Wie optimiert KI den Einzelhandel?

Bevor wir als Konsumenten und Konsumentinnen ein Produkt für einen bestimmten Preis erwerben können, laufen unzählige komplexe Prozesse im Hintergrund ab. Damit die einzelnen Prozesse optimal ablaufen und ökonomisch miteinander verbunden werden, wird heutzutage immer mehr auf KI-basierte Systeme zurückgegriffen. Doch wie genau KI dabei hilft, diese Prozesse und deren Übergänge zu verbessern und somit den gesamten Einzelhandel zu optimieren, wird in diesem Blogpost thematisiert.

Dynamische Preisoptimierung und -Anpassung

Da sich die Marktsituation ständig ändert, müssen Händler jederzeit bereit sein, ihre Preise an diese Dynamik anzupassen, um im Wettbewerb mitzuhalten. Mit der Hilfe von KI-basierten Systemen können Unternehmen diese Herausforderung durch dynamische Preisoptimierung meistern. Bisher bilden die meisten Unternehmen ihre Preise rein reaktiv, indem sie starren Preisregeln, orientiert an der Konkurrenz, folgen. Dies kann allerdings zu einer ruinösen Preisverzerrung durch wiederholtes wechselseitiges Unterbieten führen. Durch die Nutzung der dynamischen Preisoptimierung mittels KI eröffnet sich hingegen ein neues Werkzeug. Hiermit können Unternehmen ihre Preise optimal gestalten und bepreisen somit proaktiv, statt rein reaktiv.

Dafür analysiert eine KI kontinuierlich riesige Datenmengen und vergleicht automatisch alle relevanten Faktoren für die Preisbildung des gesamten Artikelsortiments. Dabei passt das KI-basierte System die Preise in Echtzeit an beispielsweise das Kaufverhalten der Kunden, die Konkurrenzpreise, potenzielle Trends, den Lagerbestand, das Wetter und Wochentage an. Über die Berechnung von Preis-Absatz-Funktionen und Preiselastizitäten kann dann der optimale Preis bestimmt werden. Somit können Unternehmen sowohl ihren Kunden bessere Preise anbieten als auch selbst ihren Vertrieb optimieren. Durch die Verwendung von elektronischen Preisschildern können solche Verfahren nicht nur online, sondern auch im stationären Handel angewendet werden.

Nachfrage-/ Absatzprognosen

Doch nicht nur bei den Preisen der Ware, sondern auch bei deren Auswahl und der bestellten oder produzierten Menge hilft KI dem Einzelhandel sich wirtschaftlich zu verbessern. Umso genauer die Nachfrage der Kunden prognostiziert werden kann, desto besser kann diese erfüllt werden.

Dabei geht KI ähnlich vor wie bei der Preisbildung. Es wird eine Vielzahl an externen Faktoren und Beziehungen analysiert, welche die Nachfrage potenziell beeinflussen. Darunter fallen beispielsweise Trends, Wochentage, Events, das Wetter oder Jahreszeiten. Dadurch ermittelt die KI Zusammenhänge und bildet sich ein Muster, mit dem es zukünftige Nachfragen vorhersagen kann. Indem KI-Systeme eingesetzt werden, sammeln diese immer mehr Daten, welche analysiert und in die bisherigen Muster eingebettet werden. Demnach werden die Prognosen stetig besser und exakter und der Einzelhändler weiß dann beispielsweise recht genau, wie viel Grillgut er für ein sonniges, verlängertes Wochenende bestellen muss, ohne nachher massenhaft Lebensmittel wegschmeißen zu müssen.

Jedoch optimiert die reine Voraussage wann, wo und wie viel gekauft wird den Einzelhandel nicht. Die Absatzprognosen müssen zuerst in die betreffenden Handelsprozesse integriert werden, wobei KI auch nützlich sein kann.

Sortimentgestaltung

Da man mit Hilfe von KI genau einschätzen kann, wann welche Produkte vermehrt oder weniger nachgefragt werden, kann demnach das Sortiment angepasst werden. Somit kann ein Händler sich an die Wünsche der Kunden anpassen, indem er entsprechende Ware anbietet und diese in ausreichender Menge zu Verfügung hat. Die nachgefragten Produkte können folglich in der richtigen Menge angeboten und so platziert werden, dass der Kunde sie leicht findet. Dadurch wird einerseits ermöglicht, dass die Kunden alle gewollten Produkte kaufen können, andererseits wird zugleich ein Überangebot von Produkten verhindert. Außerdem können damit Abfälle von verderblichen Lebensmitteln reduziert werden.

Bestandsmanagement

Im engen Zusammenhang dazu steht das Bestandsmanagement. Damit das passende Sortiment im Laden oder Onlineshop angeboten werden kann, muss zunächst die Bestandsverwaltung funktionieren. Dabei ist ein aktueller und zuverlässiger Überblick über den Bestand und künftige Absätze sehr wichtig, um passende Bestellungen frühzeitig zu ordern oder Fehlbestände zu verhindern. So kann der Bestand konstant anhand von präzisen Bestandsaufnahmen und KI-basierten Prognosen angepasst werden. Beispielsweise Amazon nutzt eine solche KI schon seit 2013. Dabei erstellt eine KI Prognosen über zukünftige Käufe –  z. B. durch das Kundenverhalten. Hier werden unter anderem Wunschlisten, Warenkörbe, vorherige Bestellungen oder die Verweildauer auf der jeweiligen Produktseite analysiert. Daraufhin werden entsprechende Produkte vorsorglich an örtliche Fulfillment Centern übermittelt, um diese bei Bedarf schneller ausliefern zu können.

Lieferkettenplanung

In diesem Beispiel zeigt sich ein weiterer Vorteil durch die Nutzung von KI, da hiermit nicht nur eine schnellere Auslieferung ermöglicht wird, sondern auch hohe Kosten gespart werden können. Da KI riesige Datenmengen erfassen und in Echtzeit verarbeiten kann, ist es einer KI möglich, Abweichungen im Warenfluss zu erkennen und mit definierten Maßnahmen zu reagieren. So kann eine KI unter Beachtung sämtlicher Faktoren wie z. B. Lagerkapazität, Absatzprognosen, Transportmöglichkeiten oder Schwankungen die Lieferketten so optimieren, dass ein geglätteter Warenfluss entsteht.

Durch die Planung und Anpassung dieser, können auf Dauer sich wiederholende Störungen automatisiert behandelt und die Lieferkettenplanung optimiert werden. Insgesamt können dadurch bis zu 65% der Umsatzausfälle aufgrund von Stock-Out-Quoten, 20-50% der Lagerkapazität und Emissionen durch intelligente Transporte und Lagerungen gespart werden.

Personaleinsatzplanung

Durch präzise Nachfrageprognose durch KI eröffnet sich außerdem die Möglichkeit Personaleinteilungen zu optimieren. So können Unternehmen das Kundenaufkommen einschätzen und mit KI-basierten Systemen bestimmen, wann welche Mitarbeiterzahl optimal ist, um Kundenservice und Filial- oder Fulfillment-Arbeiten effizient gerecht zu werden. Damit wird eine Balance hergestellt, sodass nie zu viele, aber dennoch ausreichend viele Mitarbeitende eingeplant sind. Neben der Effizienzsteigerung und der erhöhten Mitarbeiterzufriedenheit können so auch bis zu 10% der Personalkosten eingespart werden. KI kann innerhalb der komplexen Schichtplanung zusätzliche Faktoren, wie maximale Arbeitsstunden, gesetzliche Auflagen, Ausfälle und Kompetenzen der Mitarbeiter und Mitarbeiterinnen beachten und automatisch in einen optimalen Schichtplan einbeziehen.

Personalisiertes Marketing

Vor allem im Onlinehandel spielt intelligentes Marketing eine wichtige Rolle. Umso genauer die Bedürfnisse der Kunden bestimmt werden können, desto besser kann der Verkäufer mit Angeboten von Produkten oder Kauferlebnissen reagieren. Mit Hilfe von KI wird zum einen das persönliche Kaufverhalten analysiert (durch das Analysieren vorheriger Käufe, Wunschlisten oder Produktansichten) und zum anderen das Kaufverhalten, wann welche Typen von Kunden welche Produkte einkaufen. Außerdem erkennt KI welcher Content besonders erfolgsversprechend ist. Mit diesem Wissen können passende Produktempfehlungen oder Rabatte sowohl online als auch lokal angezeigt werden, die den Bedürfnissen der Kunden entsprechen. Auch der Hinweis „Andere Kunden interessierten sich auch für diese Produkte“ basiert auf KI-Algorithmen, welche zugeschnittene Vorschläge durch die Analyse ähnlicher Kaufverhalten machen.

Je mehr Daten sowohl digital als auch stationär durch Kundenverhalten, Käufe und sonstige Interaktionen gesammelt werden, desto personalisierter und genauer kann KI Muster bilden und dementsprechend das Marketing anpassen und optimieren. Insbesondere wechselnde Trends oder anstehende Events können so frühzeitig erkannt und optimal in die Vermarktung integriert werden. Gleichzeitig wird auch so Überproduktion vermieden.

 

Lina Strecker

Verfasst von Lina Strecker am

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