3 KI-gestützte Strategien für Einzelhändler im Jahr 2019

Die Ansprüche im Einzelhandel sind stark gestiegen. Wer Kunden halten oder gewinnen möchte, muss relevant sein. Künstliche Intelligenz kann an vielen Stellen helfen und Entlastung bringen. Wir zeigen wie und warum KI an vielen Stellen schon im Einsatz ist.

3 KI-gestützte Strategien für Einzelhändler im Jahr 2019

by CMO.com Team

Posted on 01-03-2019

Künstliche Intelligenz erfindet den Retail-Bereich, wie wir ihn kennen, neu. Von personalisierten Kundenerlebnissen über digitale Berührungspunkte bis hin zu verbessertem Produktmanagement – die Technologie kann viel leisten und unterstützt Einzelhändler dabei, ihre Relevanz, Effizienz und letztlich ihr Ergebnis zu steigern.

“Beim Blick auf den Einzelhandel ist KI schon an vielen Stellen im Einsatz”, sagte Vish Ganapathy, Managing Director und Global Retail Technology Lead bei Accenture. “Vieles davon hat damit zu tun, dass immer mehr Technologieanbieter die KI in alles einbringen, was sie in ihren Anwendungen tun. Für den Einzelhandel gibt es sehr spezifische Bereiche, in denen KI wirklich einen großen Unterschied machen kann.”

Im Folgenden werfen wir einen Blick darauf, wo der Einzelhandel heute bei der Nutzung von KI steht, mit Beispielen von Unternehmen, die die Vorteile nutzen.

Personalisierung

Personalisierung ist ein unverzichtbarer Bestandteil des heutigen Einzelhandels, der zunehmend darum konkurriert, in den Herzen und Köpfen der Kunden relevant zu sein.

Laut Ganapathy ist die Fähigkeit der KI, viele unstrukturierte Daten aufzunehmen und zu sortieren, ein großer Vorteil für den Einzelhandel. KI kann diese Informationen nutzen, um mehr Relevanz bei den Kunden zu erlangen. Gartner prognostiziert, dass intelligente Personalisierungsmodule zur Erkennung von Kundenabsichten es digitalen Unternehmen ermöglichen werden, ihre Gewinne bis 2020 um bis zu 15% zu steigern.

“Wenn ich Personalisierung sage, meine ich, dass es eine tiefere Ebene der Relevanz ist”, erklärte Ganapathy. “Wenn du einfach meinen Namen in eine E-Mail einträgst, ist das personalisiert, aber wenn deine E-Mail ein Angebot für Wein liefert und ich ein Biertrinker bin, ist das nicht sehr relevant.”

Ein Einzelhändler, der für Personalisierung und Relevanz steht, ist Amazon. Die Empfehlungsfunktion analysiert vergangene Einkäufe der Benutzer, Artikel, die sich bereits in ihren Warenkörben befinden, Produkte, die sie bewertet haben, und mehr, um die relevantesten Artikel für den Kunden herauszufinden. Es wurde berichtet, dass Amazon 35% seines Umsatzes durch seine Produktempfehlungsfunktion erzielt.

Der britische Online-Modehändler Asos.com nutzt ebenfalls KI, um den Käufern bei der Wahl der richtigen Größe zu helfen. Der Einzelhändler analysiert, welche Artikel Kunden behalten und in welchen Größen, im Vergleich zu den Artikeln und Größen, die am häufigsten zurückgegeben werden. Durch maschinelles Lernen kann Asos dann geeignete Größen für den einzelnen Kunden empfehlen. Dadurch werden Retouren minimiert, das Kundenerlebnis ist besser und Asos reduziert die Kosten.

Nikki Baird, Vice President of Retail Innovation bei Aptos, sagte, dass sich die Mehrheit der heutigen Investitionen in KI durch Einzelhändler auf die Personalisierung von Produktempfehlungen und das nächste Angebot konzentriert. Die personalisierte Produktentstehung ist die nächste Stufe der KI, sagte sie, wobei einige Einzelhändler bereits erste Tests in diesem Bereich durchführen.

So hat beispielsweise der italienische Online-Modehändler Yoox mit KI seine erste Eigenmarken-Kollektion entworfen. Es analysierte modebezogene Social-Media-Posts in seinen Schlüsselmärkten sowie Daten von auf der Website verkauften Produkten, Kundenfeedback, Industriekauftrends und Top-Trendrecherchen, um anhand dessen die 8 by Yoox-Kollektion zu entwickeln.

Jeff Barrett, CEO von Barrett Digital, prognostiziert, dass unsere Smartphones in den nächsten zwei Jahren zum wichtigsten Bereitstellungsmechanismus für relevante Erfahrungen im Einzelhandel werden. “Einzelhändler werden anfangen, Pop-ups für den Einzelhandel an den Orten zu platzieren, an denen sie sehen, dass es viel mehr Traffic gibt”, sagte Barrett. “Die Erfahrungen werden fließender, was die Funktionsweise des physischen Einzelhandels betrifft, so dass dieser sich an die Bedürfnisse der Menschen anpassen wird.”

Optimierung von Merchandising, Supply Chain und Betrieb

Ein weiterer Bereich, in dem KI signifikant eingesetzt wird, ist das Merchandising und Supply Chain.

“Es gibt einige interessante Entwicklungen, wie man neue Produkte viel schneller einbauen kann”, sagte Accentures Ganapathy. “Bilderkennung, Zeichenerkennung usw. können sehr schnell Produktattribute vordefinieren und es einem Einzelhändler ermöglichen, neue Produkte sehr schnell in das Unternehmen einzubinden. Das macht einen großen Unterschied.”

Darüber hinaus kann die KI auch für ein besseres Bestandsmanagement und die Produktzuordnung genutzt werden, was Händlern helfen kann, Kosten zu senken.

Zum Beispiel hat Walmart einen riesigen Bestand mit Millionen von Produkten. Der Einzelhändler verwendet KI, um den Bestand basierend auf dem Geschehen in Echtzeit anzupassen. Zum Beispiel, wenn Regen in der Wettervorhersage für die nächste Woche ist, wird Walmart sein Inventar verschieben, um die Gegenstände hervorzuheben, die am meisten gesucht wurden, nachdem es das letzte Mal für eine Weile geregnet hat. Gleichzeitig werden Waren, die aufgrund der Daten des Unternehmens bei Regen weniger wahrscheinlich verkauft werden, aus den Regalen genommen.

KI wird auch auf der operativen Seite des Einzelhandels wichtig sein, um die Wartung von Systemen und Geräten im Geschäft vorherzusagen, so Ganapathy.

“Ein anekdotisches Beispiel, das ich Ihnen geben kann, ist ein großer Einzelhändler, der zwischen 40 und 50 Millionen Dollar pro Jahr für Feldtechnik ausgeben könnte: Leute, die in Geschäfte gehen und Drucker, POS-Systeme oder sogar HVAC-Geräte reparieren”, so Ganapathy “Stellen Sie sich vor, Sie könnten das maschinelle Lernen nutzen, um alle Signale von all diesen Geräten zu erhalten und dann vorherzusagen, wann eine Wartung nötig ist.”

Zum Beispiel könnte die KI Ihnen in Zukunft sagen, dass die Filter Ihrer Klimatechnik-Einheiten gereinigt werden müssen, bevor die Einheiten ausbrennen und vollständig ersetzt werden müssen, sagte er.

Kundenservice

Chatbots sind heute die am häufigsten verwendete KI-basierte Kundendienstanwendung. Bisher wurden Bots vor allem für die Suchmaschinenoptimierung sowie für Produktempfehlungen eingesetzt.

Sephora, das über zwei Facebook-Chatbots verfügt, ist dabei auf dem neuesten Stand. Der erste Chatbot, Sephora Reservation Assistant, ist ein Terminbuchungsbot für Umstylings. Berichten zufolge hat der Bot eine 11% höhere Konversionsrate als jeder andere Kanal, der dies tut.

Der zweite Bot, Color Match for Sephora Virtual Artist, ist ein Make-up Bot. So kann es beispielsweise das Gesicht einer Berühmtheit scannen und eine Liste der am ehesten passenden Lippenstifte liefern.

Pepper, ein Kundendienst-Bot, der am häufigsten in Einkaufszentren zu finden ist, ist ein weiteres Beispiel für Chatbot-Innovationen. Pepper ist in der Lage, Wegbeschreibungen zu allen Geschäften, Restaurants, Attraktionen und Dienstleistungen zu geben, basierend auf dem aktuellen Standort des Benutzers im Einkaufszentrum. Sie kann auch Kundenanfragen zu Angeboten, Geschenkempfehlungen und Feiertagsveranstaltungen im Einkaufszentrum beantworten.

“Ein gut gestalteter Bot bietet dem Verbraucher eine schnelle und einfache Lösung”, sagte Amit Sharma, CEO von Narvar. “Wenn Ihr Bot dialogorientiert ist und der realen Interaktion so nahe wie möglich kommt, können Einzelhändler die Interaktionen mit Kundendienstmitarbeitern im Wesentlichen ersetzen und zudem können sie es den Kunden ersparen, auf ihren Smartphones nach Antworten zu suchen – ein großer Gewinn für alle.”

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