Heute schon wissen, was der Kunde morgen kauft: Künstliche Intelligenz prognostiziert den Warenbedarf, automatisiert die Backend-Prozesse und verbessert das Kundenerlebnis. Willkommen im intelligenten Store.
Sie suchen eine elektrische Zahnbürste? Roboter Paul führt Sie bei Saturn zum richtigen Regal. In rund 50 Filialen des US-Handelsriesen Walmart treffen Sie zwischen den Regalreihen ebenfalls auf Roboter, die dort Daten zu fehlenden oder falsch eingeräumten Produkten sammeln. Und in Flagship-Stores von Zara schlagen Ihnen intelligente Spiegel weitere Outfits vor, die zu der von Ihnen ausgewählten Hose passen.
KI ist wichtigste Technologie der kommenden Jahre
Künstliche Intelligenz – das zeigen die Beispiele – verändert nach dem Online- nun auch den stationären Handel. Ein knappes Drittel (32 Prozent) der Händler nutzt Machine-Learning-Systeme bereits, weitere 36 Prozent wollen KI-Projekte innerhalb der kommenden drei Jahre starten. Wichtiger noch: Laut einer aktuellen Studie des Kölner EHI Retail Instituts bewerten knapp 70 Prozent der befragten Handelsunternehmen aus Deutschland, Schweiz und Österreich KI als wichtigsten technologischen Trend der kommenden Jahre. Als wichtige Anwendungsgebiete nennen die befragten Unternehmen in der Studie vor allem Predictive Analytics, die standortspezifische Warenallokation sowie Bilderkennungssysteme.
Lieblingsprodukte immer vorrätig
In vielen Shops verhindert KI längst, dass Kunden vor leeren Regalreihen stehen: Dazu registrieren smarte Kameras, welche Artikel die Käufer aus dem Regal nehmen. Eine künstliche Intelligenz analysiert daraufhin diese Daten und ordert bei Bedarf automatisiert Nachschub. Künftig werden die Unternehmen die Algorithmen aber stärker als bislang für Prognosen zum Warenbedarf und für die Sortiments- und Regalplatzoptimierung nutzen.
Jeder hat seinen Preis
Inzwischen ist der stationäre Handel auch ins Dynamic Pricing eingestiegen, das lange Zeit für die Hotel- und Flugreise-Branche reserviert zu sein schien. Unterstützt von KI können Händler bei der Preisbestimmung verschiedene Einflussfaktoren berücksichtigen: den Lagerbestand, die aktuelle Nachfrage, die Lebensdauer der Produkte, den Wochentag, Verkaufsaktionen, die Preise der Konkurrenz oder das Wetter. So lässt sich die Preisgestaltung effektiver steuern. Um ihre Kunden dauerhaft an sich zu binden, bieten ihnen viele Handelsketten inzwischen individuelle Rabattlösungen, die auf Daten des Einkaufsverhaltens zurückgreifen. Mit der Hilfe von Treuekarten speichern die Unternehmen die vom Kunden gekauften Produkte, und vor dem nächsten Einkauf druckt sich dieser an einem Terminal im Markt einen Coupon-Zettel mit maßgeschneiderten Rabatten aus. Solche personalisierten Angebote erhöhen die Kundenloyalität, betont die „Customer Centricity“-Studie der Wirtschaftsprüfungs- und Beratungsgesellschaft PwC. Gleichzeitig lässt sich auf diese Weise Nachfrage und Wertschöpfung steuern, weil die Läden bei ihren Rabatt-Aktionen beispielsweise das Mindesthaltbarkeitsdatum ihrer Ware berücksichtigen können.
Kollege Roboter, bitte übernehmen
Experten wie Prof. Dr. Antonio Krüger vom Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz gehen davon aus, dass wir Artikel des täglichen Bedarfs in Zukunft immer seltener im Laden um die Ecke kaufen werden. Sein Tipp: Der stationäre Handel sollte daher lieber den Erlebniseinkauf in den Fokus rücken, also dem Kunden mehr bieten als nur Produkte. Dabei kann künstliche Intelligenz unterstützen. Wohlgemerkt: unterstützen, nicht ersetzen. Denn die Stärke des stationären Handels bleibt der Mensch. Genauer gesagt die Verkäuferin, die im Lieblingsgeschäft ganz gezielt das richtige Kleid für die Kundin heraussucht. Der Lebensmittelhändler, der seinen Kunden auf Unverträglichkeiten hinweist, weil er ihn schon so lange kennt. Digitale Techniken können das Einkaufserlebnis aber trotzdem weiter optimieren: Weil KI die Laufwege in großen Supermärkten verbessert, Augmented- und Virtual Reality-Anwendungen für Aha-Momente sorgen. Digital ist vieles möglich: So kann das Schaufenster eines Bekleidungshauses die Figur und das Erscheinungsbild eines Passanten in Echtzeit analysieren und ihm im Vorübergehen ein neues Outfit einblenden.
Den Datenschatz heben
Die wichtigste Voraussetzung für KI-Systeme besitzen die Händler längst: Sie horten einen wertvollen Datenschatz – den sie nur noch heben müssen. Um damit den Kunden deutlich zufriedener stellen. Das ist entscheidend, denn die Customer Experience ist inzwischen mindestens genauso wichtig wie Produkt und Preis.
Roboter automatisieren Routineaufgaben
Von vielen KI-Einsätzen im Handel bekommt der Kunde aber auch in Zukunft nichts mit, weil sie die Prozesse im Backend betreffen. Wir alle wissen: In jedem Unternehmen gibt es unzählige sterbenslangweilige Routineaufgaben, da ist der Handel keine Ausnahme. Stammdaten anlegen, Rechnungen prüfen – in Backend-Systemen lassen sich zahlreiche solcher Beispiele finden, die gut von künstlicher Intelligenz erledigt werden könnten.
Konfektionierte KI-Werkzeuge für den Handel
Wahr ist aber auch: Künstliche Intelligenz klingt vor allem für kleine und mittlere Handelsunternehmen kompliziert. Die Wenigsten haben Experten, die ihren Datenschatz verarbeiten und profitabel nutzen können. Inzwischen gibt es allerdings maßgeschneiderte KI-Werkzeuge, die sich ohne große Mühen einsetzen lassen. Zum Beispiel unser Vorhersage-Tool Unified Demand Forecast. Es prognostiziert den künftigen Bedarf im Warenlager. Oder SAP Conversational AI: Mit dieser Lösung können Handelsunternehmen ihren Kundensupport optimieren – indem sie Bots selber erstellen, oder unsere Standard-Bots darauf ansetzen.
