KI im Einzelhandel. 14 Use Cases entlang der Wertschöpfungskette.

Digitale Transformationen sind mit einer Fülle von Informationen und Dokumenten verbunden. KI wird in Zukunft eine entscheidende Rolle dabei spielen, diese Dokumente effizient zu verarbeiten. Sie kann sie zusammenfassen, in verschiedenen Sprachen bereitstellen und die wichtigsten Informationen extrahieren. Ähnlich wie ein Project Management Office (PMO) kann Künstliche Intelligenz als Chatbot rund um die Uhr bei Entscheidungsfindungen unterstützen, Trainingsmaterialien kreieren und bereitstellen.

Ein weiteres Beispiel für die Unterstützung durch Künstliche Intelligenz ist die automatische Aufbereitung von Ergebnissen und Protokollen aus Strategie-Workshops. Dies ermöglicht eine fundierte Entscheidungsgrundlage, indem alle relevanten Abhängigkeiten und Marktsituationen berücksichtigt werden.

KI bietet somit eine umfassende Unterstützung bei der digitalen Transformation, indem sie als stets verfügbarer Assistent agiert und den Überblick über komplexe Informationsstrukturen behält.

Einen digitalen Co-Worker an Ihrer Seite zu haben, kann den Schaffungsprozess neuer Ideen erheblich verbessern. KI unterstützt dabei, verschiedene Perspektiven einzunehmen und so neue Blickwinkel zu eröffnen. Sie behält das große Ganze im Auge und berücksichtigt aktuelle zielgruppenspezifische Trends.

Bei der Entwicklung neuer Produkte kann KI einen Workshop simulieren und die Sichtweise verschiedener Stakeholder einnehmen. Gleiches gilt für die Erarbeitung neuer Prozesse, wobei Künstliche Intelligenz als digitaler Sparringspartner dient, der alle bisherigen Prozesse im Blick behält und Abhängigkeiten erkennt. 
Dieser digitale Sparringspartner, der stets die Marktlage im Auge hat und detaillierte Zukunftsprognosen liefert, ermöglicht die Entwicklung neuer Strategien.

KI bietet somit umfassende Unterstützung bei der Ideenfindung und Prozessgestaltung, indem sie als ständiger Berater und Analyst agiert.

Mit einer Sentimentanalyse kann Künstliche Intelligenz die Meinungen über Unternehmen und Produkte kontinuierlich überwachen. Sie durchforstet und wertet Kundenfeedbacks, soziale Medien und viele weitere Quellen aus. So erhält man einen klaren Überblick, wie Zielgruppen tatsächlich über Unternehmen und Produkte denken.

Besonders im Einzelhandel lassen sich verschiedene Use Cases ableiten. Beispielsweise kann eine Analyse zeigen, wie das Wochen-Angebot bei der Zielgruppe ankam oder ob die Marketingmaßnahme die gewünschten Ergebnisse erzielte. Darüber hinaus unterstützt KI auch dabei, Handlungsempfehlungen abzuleiten und neue Schritte zu definieren, die in die Entwicklung neuer Strategien einfließen. 

Künstliche Intelligenz bietet somit eine effiziente Möglichkeit, das Sentiment der Zielgruppen zu verstehen und fundierte Entscheidungen für zukünftige Maßnahmen zu treffen.

Die zeitaufwendige, ineffiziente und nur mit umfangreichem manuellen Aufwand handhabbare Wareneingangskontrolle ist eine der zentralen Herausforderungen im täglichen Retail Business. Sie ist zudem verbunden mit potenziell weitreichenden negativen Auswirkungen auf den Geschäftsbetrieb. Hier bieten AI-Systeme, basierend auf Bilderkennung und Computer Vision, vielseitige Einsatzpotenziale. Eingehende Ware kann schichtweise mittels Computer-Vision erfasst und in Echtzeit mit den Bestelldaten abgeglichen werden. Die Vollständigkeit der Lieferung wird somit automatisiert sichergestellt, während parallel potenzielle Qualitätsprobleme der Ware durch AI identifiziert und zur manuellen Kontrolle gekennzeichnet werden.

AI bietet vielfältige Potenziale zur Kostenoptimierung, Effizienzsteigerung und Fehlerminimierung in der Wareneingangskontrolle.

Im Supply-Chain-Management fallen enorme Datenmengen an. KI macht diese Daten nutzbar, indem sie bei Bedarfsprognosen unterstützt und so Stock-Outs vermeidet. Kommende Trends werden rechtzeitig erkannt, was den Auffüllungsprozess effizienter gestaltet. Darüber hinaus trägt KI zu nachhaltigerem Einkauf bei.

Besonders im Konsumgütermarkt kommt es häufig zu Überkäufen, bei denen Retailer unverkaufte Waren entsorgen müssen. Durch präzise Bedarfsprognosen können diese Überschüsse in Zukunft stark reduziert werden. Auf diese Weise hilft KI nicht nur dabei, Regallücken und damit Umsatzverluste zu vermeiden, sondern auch nachhaltiger einzukaufen. Verschwendung und Kosten werden gesenkt.

Künstliche Intelligenz bietet eine umfassende Lösung, um das Supply-Chain-Management effizienter und nachhaltiger zu gestalten.

Den optimalen Preis für jede Situation zu kennen, ist Traum vieler Retailer – ein Traum, der durch KI Wirklichkeit werden kann. Durch die Ausarbeitung neuer Preisstrategien und das Testen verschiedener Szenarien können Preise angepasst werden, um Gewinne zu maximieren und die Wettbewerbsfähigkeit zu stärken. Dabei bietet KI wertvolle Unterstützung, indem sie eine objektive Perspektive einnimmt und die überwältigende Menge an Daten effizient verarbeitet. 

Zudem können Preise durch Electronic Shelf Labels (ESL) in Echtzeit am Regal verändert werden. So können Preise auf aktuelle Ereignisse reagieren und sich an die Auslastung des Regals sowie die Verfügbarkeit und Nachfrage der Produkte anpassen.

Künstliche Intelligenz ermöglicht dynamische Preisstrategien, die auf Echtzeit-Daten basieren, und unterstützt Retailer, flexibel und effizient auf Marktveränderungen zu reagieren.

Die persönliche Kundenassistenz für einzigartige Einkaufserlebnisse - LLM-basierte Chatbots bieten im Einzelhandel vielfältige Potenziale zur Stärkung der Kundenbindung und Personalisierung des Einkaufserlebnisses. Der Chatbot agiert als erster Ansprechpartner für Kunden und ermöglicht nahtlose und effiziente Interaktionen, einschließlich personalisierter Produktberatung und Angebotspromotion.

Im Kundensupport kann ein Chatbot individuell und effizient auf Kundenanliegen eingehen, wie Fragen zum Bestellstatus, zur Warenverfügbarkeit oder zu Produktinformationen.

Künstliche Intelligenz ermöglicht somit eine maßgeschneiderte und reaktionsschnelle Kundenassistenz, die zu einem einzigartigen und zufriedenstellenden Einkaufserlebnis beiträgt.

Mit genAI Online-Einkaufserlebnisse kreieren, die begeistern: Mit Hilfe von Kundendaten, wie Suchverhalten, Kaufhistorie und Präferenzen, lassen sich maßgeschneiderte Produktpräsentationen erstellen. Produktbeschreibungen und Visualisierungen lassen sich mit genAI kundenindividuell gestalten und ermöglichen eine zielgerichtete und personalisierte Kundenansprache. Anhand der Nutzerpräferenzen und historischen Nutzerdaten kann der Modestil des Nutzers analysiert werden, um den Nutzer*innen individuelle Empfehlungen für seinen ganz persönlichen Style vorzuschlagen. Kombiniert mit der virtuellen Anprobe kann die Nutzerin/der Nutzer einfach und bequem die Empfehlungen anprobieren, sich durch einen smarten Kundenassistenten beraten lassen und den eigenen Style weiter verfeinern.

GenAI ermöglicht eine einmalige User Experience im Einkaufserlebnis, wodurch die Conversion Rate und langfristige Kundenzufriedenheit positiv gefördert werden.

Eletronic Shelf Labels (ESL) und AI: Ein Zusammenspiel, das individualisierte Offline-Einkaufserlebnisse Realität werden lässt. Durch Erfassung der entnommenen Produkte ermittelt die AI mit Hilfe des Kundenverhalten und der Kaufhistorie in Echtzeit ergänzende Produktvorschläge, die Kund*innen personalisiert direkt auf dem ESL angezeigt werden. Zusätzlich können dynamisch passende Angebote offeriert und Treueaktionen beworben werden.

Damit ermöglichen ESLs und AI die Schaffung eines einzigartigen Einkaufserlebnisses und fördern die Kundenbindung. Gleichzeitig werden Cross-Selling Potenziale effizient genutzt, während parallel Optimierungspotenziale im Bestandsmanagement realisiert werden können.

Die effektive und frühzeitige Erkennung von Diebstählen ist eine der größten Herausforderungen im Einzelhandel. Mittels modernster AI-Systeme wird kamerabasiert die Verkaufsfläche überwacht und das Kundenverhalten analysiert. Dadurch wird verdächtiges Verhalten automatisiert und frühzeitig durch Unterstützung von Predictive Analytics erkannt und gemeldet.

Somit kann durch die Nutzung von AI-Systemen zur Loss Prevention, einerseits der Verlust durch Diebstahl minimiert und gleichzeitig die generelle Sicherheit im Store verbessert werden.

Self-Checkout Kassen im Einzelhandel sind ein Kernelement für schnelle und bequeme Einkaufserlebnisse. Gleichzeitig ist die Etablierung eines kundenfreundlichen und diebstahlsicheren Checkouts eine wesentliche Herausforderung für Retailer.

Hierfür können AI-Lösungen implementiert werden, die kamerabasiert Produkte identifizieren und automatisiert einscannen. In Echtzeit werden die AI-gescannten Produkte der Kundin/dem Kunden auf dem Self-Checkout Terminal zur Kontrolle angezeigt.

Fehlende Produkte oder fehlerhafte gescannte Produkte können im Terminal bequem korrigiert werden und ermöglichen somit einen schlanken und kundenorientierten Checkout-Prozess.

Einzelhändler stehen vor der ständigen Herausforderung, die Produktverfügbarkeit sicherzustellen und gleichzeitig Lagerbestände zu optimieren. Eine unzureichende Regalbestückung kann zu Umsatzverlusten und unzufriedenen Kunden führen, während Überbestände unnötige Lagerkosten verursachen. Parallel ist eine akkurate Personalplanung essenziell zur Sicherstellung eines optimalen Kundenservices.

Hier bietet die Integration eines AI-gestützten Regalbestandsmonitoring mittels Objekterkennung sowie die Prognostizierung der Storeauslastungen auf Basis von Predictive Analytics erhebliche Potenziale zur Kostenoptimierung, Effizienzsteigerung und Verbesserung der Kundenzufriedenheit.

Bei der Abwicklung von Garantie- und Gewährleistungsfällen kann KI unterstützen und viele Prozesse automatisieren. Moderne Bilderkennungstechnologien ermöglichen es der KI, tatsächliche Schäden festzustellen und Fälle automatisch an die entsprechenden Abteilungen weiterzuleiten. Auch der Erstattungsprozess wird automatisiert und durch einen virtuellen Assistenten, der Kund*innen durch den Prozess führt, unterstützt. 

Darüber hinaus kann KI die Daten von Garantie- und Gewährleistungsfällen analysieren und wertvolle Einblicke liefern, welche Produktaspekte weiterentwickelt werden sollten, um künftige Probleme zu vermeiden. Durch diese Datenverarbeitung sind zudem zukünftige Fälle prognostizierbar, sodass sich Unternehmen besser darauf einstellen können. 

Künstliche Intelligenz bietet somit eine effiziente Lösung zur Optimierung der Garantie- und Gewährleistungsprozesse, erhöht die Kundenzufriedenheit und liefert wertvolle Erkenntnisse zur Produktverbesserung.

Mit Inkrafttreten des EU-Gesetzes zum “Recht auf Reparatur” entstehen unterschiedliche Herausforderungen in der Bearbeitung und Erfüllung der Kundenansprüche, wie die schnelle und präzise Erstellung von Preisindikationen für Reparaturen. AI bietet in dem Kontext vielseitige Anwendungsmöglichkeiten für kundenzentrierte Schadensanalyse und einer effizienten Bearbeitung des Schadenfalls. Anhand hochgeladener Bilder erfolgt AI-basiert eine erste Klassifizierung und Bewertung. Mittels eines Chatbots kann die Kundin/der Kunde im gesamten Prozess unterstützt und durch Empfehlungen für das weitere Vorgehen betreut werden. Parallel werden die Dokumente für die Reparatur automatisiert erstellt, dokumentiert und an den verantwortlichen Lieferanten übermittelt. Kund*innen wird das passende Retourenlabel automatisiert bereitgestellt und ermöglicht so einen effizienten und reibungslosen Prozess.