KI im Einzelhandel: Die wichtigsten Anwendungsfälle und Beispiele

Herkömmliche Nachfrageprognosen (Verkaufszahlen aus der Vergangenheit, durchschnittliche Verkaufszahlen oder saisonale Muster) haben oft Probleme, wenn es unerwartete Veränderungen gibt, z. B. einen plötzlichen Popularitätsschub für ein Produkt oder eine Veränderung der Kundenpräferenzen. Wie so oft ist die KI mit ihren maschinellen Lernalgorithmen zur Stelle. Sie ist in der Lage, riesige Datensätze zu analysieren und viel genauere Prognosen zu erstellen. Das Beste daran ist, dass sie sich an neue Informationen anpassen und Vorhersagen korrigieren kann - so können Einzelhändler künftige Einnahmen besser vorhersehen.

KI sammelt Unmengen von Daten, z. B. Informationen über Verkäufe, Kundenrezensionen, Produktfotos und Markttrends. Diese Daten werden dann mit ML verarbeitet. Die KI sucht nach Mustern und möglicherweise nach Verbindungen zwischen Stilen und Farben entsprechend den Kundenpräferenzen. Anhand dieser Muster erstellt die KI neue Modelle und Designs, die weiter analysiert und ausgewählt werden können. Die ansprechendsten Modelle, die die aktuellen Trends berücksichtigen, werden an die Entwickler oder Vermarkter weitergeleitet.

Datenpower! Diese macht sich KI zunutze, um die zentralen Aspekte - Produkt, Ort, Preis und Werbung - zu optimieren, die die Grundlage einer hochwertigen personalisierten Marketingstrategie bilden. Eines der besten Beispiele dafür, wie KI beim Aufbau eines personalisierten Einzelhandelsmarketings hilft, ist Nike. Das Unternehmen nutzt Kundenfeedback aus Umfragen und seinem Treueprogramm, um individuelle Profile mit Fitnesszielen und Stilvorlieben zu erstellen. Diese Daten ermöglichen maßgeschneiderte Produktempfehlungen und exklusive Veranstaltungen für Mitglieder, was die Kundentreue stärkt.

Der Schutz vor Betrug ist etwas, bei dem kein Unternehmen Kompromisse eingehen darf. Je größer das Datenvolumen, desto größer ist die Notwendigkeit, es auf höchstem Niveau zu schützen. KI kann helfen. KI-gestützte Betrugserkennungssysteme können verdächtige Muster und Anomalien erkennen, die auf betrügerische Aktivitäten hindeuten könnten. Sie werden anhand früherer Fälle trainiert, so dass sie sich daran erinnern können, welche Handlungen zu einem Betrug geführt haben, und sich an neue Betrugsmethoden anpassen können. Wenn das System etwas Verdächtiges entdeckt, kann es das Sicherheitsteam benachrichtigen oder die Transaktion automatisch sperren.

Eine gut organisierte Bestandsverwaltung erleichtert die Zusammenarbeit mit den Lieferanten und ermöglicht es, besser vorherzusagen, was die Kunden wann kaufen werden. Und wir wissen, dass Kunden, die zufrieden sind, wiederkommen und mehr kaufen, was einem Unternehmen hilft, zu wachsen und wettbewerbsfähig zu sein. Intelligentes KI-gestütztes Bestandsmanagement ist hier eine gute Wahl. Mit ihren präzisen Bedarfsprognosen, automatischer Bestandsauffüllung und optimierten Preisstrategien minimiert sie mühelos die Kosten und maximiert die Kundenzufriedenheit.

KI im Einzelhandel hilft bei der Optimierung von Logistikprozessen, indem sie die effizienteste Routenplanung für Lieferungen auf der Grundlage von Verkehrsmustern und Lieferfenstern ermittelt. Durch den Einsatz von KI-gestützter prädiktiver Analytik können Einzelhändler Unterbrechungen in der Lieferkette vorhersehen, z. B. Verzögerungen aufgrund von Lieferantenproblemen oder Naturkatastrophen. Dies führt zu höherer Effizienz, besserer Reaktionsfähigkeit auf veränderte Marktbedingungen und mehr Flexibilität im Einzelhandel.

Mit Gesichtserkennung, Echtzeitüberwachung und Nummernschildverfolgung verbessern mit KI ausgestattete Kameras sowohl die Sicherheit als auch die Verwaltungseffizienz in Einkaufszentren. Integrierte Systeme ermöglichen es den Kunden, Echtzeit-Updates über die Verfügbarkeit von Parkplätzen und den Verkehr zu erhalten und bieten gleichzeitig personalisierte Einkaufserlebnisse. Darüber hinaus vereinfachen KI-Systeme die Parkraumbewirtschaftung durch automatische Zahlungen und Fahrzeugverfolgung.

KI-gestützte Sprachassistenten werden in die Plattformen der Einzelhändler integriert, damit Kunden freihändig nach Produkten suchen, Bestellungen aufgeben und Transaktionen abwickeln können. Dieser Komfort wird das Einkaufserlebnis verbessern und wichtige Daten über die Vorlieben der Verbraucher liefern. Das beste Beispiel dafür, wie dies im Einzelhandel erfolgreich funktioniert, ist Amazon und seine Alexa-gesteuerten Transaktionen. Ein Kunde kann sagen: "Alexa, bestelle mein Lieblingswaschmittel nach", und die Transaktion wird abgeschlossen, ohne dass er durch die App navigieren muss.

Generative KI im Einzelhandel macht ihn in mehrfacher Hinsicht grüner. Erstens optimiert sie die Lagerbestände auf der Grundlage von Bedarfsanalysen. Dadurch werden überschüssige Bestände und Produktabfälle reduziert. Zum Beispiel bestellt ein Geschäft nur so viele Produkte, wie tatsächlich benötigt werden, um Verderb zu vermeiden. Zweitens misst die KI den Energieverbrauch in den Geschäften und steuert Beleuchtung und Heizung, um Strom zu sparen.