KI stellt dem Handel die Kunden von heute und morgen vor

Der Handel steht vor der Herausforderung, das Sortiment und die Angebote stets an die Kundenbedürfnisse anzupassen, um die Frequenz im Laden zu erhöhen und  Umsätze zu steigern. Eine Herausforderung, die vor allem bei der Vielfalt an PBS-Produkten und unterschiedlichen Kundenwünschen gar nicht so einfach ist. Doch nach welchen Angeboten suchen die Konsumenten und welche Produkte dürfen im Laden nicht fehlen? Der Einsatz von KI-Technologien hilft  dem Handel, diese Fragen zu beantworten.

Personalisierte Angebote und Preise

Der Onlinehandel hat in Bezug auf das Wissen von Kaufverhalten und individuellen Vorlieben eines Kunden einen Vorteil, da die nötigen Daten bereits zur Verfügung stehen. Im stationären Handel muss die Verknüpfung zu Kunden, z. B. über Loyalitätsprogramme wie Payback, erst hergestellt werden. Ist dies erfolgt, ist es möglich anhand der gesammelten Daten das Verhalten mit KI - genauer gesagt anhand Kundensegmentierungen, Warenkorbanalysen und Collaborative Filtering - vorherzusagen. So kann der Händler dem Konsumenten passende Push-Nachrichten per Smartphone oder E-Mail sendet und persönliche Produkte oder Coupons präsentieren.

Zur Kundensegmentierung können ggf. externe Daten zur Sozio-Demografie hinzugenommen werden. Mithilfe der KI ist es möglich das Kundenverhalten präzise zu charakterisiert, mit anderen Käufern zu korreliert und schlussendlich zu prognostiziert. Durch die personalisierte Ansprache erhöht sich die Marketingeffizienz signifikant. Ein Beispiel dafür liefert Lidl Plus, der seit 2019 mit einem App-basierten Loyalitätsprogramm arbeitet. Dieses erstellt Kundenprofile im stationären Handel und kann über die App z. B. personalisierte Angebote und Gutscheine für einzelne Konsumenten ausliefern.

KI im Sortimentsmanagement

Sortimentsmanagement ist der zentrale Baustein eines modernen Category Managements. Ausgehend von einer detaillierten Kundensegmentierung und einer Analyse der Kundenbedürfnisse umfasst es unter anderem die Sortimentsfindung und die Erstellung von Planogrammen d. h. die Platzierung der Ware im Regal. 

Eine Vorhersage, welche Artikel zukünftig relevant sind oder im Trend liegen, lässt sich nur schwer manuell vornehmen. Zwar liegen dem Unternehmen historische Daten wie Abverkäufe, Daten aus Loyaltyprogrammen etc. vor, jedoch fehlen häufig die gemeinsame Auswertung und der Bezug zueinander. Auch die korrelierenden Trenddaten aus den sozialen Medien oder Suchmaschinen werden nicht mit einbezogen. KI-Technologien ermöglichen hier eine ganzheitlich explorative Analyse aller verfügbaren Datentöpfe: eine Verknüpfung sollte sowohl zwischen den internen Datentöpfe als auch zwischen internen Daten mit externen aus Suchmaschinen und sozialen Medien erfolgen. Somit kann die KI Trends und Abhängigkeiten auf Basis analytischer Modelle identifizieren, um Produkte vorzuschlagen, die der Handel ins Sortiment mit aufnehmen bzw. deren Positionierung ausbauen sollte. 

Da Trends in externen Daten früher auffallen als in Abverkaufszahlen, kann der Einzelhandel viel schneller und spezifischer auf Entwicklungen eingehen. Auch die Identifizierung von  unbekannten Abhängigkeiten, wie beispielsweise zwischen Aktionsgeschäft und Normalgeschäft, ist schneller möglich. Dies führt zu einer erhöhten Treffsicherheit, die nicht nur den Umsatz steigert, sondern auch Abschriften verringert. So setzt Rossmann beispielsweise auf eine KI-Lösung, die auf Basis historischer Verkaufszahlen und externen Trenddaten Verbrauchertrends der nächsten 18 Monate vorhersagt. 

Zusammenfassend lässt sich feststellen, dass auch der Einzelhandel in einer digitalen Zeit angekommen ist, die vom menschlichen Gehirn kaum noch zu erfassen ist. Glücklicherweise muss es das auch nicht. Denn mit fortschreitenden KI-Technologien können Händler heutzutage ihr Kunden auf einer ganz neuen Ebene kennenlernen und somit nicht nur die eigenen Vorgänge und Umsätze optimieren, sondern auch den Kunden ein völlig neues Einkaufserlebnis bieten.

Tipps für Händler:

 

  • KI-Lösungen sollten zuerst in der Zentrale eingesetzt werden um die Thematik Datenmanagement (vor allem Bestands- und Sortimentsmanagement) zu optimieren und Geschäftsprozessänderungen in die Wege zu leiten
  • Die Anwendung einer KI-basierten Lösung sollte grundsätzlich am Nutzen für die Kunden  orientiert sein (Einkaufsprozess erleichternd und Einkaufserlebnis erhöhend)
  • Daten aus Loyalitätsprogrammen sind Voraussetzung für kundenindividuelle Lösungen am Point of Sale

Über die Autorin

Stefanie Otto arbeitet als Junior Projektmanagerin mit Spezialisierung im Bereich Handel und Retail Technology bei der gmvteam GmbH, der Düsseldorfer Innovationsagentur für Handel und Stadtentwicklung. Sie ist zudem Autorin im Blog Zukunft des Einkaufens.

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