Mit künstlicher Intelligenz zu mehr realen Umsätzen

Präzise, schnell und anpassungsfähig – mit diesen Eigenschaften kann Künstliche Intelligenz (KI) sowohl in den Bereichen E-Commerce wie auch im stationären Einzelhandel den Profit steigern. Einfluss nehmen dabei die Algorithmen zum einen direkt im Laden selbst, als Teil eines individuellen Empfehlungsmanagements sowie als Eckpfeiler einer In-Store-Beratungsstrategie.

KI - Künstliche Intelligenz im Einzelhandel - Bild #1204762248 © metamorworks - iStock.com

Nike zeigt, wie es gehen kann mit künstlicher Intelligenz

In einer Zeit, als das Online-Geschäft beim Sportartikelgiganten Nike pro Jahr um 40 % wuchs, übertrug die Firmenleitung Andrew Mossbarger die Verantwortung als Director of Search. Aus seiner Grundstrategie, die Suchfunktion auf Nike.com effektiver und effizienter zu gestalten, entstand Schritt für Schritt ein unternehmensstrategischer Ansatz. Dies bedeutet, dass Nike in den Amazon Webservices auf die elastische Suche setzt. Höchstmögliche Produktverfügbarkeit ist hierbei das oberste Gebot.

Dabei inkludiert man in die Online-Suche auch Ergebnisse aus der offline-Welt. Bei Nike sind so neben den Online-Stores auch Produkte aus 50 Ländern, in 25 Sprachen und aus über 500 physischen Läden verfügbar. Über die künstliche Intelligenz kann diese allumfassende Suche für viele verschiedene Verwendungszwecke in die Tiefe hinein detailreicher gestaltet werden. Zum Beispiel können sich Kunden somit die Verfügbarkeit einer Ware im Offline-Store online anzeigen lassen und so im Vorfeld herausfinden, ob sich ein Filialbesuch für sie auszahlt.

Unterschiedliche Einsatzgebiete für künstliche Intelligenz in Läden und Geschäften

Neben einer kombinierten Online-Offline-Suchfunktion kann man als Einzelhändler mit einem stationären Geschäft die KI auch in weiteren Unternehmensteilen einsetzen. Zu diesen gehören unter anderem die Sortimentsverwaltung sowie die Lieferkette.

Auch hier die Erklärung anhand eines Beispiels. In Norwegen hat die Landwirtschaftskooperative Tine Algorithmen entwickelt, mit denen die Endqualität eines gerade produzierten Käses prognostiziert werden kann. Aufbauend auf dieser Vorhersage können die angeschlossenen Händler den passenden Preis bieten und die Lieferung am perfekten Datum der Reife anordnen. Das Programm ist so erfolgreich, dass es aktuell sogar Lizenz-Versionen davon gibt.

Um vorherzusagen, wie sich Kunden verhalten und Preise sich entwickeln, verwenden Einzelhändler und andere Unternehmen seit einigen Jahren bereits Systeme, die KI als Basis implementiert haben. Innovativ an den aktuellen Systemen ist, dass so besonders große Mengen an Daten entstehen. Als Beispiel sei hier Bark genannt.

Der britische Anbieter von Haustierbedarfsartikeln kann über eine KI nicht nur die Wettereinflüsse auf die Kaufentscheidungen vorausberechnen. Auch die damit in Verbindung stehende Kundenzufriedenheit ist ein prognostizierbarer Faktor. Bewerten Kunden von Bark die Produkte online im Webshop, werden diese von einer KI gescannt sowie ausgewertet.

Künstliche Intelligenz hilft auch dabei, die Spracherkennung zu optimieren. Was sich wie ein reiner Vorteil für Online-Giganten wie Google und Amazon anhört, kann in einer automatisierten Welt des stationären Handels ein wichtiger Umsatzfaktor sein. Bei Smart Mirrors kann hochwertige KI über eine moderne Spracherkennung Fragen rasch beantworten.

Die so aufgenommenen Gespräche können von der Software sowohl transkribiert wie auch automatisch ausgewertet werden. In einer Sentiment-Analyse kann darüber festgestellt werden, welche Produkt gefragt sind und welche nicht. Somit kann KI in fixen Stores dazu beitragen, die Kauferfahrung der Kunden zu verbessern.

Stilsichere Empfehlungen durch Algorithmen der künstlichen Intelligenz

Die Kauferfahrung wird noch weiter verbessert, wenn die KI im „persönlichen“ Kundenkontakt sogar in der Lage ist, im Rahmen des Empfehlungsmanagements eine Detailberatung zu übernehmen. Auch hier kommen Smart Mirrors zum Zuge. Dort werden die Empfehlungen zum einen passend angezeigt, zum anderen können auch andere Größen, andere Farben und vieles mehr rund um den gewünschten Artikel empfohlen werden.

Persönlicher als mit den Smart Mirrors geht dies alles mit dem Smartphone. Am Beispiel Nike wird deutlich, wo die Vorteile liegen. Nikes App hat eine eigene Ortserkennung integriert. Damit erkennt das System, ob und wann sich ein Kunde in einem realen Laden bewegt. Die App ermöglicht dem Kunden, mit einem Scan die Kleidungsstücke über eine digitale Schaufensterpuppe zu legen.

Die KI erkennt die Intention des Nutzers und schlägt die Produktauswahl in der App gleich vor. Hinzu kommt, dass die Nike-Mitarbeiter im Shop vor Ort über diese Auswahl ohne Zeitverzögerung informiert werden. Über das interne Nike-System kann sich ein Verkäufer als „zuständig“ einloggen und dem Kunden hilfreich zur Seite stehen. All dies wäre im reinen Onlinehandel nicht möglich und verbessert die Erfahrung des Kunden im Offline-Shop.

Beratung durch künstliche Intelligenz

Die US-amerikanische Kaufhaus- und Versandhandelskette Nordstrom nutzt die Künstliche Intelligenz auch zur geschmacklichen Stilberatung bei ihren Kunden. Über eine Personalisierungs-Engine erstellt das System binnen 15 Sekunden eine umfassende Beratung. Abrufbar ist diese online sowie über die in den Läden aufgestellten Smart Mirrors.

Nordstrom sieht die Technologie auch als Teil der Kundenbindung. Auf dem Nordstrom-Kundenkonto können alle gewählten Produkte für einen späteren Einkauf hinterlegt werden. An diesem Punkt kann die KI diese Daten analysieren und weitere Produkte, die dazu passen oder ähnlich sind, vorschlagen.