KI im Einzelhandel

Es gibt viele verschiedene Anwendungen im Einzelhandel, von denen einige seit Jahren still und heimlich genutzt werden. Andere sind moderner und tragen dazu bei, die Arbeitsweise des Einzelhandels zu verändern und zu verbessern.

Ob im Marketing, im Kundenservice oder im operativen Geschäft – es gibt viele Einsatzmöglichkeiten für KI im Einzelhandel. Im Folgenden haben wir eine Auswahl der innovativsten und wirkungsvollsten KI- und Machine-Learning-basierten Tools für Einzelhändler zusammengestellt.

Aber wie können Einzelhändler das Beste aus diesen Methoden machen und welche Vorteile ergeben sich daraus? Wir haben alles, was Sie über diese innovativen neuen Methoden wissen müssen, mit mehreren Beispielen für KI-Anwendungen im Einzelhandel zusammengestellt.

Neuausrichtung

AI-Retargeting

Was ist Retargeting?

Mit Retargeting können Einzelhandelsmarken wieder mit früheren Kunden in Kontakt treten, die ihre Website besucht haben, vielleicht sogar etwas in den Warenkorb gelegt haben, aber aus welchen Gründen auch immer den Kauf nicht abgeschlossen haben. Mit dieser Methode können Einzelhändler diese Zielgruppe mit Anzeigen ansprechen, während sie auf anderen Websites surfen.

Einer der Vorteile dieser Strategie ist, dass sie in hohem Maße personalisiert werden kann. Es werden Produkte und Artikel präsentiert, die der Kunde bereits angesehen hat, was zu einer präzisen Zielgruppenansprache führt, die nachweislich sehr gut konvertiert.

Allerdings kann Retargeting ziemlich komplex sein – vor allem für große Einzelhändler, die mit einer großen Anzahl von Zielgruppen und Produktsortimenten zu tun haben. KI und maschinelle Lernlösungen können dazu beitragen, diese Kampagnen zu optimieren und viele komplexere Elemente zu vereinfachen, die mit einem effektiven Retargeting verbunden sind.

KI- und Machine Learning-Tools für Retargeting

Beim Aufbau effektiver Remarketing-Lösungen müssen Sie in der Lage sein zu skalieren, was bedeutet, dass fortschrittliche maschinelle Lerntechniken außerordentlich nützlich sind – sie können die hohen Mengen und die Komplexität der Verwaltung von Retargeting-Kampagnen in dynamischen Umgebungen bewältigen.

KI und maschinelles Lernen werden im Remarketing u. a. auf folgende Weise eingesetzt

  • Lokalisierung von Standorten

    Anstatt täglich Milliarden potenzieller Anzeigenanfragen über verschiedene Geräte und Plattformen hinweg zu verwalten (ein Unterfangen, das schnell sehr teuer werden würde), kann maschinelles Lernen vorhersagen, wo zielgerichtete Nutzer mit größerer Wahrscheinlichkeit erscheinen.

    Bei dieser Methode werden Techniken wie Look-alike-Modelle und multivariate Regressionen eingesetzt, um wichtige Merkmale von Zielgruppen zu ermitteln. Auf diese Weise werden die Anfragen auf ein viel überschaubareres Maß reduziert, ohne dass die Zielgenauigkeit darunter leidet.

  • Zeitplan für das Engagement

    Mithilfe von KI-Methoden können die idealen Gelegenheiten ermittelt werden, um Nutzer im Laufe eines Tages anzusprechen. Dies hängt natürlich von Faktoren wie dem Zeitpunkt der Kontaktaufnahme und dem tatsächlichen Standort ab – wenn sie sich beispielsweise zu Hause oder in der Nähe ihrer Wohnung befinden, ist die Wahrscheinlichkeit größer, dass sie einen Kauf abschließen.

  • Vorhersage der Leistung von Inhalten

    KI kann auch kreativ eingesetzt werden; es werden Methoden verwendet, um die effektivsten Designs zu testen und zu entwerfen, die die Zielnutzer ansprechen. Früher wurde die Wirksamkeit des Marketings mit A/B-Tests oder Testkampagnen überprüft. Mit einem algorithmischen Ansatz ist es jetzt möglich, vorherzusagen, wie ein Anzeigenbild abschneiden wird, bevor es live geschaltet wird, was letztendlich zu einem wirkungsvolleren Design beiträgt.

  • Verwaltung von Werbekampagnen

    Digitales Marketing ist ein wesentlicher Bestandteil des modernen Marketings, kann aber sehr komplex sein. KI-basierte Tools können jedoch zur Vereinfachung verschiedener Aspekte eingesetzt werden. Zum Beispiel das Entfernen und Ersetzen von Anzeigen, die nicht die gewünschte Leistung erbringen, das Ändern der Zielgruppen, um die Kampagnenergebnisse zu maximieren, und das Anpassen der Budgets, um maximale Effektivität zu erzielen.

    Lesen Sie hier mehr über KI für Remarketing.

Empfehlung Engines

Was ist eine Empfehlungsmaschine?

Eine Empfehlungsmaschine nutzt die Daten der Kunden, um ihnen im Einzelhandel bestimmte Produkte und Informationen vorzuschlagen. Bei diesen Daten kann es sich um die spezifischen historischen Daten eines einzelnen Kunden handeln, oder sie können auf dem Verhalten von Kunden mit ähnlichem Kaufverhalten (oder anderen spezifischen Segmenten, wie intern definiert) basieren.

In Anbetracht des riesigen Inhaltsmeeres und der enormen Bandbreite an Optionen, die heute online zur Verfügung stehen, werden Empfehlungsmaschinen insbesondere für große Einzelhändler zu einem wichtigen Mittel, um ihr Angebot so zu gestalten, dass es für eine breite Palette von Kunden attraktiv ist.

Darüber hinaus kann eine Empfehlungsmaschine dabei helfen, KPIs zu unterstützen – dazu gehören höhere Umsätze, Klickraten, Konversionen und andere wichtige Kennzahlen. Durch die Bereitstellung von Inhalten, die auf bestimmte Kunden und Segmente zugeschnitten sind, wird ein positives Nutzererlebnis geschaffen, das langfristig zu einer höheren Kundenzufriedenheit und -bindung führt.

KI-Empfehlungsmaschine

Wie kann man KI für einzelhandelsorientierte Empfehlungsmaschinen nutzen?

Die großen Datenmengen, die durch den Online-Handel generiert werden, bilden die Grundlage für die Funktionalität von Empfehlungsmaschinen. Diese Datensätze sind entscheidend, um das Verhalten und die Vorlieben der Kunden zu verstehen und daraus wirksame Empfehlungen abzuleiten.

Es ist erwähnenswert, dass Daten, die für Empfehlungsmaschinen verwendet werden, historische Transaktionsdaten, Bewertungen, Rezensionen und andere Daten auf individueller Ebene wie Geschlecht und Alter umfassen können. Diese Daten können auch mit gerätebezogenen Daten wie dem Standort des Kunden und der Uhrzeit des Zugriffs auf die Website des Einzelhändlers kombiniert werden.

Bei der Erstellung von Empfehlungsmaschinen fallen zwar große Datenmengen an, aber KI und auf maschinellem Lernen basierende Methoden sind hervorragend geeignet, um diese Informationen und die Komplexität bei der Erstellung von Empfehlungen zu verarbeiten.

Einer der Ansätze, den KI und maschinelle Lernmethoden bei der Empfehlungserstellung verfolgen, ist die inhaltsbasierte Filterung, bei der Empfehlungen auf der Grundlage von Daten erstellt werden, die aus früheren Transaktionen und dem Kaufverhalten eines Käufers gesammelt wurden.

So werden beispielsweise Empfehlungen auf der Grundlage von festgestellten Mustern in den Entscheidungen oder Verhaltensweisen eines Nutzers erstellt. Die Inhalte und Informationen, die dann an die Kunden weitergeleitet werden, können Produkte oder Dienstleistungen enthalten, die ihren individuellen Vorlieben oder Ansichten entsprechen.

Ein weiterer Ansatz zur Empfehlungserstellung ist das Collaborative Filtering, das Informationen aus den Interaktionen einer segmentierten Gruppe von Kunden sammelt und zur Erstellung von Empfehlungen verwendet. Bei diesem Ansatz werden Empfehlungen auf der Grundlage anderer Nutzer mit ähnlichem Geschmack oder in ähnlichen Situationen ausgesprochen, wobei deren Meinungen und Handlungen genutzt werden, um Ihnen Artikel zu empfehlen oder zu ermitteln, wie ein Produkt mit einem anderen zusammenpassen könnte.

Es ist erwähnenswert, dass die kollaborative Filtermethode in der Regel eine höhere Genauigkeit aufweist als die inhaltsbasierte Filtermethode; da sie sich jedoch auf segmentierte Daten stützt, führt sie manchmal zu Ergebnissen, die schwieriger zu interpretieren sind.

Personalisierung

Was ist Personalisierung?

Einfach ausgedrückt: Personalisierung ist personalisiertes Marketing. Durch die Segmentierung ihrer Kundendatenbank können Einzelhändler Gruppen wie hochwertige Kunden, Standorte und Marketingkanäle identifizieren und gezielt ansprechen.

Die Kundensegmentierung ist zwar keine neue Marketingpraxis, aber maschinelles Lernen vereinfacht und verbessert den Segmentierungsprozess und ermöglicht es Einzelhändlern, ihre Kunden effektiver zu identifizieren und ihr Kaufverhalten zu verstehen. Die Segmentierung kann auf Gruppenebene erfolgen, aber dank der heutigen Technologie ist es möglich, bis auf die Ebene des einzelnen Kunden zu personalisieren.

Wie wird KI im Einzelhandel zur Personalisierung eingesetzt?

Sowohl KI als auch maschinelles Lernen werden eingesetzt, um Einzelhandelserlebnisse zu schaffen, die auf die einzelnen Kundensegmente oder Zielgruppen zugeschnitten sind. Das bedeutet, dass künstliche Intelligenz den richtigen Inhalt zur richtigen Zeit für den einzelnen Website-Besucher anzeigen kann, und zwar auf der Grundlage des früheren Einkaufsverhaltens und des aktuellen Verhaltens vor Ort.

Dies hat zur Folge, dass es auch Anwendungen gibt:

  • Erstellung von Präferenzprofilen, die die von den Kunden bevorzugten Produkttypen sowohl nach visueller Affinität (z. B. Stil, Farbe, Größe usw.) als auch nach nicht visueller Affinität (Marken, Produktkategorien, Preis) ermitteln.
  • Um die Absichten der Kunden zu verstehen, wenn sie auf die E-Commerce-Website kommen, werden sowohl historische als auch Echtzeitdaten verwendet.
  • Nutzung des Verständnisses der Absichten des Käufers, um maßgeschneiderte Inhalte und personalisierte Empfehlungen für verwandte Produkte in Echtzeit bereitzustellen, während er auf der Website surft.

KI-basierte Ansätze eignen sich besonders für das Personalisierungsmarketing. Die Erstellung personalisierter Inhalte und Empfehlungen für einzelne Kunden kann eine enorme Menge an Daten und betrieblicher Komplexität erfordern, die Teams sonst nicht bewältigen könnten.

Virtuelle Assistenten und Chatbots

Was sind virtuelle Assistenten?

Virtuelle Assistenten und Chatbots gehören zu den allgegenwärtigen, KI-gestützten Website-Funktionen, mit denen die meisten Online-Käufer vertraut sind und denen sie regelmäßig begegnen. Dank Siri und Alexa gibt es sie bereits in vielen Haushalten und Geräten! Sie bieten auch die Möglichkeit, rund um die Uhr und 7 Tage in der Woche mit dem Kunden in Kontakt zu treten und ihn zu unterstützen – im Grunde ein Ansatz, der es ermöglicht, sich immer und überall mit der Marke zu beschäftigen.

Wie wird KI im Einzelhandel mit virtuellen Assistenten eingesetzt?

Virtuelle Assistenten, die man auch als „konversationelle KI“ bezeichnen könnte, werden immer ausgefeilter und können eine Reihe von automatisierten Funktionen übernehmen. Dazu gehören:

  • Schaffung eines Omnichannel-Erlebnisses durch Bereitstellung eines Kundenservice und -supports, der einem persönlichen Erlebnis entspricht, mit einfacher Kommunikation und einem nahtlosen Lösungsprozess
  • In Anlehnung an die oben erwähnten Empfehlungsmaschinen können virtuelle Assistenten als eine Art persönliche Einkäufer fungieren und personalisierte Empfehlungen auf der Grundlage des Kaufverhaltens des einzelnen Käufers geben.
  • Virtuelle Assistenten können die Auftragsverfolgung unterstützen und in betriebliche Funktionen integriert werden, um Echtzeit-Updates zu Einkäufen, Sendungsverfolgung, Bestell- und Rückgabestatus und mehr zu liefern.
  • Virtuelle Assistenten können dazu beitragen, den Abbruch des Einkaufswagens zu vermeiden, indem sie den Kunden durch Benachrichtigungen und Aufforderungen ermutigen, den Kaufvorgang fortzusetzen.

Intelligente Sortimente

Was ist Sortimentsintelligenz?

Assortment Intelligence ist ein softwarebasierter Ansatz, den Einzelhändler nutzen, um die Produkte und Bestände ihrer Konkurrenten zu verstehen. Mit Hilfe von künstlicher Intelligenz und Crawling-Techniken können sich Online-Händler einen umfassenden Überblick über Bestandsunterschiede verschaffen.

Mithilfe von Sortimentsinformationen können Einzelhändler die Produkte ihrer Konkurrenten und deren Leistung ermitteln, die dann als Grundlage für ihre Sortiments- und Katalogentscheidungen dienen können.

Dies wird auch als Sortimentsoptimierung bezeichnet; sie kann Einzelhändlern dabei helfen, zu entscheiden, wie viele und welche Produkte in einer Kategorie angeboten werden sollten, um den Bedürfnissen ihrer hochwertigen Kunden gerecht zu werden und möglicherweise Kunden von der Konkurrenz abzuwerben.

Was sind die Vorteile von Sortimentsintelligenz?

Die Vorteile der Sortimentsintelligenz sind vielfältig, um nur einige zu nennen:

  • Die Fähigkeit, Produkte/Marken zu entdecken, die von Wettbewerbern angeboten werden, und sie mit dem eigenen Katalog zu vergleichen, um Lücken und mögliche Verbesserungsbereiche zu identifizieren.
  • Die Fähigkeit, festzustellen, welche einzigartigen Produkte und Marken der Einzelhändler anbietet, und zu ermitteln, ob die Preise für diese Produkte auf der Grundlage von Nachfrage und Verfügbarkeit angemessen sind.
  • Benchmarking von Sortimenten in verschiedenen Dimensionen und Kombinationen. Dies kann dazu beitragen, den Schwerpunkt des Einzelhändlers und seiner Konkurrenten zu ermitteln. Dies kann sowohl für vollständige Sortimente als auch auf Kategorie- oder Markenebene geschehen.
  • Ermitteln, wie die Wettbewerber Rabatte und Coupons einsetzen, und verstehen, ob es für die Kunden einen Sweet Spot für bestimmte Rabatte auf bestimmte Produkte oder Kategorien gibt.

Darüber hinaus können Sortimentsinformationen auch sehr gezielt eingesetzt werden, so dass Einzelhändler bestimmte Wettbewerber, Marken und Produktgruppen mit Filtern wie Farben, Varianten, Größen und anderen Produktmerkmalen überwachen können.

Wie wird KI in der Sortimentsintelligenz für den Einzelhandel eingesetzt?

Traditionell wurde die Sortimentsintelligenz durch den Point of Sale und syndizierte Daten bestimmt, was Einschränkungen mit sich bringt. So werden beispielsweise demografische Veränderungen, Vorlieben und andere Faktoren, die ein umfassendes Verständnis des Kundenverhaltens ermöglichen, nicht berücksichtigt.

Bei der Anwendung auf das Sortimentsmanagement nutzt das maschinelle Lernen die vorhandenen Daten des Einzelhändlers und kombiniert sie mit externen Ereignissen, die sich auf Faktoren wie Wetter, Feiertage, demografische Daten und andere Kriterien beziehen. Diese Algorithmen des maschinellen Lernens können dann Muster und Trends erkennen.

Wenn man einen KI-basierten Ansatz für die Sortimentsgestaltung in Betracht zieht, kann Intelligenz somit ein aktuelles und umfassendes Verständnis des Kaufverhaltens der Kunden liefern. Mithilfe dieser Informationen können Einzelhändler die Regale mit der richtigen Warenmischung bestücken und gleichzeitig sicherstellen, dass ihre Lieferkette aufeinander abgestimmt ist, so dass kostspielige Out-of-Stock- oder Overstock-Szenarien vermieden werden.

KI hilft dabei, diese Aufgaben automatisiert, vorausschauend und in Echtzeit zu erledigen – anstatt sich auf historische Daten zu verlassen, die möglicherweise veraltet und für den aktuellen Markt und die aktuellen Bedingungen irrelevant sind. Das spart nicht nur Zeit, sondern entlastet auch die menschlichen Berechnungen.

Management der Lieferkette

Die Bedeutung von Lieferketten ist für Einzelhandelsunternehmen von entscheidender Bedeutung. KI und maschinelles Lernen werden in einer Weise eingesetzt, die die Abläufe im Einzelhandel erheblich rationalisieren und vereinfachen kann.

Aufgrund des Umfangs der Geschäfte auf dem heutigen globalen Markt sind die Lieferketten äußerst komplex, und eine gut geführte Lieferkette kann einen entscheidenden Unterschied zu den geringen Gewinnspannen machen, mit denen Einzelhändler arbeiten.

Da der Supply-Chain-Sektor so viele Funktionen und Rollen umfasst, werden wir kurz auf einige der wirkungsvollsten Möglichkeiten eingehen, wie KI und maschinelles Lernen zur Unterstützung und Erleichterung des Supply-Chain-Managements eingesetzt werden.

Wie wird KI für das Lieferkettenmanagement eingesetzt?

Einer der vielen Vorteile des Einsatzes von KI im Einzelhandel ist die Planung der Lieferkette. Maschinelles Lernen kann bei der Verwaltung und Optimierung der komplexen Lieferkettenplanung hilfreich sein. Von der Produktion bis zum Versand, von der Logistik bis zum Bestandsmanagement – all dies kann durch Modelle des maschinellen Lernens unterstützt werden, die Algorithmen auf der Grundlage verfügbarer Produktionsdaten verwenden und so zur Verbesserung der Effizienz und zur Reduzierung von Verschwendung beitragen.

Prädiktive Analysen können die Sichtbarkeit der Lieferkette und Prognosen unterstützen, wenn maschinelles Lernen eingesetzt wird. Auf diese Weise unterstützt der Prozess die Abläufe entlang der Lieferkette, verbessert das Kundenerlebnis und beschleunigt die Arbeitsabläufe.

Außerdem kann die durch maschinelles Lernen ermöglichte Automatisierung die Reaktionszeiten verbessern. Mit diesen Methoden können Ungleichgewichte zwischen Angebot und Nachfrage effizienter verwaltet und Lösungen geschaffen werden, die in Echtzeit funktionieren. Algorithmisches Lernen auf der Grundlage von Echtzeit- und historischen Daten kann Supply Chain Managern auch dabei helfen, effizientere Routen für ihre Lieferketten zu planen und so das Servicetempo zu erhöhen.

Das gilt auch für die Lagerverwaltung. Der Erfolg der Lieferkettenplanung hängt in hohem Maße von einer effizienten Lager- und Bestandsverwaltung ab. Versorgungsmängel, wie z. B. Über- oder Unterbestände, können für verbrauchernahe Einzelhändler eine Katastrophe sein. Das maschinelle Lernen nutzt kontinuierliche Prognosemethoden, die eine ständige Überwachung und Verbesserung des Abgleichs der Lagerbestände mit der Kundennachfrage ermöglichen und die Lagerverwaltung insgesamt rationalisieren.