6 Minuten Lesezeit Mit Insights von Jack Fitzgerald Business Development Director - Retail jack.fitzgerald@zuhlke.com In den vergangenen Jahren hat sich Künstliche Intelligenz (KI) vom Schlagwort zur strategischen Notwendigkeit entwickelt, mit der sich der Einzelhandel intensiv auseinandersetzen muss.. Tatsächlich wird erwartet, dass der Markt für KI im Einzelhandel jedes Jahr erheblich wachsen wird und bis 2028 die Summe von 31,18 Milliarden US-Dollar erreicht. Da Einzelhändler zunehmend die Vorteile von KI erkennen - von Kostensenkungen und Prozessoptimierung bis hin zu tieferen Einblicken in das Kundenverhalten - hat die Begeisterung für ihren Einsatz an Fahrt gewonnen. Trotz der vielversprechenden Möglichkeiten von KI herrscht bei vielen Einzelhändlern noch immer Unklarheit über echte, praktische Einsatzmöglichkeiten. Zwar herrscht Einigkeit, dass diese Technologie in der Theorie einen Wandel bewirken kann, doch ist der Weg zur effektiven Einbindung von KI in den Einzelhandel nicht immer geradlinig. In unserem Blogpost entschlüsseln wir den Mythos von KI im Einzelhandel und stellen Ihnen einige praktische Anwendungsfälle vor, mit denen Sie auf der Grundlage unserer Erfahrungen schnell beginnen können. 5 zentrale Anwendungsfälle von künstlicher Intelligenz im Einzelhandel Im Einzelhandel kann KI ein entscheidender Faktor sein, wenn sie effektiv und für die richtigen Anwendungsfälle eingesetzt wird. Sie kann dazu beitragen, traditionelle Ansätze umzugestalten und verschiedene Aspekte des der Organisation zu verändern. Mit dem Einsatz fortschrittlicher Algorithmen, Datenanalysen und Technologien für maschinelles Lernen können Sie die Entscheidungsfindung verbessern, Routineprozesse automatisieren und das Kundenerlebnis verbessern. Obwohl es zahlreiche populäre Anwendungsfälle für KI im Einzelhandel gibt, sind viele Führungskräfte noch immer von der Breite an Einsatzmöglichkeiten von KI überwältigt. Die Herausforderung besteht darin, praktische Ansatzpunkte zu finden, die die Vorteile von KI ohne große Vorabinvestitionen aufzeigen. Werfen wir einen Blick auf die 5 wichtigsten KI-Anwendungsfälle, die unser Team als ideale Ausgangspunkte für Einzelhändler identifiziert hat. 1. Marktforschung Für Einzelhändler kann es eine große Herausforderung sein, mit dem sich ständig ändernden Kundenverhalten, den Marktchancen und den Bedürfnissen der Nutzenden Schritt zu halten. Herkömmliche Marktanalysen erfordern oft einen erheblichen Zeit- und Ressourcenaufwand. Das macht es schwierig, flexibel auf sich verändernde Verbrauchertrends zu reagieren. Genau hier kann KI ansetzen, um den Marktforschungsprozess zu beschleunigen und zu rationalisieren. Generative KI und große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) haben im letzten Jahr stark an Popularität gewonnen. Und das aus gutem Grund: Sie tragen dazu bei, die Effizienz und die Automatisierungsmöglichkeiten zu erhöhen, um Kreativität, Kommunikation und Entscheidungsfindung zu verbessern. Im Rahmen der Marktforschung können hochentwickelte LLMs große Mengen an Text aus dem Internet oder aus Forschungsprotokollen verarbeiten und analysieren. So können sie die Gewinnung von Erkenntnissen beschleunigen, sie systematisch nach Themen und Personen kategorisieren und gleichzeitig die Stärken und Schwächen Ihres Produkts im Wettbewerb erkennen. Über die reine Analyse hinaus kann generative KI noch einen Schritt weiter gehen und aus ihrer Bewertung umsetzbare Erkenntnisse generieren, die Einzelhändlern sofort anwendbare Informationen für strategische Entscheidungen liefern. Entdecken Sie die Rolle von Lean Research im Einzelhandel 2. Automatisierte Erstellung von Produktinhalten Ein weiterer wirkungsvoller und sehr populärer KI-Use-Case, der sich ebenfalls auf LLMs stützt, ist die Erstellung von Inhalten. Einzelhändler können LLMs nutzen, um Beschreibungen für ihre Produkte zu erstellen, die automatisch auf die spezifischen Bedürfnisse der jeweiligen Zielgruppe zugeschnitten sind. Dies kann z. B. bei Marketingkampagnen zu besseren Ergebnissen führen. In ähnlicher Weise können LLMs zielgerichtete Texte für Newsletter, soziale Netzwerke und Anzeigen erstellen, so dass sich Ihr Team weniger auf sich wiederholende Aufgaben konzentrieren und stattdessen zunehmend wertschöpfende Aktivitäten priorisieren kann. Entdecken Sie, wie ChatGPT das Business verändert 3. Kundenanalyse Oft ist das Kundenfeedback über verschiedene Kanäle verstreut, und es gibt keine zentrale Datenquelle, die wirklich Aufschluss darüber gibt, wie ein Produkt auf dem Markt angenommen wird. Dies führt zu einem fragmentierten Verständnis der Kundenmeinungen. Auch hier kann KI Abhilfe schaffen. Mit KI können Sie den Zugang zu produktspezifischen Kundeneinblicken in einer einzigen Plattform zentralisieren und so einen 360°-Blick auf Kundenbedürfnisse, -verhalten und -stimmungen erhalten. Mithilfe von KI und Algorithmen des maschinellen Lernens können Daten automatisch aus verschiedenen Quellen wie Bewertungsseiten, sozialen Medien, dem CRM und anderen Plattformen abgerufen werden, was einen Echtzeit-Zugriff auf die neuesten Erkenntnisse zum Kundenverhalten ermöglicht. Wie eine Privatkundenbank mit KI Kundenerlebnisse personalisiert 4. Bestandsmanagement Künstliche Intelligenz kann auch bei der Bestandsverwaltung im Einzelhandel von großem Nutzen sein. Dank ihrer Fähigkeit, riesige Datenmengen zu analysieren, können KI-Algorithmen schnell historische Verkaufsdaten, Erkenntnisse über das Kundenverhalten, Markttrends und externe Ereignisse analysieren, um die künftige Nachfrage genau vorherzusagen. Auf diese Weise können Sie Über- und Unterbestände erheblich reduzieren, die Kosten minimieren und das volle Verkaufspotenzial ausschöpfen. Ein weiterer Bereich der Bestandsverwaltung, den KI verbessern kann, ist die Produktsegmentierung. Einzelhändler, die häufig mit verderblichen Waren handeln, können von einer Kategorisierung der Produkte auf der Grundlage von Nachfrage, Haltbarkeit und Rentabilität profitieren. Mithilfe dieser KI-gestützten Kategorisierung können sie Produkte mit kurzer Haltbarkeit effektiv verwalten, die Ressourcenzuweisung optimieren und Zeit einsparen. 5. Lieferkette In der modernen, schnelllebigen Welt des Einzelhandels ist eine robuste Lieferkette unverzichtbar. Die Kunden erwarten, dass sie ihre Lieferungen jedes Jahr immer schneller erhalten. 2023 lag die erwartete Lieferzeit bei 2,15 Tagen. Für das Funktionieren der Lieferkette ist Effizienz also das A und O. Dank KI können Einzelhändler nun die schnellsten und energieeffizientesten Routen vorhersagen, indem sie sich auf historische Daten und Erkenntnisse in Echtzeit stützen. Auf diese Weise lassen sich die Lieferzeiten verbessern, ohne dass die Umweltverpflichtungen aus den Augen verloren werden. KI kann auch dabei helfen, Geräteausfälle vorherzusagen, indem Daten von Sensoren und IoT-Geräten analysiert werden. Dieser proaktive Wartungsansatz kann Ausfallzeiten minimieren und eine höchst effiziente Arbeitsweise von Maschinen und Fahrzeugen sicherstellen, die für die Lieferkette von entscheidender Bedeutung sind. Wie starten Sie die Anwendung von KI in Ihrer Einzelhandelsorganisation? Nachdem wir nun einige praktische Anwendungsfälle von KI im Einzelhandel behandelt haben, fragen Sie sich vielleicht, wie Sie den Implementierungsprozess in der Praxis beginnen können. Ein bewährter Ansatz ist, bei Ihren ersten KI-Initiativen nach innen zu schauen. Denn, wie sie vielleicht bemerkt haben, ist keiner der oben beschriebenen Anwendungsfälle kundenorientiert. Hierfür gibt es zwei Gründe: Wert: KI und Automatisierung können sich am positivsten auf die Beseitigung betrieblicher Ineffizienzen auswirken, von denen die überwiegende Mehrheit intern verursacht ist. Risiko: Die Entwicklung von KI in großem Maßstab ist noch relativ neu, und das Vertrauen der Kunden in den Einsatz von KI ist nach wie vor gering. Zwar sollte Experimentierfreudigkeit gefördert werden, doch stellen umfangreiche Investitionen in kundenorientierte, KI-gestützte Dienste ein erhebliches Markenrisiko dar. Bis auf Weiteres sind kundenorientierte Einzelhandelsaktivitäten immer noch am besten in den Händen von Menschen aufgehoben Um den Wert von KI zu maximieren und die damit verbundenen Risiken zu minimieren, empfehlen wir daher, mit internen Implementierungsprojekten zu beginnen. Aus unserer Erfahrung mit über 100 KI-Proof-of-Concept (PoCs) in den letzten Jahren, von denen viele in die Produktionsphase übergingen, können wir drei grundsätzliche Tipps geben: Verwenden Sie in der Phase der "Vision und Umfang" herstellerneutrale Daten: Nicht-proprietäre Daten ermöglichen ein schnelles Prototyping und helfen Ihnen, den Business Value effizient zu steigern und (urheber)rechtliche Fragen zu klären, sobald Sie für eine umfassende Implementierung bereit sind. Klären Sie Annahmen frühzeitig: Nutzen Sie das Prototyping in der Phase "Vision und Umfang", um die Auswirkungen auf rechtliche Gegebenheiten, Urheberrecht, Sicherheit, Verzerrungen, Performance und Governance zu verstehen. Konzentrieren Sie sich auf die Produktivität, nicht nur auf das Produkt: Eigenständige KI-Lösungen können kurzfristig einen gewissen Nutzen bringen, aber um langfristig maximale Vorteile zu erzielen, müssen Sie KI in Ihre Infrastruktur integrieren. Erfahren Sie mehr über die digitale Transformation des Einzelhandels Starten Sie Ihre KI-Reise mit unserer Expertise Wie Sie sehen, gibt es unterschiedliche KI-Anwendungen, die Ihr Einzelhandelsunternehmen nutzen kann: von der Marktforschung über die Analyse des Kundenverhaltens bis hin zur Nachfrageprognose. Die Frage ist nur, wo und wie möchten Sie starten? Wir bei Zühlke wissen, dass es eine Herausforderung sein kann, praktische Ansatzpunkte zu finden, die Wirkung zeigen, ohne das Budget zu sprengen. Ein pragmatischer, schrittweiser Ansatz und die Konzentration auf kleinere, überschaubare Projekte, die sich an konkreten Geschäftsanforderungen orientieren, sind hier entscheidend. Unsere Daten- und KI-Fachleute haben in den letzten Jahren mehr als 100 KI-PoCs entwickelt und zahlreiche davon in die Produktion überführt. Sie begleiten Sie auf Ihrem Weg zum erfolgreichen Einsatz von KI. Wir starten klein, evaluieren die Auswirkungen des Projekts kontinuierlich und bauen internes Fachwissen auf, um KI-Initiativen schrittweise zu skalieren, ohne die bestehenden Abläufe zu stören. Kontaktieren Sie uns noch heute und lassen Sie uns gemeinsam die Vorteile von KI für Ihr Einzelhandelsgeschäft nutzen, um einen erfolgreichen Übergang in die KI-basierte Zukunft des Einzelhandels sicherzustellen. Ansprechpartner für Deutschland Stefan Mühlenbruch Head of Market Unit Cross Markets & Partner Stefan Mühlenbruch ist seit 2020 Teil von Zühlke und verantwortet die Market Unit "Cross Markets" in Deutschland. Gemeinsam mit seinen Teams fokussiert er sich auf die digitale Transformation von Unternehmen aus den Bereichen Energy, Retail, Travel & Transport, Telecommunications, Media und dem Public Sector. Für Stefan steht der konkrete Nutzen von Technologieprojekten im Vordergrund. Sein Leitprinzip: Technologie nicht um ihrer selbst willen, sondern zur Schaffung von Mehrwerten. Kontakt stefan.muehlenbruch@zuehlke.com +49 173 961 42 51 Schreiben Sie uns eine Nachricht You must have JavaScript enabled to use this form. Vorname Nachname E-Mail Telefonnummer Message Absenden Bitte dieses Feld leer lassen Schreiben Sie uns eine Nachricht Vielen Dank für Ihre Nachricht.
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