Da der Einzelhandel einen Wandel hin zu einer digitaleren, bedarfsorientierten Verbraucherbasis erlebt, wird KI für Einzelhändler zu einer Geheimwaffe, um dieses sich entwickelnde Verbraucherverhalten besser zu verstehen und zu bedienen. Mit dem Aufkommen von hochgradig personalisiertem Online-Shopping, Direct-to-Consumer-Modellen und Lieferdiensten kann generative KI Einzelhändlern dabei helfen, eine Vielzahl von Vorteilen zu erschließen, die die Kundenbetreuung, den Talentwandel und die Leistung ihrer Anwendungen verbessern können.
Generative KI eignet sich hervorragend für den Umgang mit unterschiedlichen Datenquellen wie E-Mails, Bildern, Videos, Audiodateien und Inhalten sozialer Medien. Diese unstrukturierten Daten bilden das Rückgrat für die Erstellung von Modellen und das laufende Training der generativen KI, sodass sie langfristig effektiv bleiben kann. Die Nutzung dieser unstrukturierten Daten lässt sich auf verschiedene Aspekte des Einzelhandelsbetriebs ausweiten, z. B. auf die Verbesserung des Kundenservice durch Chatbots und die effektivere Weiterleitung von E-Mails. In der Praxis könnte dies bedeuten, dass Benutzer zu den richtigen Ressourcen geleitet werden, sei es durch die Verbindung mit dem richtigen Agenten oder durch die Weiterleitung zu Benutzerhandbüchern und FAQs.
Einzelhändler erkennen zunehmend die Notwendigkeit, ihre Strategien auf KI aufzubauen und sie in viele Aspekte ihrer Abläufe zu integrieren. Laut der neuesten CEO-Studie von IBM konzentrieren sich Branchenführer zunehmend auf KI-Technologien, um das Umsatzwachstum voranzutreiben. 42 % der befragten CEOs im Einzelhandel setzen auf KI-Technologien wie generative KI, Deep Learning und maschinelles Lernen, um in den nächsten drei Jahren Ergebnisse zu erzielen. Diese Daten stimmen mit einer aktuellen Studie von IDC Europa überein, die ergab, dass sich 40 % der weltweiten Einzelhändler und Marken in der Experimentierphase mit generativer KI befinden, während 21 % bereits in generative KI-Implementierungen investieren.
Die Auswirkungen dieser Investitionen werden in den kommenden Jahren deutlich werden. Laut einer aktuellen Prognose des Forschungsunternehmen IHL Group wird die generative KI bis 2029 insgesamt finanzielle Auswirkungen in Höhe von 9,2 Bio. USD auf Einzelhandelsunternehmen haben. Während die generative KI derzeit nur 9 % der Auswirkungen der Einzelhandelsbranche im Jahr 2023 ausmacht, geht IHL davon aus, dass die generative KI bis 2029 78 % der gesamten finanziellen Auswirkungen ausmachen und in diesem Jahr einen Gesamtwert von 4,4 Bio. USD erreichen wird.
KI versetzt Einzelhändler in die Lage, die riesigen Datenmengen, auf die sie Zugriff haben, zu nutzen, von denen viele bis jetzt nicht ausreichend genutzt wurden. Von Prognosen zum Kundenverhalten über die Effizienz der Lieferkette bis hin zu personalisiertem Marketing hat KI das Potenzial, die Effizienz und Produktivität der Branche in mehreren wichtigen Bereichen zu revolutionieren, darunter Kundenbetreuung, betriebliche Effizienz und Talenttransformation.
Laut der jüngsten CEO-Studie von IBM, in der wir die Perspektiven des Einzelhandels und der Konsumgüterbranche zu künstlicher Intelligenz untersucht haben, hat die Kundenbetreuung für diese Branchen heute oberste Priorität. Im Bereich der Kundenbetreuung ermöglicht generative KI den Einzelhändlern einen kundenzentrierten Ansatz, indem sie wertvolle Erkenntnisse aus Kundenfeedback und Kaufgewohnheiten nutzen. Dieser datengestützte Ansatz kann dazu beitragen, das Produktdesign und die Verpackung zu verbessern und eine hohe Kundenzufriedenheit und höhere Umsätze zu erzielen.
Generative KI kann auch als kognitiver Assistent für die Kundenbetreuung dienen, indem sie auf der Grundlage von Gesprächsverläufen, Stimmungsanalysen und Call-Center-Transkripten kontextbezogene Hilfestellungen gibt. Zudem ermöglicht generative KI personalisierte Einkaufserlebnisse, die Kundentreue fördern und einen Wettbewerbsvorteil bieten.
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Wenn es um betriebliche Effizienz geht, können KI-Technologien Preisstrategien, Bestand und Logistik verbessern, den Umsatz optimieren und ein nahtloses Einkaufs-Erfahrung für Kunden schaffen. Beispielsweise könnte generative KI zur Optimierung der Preisgestaltung und Auftragserfüllungsstrategien eingesetzt werden, indem Nachfrageschwankungen für dynamische Preisgestaltung vorhergesagt und Faktoren wie Lieferzeiten und Versandkosten analysiert werden, um die Logistik zu verbessern, was möglicherweise zu Kosteneinsparungen und verbessertem Kundenservice führt.
Generative KI kann ebenfalls historische Verkaufsdaten und externe Faktoren nutzen, um die Nachfrage genauer vorherzusagen und so Fehlbestände und Überbestände zu verhindern und gleichzeitig die Bestandserneuerung und -zuteilung zu automatisieren. Ein effizientes Management dieser Aspekte unterstützt Einzelhändler bei der Optimierung ihrer Abläufe und der Steigerung der Gesamtleistung.
Ein dritter Bereich mit potenziellen Auswirkungen ist die Talenttransformation, bei der Einzelhändler Chatbots für die Rekrutierung und Einarbeitung nutzen und so den Prozess effizienter gestalten können. Nach dem Onboarding können Mitarbeiter personalisierte und adaptive Trainingsprogramme erhalten, die von generativer KI erstellt werden und dabei helfen, individuelle Lernstile und Wissenslücken zu erkennen.
Laut einer aktuellen Studie des IBM Institute for Business Value (IBV) ist der Aufbau neuer Fähigkeiten von Mitarbeitern einer der wichtigsten Faktoren für Führungskräfte. Befragte Führungskräfte im Einzelhandel nannten „Technologie-Analphabetismus“ und „Aufbau neuer Fähigkeiten für bestehende Talente“ als zwei der größten Herausforderungen im Bereich Talente in ihrem Unternehmen heute. Befragte Einzelhandelsexperten schätzen, dass mehr als 41 % ihrer Belegschaft aufgrund der Implementierung von KI und Automatisierung in den nächsten drei Jahren neu qualifiziert werden müssen. Fast die Hälfte der befragten Führungskräfte im Einzelhandel geben an, dass sie in die Umschulung und nicht in die Einstellung von außen investieren.
IBM hat KI-Lösungen entwickelt, um diesen Anforderungen gerecht zu werden. Der Einzelhandel kann über drei Möglichkeiten auf die KI von IBM zugreifen. Als führendes Produkt in dieser Reihe ist IBM® watsonx zu nennen, ein Portfolio von KI-Produkten, die die Wirkung generativer KI in Kern-Workflows beschleunigen, um die Produktivität zu steigern. Weitere KI-Produkte von IBM sind IBM® watsonx Orchestrate , IBMCode Assistant watsonx Code Assistant und IBM watsonx Assistant. Der dritte Modus ist über Open-Source-Plattformen wie Red Hat OpenShift KI und die nahtlose Integration mit den Produkten unserer Partner.
IBM hat watsonx auf den Markt gebracht, um Unternehmen dabei zu unterstützen, die Möglichkeiten generativer KI und von Foundation Models zu nutzen. watsonx besteht aus IBM® watsonx.ai, IBM® Watsonx.data und IBM® watsonx.governance. Watsonx.ai ist ein Unternehmensstudio der nächsten Generation für AI-Builder, um sowohl traditionelles maschinelles Lernen als auch neue generative KI-Funktionen, die auf Basismodellen basieren, über eine offene und intuitive Benutzeroberfläche zu trainieren, zu validieren, abzustimmen und bereitzustellen. Watsonx.data ist unser Datenrepository, das auf einer Lakehouse-Architektur und offenen Datenformaten basiert und für die Verwaltung von Unternehmensdaten für Stiftungsmodelle entwickelt wurde. Die dritte Komponente, watsonx.governance, wird voraussichtlich im Dezember 2023 verfügbar sein. Dabei handelt es sich um leistungsstarke Tools zur Spezifizierung und Verwaltung unternehmensweiter Governance-Prozesse und zur Risikokontrolle.
Mit Blick auf die Zukunft könnte ein Einzelhändler Watsonx.data nutzen, um große Mengen unterschiedlicher, unstrukturierter Kundendaten zu erschließen und Modelle zu erstellen, watsonx.ai Empfehlungsalgorithmen für personalisierte Einkaufsempfehlungen zu nutzen. Mit der Zustimmung der Kunden, basierend auf früheren Einkäufen und Surfverhalten, könnten Einzelhändler virtuelle Anprobetools erstellen und interaktive Einkaufsassistenten entwickeln. Sobald watsonx.governance verfügbar ist, könnte es in diesen Prozess integriert werden, um Einzelhändlern zu helfen, Kundendaten ethisch und verantwortungsbewusst zu verwalten.
Mit diesen Werkzeugen sind Einzelhändler gut positioniert, um generative KI als integralen Bestandteil ihrer Strategien zu nutzen und die Herausforderungen der zunehmend komplexen und schnelllebigen Geschäftswelt zu bewältigen.
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