschleunigen, ideale Bestände zu erhalten und menschliche Fehler zu reduzieren. Zum Beispiel nutzt der Einzelhandelsriese Wal-Mart KI, um Lieferfahrzeuge zu optimieren, sie auf effizientere Wege zu leiten und Wettermuster zu analysieren, um sicherzustellen, dass Waren pünktlich ankommen.³ 

KI wird zunehmend eingesetzt, um sowohl Einzelhändler als auch Kunden vor Verlusten und Betrug zu schützen. KI-Systeme können Transaktionsmuster analysieren und Anomalien erkennen, die auf betrügerische Aktivitäten hinweisen können, was Einzelhändlern hilft, Verluste zu vermeiden. KI-Tools können auch die Cybersicherheit bei Online-Zahlungen erhöhen, indem sie dazu beitragen, Online-Transaktionen und Kundenkonten auf potenzielle Datenschutzverletzungen zu überwachen und so die Sicherheit von E-Commerce-Plattformen zu erhöhen.

Viele Finanzinstitute und große Online-Plattformen wie eBay nutzen automatisierte Betrugserkennung, um potenzielle Probleme aufzudecken. In den letzten Jahren haben einige Einzelhändler KI-gestützte Technologien zur Schadenverhütung eingeführt. Diese werden verwendet, um Daten im Geschäft zu analysieren und auf potenziellen Diebstahl zu reagieren.⁴ 

KI im Einzelhandel nutzt verschiedene Technologien und Ökosysteme. Diese Tools werden eingesetzt, um den Betrieb, die Customer Experience und die unternehmensweite Entscheidungsfindung zu verbessern. Je nach den Bedürfnissen des jeweiligen Einzelhändlers werden häufig mehrere Technologien parallel eingesetzt. Zu den am häufigsten im Einzelhandel eingesetzten KI-Technologien gehören:

• Datenverwaltungssysteme
• Big Data und prädiktive Analysen
• Maschinelles Lernen (ML)
• Verarbeitung natürlicher Sprache
• Computer Vision
• RPA
• Internet der Dinge

Datenverwaltungssysteme sind das Rückgrat der KI im Einzelhandel. Diese Systeme ermöglichen die Erfassung, Speicherung und Verwaltung großer Datenmengen aus mehreren Quellen und bilden die Grundlage für Analyse und maschinelles Lernen. Diese Systeme tragen dazu bei, die Qualität, Konsistenz und Zugänglichkeit der Daten sicherzustellen, die für das Training einer KI verwendet werden. Solche Datenmanagement-Systeme umfassen:

• Data Warehouse, Data Lake und Data Lakehouses, zentralisierte Repositories, die Daten speichern, die aus verschiedenen Quellen wie Vertrieb, Kundeninteraktionen und Lieferkette gesammelt wurden

• Datenintegrationstools, die Daten aus verschiedenen Quellen extrahieren, transformieren und in einen Datenspeicher laden und so die Datenqualität und -konsistenz für KI-Anwendungen sicherstellen 

• Cloud-Datenplattformen, die die Infrastruktur für die Speicherung, Verarbeitung und Analyse großer Datensätze bereitstellen und skalierbare KI-Anwendungen ermöglichen, die Daten während der Erzeugung analysieren können 

KI-Systeme im Einzelhandel sind auf riesige Datenmengen angewiesen, um genaue Vorhersagen und Entscheidungen zu treffen. Big-Data-Tools und prädiktive Analysen interpretieren diese Daten und gewinnen daraus aussagekräftige Erkenntnisse. Diese Werkzeuge werden beispielsweise für folgende Zwecke verwendet:

• Analyse des Kundenverhaltens, bei der KI kanalübergreifend Kaufmuster, Präferenzen und Interaktionen von Kunden analysiert, um personalisierte Erfahrungen und zielgerichtetes Marketing zu ermöglichen

• Verkaufsprognosen, bei denen Einzelhändler durch prädiktive Analysen Trends antizipieren und den Bestand an die erwartete Nachfrage anpassen können 

Automatisierungsprozesse und Software führen Routineaufgaben aus, reduzieren menschliche Fehler und erweitern die Kapazität eines Einzelhandelsunternehmens. Diese Technologien können in mehreren Bereichen eines Unternehmens eingesetzt werden, von der Bestandsverwaltung und automatisierten Katalogupdates bis hin zur großflächigen Automatisierung von Geschäftsprozessen.

Grundlegende Automatisierungen im Einzelhandel können automatisch Preisgestaltung basierend auf einem zentralen Repository anzeigen, dem Kunden sofort Lieferupdates liefern oder Rechnungen ohne menschliches Eingreifen generieren. Intelligente Automatisierung, eine fortgeschrittene Form der Kombination von Automatisierung und KI, könnte bedeuten, dass ein virtueller Assistent eine Kundenanfrage in natürlicher Sprache versteht und eine Bestellung auf der Grundlage dieser Anfrage bearbeitet. Weitere häufig im Einzelhandel verwendete Automatisierungsarten sind:

• Robotic Process Automation (RPA)automatisiert komplexere, mehrstufige Aufgaben und Arbeitsabläufe. RPA kann in Bereichen wie Bestandsmanagement und Lieferketten-Automatisierung eingesetzt werden, um Bestände zu verfolgen und zu aktualisieren oder den Erfüllungsprozess zu steuern.

• Sprachautomatisierung oder Spracherkennung, die es Maschinen ermöglicht, menschliche Stimmen zu verstehen und darauf zu reagieren. Diese Technologien werden zunehmend für Sprachassistenten wie Alexa eingesetzt, die als Einzelhandelsplattform immer beliebter geworden sind.  

Maschinelles Lernen ist eine der Säulen von KI-Anwendungen im Einzelhandel. ML-Algorithmen ermöglichen es Systemen, aus Daten zu lernen und ihre Leistung im Laufe der Zeit zu verbessern, ohne dass sie speziell für eine bestimmte Aufgabe programmiert werden müssen. Fähigkeiten des maschinellen Lernens:

• Empfehlungsmaschinen, die Kunden auf der Grundlage ihres Surfverhaltens und ihrer Kaufhistorie personalisierte Produkte vorschlagen.

• Nachfrageprognose analysiert historische Verkaufsdaten, Markttrends und andere Faktoren, um die zukünftige Nachfrage vorherzusagen und die Produktlagerbestände zu optimieren.

• Dynamische Preisgestaltung, die die Preise in Echtzeit auf der Grundlage von Nachfrage, Wettbewerb und anderen Faktoren anpasst 

Die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ermöglicht es KI-Systemen, menschliche Sprache zu „verstehen“ und zu generieren. Computer Vision ermöglicht es diesen Systemen, visuelle Daten aus der physischen Welt zu verstehen und zu interpretieren, was sie zu einer nützlichen Technologie zur Verbesserung des Einkaufserlebnisses im Geschäft und online macht. NLP- und Computer-Vision-Technologien werden im Einzelhandel häufig für folgende Zwecke eingesetzt:

• Chatbots und virtuelle Assistenten, die NLP nutzen, um mit Kunden in Kontakt zu treten, Fragen zu beantworten und Benutzer durch eine Erfahrung zu führen

• Stimmungsanalyse ist ein Verfahren, bei dem NLP-Tools Reviews, Chatbot-Kommunikation und Social-Media-Beiträge analysieren, um die Kundenstimmung zu messen und Einblicke in die Verbraucherpräferenzen zu gewinnen.

• Visuelle Suche, die es Kunden ermöglicht, nach Produkten zu suchen, indem sie Bilder hochladen und ähnliche Artikel anhand von visuellen Merkmalen finden

• Automatisiertes Bestandsmanagement, ein Prozess, bei dem Kameras und Sensoren den Bestand in einem speichern oder Lager erkennen und das Personal benachrichtigen, wenn Produkte nachbestellt werden müssen

IoT-Geräte generieren Echtzeitdaten von Sensoren, Kameras und intelligenten Geräten, die von KI-Systemen analysiert werden können, um den Einzelhandel hinsichtlich der Customer Experience zu optimieren. Diese Systeme können für Folgendes verwendet werden:

• Analyse, bei denen IoT-Sensoren Kundenfrequenz und Kundenbindung erfassen, um Ladenlayouts und Marketingstrategien zu optimieren.

• E-Commerce-Logistik, bei der Sensoren Lieferwagen anderer Logistikfahrzeuge verfolgen und Kunden oder Unternehmen Echtzeit-Updates bereitstellen 

Die Integration von KI und damit verbundenen Technologien in den Einzelhandel hat das Potenzial, sowohl die Customer Experience als auch den Geschäftsbetrieb zu verbessern. Es gibt zwar eine Vielzahl von KI-Anwendungen für Einzelhandelsunternehmen – von der Bestandsverwaltung bis hin zu Marketingkampagnen – aber zu den häufigsten Vorteilen dieser Technologie gehören:

• Mehr Effizienz
• Verbesserte Customer Experience
• Kostenreduzierung
• Datengesteuerte Entscheidungsfindung
• Advanced Forecasting
• Preisoptimierung
• Erweiterte Kundenverhaltensanalyse 

Erhöhte Effizienz: Durch die Automatisierung routinemäßiger Aufgaben wie Bestandsverwaltung, Kundensupport, Erstellung von Marketingmaterialien und Betrugserkennung ermöglicht KI Einzelhändlern, sich auf strategischere und kreativere Aktivitäten zu konzentrieren.

Verbessertes Customer Experience: Dynamische, datengesteuert Personalisierung und sofortiger Support fördern eine bessere Beziehung zwischen Marken und Kunden und führen zu höherer Zufriedenheit und Loyalität.

Kostenreduzierung: KI-Optimierungsprozesse wie Lieferkette-Management oder automatisierte Lieferplanung können Verschwendung reduzieren, die Genauigkeit verbessern und die Betriebskosten senken.

Entscheidungsfindung: Mithilfe von KI-Tools haben Einzelhändler Zugriff auf Echtzeitdaten und umsetzbare Erkenntnisse, sodass sie fundiertere Entscheidungen in Bezug auf Preisgestaltung, Bestand, Marketing und Produktentwicklung treffen können.

Fortschrittliche Nachfrageprognose: Durch genauere Informationen über die zukünftige Nachfrage können moderne Einzelhandelsunternehmen, die KI einsetzen, sich schneller an veränderte Bedingungen anpassen und das Risiko kostspieliger Verschwendung reduzieren.

Optimierung der Preisgestaltung: Durch den Einsatz dynamischer Tools zur Ermittlung der effektivsten Preisstrategien können KI-gestützte Unternehmen ihre Einnahmen maximieren und in überfüllten Märkten wettbewerbsfähig bleiben.

Verbesserte Analyse des Kundenverhaltens: Indem sie die Stimmung und das Verhalten ihrer Kunden schneller und genauer analysieren als bisher, können Einzelhandelsmarken wertvolle Erkenntnisse über ihre Strategien, Probleme und potenziellen Wege zur Steigerung des Kundennutzens gewinnen.   

Die Integration von KI in ein Einzelhandelsunternehmen erfordert mehr als die bloße Einführung neuer Technologien. Eine erfolgreiche Umsetzung erfordert einen durchdachten strategischen Ansatz, der sowohl umfassend als auch anpassungsfähig an die Bedürfnisse des Unternehmens ist. Zu den gängigen Best Practices gehören:

• Mit einer klaren Strategie beginnen
• Verwendung hochwertiger Daten
• Auswahl der richtigen KI-Tools und Partner
• Priorisierung der Customer Experience
• Kontinuierliche Überwachung und Pflege von KI-Modellen
• Praktizieren Sie eine gute Data Governance,

Einzelhandelsunternehmen, die gerade mit einer KI-Initiative beginnen, könnten mit einem Pilotprojekt beginnen, das sich auf einen besonders wirkungsvollen Bereich konzentriert, z. B. personalisiertes Marketing oder automatisiertes Bestandsmanagement. Durch die Priorisierung von Anwendungsfällen, die den höchsten Return on Investment bieten, wird ein Unternehmen mit größerer Wahrscheinlichkeit greifbare Ergebnisse erzielen. Bei der Ausarbeitung dieser Strategie identifizieren Unternehmen häufig wichtige Erfolgskennzahlen wie Umsatzsteigerung oder verbesserte Kundenzufriedenheit, um den Fortschritt einer KI-Initiative zu verfolgen.

Kritische, genaue und relevante Daten sind entscheidend für eine effektive KI. Ein Unternehmen, das eine KI-Initiative in Angriff nimmt, prüft und organisiert seine Daten in der Regel umfassend und validiert die Datensätze regelmäßig, um die Qualität aufrechtzuerhalten. Ein Unternehmen kann auch hochwertige Daten von Drittanbietern beschaffen, um seine internen Daten zu ergänzen. 

Manche KI-Software ist universell einsetzbar; andere KI-Modelle werden speziell für bestimmte Aufgaben oder Branchen trainiert. Typischerweise führt ein Unternehmen eine Forschung durch, welche KI-Tools für eine bestimmte Anwendung am effektivsten sind, und arbeitet gegebenenfalls mit Anbietern oder Beratern zusammen, die Erfahrung im Einzelhandel haben. Eine sorgfältige Auswahl dieser Tools und Partner kann dazu beitragen, KI-Initiativen zu entwickeln, die skalierbar sind und das Risiko minimieren. 

Automatisierung kann zwar die Effizienz steigern, aber für ein Unternehmen ist es entscheidend, eine Überautomatisierung oder Lösungen zu vermeiden, bei denen der Kunde nicht im Mittelpunkt steht. Ein Unternehmen kann Optionen für die menschliche Interaktion einbeziehen, wenn ein Kunde diese bevorzugt, oder sich ausschließlich auf KI-Lösungen mit greifbaren Vorteilen für den Kunden konzentrieren, wie z. B. intuitive Chatbots oder nahtlose Produktempfehlungen. Die regelmäßige Einholung von Kundenfeedback kann ebenfalls eine nützliche Strategie sein, um die Bedürfnisse der Verbraucher zu priorisieren.

Um Konsistenz zu gewährleisten und Fehler zu vermeiden, führen Unternehmen in der Regel regelmäßige Audits durch, um sicherzustellen, dass die KI-Modelle wie erwartet funktionieren und nicht von den beabsichtigten Ergebnissen abweichen. Dies kann bedeuten, dass Modelle mit neuen Daten aktualisiert und ein Modell kontinuierlich optimiert und validiert werden müssen. Außerdem überwachen Unternehmen, die KI einsetzen, die Leistung ihrer Tools, um sicherzustellen, dass sie wichtige Geschäftsziele erreichen. 

Gute KI-Modelle sind erklärbar, vertrauenswürdig und transparent. Um den verantwortungsvollen Einsatz von KI zu gewährleisten, könnte ein Unternehmen in eine fortschrittliche Dateninfrastruktur investieren, um Sicherheit und Compliance zu gewährleisten und eine sorgfältige technische Dokumentation zu führen. Diese Maßnahmen schützen sensible Kundendaten, schaffen Vertrauen und verringern das Risiko von Verzerrungen in der KI.