KI im Einzelhandel: Innovative Lösungen für moderne Herausforderungen

Im heutigen hyperkompetitiven Einzelhandelsumfeld setzen Händler zunehmend künstliche Intelligenz ein, um Kundenverhalten vorherzusehen, interne Abläufe zu optimieren, Lagerbestände zu verwalten und strategischere Wachstumspfade zu entwickeln. KI steckt mittlerweile in vielen führenden Tools für den Einzelhandel, darunter Datenanalyseplattformen, CRM-, ERP-Systeme und Chatbots.

Unternehmen, die sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen möchten, müssen verstehen, wie KI die Welt des Einzelhandels für Kunden, Mitarbeitende und Führungskräfte gleichermaßen verändert, und sich grundlegendes Wissen über die wegweisenden KI-Tools aneignen, die diese dynamische Technologie im Einzelhandelssektor ermöglichen.

DIE WICHTIGSTEN ERKENNTNISSE

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  Händler können in ihrem gesamten Geschäftsmodell von KI profitieren – durch die Optimierung von Lagerbeständen und Lieferketten, die effiziente Erstellung von Vertriebs- und Marketinginhalten, intelligentere Datenanalysen und stärker personalisierte Kundeninteraktionen. (Zum Abschnitt springen)
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  Neue generative KI-Tools für den Einzelhandel eignen sich besonders gut für hyperpersonalisierte Marketingaufgaben, darunter die Analyse der Kundenstimmung. (Zum Abschnitt springen)
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  Fortschrittliche Technologien wie Computer Vision, Robotik, natürliche Sprachverarbeitung, Predictive-Analytics-Plattformen und KI-Copiloten ermöglichen umfassende KI-Plattformen für den Einzelhandel, die die Aktionen von E-Commerce-Kunden beobachten und entsprechend darauf reagieren können. (Zum Abschnitt springen)
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  Große Unternehmen aus verschiedensten Branchen investieren vor allem in KI, um ihre Produktangebote, Kundeninteraktionen, Bereiche der Inhaltserstellung und Prozesse der Lagerbestandsverwaltung zu verbessern; kleinere Unternehmen beginnen, diesem Beispiel zu folgen. (Zum Abschnitt springen)

KI im Einzelhandel verstehen

Künstliche Intelligenz im Einzelhandel kann je nach ihrem Programmierungszweck viele Formen annehmen. Daher hängt die Einführung von KI im Einzelhandel davon ab, worauf und wo Führungskräfte ihre KI-Bemühungen konzentrieren.

Bei den meisten Einzelhandelsunternehmen werden KI-Modelle so fein abgestimmt, dass sie als eigenständige digitale Einzelhandelsplattformen agieren, oder in bestehende Einzelhandelsplattformen, ERP-Systeme, KI-CRM-Software, und Unternehmenswebsites eingebettet. Diese Modelle werden darauf trainiert, eine Vielzahl von Aufgaben im Hintergrund und mit direktem Kundenkontakt zu übernehmen, darunter die Unterstützung bei der Verwaltung von Lagerbeständen, Lieferkettenprozessen, Kundeninteraktionen, Datenanalysen und weiteren Bestandteilen des Einzelhandelszyklus.

Umfassende KI-Implementierungen im Einzelhandel können jede Kundeninteraktion, jeden Klick und jede Bewegung von Lagerbeständen erfassen, verarbeiten und für künftige Anpassungen nutzen, wobei jeder dieser Schritte im Einzelhandelszyklus als individueller Datenpunkt betrachtet wird. Häufig fließen diese Daten in den Trainingsdatensatz des KI-Modells ein und werden genutzt, um die Fähigkeit des Modells zur Interaktion mit Kunden weiter zu spezialisieren und fein abzustimmen. Das Modell entwickelt sich iterativ weiter, um die personalisierte Unterstützung und das Einkaufserlebnis zu bieten, die Kunden erwarten.

Während viele Menschen befürchten, dass ein zu starker Einsatz von KI im Einzelhandel die Geschäftsergebnisse beeinträchtigt, weil der persönliche Kontakt zu Kunden verloren geht, machen Erstanwender bislang gegenteilige Erfahrungen. KI kann viele menschliche Eigenschaften in Kundeninteraktionen erfolgreich nachahmen. Dadurch gewinnen Mitarbeitende Zeit, um komplexere Kundenanliegen zu bearbeiten und an Strategien für künftig stärker kundenorientierte Erlebnisse zu arbeiten.

5 Gründe, warum Unternehmen KI im Einzelhandel brauchen

KI kann Einzelhandelsabläufe auf immer mehr Arten verbessern, unter anderem durch eine stärkere Kundenbindung, bessere Marketingstrategien und optimierte Lieferketten.

Verbessertes Kundenerlebnis

Da sich das Einkaufen zunehmend ins E-Commerce-Umfeld verlagert, stehen Händler vor einem schwierigen Paradoxon: Kunden sind physisch weiter entfernt, erwarten beim Online-Einkauf aber ein stärker personalisiertes Erlebnis. Eine Hyperpersonalisierung in großem Maßstab ist für jeden Händler schwierig zu erreichen, doch KI-Software kann eine enorme Zahl von Datenpunkten und Parametern verarbeiten und diese Informationen nutzen, um personalisierteren Kundensupport, Anzeigen, Produktangebote und andere Strategien zur Kundenbindung zu entwickeln.

Unterstützt durch KI-Technologie, die speziell auf Händler und ihre Kunden zugeschnitten ist, werden Anzeigen gezielter auf die tatsächlichen Wünsche der Nutzer ausgerichtet, Chatbots können Nutzerfragen zeitnah und verständlicher beantworten, und KI-gestützte Apps eröffnen Nutzern neue Arten von Einkaufserlebnissen, die zu ihren Vorlieben passen. Auch wenn der direkte Kontakt zwischen Menschen im Einzelhandel mit der Einführung von KI abnehmen mag, profitieren Kunden von einem kundenzentrierten Erlebnis, das auf intelligenten Algorithmen beruht, die ihr Einkaufsverhalten lernen und sich daran anpassen.

Optimierte Lagerbestandsverwaltung

Künstliche Intelligenz kann dialogbasierte Workflows, die Verwaltung von Lagerbeständen und Lieferketten sowie andere wiederkehrende Aufgaben im Einzelhandel automatisieren, die traditionell menschliches Eingreifen erforderten. In der Bestandsverwaltung senkt der Einsatz von KI die Wahrscheinlichkeit menschlicher Fehler und stellt sicher, dass Lagerbestände weder zu hoch noch zu niedrig sind und proaktiv an vorhergesagte Nachfrageänderungen angepasst werden. KI wird bereits eingesetzt, um die Nachfrageprognose für hochspezifische Einzelhandelssaisons und -veränderungen zu unterstützen sowie die Bestandsauffüllung zu automatisieren.

Wenn KI Kontaktpunkte im Kundenservice und in der Bestandsverwaltung übernimmt, können Händler ihre Belegschaft reduzieren oder deren Aufmerksamkeit auf strategischere Aufgaben lenken. Gerade weil immer mehr Arbeitskräfte den Einzelhandel und dienstleistungsbasierte Branchen verlassen, tragen diese KI-Anwendungen dazu bei, eine Produktionslücke mit begrenztem Bedarf an Umschulung und Neueinstellungen zu schließen.

Verbesserte Vertriebs- und Marketingstrategien

Vertriebs- und Marketingstrategien vergangener Zeiten wirkten mitunter wie ein Schuss ins Blaue und zwangen Händler, Entscheidungen auf Grundlage begrenzter Daten und eines eingeschränkten Einblicks in das Kundenverhalten zu treffen. Mit KI-Technologien können Unternehmen umfassende Käuferprofile entwickeln, die sämtliche Verhaltensweisen von Käufern, spezifischere demografische Merkmale und kanalübergreifende Interaktionen berücksichtigen – einschließlich unstrukturierter Daten aus diesen Kanälen.

KI-Tools für Vertrieb und Marketing helfen Nutzern nicht nur, ihre Kunden besser zu verstehen, sondern auch, strategische Inhalte für diese Kunden zu erstellen. Viele Marketing- und Vertriebstools enthalten inzwischen beispielsweise generative KI-Elemente, mit denen Unternehmen schnell Blogs, Anzeigen, Produktbeschreibungen und andere Inhalte erstellen können, die sich dafür eignen, die richtigen Zielgruppen zu erreichen und einzubinden.

Fortschrittliche Datenanalysen und Erkenntnisse

KI-gestützte Analyse-Tools demokratisieren den Analyseprozess durch Eingaben und Ausgaben in natürlicher Sprache, kontextualisierte Erklärungen sowie detailliertere und genauere Predictive Analytics, die für Marketing- und Vertriebsteams nützlich sind. Diese Tools können außerdem größere Datenmengen und unterschiedlichere Datentypen analysieren als die meisten herkömmlichen Marketinganalyse-Tools. Ein wachsender Teil der KI-Datenanalyse-Tools bietet auch eine präskriptive Komponente, die nützliche Empfehlungen liefert oder Empfehlungen zur Verbesserung operativer Workflows in einem Einzelhandelsökosystem sogar selbst umsetzt.

Optimierte Lieferkettenabläufe

Fortschrittliche KI-Technologien wie Computer Vision und Robotik sind darauf ausgelegt, den gesamten Lebenszyklus von Lieferkette und Bestandsverwaltung zu überwachen und Fehler sofort bei ihrem Auftreten zu erkennen. Dadurch lassen sich Fehler bei Lagerung und Versand leichter beheben, bevor sie zu unzufriedenen Kunden oder Lieferengpässen führen. Der Detailgrad und die Erkenntnisse, die KI liefert, helfen Unternehmen jeder Größe außerdem, dynamische und Just-in-time-Methoden für die Bestandsaufnahme zu entwickeln. Dadurch bestellen sie seltener zu viel oder liefern in einem ihrer Märkte zu wenig.

Unverzichtbare KI-Tools und -Technologien für Händler

Die Zahl der KI-Technologien zur Unterstützung von Einzelhandelsabläufen wächst rasant. Einige sind noch wegweisend, etwa die visuelle Erkennung, während andere bereits etabliert sind, sich aber schnell weiterentwickeln – beispielsweise KI-basierte Chatbots.

KI-gestützte Chatbots

KI-Chatbots mit unterschiedlich weitreichendem Informationszugriff können in kundenorientierte E-Commerce-Websites, soziale Medien und andere Anwendungen eingebettet werden. Anders als Chatbots, die sich bei bestimmten Gesprächsthemen auf wenige manuelle Workflows stützen, werden KI-Chatbots mit einer Vielzahl von Themen trainiert – häufig auch mit einer Unternehmensdatenbank. Dadurch können sie vielfältige Kundenfragen und -anfragen effektiver verstehen und beantworten. Durch das algorithmische Training mit solch großen Mengen historischer Daten können KI-Chatbots deutlich komplexere Kundenfragen und -anfragen bearbeiten als frühere Chatbot-Generationen.

Einige KI-Anbieter übernehmen Kundenservice-Interaktionen nicht vollständig, sondern stellen menschlichen Kundenservice-Mitarbeitenden Live-Coaching und Vorschläge bereit. Diese Live-Vorschläge werden häufig mit detaillierten Kunden-Dashboards kombiniert, die Mitarbeitenden sowohl die Tools als auch die passende Sprache für ein produktorientierteres Kundengespräch am Telefon liefern.

Die KI-Coach-Plattform von Zenarate kann einen Kundenservice-Mitarbeitenden in Echtzeit durch ein Gespräch führen.

Personalisierungs- und Empfehlungs-Engines

Auf Grundlage individueller Nutzermetadaten, früherer Käufe, der Interaktion mit Anzeigen, der Stimmungsanalyse und anderer datengestützter Eingaben können KI-Lösungen für den Einzelhandel Kunden inzwischen Produkte und Dienstleistungen empfehlen, deren Kauf sie sonst vielleicht nicht in Betracht gezogen hätten, die sie aber wahrscheinlich wünschen. Tatsächlich gehört Empfehlungs-KI zu den am schnellsten wachsenden Bereichen der KI im Einzelhandel, weil sie Kundenpräferenzen so gut aufgreift und monetarisiert.

Traditionell analysieren menschliche Marketing- und Anzeigenmanager im Hintergrund, wie Anzeigen abschneiden, und entscheiden anschließend, welche Änderungen für eine stärkere Interaktion mit dem Publikum vorgenommen werden sollten. KI übernimmt diese Aufgabe inzwischen in großem Umfang und trifft genauere Targeting-Entscheidungen – vor allem, weil diese Technologien eine größere Menge an Interaktionsdaten schneller analysieren können.

KI-Software für den Einzelhandel erkennt außerdem zunehmend subtile Datenmuster, die Menschen möglicherweise übersehen. Darüber hinaus können diese Tools auf Grundlage vergangener Daten intelligente, schnelle Entscheidungen treffen – etwa Anzeigentexte anhand der Nutzerstimmung aktualisieren oder die Position einer Anzeige auf einer Webseite anhand früherer Heatmap-Daten verändern.

Mit der Weiterentwicklung dieser Technologie richtet KI hyperpersonalisierte Anzeigen anhand ihrer Metadaten an einzelne Personen und regt sie dadurch dazu an, sich stärker für Werbematerialien zu interessieren und mit ihnen zu interagieren. Ebenfalls bedeutsam ist, dass einige KI-Modelle Anzeigen in Echtzeit überwachen, daraus lernen und sie aktualisieren. So sind die Anzeigen stets für das aktuelle Publikum optimiert.

Lesen Sie unseren Leitfaden zu den 20 führenden Unternehmen für generative KI und erfahren Sie, wie die heutigen Vorreiter der generativen KI Unternehmen in zahlreichen Branchen unterstützen.

Intelligente Analysen

KI-gestützte Datenanalysen vermitteln Nutzern – einschließlich Personen ohne Data-Science-Hintergrund – ein besseres Verständnis für die verschiedenen Arten von Daten, die ihnen zur Verfügung stehen. Diese Modelle können Daten in unterschiedlichen Formaten und großen Mengen analysieren und historische sowie aktuelle Kaufmetadaten über verschiedene Kategorien hinweg auswerten, um die Nachfrage genauer vorherzusagen.

Unternehmer können beispielsweise mithilfe von KI-Analysen feststellen, dass die im vergangenen Jahr verkauften Pullover nicht nur schnell verkauft wurden, sondern auch in Kundenbewertungen und Gesprächen positiv beurteilt wurden. Sie können außerdem erkennen, dass sich der Pullover im Mittleren Westen, im Nordosten und in weiten Teilen Europas gut verkaufte, in anderen Regionen der USA oder in großen Teilen Asiens jedoch schlechter abschnitt. Mit diesen Daten weiß der Händler, dass er das Produkt wieder anbieten sollte, in einigen Märkten aber mehr und in anderen weniger Bestand benötigt.

Für Personen ohne Data-Science-Hintergrund eignen sich KI-Analysetools besonders gut für präskriptive Analysen, also Analysen, die auf Grundlage aktueller Daten Empfehlungen dazu geben, wie Geschäftstaktiken künftig angepasst werden sollten. Der Ansatz dieser KI-Tools mit natürlicher Sprache hilft Geschäftsnutzern in allen Abteilungen und Fachbereichen, diese Daten für bessere Ergebnisse einzusetzen.

Automatisierte Systeme zur Bestandsverwaltung

Die durch KI unterstützte Nachfrageprognose ist eine der Methoden, mit denen Händler heute genauer vorhersagen, wie viel Bestand sie benötigen und wo und wann er gelagert werden sollte. KI-gestützte Datenanalysen können Händlern außerdem helfen zu bestimmen, wann Preise geändert werden sollten, wie saisonale Käufe die Lagerbestände und die Bewegung innerhalb der Lieferkette beeinflussen und wo Kundenrücksendungen häufigere Bestandsverlagerungen erfordern.

Ganz konkret können KI-gestützte Robotik und Computer Vision die automatisierte Bestandsverwaltung unterstützen, etwa durch Just-in-time-Nachschub oder eine dynamische Sicherheitsbestandsverwaltung. Immer mehr Einzelhandelslager setzen auf KI-gestützte Assistenzroboter, die Lagerbestände scannen und Bestandsmengen überwachen und bei Bedarf Waren nachfüllen oder entfernen.

Visuelle Erkennung und verbesserte Sicherheit

Durch die Kombination von Biometrie und KI-Erkennungstechnologie beginnen Geschäfte, das Bezahlerlebnis zu vereinfachen – auch in stationären Filialen. Einige Geschäfte ermöglichen Stammkunden beispielsweise inzwischen, ihre Artikel einfach zu nehmen und zur Tür hinauszugehen. Die KI-Erkennungs- und Scantechnologie des Geschäfts erkennt den Kunden und belastet automatisch dessen Konto, ohne dass dieser den Bezahlvorgang manuell durchführen muss.

Die Abhängigkeit dieses Systems von biometrischer Technologie kann Händlern auch dabei helfen, Probleme mit Ladendieben schneller zu erkennen und zu lösen. Für Kunden, die sich ein benutzerfreundlicheres E-Commerce-Erlebnis wünschen, haben viele Unternehmen KI-gestützte Elemente in ihre Einzelhandels-Apps integriert. Diese Funktionen können Kaufvorschläge machen oder für ein reibungsloseres Einkaufserlebnis in digitale Geldbörsen integriert werden.

Amazon One ist ein kioskgestütztes, berührungsloses Bezahlerlebnis für Kunden in Amazon-Filialen.

KI-Copiloten

KI-Copiloten sind im Wesentlichen virtuelle KI-Assistentenmodelle , die darauf trainiert wurden, Führungskräfte und Mitarbeitende bei ihren täglichen Aufgaben zu unterstützen. Im Einzelhandel können KI-Copiloten beispielsweise Echtzeitaktualisierungen zu Verkaufs- und Leistungsanalysen bereitstellen oder neue Produktbeschreibungen und -angebote erstellen. Sie versorgen Mitarbeitende in Filialen außerdem mit aktuellen Informationen zu Geschäftsrichtlinien und Warenverfügbarkeit und statten Führungskräfte mit Informationen zu Arbeitsplänen und Personalengpässen aus.

Algorithmen des maschinellen Lernens

Algorithmen des maschinellen Lernens werden darauf trainiert, Unterschiede zwischen verschiedenen Nutzern und Datenpunkten zu erkennen und darauf zu reagieren, darunter Anzeigenklicks, Käufe und Kundenservicegespräche. Diese Art von KI eignet sich besonders gut für Prognosen zur allgemeinen Markenstimmung, zu den Kaufwünschen der Nutzer und zur Veränderung von Kauftrends im Laufe der Zeit.

Verarbeitung natürlicher Sprache

Generative KI eignet sich hervorragend für die Entwicklung von Chatbots, virtuellen Assistenten und anderen KI-Systemen, die Kunden direkt unterstützen, indem sie als Antwort auf deren Fragen Inhalte erzeugen. Möglich wird dies durch die für generative KI und große Sprachmodelle charakteristische Verarbeitung und das Verständnis natürlicher Sprache (NLP und NLU). Dank ihres umfassenden Trainings mit menschlicher Sprache und Kommunikation sowie der aus früheren Interaktionen gespeicherten Daten können generative KI-Modelle Kundenfragen direkt beantworten und sogar auf Grundlage früherer Käufe oder Präferenzen der Kunden Kaufvorschläge machen.

Computer-Vision-Systeme

Computer Vision ist eine Form künstlicher Intelligenz, die darauf trainiert wurde, ihre physische Umgebung anhand visueller Auslöser wahrzunehmen und auf sie zu reagieren. Der Einzelhandel profitiert stark von dieser Art von KI, da Computer Vision kassenlose Bezahlinfrastrukturen und andere personalisierte Einkaufserlebnisse unterstützt, die für einen reibungslosen Ablauf weniger menschliche Interaktionen erfordern. Im Hintergrund kann Computer Vision auch zur Überwachung und Verwaltung von Lagerbeständen, zur Analyse des Kundenverhaltens in stationären Geschäften sowie zur besseren Erkennung und Eindämmung verdächtiger Aktivitäten von Kunden in Filialen eingesetzt werden.

Robotik und Automatisierung

KI-gestützte Robotik ist ein schnell wachsendes Teilgebiet der KI im Einzelhandel. Sie kann physische Maschinen steuern, die Bestände bewegen oder Kunden vor Ort eine nützliche Einkaufsschnittstelle bieten. Robotik- und Automatisierungs-Workflows können eingesetzt werden, um Bestände zu scannen, zu aktualisieren oder vom Lager in die Filiale zu verschieben, Lieferfahrzeuge und Drohnen zu steuern oder physisch mit Kunden in Geschäften zu interagieren beziehungsweise ihnen eine Bezahlmöglichkeit bereitzustellen.

Predictive-Analytics-Plattformen

Predictive-Analytics-Plattformen kombinieren KI, statistische Datenmodellierung und umfangreiche historische Datensätze, um genaue Prognosen für Einzelhandelskennzahlen zu künftigen Käufen und Käuferverhalten zu erstellen. Einige dieser Tools greifen außerdem auf Datensätze von Drittanbietern, Internetverbindungen und APIs zurück, um die Leistung und Entscheidungen von Wettbewerbern zu bewerten und zu bestimmen, wie sich diese auf Preis- und Lagerentscheidungen der Händler auswirken könnten.

Bei einer durch KI unterstützten Predictive-Analytics-Plattform kann die KI-Komponente Nutzern schnell Erkenntnisse in natürlicher Sprache darüber liefern, wo Vertriebs-, Marketing- und operative Entscheidungen funktionieren und wo Anpassungen erforderlich sein könnten. Hyperpersonalisierte Werbung und Produktangebote, gezielte Treueprogramme und Preisänderungen sind Beispiele für Veränderungen im Einzelhandel, die durch Nachfrageprognosen und andere von einem Predictive-Analytics-Tool bereitgestellte Daten beeinflusst werden können.

So treiben Sie Ihr Einzelhandelsmarketing mit KI voran

Herkömmliche Marketingtechnologien verfügen nicht über die detaillierten Erkenntnisse und die umfassende Unterstützung, die KI bieten kann. Hier sind einige Möglichkeiten, wie KI eine deutlich effektivere Marketingstrategie für Einzelhandelsunternehmen unterstützen kann:

• Gezielte Werbung und Sonderaktionen: KI kann frühere Käufe und Klicks von Kunden, Heatmaps sowie detaillierte demografische Kundeninformationen analysieren, die Menschen mit weniger Erfahrung im Umgang mit demografischen Daten möglicherweise nicht erkennen. Anschließend kann KI genutzt werden, um gezielte Anzeigeninhalte zu entwickeln und sie zur richtigen Zeit an die richtigen Personen zu senden.
• Kundensegmentierung und Erkenntnisse: Anders als die traditionelle Kundensegmentierung auf Grundlage breiterer demografischer Merkmale oder der Kaufhistorie kann die KI-gestützte Kundensegmentierung hochspezifische Daten nutzen, um stärker zielgerichtete, kaufbereite Käufersegmente zu erstellen. Innerhalb dieser Segmente kann KI außerdem weitere Erkenntnisse und Informationen aufdecken, die bei der Entwicklung von Anzeigen oder sogar neuen Produkten für diese Käufergruppe helfen können.
• Personalisierte Einkaufserlebnisse: Indem KI Reaktionen auf einen Produktvorschlag auf einer Produktseite aufzeichnet und analysiert, erkennt sie schnell wahrscheinliche Käufer und sagt anhand ihres Verhaltens und ihrer Kaufhistorie voraus, was sie in ihren Warenkorb legen werden. Diese Vorschläge werden so bereitgestellt, dass sie den Einkaufsprozess nicht stören. Tatsächlich schätzen viele Kunden, dass ihnen Produkte empfohlen werden, von denen sie vielleicht noch nichts wussten, die ihnen aber nützen können.
• Dynamische Preisstrategien: In Echtzeit kann KI-Technologie die Produktnachfrage, Preise von Wettbewerbern, die Kundenstimmung und andere Faktoren bewerten, um zu bestimmen, ob Produkte in diesem Moment neu bepreist werden sollten. Dynamische Preise führen häufig zu höheren Verkaufszahlen, ohne dass Händler manuell eingreifen müssen.
• Analyse sozialer Medien und der Kundenstimmung: KI-Modelle können kanalübergreifendes Kundenfeedback sammeln und analysieren, um Händlern ein besseres Verständnis dafür zu vermitteln, wie Kunden über die Marke und bestimmte Produkte denken. Besonders bei großen Sprachmodellen und generativen KI-Modellen können unstrukturierte Daten wie Texte aus vielen verschiedenen Quellen gesammelt werden. Gleichzeitig lassen sich werbliche oder gefälschte Bewertungen herausfiltern, damit sie die Analyse nicht verfälschen. Händler können diese neuen Erkenntnisse zur Kundenstimmung für personalisiertere Kundenerlebnisse einsetzen, darunter maßgeschneiderte Anzeigen und eine präzisere Zielgruppensegmentierung.

3 KI-Tools für Händler, die Sie in Betracht ziehen sollten

Angesichts der Vorteile von KI-Tools für den Einzelhandel ist es unerlässlich, dass Händler eine Reihe von KI-Anwendungen einsetzen, um den Umsatz zu steigern und Geschäftsprozesse zu optimieren.

ai.RETAIL: Bessere Einblicke in Daten

Accenture, das weltweit tätige Beratungs- und Dienstleistungsunternehmen, steht hinter ai.RETAIL, einer KI- und Datenanalyseplattform, die Händlern hilft, ihre Daten sowohl auf Ebene einzelner Kunden als auch im Gesamtbild besser zu verstehen. Zu den Funktionen gehören anpassbare Ansichten auf Kundenebene mit historischen Kaufmustern und Angaben zur Loyalität, dynamisches Merchandising für verschiedene Kundenkanäle, die Entwicklung eines digitalen Zwillings des Liefernetzwerks und Funktionen zur Kundenansprache.

Die kanadische Restaurantkette Tim Hortons hat ai.RETAIL sowie weitere Produkte und Dienstleistungen von Accenture beispielsweise genutzt, um ihre Kundenbindungs-App einzurichten. Die App umfasst personalisierte Prämien und intelligente Datenanalysen, die dem Anbieter helfen, Kunden an die Marke zu binden.

Stackline Shopper OS: CRM für Händler

Stackline’s Shopper OS ist eine Backend-Plattform für Händler, mit der sie mithilfe von KI verschiedene Aspekte der Kundenbeziehungen verwalten können und die über das traditionelle CRM hinausgeht. Zu den wichtigsten Funktionen gehören ein CRM für mehrere Händler, syndizierte Bewertungen und Rezensionen, die Entwicklung von Prämien- und Treueprogrammen, KI-gestützte Umfragen und automatisierte Kundennachrichten. Außerdem bietet die Plattform ein KI-gestütztes Analysetool, das das Einkaufsverhalten bei verschiedenen Händlern, in unterschiedlichen Kanälen und auf diversen Plattformen untersucht.

Amazon One: Optimiertes Einkaufen

Amazon One ist eine KI-gestützte Lösung, die Amazon entwickelt hat, um die Kundenseite jeder Interaktion im Einzelhandel mit einem Einkaufserlebnis zu vereinfachen, das das Unternehmen „Just Walk Out“-Einkaufen nennt. Bei Amazon One sind die Zahlungsinformationen eines Kunden mit dessen Handfläche verknüpft. KI und maschinelles Lernen identifizieren diese Handfläche und belasten das Konto der betreffenden Person, wenn sie ein teilnehmendes Geschäft mit ihren Einkäufen verlässt. Dadurch können Nutzer ihre Artikel schnell auswählen und gehen, ohne einen herkömmlichen Bezahlvorgang durchlaufen zu müssen.

Lesen Sie unseren Leitfaden zu den führenden KI-Lösungen für den Einzelhandel, die die Branche verändern und erfahren Sie mehr über die Anbieter und Produkte mit den größten Auswirkungen auf Unternehmen.

Fallstudien: Wie führende Marken KI im Einzelhandel einsetzen

Führende Akteure – vom E-Commerce bis zum klassischen stationären Einzelhandel – haben bereits massiv in KI-Lösungen investiert, um den Umsatz zu steigern. Tatsächlich werden viele der Lösungen, die diese großen Unternehmen einsetzen, branchenübergreifend genutzt.

Amazon: KI im E-Commerce

Als langjähriger Vorreiter im Bereich KI und Lösungen für maschinelles Lernen, der sowohl intern als auch für sein riesiges Netzwerk aus Partnern und Kunden Tools entwickelt, hat Amazon KI auf verschiedenen Ebenen und für unterschiedliche Zwecke in seine Geschäftsabläufe integriert. Ein aktuelles Beispiel dafür, wie das Unternehmen KI zur Verbesserung des Kundenerlebnisses einsetzt, ist die Funktion „Customers say“, die zu den Kundenrezensionen bei Amazon hinzugefügt wurde. Dieser von KI generierte Inhalt fasst effektiv alle zu einem bestimmten Produkt abgegebenen Rezensionen zusammen und ermöglicht es Kunden auf einen Blick zu erfahren, was andere Kunden an dem Produkt, das sie kaufen möchten, gefällt und was nicht.

Die „Customers say“-Beschreibung im Amazon-Einzelhandel fasst Nutzerkommentare aus einer großen Bandbreite von Rezensionen schnell zusammen.

Walmart: KI im traditionellen Einzelhandel

Walmart setzt in den vergangenen Monaten verstärkt auf dialogorientierte KI – insbesondere, da viele Kunden begonnen haben, online mit der Marke zu interagieren. Mit Walmart Voice Order und Text to Shop können Nutzer verschiedene Artikel über ihre Mobilgeräte kaufen und erneut bestellen, ohne den eigentlichen Kaufvorgang durchlaufen zu müssen. Die KI von Walmart erkennt den Käufer sowie dessen frühere Käufe und Zahlungsmethoden und tätigt den Kauf in dessen Namen.

Darüber hinaus hat Walmart sowohl seine internen als auch seine kundenorientierten Chat-Schnittstellen verbessert. Die Chatbots des Kundensupports werden inzwischen von KI unterstützt und können dadurch die meisten Kundenfragen und -anfragen bearbeiten, während nur die kompliziertesten Gespräche an menschliche Supportmitarbeiter weitergeleitet werden. Intern ist Ask Sam ein Sprachassistent, der Filialmitarbeiter unterstützt, wenn sie Fragen zu ihren Arbeitszeiten, Kollegen oder anderen wichtigen Informationen am Arbeitsplatz haben.

Kroger: KI im Lebensmittel- und Nahrungsmittelhandel

Kroger arbeitet inzwischen mit Intelligence Node, einem Unternehmen für KI-gestützte Handelsanalysen, zusammen, um seine Produktseiten und Taxonomie zu optimieren. So werden die von Kunden gewünschten Informationen zu verschiedenen Produkten leichter auffindbar, detaillierter und aktueller. Dazu können bessere Platzierungen auf Suchergebnisseiten, die Erstellung neuer und wirkungsvollerer Produktbeschreibungen sowie detailliertere Analysedaten zur Leistung der Produktseiten gehören.

Zara: KI in Mode und Bekleidung

Zara ist eine internationale Modemarke, die KI-Technologie insbesondere zur Steuerung ihrer Lieferkette, Bestände und Abläufe bei Kundenrücksendungen einsetzt. Das Unternehmen nutzt einen Prozess namens Just-In-telligent supply chain system management, der KI-gestützte Bestandsverwaltung und Datenanalysen kombiniert, um die Aktualisierung der Lieferkette in Echtzeit zu verbessern. Die Marke hat außerdem mit Jetlore (heute im Besitz von PayPal) zusammengearbeitet, einem Unternehmen für prädiktive KI im Einzelhandel, um Zara dabei zu helfen, Kundenverhalten und Kaufentscheidungen anhand detaillierterer Datenpunkte zu Kleidungsstücken besser vorherzusagen. Das Unternehmen berichtete, dass der Einsatz von KI auf diese Weise seine Lieferungen und Lagerhaltungskosten verbessert sowie Probleme mit Rücksendungen reduziert habe.

Fazit: Einzelhändler setzen für Wettbewerbsvorteile auf KI

Einzelhändler werden kreativ und finden unterschiedlichste Wege, KI zu integrieren, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Das reicht von der direkten Interaktion der KI mit Kunden oder ihrer indirekten Einflussnahme auf Kundeninteraktionen über die Auffüllung und Überwachung von Beständen an verteilten Standorten bis hin zu einer detaillierteren Übersicht über aktuelle Leistungsdaten für Unternehmensentscheider. Wenn Einzelhändler KI strategisch einsetzen, können sowohl Mitarbeiter als auch Kunden von Automatisierung, Personalisierung und Funktionen profitieren, die ohne manuellen Aufwand auskommen und das Einkaufserlebnis insgesamt verbessern.

Lesen Sie unseren Leitfaden zu den wichtigsten generativen KI-Tools und -Anwendungen, um die beliebtesten Lösungen dieser dynamischen und aufstrebenden Technologie auf dem heutigen Markt kennenzulernen.