Alibaba Group
2024 – Die Alibaba Group, das asiatische Äquivalent zu Amazon, ist ein weltweit führender E-Commerce-Konzern. Mit starker Präsenz in Einzelhandel und Technologie zählt das Unternehmen zu den Top 10 weltweit und betreibt Chinas größte Cloud-Plattform, Alibaba Cloud. Die DAMO Akademie erforscht KI-Anwendungen in Bereichen wie Sprachassistenz, Robotik und mehr. Alibaba ist auch in B2B und Internet-Auktionen tätig und wurde vor der Jahrtausendwende von einem Englischlehrer gegründet.
Alphabet
2024 -Alphabet, der Mutterkonzern von Google, setzt auf Künstliche Intelligenz (KI) als Hauptgeschäftsmodell. Tochterunternehmen wie Google Brain und Deepmind nutzen KI, um Google-Nutzern relevante Suchergebnisse, Spracherkennung, Werbeanzeigen, Empfehlungsalgorithmen, Google Assistant und Bilderkennung zu bieten. Darüber hinaus engagiert sich Alphabet in autonomem Fahren (Waymo) sowie Robotik und Drohnentechnologie (Jigsaw, X, Wing). Sundar Pichai, CEO von Alphabet, betonte, dass KI „wichtiger als Feuer oder Elektrizität“ sei.
Baidu
2023 – Baidu, der zweitgrößte Suchmaschinenbetreiber der Welt, setzt intensiv auf künstliche Intelligenz (KI) zur Suchmaschinenoptimierung und forscht in Bereichen wie Spracherkennung, Übersetzungsprogrammen, Mobilitätsassistenzsystemen, autonomem Fahren und Gesundheitswesen. Als erstes chinesisches Unternehmen trat Baidu der amerikanischen KI-Ethik-Allianz „Partnership on AI“ bei und plant für 2023 die Einführung eines eigenen „Autoroboters“ in Zusammenarbeit mit Geely unter der Marke „Jidu“.
Amazon
2023 Onlinehändler News 10/2023 – Amazon, der bekannte Shoppingriese, setzt intensiv auf KI-Technologie. Sie verwenden Algorithmen, um personalisierte Produktempfehlungen im Onlineshop zu bieten. Zusätzlich bietet Amazon den weit verbreiteten KI-Assistenten Alexa in Echo-Lautsprechern an. Im B2B-Markt ist Amazon seit 2006 mit der Cloud-Computing-Plattform Amazon Web Services (AWS) erfolgreich, die von Unternehmen wie Siemens und NASA genutzt wird. Trotz Kontroversen ist Rekognition, eine Gesichtserkennungs-KI, im Einsatz, und Amazon betreibt seit 2018 kassenlose Supermärkte in den USA, genannt „Amazon Go“.
Amazon: Überall künstliche Intelligenz
Erst kürzlich investierte der Konzern 4 Milliarden US-Dollar in das KI-StartUp Anthropic. Dessen KI-Bot Claude soll eng mit der Cloud von Amazon Web Services verzahnt werden und also auch Unternehmen zugutekommen, die AWS nutzen. Die Sprachassistenz Alexa ist als KI-Vorzeigeprodukt seit Jahren eines von Amazons wichtigsten Produkten, soll mit einer Generalüberholung künftig aber noch intelligenter werden und als generatives KI-Modell sogar ChatGPT in den Schatten stellen – und zwar nicht per Chat, sondern im Sprachdialog.
Aber auch und vor allem der Marktplatz ist tief mit KI-Tools verzahnt. Dass künstliche Intelligenz im Algorithmus längst eine große Rolle spielt, ist bekannt. Die Suche bei Amazon nutzt KI schon lange, um personalisiert die besten Suchergebnisse anzuzeigen. Allerdings steht die Funktion auch immer wieder in der Kritik. Besser soll es künftig mit einer generativen Suchmaske werden, ähnlich wie man es zum Beispiel von Google kennt. Mit einem Chatbot sollen potenzielle Kund:innen dann eine Art Verkaufsgespräch führen, um so zu den passenden Ergebnissen gelotst zu werden. Das Stichwort lautet hier „Conversational Commerce“.
Auch in der Logistik und im Backend für Händler:innen nutzt Amazon schon seit bald einem Jahrzehnt KI-Tools. Auf der Amazon Accelerate stellte der Konzern einen ganzen Schwung neuer Produkte vor. So ist es zum Beispiel nun möglich, mittels generativer KI fast die komplette Produktpräsentation zu erstellen. Egal, ob Titel, Bullet Points oder gleich die Produktbeschreibung – ein ChatGPT-artiges Tool soll Händler:innen an dieser Stelle eine ganze Menge Arbeit abnehmen. Es reiche, eine kurze Produktbeschreibung einzugeben und die KI erstellt daraus den nötigen Content, der im Nachhinein natürlich noch manuell angepasst werden kann.
In den Fulfillment Centern von Amazon geht ohne Technologie mit künstlicher Intelligenz ohnehin nichts mehr. Zum Beispiel nutzen die ersten Lager in den USA künstliche Intelligenz, um defekte oder kaputte Ware schon vor dem Versand auszusortieren. Im kommenden Jahr sollen auch europäische Standorte hinzukommen.
Mit Supply Chain by Amazon hat der Konzern auf der Accelerate quasi eine automatisierte Erweiterung zum FBA-Programm (Fulfillment by Amazon) angekündigt. Gerade in Zeiten, in denen Lieferengpässe und Probleme in den Lieferketten zur Norm gehören, soll Händler:innen damit die Arbeit erleichtert werden. Amazon übernimmt dabei von der Abholung beim Hersteller, über Zollregularien und internationale Lieferung bis zur Zustellung bei den Kund:innen alles. Das ganze funktioniert automatisiert, ohne dass sich Händler:innen damit beschäftigen müssen. Das ist jedenfalls die neueste Idee – ob das alles so reibungslos klappt, wird sich in Zukunft zeigen, es zeigt aber einmal mehr, wie investiert der Konzern in ein automatisiertes Business ist.
Ebay
Immer noch mit Suchfunktion
Onlinehändler News 10/2023
Im Jahr 2016 hat der damalige Ebay-CEO Devin Wenig prophezeit, dass das Suchfeld auf Online-Marktplätzen künftig obsolet sein werde. Im Jahr 2023 ist das zwar noch nicht eingetreten, seine Prognosen von damals sind aber nah an dem, was wir heute bei Ebay und im Online-Handel generell vorfinden. Wenig sagte zum Beispiel: „Als Kunden werdet ihr erfahren, dass es fast so ist, als hättet ihr einen persönlichen Berater an der Hand – mit dem Unterschied, dass dieser mit jeder Nutzung immer klüger wird, sich mehr auf eure Bedürfnisse einstellt.“ Genau da wollen alle Anbieter hin. Weg von einer generischen Suchmaske mit zusammengewürfelten Ergebnissen und hin zu einer auf KI basierenden Personalisierung, die das Shopping erleichtert. Da ist weder Ebay noch die Konkurrenz bisher vollumfänglich angekommen, die Implementierung von KI-Tools hat aber in den vergangenen Jahren dafür gesorgt, dass sich die Suche auf Marktplätzen erheblich verbessert hat.
Magical Listing
Ganz neu ist bei Ebay das sogenannte „Magical Listing“. Dabei soll ein Bild ausreichen, um einen Artikel einzustellen. Sämtliche Informationen zu dem Produkt soll sich das KI-Tool aus dem Bild und im Netz verfügbaren Daten holen. Das soll vorerst aber nur in den USA funktionieren. Deutsche Ebay-Händler:innen können bei der Angebotserstellung aber ebenfalls von KI profitieren. Das soll auch privaten Anbietern helfen, die noch nicht viel Erfahrung im Verkauf haben. Verkäufer:innen geben Titel, Kategorie und Artikelmerkmale ein und auf dieser Basis erstellt die KI einen passenden Text. Passend dazu gibt es nun auch ein passendes KI-Tool für die Bilderstellung, das die Freistellung von Produktbildern erleichtert. „Die neuesten Fortschritte in der generativen KI bieten uns ganz neue Möglichkeiten. Bis vor kurzem mussten wir uns entweder für die Optimierung des Ein- oder des Verkaufserlebnisses entscheiden. Mithilfe von KI können wir nun beide Ziele gleichzeitig erreichen“, so Jenny Schmaler, die das private Verkaufen bei eBay Deutschland verantwortet.
Otto.de
Leiser Vorreiter
Onlinehändler News 10/2023
Im August 2023 hat Otto.de, nach eigenen Angaben als erster deutscher Anbieter, einen KI-Assistenten getestet. Das Prinzip: Kund:innen geben ihre Frage in einer Chatleiste direkt über den Bewertungen ein. Die passende Antwort wird auf Basis von vorhandenen Bewertungen, der Produktbeschreibung und dem Produkttitel von der KI generiert. Die Testphase lief mit 180.000 Produkten. Das ist die neueste KI-Implementierung auf dem Marktplatz, aber nicht die einzige.
Bei Otto arbeiten aktuell etwa 100 Mitarbeiter:innen an der Entwicklung von KI-Produkten, derzeit habe man über 40 entsprechende Anwendungen im Einsatz. Das beginnt bei einer KI-gestützten Suche und setzt sich bei per KI geordneten Produktrezensionen fort. Auch Image Recognition hat Otto im Einsatz. „Das hilft uns beispielsweise dabei, zu verhindern, dass im wachsenden Marktplatz-Geschäft unerwünschte Artikel auf der Plattform angeboten werden. Denn die KI filtert z. B. verfassungswidrige Symbole oder Nacktheit (beispielsweise in einer Produktabbildung für Duschzubehör) heraus“, erklärt ein Konzernsprecher.
Forecasting im Lager
Auch in der Logistik macht sich Otto künstliche Intelligenz zunutze. Mit AI Forecasting soll dort etwa vorhergesagt werden, welche Artikel wann im Lager eintreffen, mit welchem Absatz zu welchem Zeitpunkt zu rechnen ist und wie viele Artikel retourniert werden. „Diese Informationen nutzen wir dann beispielsweise zur Optimierung unserer Lagerlogistik, um Beschaffungsmengen im Einkauf zu bestimmen sowie im Vertrieb für Aktionsplanungen. Monatlich nehmen wir mehrere Milliarden Einzelprognosen vor, um die verschiedenen Anforderungen bestmöglich zu bedienen.“
KI im E-Commerce bei Otto
Der deutsche E-Commerce-Riese Otto nutzt Algorithmen der künstlichen Intelligenz, um Online-Aktivitäten zu verbessern und insbesondere die Anzahl der Retouren zu reduzieren. Mit einem Deep-Learning-Algorithmus, der ursprünglich für CERN-Experimente entwickelt wurde, versucht Otto, seine Vorhersagen darüber zu verbessern, was Menschen kaufen möchten, um diese Produkte zu bestellen und sie ohne Verzögerung an den Kunden zu liefern. Der Algorithmus sagt mit 90-prozentiger Genauigkeit voraus, was in den nächsten 30 Tagen verkauft werden wird.
Otto
Retourenquote mit KI reduzieren
Quelle: actindo
Verschiedene E-Commerce-Channels zu bespielen und gleichzeitig den Waren- und Lagerbestand optimal zu planen und Retouren zu managen, ist besonders in Peak-Zeiten wie dem Black Friday eine anspruchsvolle Aufgabe. Otto setzt deshalb auf einen eigenen Deep-Learning-Algorithmus, um etwa die Retourenquote zu reduzieren.
Das leistet KI: Mit KI-Unterstützung im Omnichannel können Onlinehändler ihre Bestände besser planen. Algorithmen prognostizieren, wann welche Artikel besonders gut laufen, analysieren Retouren und schlagen Verbesserungen vor. Sie helfen außerdem, die Supply Chain zu optimieren.
Umsetzung: Damit KI-Tools die Beschaffung, die Lagerhaltung und das Retourenmanagement optimieren können – zum Beispiel mit Byrd –, ist ein zentrales Shop-Management erforderlich.
So unterstützt der Dienstleister: Das Omnichannel-Modul ermöglicht es, Online-Shops von Anbietern wie Shopify und alle relevanten Marktplätze zentral zu steuern und zu optimieren. Händler können zum Beispiel KI-gestützt herausfinden, welche Produkte gerade in einem bestimmten Kanal aktiv sind.
KI in Geschäftsprozessen
Der Handelsriese Otto setzt KI schon länger ein und forscht dahingehend auch. Seit über zehn Jahren findet die Technologie in diesem deutschen Unternehmen Anklang. Dabei werden KI-Anwendungen zur Absatz- und Retourprognose verwendet, um die Lagerlogistik zu optimieren. Außerdem nutzt die Website Bilder, um den Kunden die Produkte zu präsentieren. Eine KI sammelt und wertet relevante Informationen aus den Artikelbildern aus. Damit kann diese auch verhindern, dass unerwünschte Artikel oder verfassungswidrige Symbole oder Ähnliches auf der Plattform verteilt werden. Zudem ist die Suche auf der Website KI-gestützt. Die Suche lernt aus dem User-Verhalten und passt jeweils die Suchen an. Durch sowas lernt die KI auch, die User-Experience anzupassen. Darüber hinaus analysiert das Unternehmen die Kundenbewertungen nach häufigen Aussagen oder bestimmten Aspekten, anhand derer die Produkte besser gemacht werden können. Zum krönenden Abschluss gibt es mehrere Chatbots und generative KI namens ogGPT. Diese werden in diversen Bereichen angewendet.
Zalando oder AboutYou
verringern zum Beispiel Retouren mit künstlicher Intelligenz,
Besseres Kundenerlebnis mit KI bei Zalando
Ein weiterer deutscher E-Commerce-Riese, Zalando, bietet seinen 29 Millionen Kunden dank künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen ein personalisiertes Erlebnis. Der „Algorithmic Fashion Companion“ des Unternehmens ist ein digitales Outfit-Empfehlungstool, das Kunden dabei hilft, eine Wunschliste zu erstellen, die auf dem basiert, was sie zuvor gekauft oder Interesse daran bekundet haben. Darüber hinaus werden die Abläufe des Unternehmens durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz optimiert, einschließlich der Lieferkette und zur Vermeidung von Betrug. Insbesondere während der Cyber Week ermöglicht es die künstliche Intelligenz dem Unternehmen, ein vorbildliches Kundenerlebnis zu schaffen und mehrere Zahlungs- und Lieferoptionen anzubieten sowie wochenspezifische Rabatte anzuwenden.
So verbessert Zalando die Kundenkommunikation mit Chatbots
Quelle: actindo
Chatbots beantworten rund um die Uhr Kundenfragen, vereinfachen die Produktsuche, sammeln Feedback und entlasten den Customer Service. Zalando nutzt Chatbots außerdem als Fashion Assistants, die Modeberatung anbieten und Kaufentscheidungen vereinfachen.
Allerdings setzen erst 18 Prozent der größten deutschen Online-Shops auf Chatbots. Perspektivisch sollten es mehr werden, denn 2025 könnte der Markt aufgrund des KI-Fortschritts ein Volumen von 1,25 Milliarden $ erreichen – 2016 waren es knapp 191 Millionen $. Gartner-Experten schätzen zudem, dass Chatbots bis 2027 in jeder vierten Organisation der wichtigste Kundenservice-Kanal werden.
Das leistet KI: Chatbots tragen zu transparenter Post-Purchase-Kommunikation bei oder steigern mit Empfehlungen den E-Commerce-Umsatz.
Umsetzung: Damit virtuelle Assistenten detaillierte Bestellinformationen und intelligente Produktempfehlungen parat haben, benötigen sie Zugriff auf Produkt- und Kundendaten. Diese sind idealerweise im Backend konsolidiert und stehen in Echtzeit zur Verfügung – so wie im DataHub in Actindo Core1.
So unterstütztzen KI-Dienstleister: Die Plattform orchestriert alle E-Commerce-Prozesse und verbindet Bestelldaten und Produktempfehlungen mit KI-Chatbots. So wird aus der Kostenstelle Customer Care ein Revenue-Stream. In der Plattform steht zudem ein Chatbot für Service-Teams zur Verfügung, damit Kunden auch im persönlichen Kontakt korrekte und aktuelle Daten erhalten.
Flaconi
Smarte KI-gesteuerte Suchmöglichkeiten wie Flaconi bieten
Quelle: Actindo
Je schneller Kunden finden, was sie suchen, desto schneller steigt der E-Commerce-Umsatz. Flaconi hat beispielsweise seinen durchschnittlichen Auftragswert mit einer intelligenten Suche um zehn Prozent gesteigert.
Leistungsstarke Funktionen für Search & Discovery sind wesentlich für Webshops. Allerdings muss sich die Onsite-Suche im E-Commerce mit Größen wie Amazon und Spotify messen lassen und veränderte Suchgewohnheiten abbilden – denn durch KI-Assistenten wie Alexa und ChatGPT werden Suchbegriffe komplexer und dialogorientierter.
Das leistet KI: Algorithmen unterstützen intuitives Suchen über alle digitalen Touchpoints hinweg und liefern passende Ergebnisse zu Kundeneingaben. Außerdem ermöglicht es KI, neben Worten auch Spracheingaben oder Bilder für die Produktsuche zu verwenden.
Umsetzung: Statt eine flexible Suchfunktion für den eigenen Shop aufwendig zu programmieren, können E-Commerce-Teams die fortschrittliche KI-Suchinfrastruktur von Anbietern wie Algolia nutzen, auf den auch Flaconi setzt und der einer von zahlreichen Technologiepartnern von Actindo ist.
So unterstützt dienstleister: Über die Plattform lassen sich KI-Suchfunktionen direkt im Shop integrieren, damit Kunden schneller an das Ziel ihrer Produktsuche gelangen.
DM Drogeriemarkt
Auch der Drogerieriese dm hat einen eigenen Chatbot. Dieser nennt sich dmGPT und ist seit August 2023 live. Nach einer Testphase im Tochterunternehmen dmTECH ist dieser sukzessive für die Mitarbeiter zugänglich geworden. dmGPT nutzt ein GPT-3.5- Sprachmodell. Mit dem Chatbot sollen den Mitarbeitern einerseits der Umgang mit KI nähergebracht als auch das Arbeitsleben erleichtert werden. Der Chatbot ist in einer eigenen Cloudinfrastruktur bereitgestellt und funktioniert nur in der dm-Infrastruktur. Die Nutzer des Chatbots können Aufgaben wie Textbearbeitung, Unterstützung beim Programmieren oder Erstellung von Konzepten oder Beiträgen an diesen abgeben.
ROSSMANN
Den Co-Piloten von Microsoft nutzt dafür beispielsweise die Unternehmenskette Rossmann. Das Unternehmen entschloss sich im November dafür, den Assistenten in das Unternehmen zu integrieren. Besonders bei den Office-Programmen ist der Co-Pilot eine sinnvolle Unterstützung. Das Unternehmen erhofft sich eine Produktivitätssteigerung. Das Unternehmen betont in einer Pressemitteilung, dass es offen für neue Technologien ist und diese gerne ausprobiert. Solange es den Arbeitsalltag der Mitarbeiter unterstützt, nehmen sie sich der Sache an. Im November startete damit eine große Testphase. Mit den Ergebnissen dieser Phase leitet das Unternehmen weitere Schritte ab.
Online-Einkauf bei Adidas
Als COVID-19 die Menschen aus den Geschäften fernhielt, verlagerte Adidas seinen Fokus auf seine Online-Plattform. Es plante, künstliche Intelligenz zu nutzen, um sein Supply-Chain-Management zu untersuchen und 3D-Druck zu nutzen, um die Zwischensohlen der Adidas 4D-Laufschuhe zu produzieren. Adidas bietet auch ein „Style Suggestion“-Tool für Kunden an, das auf die individuellen Suchanfragen zugeschnitten ist. Mithilfe von maschinellem Lernen lernt das Tool die Vorlieben des Kunden und erkundet mögliche Vorschläge für Stile, Produkte, Farben und mehr.
Kaufland
bzw. die dahinter stehende Schwarz-Gruppe baut gleich einen ganzen KI-Forschungspark in Heilbronn. 2023 könnte man den Eindruck bekommen, es gehe nur darum, das Buzzword unterzubringen, so viele Neuerungen, wie derzeit eingeführt werden.
Es darf aber nicht darum gehen, Technologie zum reinen Selbstzweck verkommen zu lassen, wie Dominik Knobloch von Kaufland gegenüber OHN erklärt: „Sie dient vielmehr dazu, digitale Lösungen und neueste technologische Errungenschaften zu nutzen, um den Geschäftsbetrieb und die Prozesse zu optimieren sowie das Einkaufserlebnis der Kunden zu verbessern“.
Lego
Analyse: Preisvorhersagen Nachmarkt Lego
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2352340924000301#abs0001
Der Datensatz enthält die Anzahl der LEGO-Steine und die Preisentwicklung für KI-basierte Preisvorhersagen. Die Daten erstrecken sich über den Zeitraum von Juni 2018 bis Juni 2023. Die Daten wurden aus drei Quellen bezogen: Brickset.com (LEGO-Sets Einzelhandelspreise, Veröffentlichungsdaten und IDs), Lego.com offizielle Webseite (ID-Nummer jedes Sets, das von Lego veröffentlicht wurde, seine Einzelhandelspreise, der aktuelle Status des Sets) und promoklocki.pl Webseite (die Einzelhandelspreise für Polen, Preise aus Aftermarket-Transaktionen). Die Daten wurden auf der Grundlage der offiziellen LEGO Set-ID zusammengeführt. Durch die hohe Granularität der Daten (monatliche Durchschnittspreise pro LEGO Set) ermöglicht der Datensatz die Berechnung von Variablen auf Set-Ebene und könnte sowohl Aggregat- als auch Zeitreihenanalysen unterstützen, während die Spärlichkeit der Daten die Analyse des Sammlerverhaltens ermöglicht, wodurch die erwarteten Qualitäten der gekauften Produkte und ihr Wiederverkaufspotenzial genau bestimmt werden können. Dies kann für ein breites Spektrum von Forschern und Datenwissenschaftlern nützlich sein, die statistische Methoden und Techniken des maschinellen Lernens zur Preisvorhersage verwenden.
Klarna personalisiert Empfehlungen mit KI
Marketing von der Stange und Content-Einheitsbrei sind out. Vor allem junge Menschen wollen Personalisierung im E-Commerce: 57 Prozent der 18- bis 42-Jährigen erwarten künftig personalisierte Einkaufserlebnisse. Um Produkte und Käuferinteressen in Einklang zu bringen, entwickelt Klarna KI-Technologien für personalisiertes Shopping.
Das leistet KI: Künstliche Intelligenz ermöglicht Personalisierungen in Echtzeit. Sie liefert Insights für Marketingkampagnen und Vorschläge für die individuelle Kundenansprache, zum Beispiel über personalisierte Newsletter.
Umsetzung: Für kundenzentrierte Marketingstrategien und Produktangebote benötigen E-Commerce-Entscheider Einblicke in das Verhalten der Kunden, ihre Präferenzen und aktuelle Markttrends.
So unterstützt Actindo: Das BI-Modul der Actindo Plattform erlaubt präzise Datenanalysen über alle E-Commerce-Prozesse und -Kanäle hinweg. Kombiniert mit Partner-Technologien wie dem Analysetool von Econda entsteht die Basis für individuelle Kundenerlebnisse.
Morrisons, UK : KI in der Warendisposition, Einzelhändler
„Morrisons hat damit seine Position im britischen Einzelhandel maßgeblich ausgebaut“, sagt Andreas Nierlich, Director Retail DACH bei Blue Yonder.
Automatisierung der Warendisposition zu über 90 Prozent
Walmart-Bestandsoptimierung
Walmart, einer der größten Einzelhändler der Welt, nutzt KI-gestützte BI-Tools, um seinen Bestand zu optimieren. Durch die Analyse von Verkaufsdaten und Wettermustern kann Walmart vorhersagen, welche Produkte sich an verschiedenen Standorten wahrscheinlich gut verkaufen werden, so dass das Unternehmen seinen Bestand optimieren und Verschwendung reduzieren kann.
Preispunktoptimierung: KI-gestützte BI-Tools können Einzelhändlern helfen, ihre Preisstrategien zu optimieren. Durch die Analyse der Preisgestaltung von Wettbewerbern, der demografischen Daten von Kunden und des Kaufverhaltens können KI-Algorithmen Einzelhändlern helfen, die optimalen Preispunkte für ihre Produkte zu ermitteln. Laut einer Studie von Deloitte können Einzelhändler, die KI zur Optimierung ihrer Preisgestaltung einsetzen, ihre Gewinnspanne um bis zu 5 % erhöhen.
Preisgestaltung und Revenue Management
In den Bereichen Preisgestaltung und Revenue Management nutzt KI dynamische und datengetriebene Ansätze. Durch die Analyse von Marktdaten, Wettbewerbspreisen, Kundenverhalten und Kaufmustern können KI-Systeme optimale Preisstrategien entwickeln.
Diese dynamische Preisgestaltung ermöglicht es Einzelhändlern, ihre Preise in Echtzeit anzupassen, um die Nachfrage zu maximieren, den Umsatz zu steigern und auf Marktveränderungen schnell zu reagieren.
Bestands- und Lieferkettenmanagement / Predictive Analytics
Im Bereich des Bestands- und Lieferkettenmanagements ermöglicht KI eine präzisere und effizientere Handhabung der Lagerbestände. Durch die Analyse von Verkaufsdaten, saisonalen Trends und Marktnachfragen:
- Vorhersage des Produktbedarfs
- Optimierung des Lagerbestands
- Vermeidung sowohl von Überbestände als auch Produktmangel
- automatisierte Einleitung von Nachschubprozesse
- Steigerung von Effizienz
- Reduzierung von menschlichen Fehler
„Predictive Analytics“ bezeichnet. Predictive Analytics nutzt Daten, statistische Algorithmen und maschinelles Lernen, um die Wahrscheinlichkeit zukünftiger Ergebnisse basierend auf historischen Daten zu identifizieren.
Beispiel aus den USA. KI-Bildanalyse im Einzelhandel / Hardwareintegration in Reinigungsmaschinen
- KI-Analyse als grundlegende Computer-Vision-Technologie Millionen von Bildern pro Tag. So hilft sie bei der Lokalisierung von Warenbeständen, der Inventur sowie Überprüfung der Preisgenauigkeit – und analysiert dafür sogar Produkte und Paletten in den obersten Regalebenen.
- Beim US-Händler ist die Software in die Flotte autonomer Bodenreinigungsmaschinen der Filialen integriert und erfasst in Echtzeit Daten in den Filialen.
- Skalierbare, zugängliche und kosteneffiziente Automatisierung
- Datenerfassung durch den Einsatz von autonomen Bodenwischgeräten und anderer mobiler Devices
- Stopp von steigende Mitarbeiterkosten und geringere Gewinnmargen
KI in der Supply Chain
Zitat: KI Supply Chain Andreas Nierlich
Der Bedarf an Automatisierung wird weiter steigen. Die Anwendungsfelder von KI skalieren dabei die Supply Chain entlang, bis hin zum Sourcing einzelner Rohstoffe, wie Baumwolle oder Getreide.
Andreas Nierlich
Director Retail DACH, Blue Yonder
Personalisierte Angebote
Ein bereits klassisches Beispiel für den gut funktionierenden Einsatz von KI im Einzelhandel sind personalisierte Angebote in Echtzeit. Online- oder Mobile-Kanäle zeigen Produkte entweder nach bestimmten Parametern oder auf Grundlage von Kundenprofilen mit ähnlichem Kaufverhalten an – das bekannte „Kunden, die dieses Produkt kauften, kauften auch …“ Hier scheinen die Möglichkeiten aber noch lange nicht ausgereizt.
Zitat Blackbox-Lernen Van der Putten
Ein echtes One-to-one-Engagement für den Kunden setze nämlich „einen noch umfassenderen Einsatz von KI voraus, um die Wahrscheinlichkeit einer positiven Reaktion auf der Basis von Echtzeit-Kontextdaten vorherzusagen“, so Peter van der Putten, Director Decisioning & AI Solutions bei Pegasystems. Nutzer hätten mit dieser Methode eine Verdrei- bis Vervierfachung der Klickraten im Vergleich zum klassischen Targeting festgestellt.
Van der Putten weist aber darauf hin, dass derartige Anwendungen nicht automatisch funktionieren, sondern einen gewissen Background im Handelsunternehmen voraussetzen: „Dabei geht es um mehr als nur maschinelles Blackbox-Lernen. Unternehmen müssen auch in der Lage sein, eigene Strategien, Prioritäten und Richtlinien zu formulieren, einschließlich ethischer Anforderungen.“
Solche personalisierten und KI-gestützten Produktangebote kommen nicht nur im E-Commerce, sondern auch in stationären Kanälen zum Einsatz; laut Pegasystems vornehmlich bei Unternehmen, die direkte vertragliche Beziehungen zu ihren Kundinnen und Kunden unterhalten.
KI wird immer häufiger eingesetzt, um die Effizienz von Prozessen zu steigern. So können Intelligent Decisions die Prozesse für Lieferanten- Onboardings, Logistik und Lieferkette, das Qualitätsmanagement, den Einkauf sowie die Garantie- und Rückgabevorgänge steuern.
Peter van der Putten Director Decisioning & AI Solutions, Pegasystems
B2B-E-Commerce zwischen Unternehmen kann KI ebenfalls zu einer besseren Customer Experience beitragen. Wie genau, zeigen folgende vier Beispiele aus der Praxis:
Abbruchraten reduzieren
Im Idealfall finden Einkäufer das gesuchte Produkt auf Anhieb im B2B-Webshop ihres Lieferanten. Doch was, wenn dies gerade nicht vorrätig ist? Nicht selten brechen Kunden an dieser Stelle ihren Einkauf genervt ab und versuchen ihr Glück beim Mitbewerber. Doch dagegen lässt sich mithilfe von KI etwas tun: Intelligente Lösungen können im Handumdrehen ähnliche Alternativartikel vorschlagen. Das reduziert Kaufabbrüche, verbessert das Benutzererlebnis und steigert den Umsatz.
Vergleiche erleichtern
Die meisten Einkäufer recherchieren Produkte und Preise am liebsten online und in Eigenregie. Umso wichtiger ist es, ihnen intelligente Vergleichsmöglichkeiten zu bieten. Müssen sich Kunden bislang vielerorts mühsam durch die Spezifikationen der unterschiedlichen Produkte hangeln, liefert die KI relevante Informationen auf Knopfdruck, erleichtert Produktvergleiche und beschleunigt Kaufentscheidungen. Ein wichtiger Vorteil, zumal schlechte Vergleichsmöglichkeiten laut Umfragen zu den größten Frustrationsquellen von B2B-Käufern zählen.
Engpässe vermeiden
Weitgehender Self-Service, Schnellbestellungsformulare und automatische Nachschubbelieferung sind in modernen B2C-Onlineshops gang und gäbe – und werden auch im B2B-Segment immer häufiger vorausgesetzt. Künstliche Intelligenz ermöglicht es, den Kundenerwartungen an ein intelligentes Replenishment zuverlässig gerecht zu werden. Bedarfe lassen sich auf Basis vorausschauender Analysen, Interaktionen und Unternehmensdaten vorhersagen, Lagerbestände proaktiv auffüllen. Der Vorteil: Einkäufer müssen nicht selbst daran denken, Verbrauchsartikel regelmäßig nachzubestellen, dadurch entstehende Engpässe werden vermieden. Das kommt beim Einkauf gut an und festigt die Kundenbeziehung
Sortimente optimieren
Im stationären Handel gehört Category Management (CM) seit Jahren zum guten Ton. Im (B2B-)E-Commerce sucht man entsprechende Ansätze bislang meist noch vergebens. Dabei lassen sich auch B2B-Webshop-Sortimente mithilfe intelligenter Analysen deutlich besser gestalten und fortlaufend optimieren. Anhand von Produktkontext- und Interaktionsdaten ermöglicht die KI nicht nur, Ladenhüter und Schnelldreher im Onlineshop gezielt zu identifizieren, sondern Einkäufern auch automatisch personalisierte Angebote zu präsentieren. So lassen sich Abverkäufe von bestimmten Produkten gezielt ankurbeln.
KI im Einzelhandel und in der Logistik und Lieferung
Ein weiterer Bereich, in dem KI weit verbreitet ist, ist der Einzelhandel. So können zum Beispiel KI-basierte Empfehlungssysteme, die auf dem Verhalten von Kunden basieren, Einkaufserlebnisse personalisieren und die Kundenbindung erhöhen. Darüber hinaus kann KI auch im Bereich der Logistik und Lieferung eingesetzt werden, um bspw. Prozesse zu automatisieren und so die Effizienz zu verbessern.