Im Kampf um Marktanteile müssen gerade im Handel alle Stellschrauben optimal justiert werden. Künstliche Intelligenz kann dabei mittels Echtzeit-Analyse und Kommunikationsfunktionen gezielt unterstützen.
„Der Einzelhandel ist im Vergleich zu anderen Branchen noch wenig automatisiert. KI ist ein Gamechanger für die Branche, denn die aktuell entwickelten Anwendungen können enorme Potenziale freisetzen – zum Nutzen von Kunden und Händlern“, sagt Marius Browarczyk, Business Manager Commerce & Consumer Goods bei Lufthansa Industry Solutions (LHIND). „Das ist keine Zukunftsmusik, sondern bereits heute ausgereift, bezahlbar und vielseitig einsetzbar. Unternehmen, die sich diesen neuen Werkzeugen verschließen, werden in Zukunft Wettbewerbsnachteile erleiden.“
Aus der Vielzahl der Anwendungsmöglichkeiten haben Experten von LHIND sechs identifiziert, die jeder Händler schon heute schnell und unkompliziert nutzen kann.
1. Intelligente Assistenten: Chatbots, OCR und NLP
Sei es bei spezifischen Fragen zu Inhaltsstoffen, Lagerbeständen oder Rabattaktionen: Durch die direkte Anbindung an Datenbanken und die Fähigkeiten der natürlichen Sprachanalyse und Textverarbeitung sind moderne Chatbots in der Lage, komplexe Aufgaben zu bewältigen und fundierte Antworten zu liefern. Diese Fähigkeiten revolutionieren die B2C-, B2E- und B2B-Kommunikation. Zudem können durch die Kombination der beiden Schlüsseltechnologien Optical Character Recognition (OCR) und Natural Language Processing (NLP) Daten zuverlässig aus physisch vorliegenden Dokumenten wie etwa Lieferscheinen oder Rechnungen extrahiert, digital weiterverarbeitet und mittels Data- oder Process-Mining analysiert werden.
2. Bedarfsprognose: Auto-Disposition statt Abfallberge
Sind zu viele Waren im Lager, wird das vorhandene Kapital falsch eingesetzt. Sind die Bestände hingegen zu niedrig, wandert der Umsatz zur meist nur einen Klick entfernten Konkurrenz. Nicht umsonst ist das Bestandsmanagement in vielen Unternehmen eine regelrechte Kunst, die nun durch eine KI-gestützte Auto-Disposition deutlich verbessert werden kann. Dazu werden Trends in historischen Daten ebenso analysiert wie aktuelle Einflussfaktoren (Wochentage, Ferienzeiten, Wetterbedingungen et cetera). Und davon profitiert auch die Umwelt, reduzieren doch die besseren Bedarfsprognosen gerade bei verderblichen Waren unnötige Abfallberge.
3. Packstückoptimierung: 3D-Tetris für volle Kartons
Tausende Pakete verlassen täglich die Warenlager in Deutschland – oft mit viel Luft und wenig Inhalt. KI-Anwendungen helfen nun, die einzelnen Waren optimal in einem Karton anzuordnen, ohne Platz zu verschwenden. Auch die exakt passende Kartongröße wird automatisch ermittelt. Und nach dem 3D-Tetris-Spiel übernimmt die KI-gestützte Routenoptimierung in Kombination mit der vollautomatischen Kommissionierung.
4. Up- und Cross-Selling: jenseits offensichtlicher Kombinationen
Produktplatzierungen nach dem Motto „Kunden, die Produkt A gekauft haben, finden bestimmt auch Produkt B interessant ...“ sind im Handel bereits etabliert. Neue KI-Anwendungen finden aber nicht nur offensichtliche Kombinationen wie Smartphone und Handyhülle, sondern auch verborgene Zusammenhänge in einem riesigen Datenberg. Produktempfehlungen werden so noch passender. Das Ergebnis: Der Warenkorbwert steigt im Gleichschritt mit der Kundenzufriedenheit.
5. Dynamic Pricing: Bestpreis in Echtzeit
Gerade im Einzelhandel wird der Grundsatz, dass die Nachfrage den Preis bestimmt, häufig ignoriert. Wie in Stein gemeißelt erscheinen die einmal festgelegten Preise, obwohl etwa die Nachfrage nach Baumarktartikeln am Samstagvormittag steigt, während die Nachfrage nach Backwaren in den Abendstunden abnimmt. Mit einer dynamischen Preisanpassung können Unternehmen jedoch relevante interne und externe Einflussfaktoren berücksichtigen. KI übernimmt dabei die Datenanalyse und kann so auf Basis aller verfügbaren Informationen den optimalen Preis berechnen – dynamisch und in Echtzeit.
6. Kündigungsprognose: Identifikation wechselwilliger Kunden
Verlorene Kunden zurückzugewinnen, ist schwieriger, als bestehende Kunden zu halten. Dies gilt insbesondere für Abonnement-Modelle. Ein von LHIND entwickelter KI-Service kann Kundendaten analysieren und so Prognosen über Kündigungsabsichten erstellen. Wechselwillige Kunden lassen sich auf diese Weise proaktiv mit maßgeschneiderten Angeboten oder Kampagnen zum Bleiben bewegen. Darüber hinaus kann in einer Simulationsumgebung evaluiert werden, wie sich bestimmte Angebotsanpassungen auf die Kündigungsrate auswirken würden.
Fazit
Für Branchenkenner Browarczyk, der bei LHIND auf ein Team von mehr als 150 KI- und Data-Analytics-Experten zurückgreifen kann, ist der Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Handel keine Frage mehr des Ob, sondern nur noch des Wann und Wie. „Der Wettbewerb wird härter, der Handel muss effizienter, flexibler und schneller agieren“, sagt er. Mit manuellen Prozessen sei das nicht möglich. Die Zukunft liege „in einer umfassenden KI-Unterstützung, um die vorhandenen Daten auszuwerten und nutzbar zu machen“.
