Einzelhandel führt bei künstlicher Intelligenz

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Mit der Verbreitung neuer Technologien verändern sich die Kunden und ihre Einkaufsgewohnheiten.  Eine aktuelle Studie von Comarch und Kantar TNS zeigt, warum der Einzelhandel bei künstlicher Intelligenz die Nase vorne hat, wie KI-Projekte internationaler Größe zum Erfolg geführt werden und mit welchen Erwartungen die Kunden ein Geschäft oder einen Online-Shop von Kosmetikhändlern besuchen.

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Mit der Verbreitung neuer Technologien verändern sich die Kunden und ihre Einkaufsgewohnheiten.  Eine aktuelle Studie von Comarch und Kantar TNS zeigt, warum der Einzelhandel bei künstlicher Intelligenz die Nase vorne hat, wie KI-Projekte internationaler Größe zum Erfolg geführt werden und mit welchen Erwartungen die Kunden ein Geschäft oder einen Online-Shop von Kosmetikhändlern besuchen.

47 Prozent der befragten Verbraucher kaufen Kosmetikprodukte wie Cremes, dekorative Kosmetik und Körperpflegeartikel im Geschäft ein, nur elf Prozent nutzen einen Online-Shop. Rund ein Drittel bevorzugt den Cross-Channel-Weg: So kaufen 22 Prozent in der Filiale und recherchieren vorher online, zehn Prozent kaufen online, haben sich aber zusätzlich in einer Filiale informiert. Für die repräsentative Studie “Die Zukunft des Einzelhandels und die wichtigsten Trends 2030 und heute” von Comarch und Kantar TNS wurden 3.000 Verbraucher aus sechs europäischen Ländern befragt. In die Ergebnisse mit eingeflossen ist auch ein KI-Projekt des Kosmetikhandelsunternehmens Oriflame,

Auch in Zukunft wollen die Käufer von Kosmetik den Ladengeschäften die Treue halten: So glauben 33 Prozent, dass sie in fünf Jahren hauptsächlich dort kaufen, 25 Prozent werden öfter stationär kaufen als online. Dagegen sehen sich 15 Prozent öfters und 18 Prozent vorwiegend beim Online-Einkauf von Kosmetika. Die Treue der Kunden teilt sich bei kosmetischen Produkten laut der Studie ungefähr zur Hälfte auf.

Künstliche Intelligenz revolutioniert den Einzelhandel

Dabei beeinflussen die digitalen Möglichkeiten nicht nur die Konsumenten in ihrem Handeln. Auch den Händlern selbst stehen neue technische Tools zur Verfügung, mit denen sie ihre Kunden und deren Wünsche besser kennenlernen. Daher zählen besonders kundenorientierte Branchen wie die Banken-, Einzelhandels- und Prozessindustrie laut dem Beratungshaus IDG derzeit zu den aktivsten im Bereich der Künstlichen Intelligenz. Von all diesen Branchen wird der Einzelhandel das höchste jährliche Wachstum bei KI-Projekten verzeichnen. Hierbei werden kognitive Technologien den Handel revolutionieren.

Innovative KI-Anwendungsfälle erstrecken sich über den gesamten Produktzyklus, von der Beschaffung über die Waren- und Post-Sales-Kundenbetreuung. Sie können das Kundenerlebnis durch die Bereitstellung hyperpersonalisierter Produktempfehlungen und -angebote, Online-Shopping-Ratgeber, dynamische Preisgestaltung, Echtzeitinformationen und Kundenservice verbessern. Sie sind auch von unschätzbarem Wert für die Optimierung der Unternehmensabläufe, unterstützen die Vorhersage des Kundenverhaltens zur Steigerung von Umsatz und Umsatz und prognostizieren die Nachfrage basierend auf Kaufmustern zur Optimierung von Lagerbeständen. Die häufigsten KI-Anwendungen, die von Einzelhändlern in Optimierungs- und Entwicklungsprozessen verwendet werden, sind maschinelles Lernen, Statistiken, Persönlichkeitsanalysen, Stimmungsanalysen und Verarbeitung natürlicher Sprache.

Das auf Kosmetik spezialisierte Handelsunternehmen Oriflame mit Wurzeln in Schweden und Hauptsitz in der Schweiz verkauft seine Produkte direkt in mehr als 60 Ländern. Um einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen, hat das es jetzt künstliche Intelligenz in einem Machine-Learning-Projekt mit der Business-Intelligence-Lösung Comarch BI eingeführt, die auch Omnichannel-Händler wie MyRobotcenter für ihre Geschäftsanalyse einsetzen.

Machine Learning unterstützt die Geschäftsanalyse

Die Technik des maschinellen Lernens unterstützt die Entscheidungsfindung von Menschen, indem es Genauigkeit, Vertrauen, Schnelligkeit und Agilität verbessert. Maschinelles Lernen erstreckt sich auf zwei traditionelle Bereiche der Geschäftsanalytik, nämlich deskriptive Analytik (was passiert ist) und prädiktive Analytik (was wahrscheinlich geschieht), die um eine dritte Analyse (warum etwas passiert ist) ergänzt wird. Mit der Entdeckung bringt maschinelles Lernen neue Möglichkeiten in die präskriptive Analytik (was passieren sollte) und stellt eine neue Stufe der Geschäftsanalyse dar.

Angesichts des digitalen Wandels spürte auch Oriflame die Notwendigkeit, seine Prozesse zu digitalisieren, um den wachsenden und sich ändernden Kundenbedürfnissen gerecht zu werden. Der Direktvertrieb ist der wichtigste Baustein im Geschäftsmodell des Händlers, womit den Verkaufsberatern eine Schlüsselrolle zukommt. Daher ist es für Oriflame äußerst wichtig, sicherzustellen, diese Berater gut zu verstehen, ihre Erwartungen zu erfüllen und mit ihnen individuell und dennoch effizient zu kommunizieren. Als geeigneter Ausgangspunkt für die digitale Transformation von Oriflame bot sich die Optimierung der internen Prozesse zur Analyse aller beraterbezogenen Daten an. So hatte es bereits riesige Datenpools von etwa 3,5 Millionen Beratern angelegt. Davon ausgehend, dass jeder Berater unternehmerische Ambitionen hat und sein Geschäft weiterentwickeln möchte, erkannte Oriflame die Notwendigkeit, seine Verkaufsberater genauer zu segmentieren.

Die selbstregulierende Segmentierungsplattform ist entscheidend für ein besseres Verständnis der Verkäufe und eine effizientere Maßnahmenplanung inklusive der Marketingkommunikation. Außerdem unterstützt die Plattform Oriflame dabei, eine Reihe von KPIs nachzuverfolgen, darunter Warenkorbgrößen, Netzwerkentwicklung, Segmentgrößen und mehr. So kann die Effizienz verschiedener Aktivitätsgruppen kontrolliert werden. Zudem dienen die sich selbst anpassenden Segmentierungsergebnisse, bei der Einführung neuer Produkte. (sg)

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