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Künstliche Intelligenz – der Tech-Trend im Handel?

Aktualisiert: 12. Dez. 2023


Quelle: sensalytics GmbH / KI-Generierung

Einzelhändler:innen stehen vor der Notwendigkeit, sich kontinuierlich an dynamische Kundenerwartungen anzupassen und dabei gleichzeitig betriebliche Ineffizienzen zu reduzieren, um ihre Wettbewerbsfähigkeit zu sichern. Daten sind dabei ein wichtiger Schlüssel zur Bewältigung dieser Herausforderung. Doch es gilt: Zentrales Element der digitalen Transformation im Einzelhandel ist die Umwandlung von Daten in nützliche, verwertbare Erkenntnisse. Erst sie bilden die Grundlage für wirksame Maßnahmen und führen somit zu verbesserten Geschäftsergebnissen.


Künstliche Intelligenz (KI), einschließlich maschinellem Lernen, spielt eine entscheidende Rolle bei der Generierung solcher wertvoller Einblicke. Durch sie eröffnen sich dem Handel Möglichkeiten zur Umsatzsteigerung und zur Verbesserung der Kundenerlebnisse, die rasche Umsetzung von Innovationen und letztlich auch effizientere Betriebsabläufe. All dies bildet die Grundlage, um sich positiv von der Konkurrenz abzuheben. Deshalb gilt es, KI sinnvoll ins eigene Unternehmen zu integrieren.


KI und Computer Vision im Zentrum der Transformation

Im Zentrum der Transformation der Einzelhandelsbranche steht KI als leistungsfähiges Instrument zur Neudefinition von Prozessen. Ein besonders wichtiger Teilbereich der KI ist die Computer Vision. Diese Technologie erfasst und interpretiert visuelle Daten und fungiert quasi als zusätzliches Augenpaar dort, wo es gebraucht wird. Ihre Implementierung ermöglicht eine intelligente Produktidentifikation, welche ein zentrales Element für die Interaktion mit der Kundschaft darstellt. Durch die Kombination von KI und Computer Vision können Einzelhändler:innen also wertvolle Einblicke gewinnen und effizientere, personalisierte und ansprechende Kundenerlebnisse schaffen.


Computer Vision findet Anwendung unter anderem in:


Ladenüberwachung und Diebstahlerkennung: Mithilfe von Computer Vision können im Geschäft installierte Kameras Bewegungsmuster erkennen und verdächtige Aktivitäten identifizieren. KI-Algorithmen können dann genutzt werden, um solche Muster zu lernen und effektivere Präventionsmaßnahmen gegen Diebstahl zu implementieren.


Automatisierter Check-out: Amazon Go – ein auf KI und Computer Vision basiertes Geschäftsmodell zur Ermöglichung eines vollständig automatisierten Einkaufserlebnisses – ist ein bekanntes Beispiel für die Verwendung von KI und Computer Vision. Kunden nehmen einfach die Artikel, die sie wollen, und verlassen den Laden, während Computer Vision und KI die ausgewählten Artikel erkennen, verfolgen und automatisch berechnen.


Bestandsverwaltung: Computer Vision kann dazu beitragen, den Bestand in Echtzeit zu überwachen und damit genaue Lagerbestände mitzuteilen. KI kann diese Informationen verwenden, um Vorhersagen über zukünftige Nachfragen zu treffen und die Bestandsplanung zu optimieren.


Personalisierte Werbung: Digitale Werbetafeln können mit Computer Vision ausgestattet werden, um die demografischen Merkmale von betrachtenden Personen – wie etwa Alter und Geschlecht – zu erkennen. Mit KI können diese Daten dann zur Bereitstellung personalisierter Anzeigen in Echtzeit verwendet werden.


Verbesserung der Kundenerfahrung: Mit Hilfe von KI und Computer Vision können Läden auch die Kundenerfahrung verbessern, beispielsweise durch interaktive Spiegel in Umkleidekabinen, die Vorschläge für Accessoires oder ähnliche Artikel machen, oder durch Systeme, die Kunden beim Auffinden von Artikeln im Laden helfen.


Während Computer Vision visuelle Daten interpretiert, geht KI noch weiter: Maschinelles Lernen – eine weitere entscheidende Komponente von KI – verwendet Algorithmen, um aus großen Datenmengen zu lernen, Prognosen zu treffen und die Betriebseffizienz zu steigern.


Maschinelles Lernen zur Steigerung der Betriebseffizienz

Durch umfangreiche Datenanalysen können Angebote in Echtzeit angepasst werden, was wiederum zur Steigerung der Betriebseffizienz beiträgt. Zudem spielt maschinelles Lernen eine entscheidende Rolle bei der Optimierung der Lagerverwaltung, was die Wichtigkeit von KI im gesamten Betriebsprozess unterstreicht. Maschinelles Lernen und KI wurden bereits in den Vorjahren als wichtigste Trends innerhalb der Einzelhandelsbranche identifiziert. Der aktuelle Personalmangel in vielen Filialen beschleunigt diese Entwicklung und erhöht den Druck auf Unternehmen, Prozesse zu automatisieren, um wettbewerbsfähig zu bleiben.


CRM-Software und prädiktive Analysen

Zahlreiche Einzelhandelsunternehmen integrieren bereits heute KI in diverse Betriebsabläufe. CRM-Software, die KI nutzt, um Marketingaktivitäten zu automatisieren, oder die Anwendung prädiktiver Analysen zur Vorhersage der Kundenkaufmuster sind nur zwei von vielen Beispielen. Dabei spielt die Cloud eine zentrale Rolle, indem sie die Datenspeicherung und -verarbeitung aus vielfältigen Quellen unterstützt. Damit ist Cloud-Computing ideal für Aufgaben, die eine hohe Rechenleistung und Speicher benötigen und keine sofortige Reaktion erfordern. In diesem Kontext sind Bedarfsprognosen mittels maschinellem Lernen oder Online-Produktempfehlungen typische Cloud-Workloads im Einzelhandel.


Edge-Computing: Datenverarbeitung direkt vor Ort

Die Implementierung von KI direkt im Geschäftsbetrieb wiederum bringt weitere zusätzliche Vorteile mit sich. Edge-Computing im Einzelhandel agiert als Katalysator für Informationen und wandelt umfangreiche Rohdaten in wertvolle, aktionsbezogene Erkenntnisse um. Dabei fungiert Edge-Computing wie ein kluger Ladenassistent, der direkt vor Ort, also am "Rand" (engl. "edge") des Netzwerks, arbeitet. Dieser Assistent kann Informationen direkt dort verarbeiten, wo sie generiert werden – also im Laden selbst – statt sie erst an einen weit entfernten Server zu senden. Beispiele: Digital Signage, das sich dynamisch an die Zielgruppe anpasst, die Analyse von Kamera- oder Sensordaten in Echtzeit, um zu sehen, welche Produkte die Kunden am häufigsten in die Hand nehmen oder Sensoren, die Kundenbewegungsmuster analysieren, um Cross- und Upselling-Möglichkeiten zu identifizieren. Durch das Verarbeiten von Daten “am Rand des Netzwerks” können Latenzzeiten reduziert, Bandbreitenverbrauch gesenkt und der Datenschutz verbessert werden. Dies ist besonders nützlich für Echtzeitanwendungen.


Kassenlose Stores: der Handel der Zukunft?

Eine der herausstechenden Investitionsprioritäten im Einzelhandel ist der Seamless Checkout, der den Prozess vom Warenkorb zur Bezahlung für den Kunden so “nahtlos” wie möglich gestaltet. Dabei erfassen Sensoren, Kameras und KI automatisch, was der Kunde sich aus den Regalen nimmt – inklusive automatischer Zahlung nach Kauf. Lange Schlangen an der Kasse gehören damit der Vergangenheit an!


Bereits 17 Prozent der Retailer befinden sich in der Umsetzungsphase autonomer und kassenloser Stores; 35 Prozent haben konkrete Pläne für die nächsten drei Jahre. Obwohl die wirtschaftliche Machbarkeit dieser kassenlosen Läden noch geprüft wird, besteht kein Zweifel am enormen Potenzial dieser Technologie, das Einkaufserlebnis zu transformieren.


Zukunft des Handels liegt in KI und maschinellem Lernen

Künstliche Intelligenz, einschließlich maschinellem Lernen und Computer Vision, spielt für die Zukunft des Einzelhandels eine entscheidende Rolle. Mit ihrer Hilfe können Einzelhändler Kundenerlebnisse verbessern, Geschäftsabläufe optimieren und neue Innovationen umsetzen. KI und maschinelles Lernen ermöglichen tiefgreifende Erkenntnisse aus Daten, was zu gesteigerter Betriebseffizienz und Kundenzufriedenheit führt. Zudem wird die Branche durch kassenlose Läden und Edge-Computing für die lokale Datenverarbeitung weiter transformiert. Kurz gesagt, KI ist künftig unerlässlich im Einzelhandel, um Wettbewerbsfähigkeit und Kundenzufriedenheit zu steigern.

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