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KI im Einzelhandel

Künstliche Intelligenz (KI) und Einzelhandel können, wenn sie kombiniert werden, zu Ergebnissen führen, die viele bestehende Prozesse in der Branche vereinfachen und automatisieren und gleichzeitig Geschäftsinhabern helfen, ihren Gewinn zu maximieren. In diesem Artikel untersuchen wir KI im Einzelhandel — Einsatzmöglichkeiten, Vorteile und Auswirkungen — und zeigen auf, wie sie am besten eingesetzt werden kann.

Veröffentlicht

August 28, 2023

Künstliche Intelligenz (KI) im Einzelhandel

Einführung

Die Bedeutung des Einzelhandelsmanagements

Das Einzelhandelsmanagement spielt eine wichtige Rolle für den Erfolg von Einzelhandelsunternehmen. Es handelt sich um ein vielgleisiges System, das mehrere Unterkategorien umfasst.

  • Strategische Entscheidungsfindung - Ein Einzelhändler muss eine Vorgehensweise festlegen, um den Erfolg seines Unternehmens sicherzustellen, insbesondere im Zusammenhang mit den zu erfüllenden Zielen und Richtungen. Zu diesem Zweck müssen Einzelhandelsmanager Marktforschungen durchführen, das Verhalten der Wettbewerber analysieren und das Feedback der Kunden untersuchen. All diese Schritte werden dann zu einer Einzelhandelsstrategie kombiniert, die Bereiche wie Preis- und Werbestrategien, Produktplatzierung, Ladengestaltung und Marketinginitiativen umfasst.
  • Zufriedenheit unserer Kunden - Der Einzelhandel beinhaltet die direkte Kommunikation mit Kunden. Die Kundenzufriedenheit ist eine der wichtigsten KPIs bei der Bewertung der Rentabilität eines Unternehmens und muss regelmäßig überwacht werden. Das Einzelhandelspersonal muss die Kundenbedürfnisse untersuchen und verstehen und sicherstellen, dass bei seinen Bemühungen die notwendigen Probleme behoben werden. Die Qualität des Kundenservices kann anhand von Überwachungsfaktoren wie folgt gemessen werden Kundenbindung und Kundenbindung.
  • ICHBestandsverwaltung - Die Bestandsverwaltung ist ein Prozess, der sich mit der Bestandsaufnahme von Produkten befasst und sicherstellt, dass diese bei Bedarf verfügbar sind. Eine effektive Bestandsverwaltung ist mit der Senkung der Kosten und der Einsparung von Ressourcen verbunden, während gleichzeitig der Betriebsgewinn maximiert werden kann. Dies kann unter anderem durch die Analyse von Nachfragemustern und durch den Einsatz von Prognosetechniken erreicht werden.

KI im Kontext des Einzelhandels

Künstliche Intelligenz (KI) ist eine angewandte Funktion der Informatik mit dem Hauptziel, menschliche Intelligenz und logisches Denken in Maschinen nachzubilden. Dies dient der Unterstützung betrieblicher Abläufe und der Genauigkeit.

Der Einzelhandel bietet ein breites Anwendungsspektrum für die Implementierung von KI. Nehmen wir zum Beispiel ein Bestandsverwaltungssystem, das durch KI reguliert wird. Dies führt nicht nur zu einer höheren Effizienz in Bezug auf Zeit und Ressourcen, sondern kann auch zur Identifizierung und Erkennung von Diebstahl, unbefugtem Zugriff und Verlust verwendet werden.

Einzelhändler können KI nutzen, um verschiedene Aspekte ihres Geschäfts zu verbessern. Einige Beispiele hierfür sind die Schaffung eines personalisierten Kunden- und Einkaufserlebnisses im Geschäft, die Optimierung der Preis- und Werbestrategien auf der Grundlage von Konsum und Nachfrage sowie die Optimierung der Abläufe. Dies sind einige der Aspekte, auf die in diesem Blogartikel eingegangen werden soll, zusätzlich zu einem eingehenden Blick auf die Auswirkungen von KI.

KI-basierte Lösungen für den Einzelhandel

Rationalisierung der Abläufe

Einer der wichtigsten Faktoren für den Erfolg eines physischen Einzelhandelsgeschäfts ist die Rationalisierung der Abläufe. Um dies effektiv zu tun, kann das Einzelhandelspersonal eine Vielzahl verschiedener KI-gestützter Funktionen nutzen.

Bestandsverfolgung und Verwaltung

Einer der Hauptvorteile eines KI-gestützten Bestandsverwaltungssystems besteht darin, dass dies in Echtzeit. Daten werden auf effiziente Weise gesammelt, indem die integriert werden POS-Systeme in einem Geschäft oder Outlet. Auf diese Weise hat das Personal an mehreren Standorten und Kanälen ständigen und zuverlässigen Zugriff auf Bestandsdaten, was eine bessere Verwaltung ermöglicht.

Es kann auch verwendet werden, um die Lagerbestände je nach Bedarf, Zeitpunkt oder Saisonalität zu überwachen und den Prozess zu automatisieren, um eine automatische Wiederauffüllung zu ermöglichen. Das funktioniert, indem ein bestimmtes Niveau als Schwellenwert festgelegt wird. Immer wenn der Lagerbestand unter den Schwellenwert fällt, kann ein Alarm konfiguriert werden, um das Personal darauf hinzuweisen, dass mit der Wiederauffüllung der Bestände begonnen werden muss.

Automatisches Auschecken

Eine der großartigen Möglichkeiten, wie KI eingesetzt werden kann, besteht darin, die Humanressourcen zu schonen und die Automatisierung in Bereichen in den Mittelpunkt zu rücken, in denen menschliches Engagement möglicherweise nicht unbedingt erforderlich ist.

Bei KI-orientierten Check-out-Systemen kommt die Computer-Vision-Technologie ins Spiel. Dies ermöglicht die Identifizierung und Nachverfolgung von Produkten, wenn sie von Kunden an den Kassenschaltern platziert werden. Computer-Vision-Algorithmen können trainiert werden, um eine Vielzahl von Produkten genau zu identifizieren, auch wenn diese teilweise nicht sichtbar sind. Produktmerkmale wie Größe, Form, Gewicht und Farbe sind wichtige Marker und werden verwendet, um Algorithmen zur Identifizierung zu trainieren.

automated checkout
Automatisierte Kassenschalter sind eine großartige Möglichkeit, den Einkaufsfluss in Einzelhandelsgeschäften zu optimieren

Kundensegmentierung

KI kann von Einzelhändlern verwendet werden, um Daten zu sammeln, die das Kundenverhalten und Merkmale wie Alter, Demografie, Produktpräferenzen, jeweilige Bedürfnisse und Problembereiche usw. hervorheben. Der Prozess der Erfassung dieser Daten wird als Kundeninformationenund wird zur Durchführung der Kundensegmentierung verwendet.

Was heißt das genau?

Einfach ausgedrückt ist Kundensegmentierung der Prozess der Segmentierung oder Aufteilung einer Kundendatenbank in Gruppen auf der Grundlage von Alter, Geschlecht, Kaufgewohnheiten usw. Dies ermöglicht eine gezielte Produktplatzierung, die auf die verschiedenen Zielgruppen zugeschnitten ist, sodass Einzelhändler eine bessere Vorstellung davon bekommen, welche Verkaufsstrategien effektiv sind, welche Produkte beliebt sind und wie sie auf eine Weise vermarkten können, die speziell auf die verschiedenen Kundengruppen zugeschnitten ist.

Betrugserkennung und -prävention

Betrugserkennung kommt im Einzelhandel häufig vor und lässt sich grob in drei Kategorien einteilen: Betrug durch Mitarbeiter, Kundenbetrug und Fehlverhalten, das keiner der beiden Kategorien zugeordnet werden kann.

KI kann verwendet werden, um POS-Stationen in einem Geschäft zu analysieren, beispielsweise an Kassen. Transaktionsaufzeichnungen und Anomalien können analysiert werden, um potenziellen Betrug zu identifizieren. Danach werden entsprechende Warnmeldungen ausgelöst, sodass das Sicherheitspersonal schnell reagiert.

Um mehr zu erfahren über Schadenverhütung im Einzelhandel und wie Isarsoft Perception genau damit umgeht, lesen Sie in unserem Blogartikel dazu hier.

Verbesserung des Kundenerlebnisses

Kundenerlebnis ist, kurz erklärt, das Erlebnis, das ein Kunde in einem Geschäft erlebt. Dazu gehören alle Interaktionen, die der Kunde während seines Aufenthalts vor Ort hat — mit Mitarbeitern und dem Einzelhändler, beim Stöbern und der Produktauswahl sowie beim Auschecken und beim Support im Geschäft.

KI kann auf vielfältige Weise eingesetzt werden, um das Kundenerlebnis (CX) zu verbessern, sodass Kunden während des Einkaufsprozesses einfach und effizient auf nutzbare Ressourcen zugreifen können.

Verwaltung von Warteschlangen

Verwaltung von Warteschlangen bezieht sich auf die Regulierung und Verschlankung der Warteschlangen an den Kassen im Einzelhandel. Dies kann durch den Einsatz von KI-gestützter Videoanalyse erreicht werden, die Videodaten in Echtzeit verarbeitet und analysiert, um Erkenntnisse wie die Anzahl der Personen in der Warteschlange, die geschätzte Verweildauer, Trajektorienkarten, Positionskarten usw. Durch die Erkennung und Identifizierung von Personen in Warteschlangen können Einzelhändler Probleme wie Überbelegung oder Engpässe besser bewältigen, indem sie beispielsweise mehr Personal einsetzen oder mehr Kassenschalter öffnen.

queue management in retail
Das Warteschlangenmanagement im Einzelhandel kann durch KI durch Messung von Dichte, Verweildauer und Durchschnittsgeschwindigkeit verbessert werden

Das Gleiche gilt für einen vernünftigen Umgang mit Ressourcen. Zum Beispiel, wenn das Geschäft nicht viel erlebt fußgängerverkehr, Ressourcen können geschont werden, indem weniger Kassensysteme funktionsfähig gemacht werden.

Die Verkürzung der Wartezeit beim Check-out macht das Einkaufen zu einem zugänglicheren und angenehmeren Erlebnis.

Intelligente Displays

Ein großer Teil des Einkaufserlebnisses ist das, was man sehen kann, d. h. attraktive Bilder, digitale Beschilderung, deutlich markierte Richtungen. Käufer beschäftigen sich mehr mit visuellen Hinweisen als mit anderen sensorischen Reizen.

smart displays in retail
Intelligente Displays und Beschilderungen in Einzelhandelsgeschäften verbessern das Kundenerlebnis

KI kann verwendet werden, um ein durchschnittliches Einkaufserlebnis zu verbessern, indem es durch die Integration von Elementen, die dem Kunden die Entscheidungsfindung erleichtern, visuell ansprechender gestaltet wird. Die Effektivität dieser Elemente kann mithilfe von KI-gestützter Videoanalyse gemessen werden.

Intelligentes Ladendesign

Einzelhandelsunternehmen können KI nutzen, um ihr Ladendesign zu optimieren, um allen Käufergruppen, einschließlich älterer und behinderter Menschen, ein problemloses Einkaufserlebnis zu ermöglichen.

Dies kann erreicht werden, indem die Wirksamkeit des bestehenden Layouts gemessen und überwacht wird, wie jeder Aspekt als Teil des Ganzen funktioniert. In einem Supermarkt wären beispielsweise einige der zu überwachenden Strukturelemente der Bereich, in dem die Einkaufswagen gefüllt sind, Gangspezifikationen wie Länge, Breite und Sichtbarkeit, die Navigationskapazität des Ladens sowie das Design der Kassensysteme und ihre Nähe zum Ausgang.

Prädiktive Analyse

Der Einzelhandel ist in der Regel Veränderungen ausgesetzt, und zwar schnell — Nachfrageschwankungen, wirtschaftliche Bedingungen wie Inflation, saisonale Kaufgewohnheiten, Trends usw. Um mit erwarteten oder unerwarteten Änderungen der Faktoren Schritt zu halten, müssen Einzelhändler prädiktive Analysen einsetzen, um sich besser für die Zukunft zu rüsten und gleichzeitig ihre Unternehmen vor Schäden zu schützen.

KI findet in diesem Bereich viel Verwendung und kann genutzt werden, um eine Notfallstrategie für fast jede Situation zu entwickeln.

Dies kann unter anderem wie folgt geschehen.

Nachfrageprognosen, ein Instrument, das von Geschäftsinhabern verwendet wird, um die Veränderungen der Nachfrage zu einem bestimmten Zeitpunkt zu bewerten. Eine höhere Nachfrage erfordert eine höhere Produktion, während eine geringere Nachfrage bedeuten würde, dass die Produktion reduziert werden muss. Auf diese Weise können Einzelhändler viel Zeit, Geld und Ressourcen sparen und gleichzeitig die allgemeinen Kaufmuster im Laufe des Jahres besser verstehen.

Ein ähnliches Prinzip kann angewendet werden, um die Lieferkette und regulatorische Funktionen wie Wartung, Reparaturarbeiten usw. zu optimieren.

Als Faustregel gilt, dass es mehrere sich überschneidende Bereiche gibt, die Einzelhändler im Auge behalten müssen. Dies kann durch eine KPI-Analyse vereinfacht werden, bei der eine Reihe der wichtigsten Faktoren regelmäßig bewertet wird. Möchten Sie erfahren, welche KPIs für Einzelhandelsunternehmen oberste Priorität haben? Dazu haben wir auch einen Blogartikel!

Vorteile von KI im Einzelhandel

Der Einsatz von KI im Einzelhandel bietet mehrere Vorteile in den Bereichen Planung, Optimierung und Sicherheit. Hier sind einige der bemerkenswertesten:

Optimierung der Konversionsrate

Analyse der Kundenbindung, in Kombination mit Optimierung der Konversionsrate (CRO) Techniken, können zu erheblichen Verbesserungen der Konversionsraten führen. Durch die Analyse von Daten zur Kundenbindung können Unternehmen Engpässe, Hindernisse und Reibungspunkte in der Kundenreise identifizieren, die Konversionen behindern könnten. Mithilfe von CRO können Unternehmen datengestützte Änderungen vornehmen, z. B. die Optimierung des Ladenlayouts oder die Rationalisierung der Kassenprozesse mit einem Warteschlangenverwaltungssystem (QMS) um den Prozentsatz der Besucher zu maximieren, die zu Kunden werden.

Lesen Sie mehr in unserem Artikel über Kundenbindungsanalysen und wie Unternehmen sinnvolle Kundenbeziehungen aufbauen können, um die Konversionszahlen zu steigern.

Höheres Engagement

KI kann verwendet werden, um die Engagement-Zahlen zu verbessern, indem KPIs gemessen werden wie durchschnittlicher Transaktionswert (ATV) und Customer Lifetime Value (CLV). Dies sind zuverlässige Indikatoren für die Wirksamkeit von Vertriebs- und Marketingstrategien und können von Einzelhändlern verwendet werden, um fundierte Entscheidungen darüber zu treffen, wie das Geschäft nachhaltig ausgebaut werden kann.

Ein personalisiertes Erlebnis ermöglichen

Einer der wichtigsten Aspekte des Ladengeschäfts ist die Sicherstellung der Konsistenz in allen Bereichen Kunden-Touchpoint. Um vollständig zu verstehen, wie Kundenkontaktpunkte das Geschäft beeinflussen und die allgemeine Sicherheit des Ladens beeinflussen, sind die folgenden Schritte von Bedeutung.

  1. Abbildung der Kundenreise: Um Touchpoints zu identifizieren und zu optimieren, ist es unerlässlich, die Kundenreise abzubilden. Dazu gehört es, den Weg des Kunden von der ersten Wahrnehmung bis hin zu den Aktivitäten nach dem Kauf zu verstehen und dabei die wichtigsten Kontaktpunkte zu identifizieren.
  2. Konsistenz auf allen Kanälen: Konsistenz ist entscheidend für ein nahtloses Kundenerlebnis. Die Sicherstellung einer einheitlichen Markensprache, einer einheitlichen visuellen Identität und einer einheitlichen Botschaft an allen Kontaktpunkten hilft den Kunden, die Marke zu erkennen und sich in verschiedenen Phasen mit ihr zu verbinden.
  1. Personalisierung: Die Anpassung der Kontaktpunkte an die individuellen Kundenpräferenzen und -bedürfnisse erhöht die Kundenbindung und stärkt die Kundenbindung. Nutzen Sie Daten und Erkenntnisse, um personalisierte Erlebnisse zu schaffen, die ein tiefes Verständnis der Wünsche und Bedürfnisse der Kunden vermitteln.
  2. Nahtlose Omnichannel-Erlebnisse: Im heutigen digitalen Zeitalter erwarten Kunden einen nahtlosen Übergang zwischen verschiedenen Kanälen. Wenn sichergestellt wird, dass Kontaktpunkte über Online- und Offline-Kanäle hinweg integriert sind, können Kunden mühelos interagieren, unabhängig davon, ob sie eine Website besuchen, ein Ladengeschäft besuchen oder in sozialen Medien interagieren.
  3. Proaktiver Kundensupport: Kundenservice-Kontaktpunkte sind wichtige Gelegenheiten, um Bedenken auszuräumen, Probleme zu lösen und Erwartungen zu übertreffen. Durch schnellen, einfühlsamen und proaktiven Support können Unternehmen potenzielle Probleme in Gelegenheiten für außergewöhnlichen Service verwandeln.
  4. Kontinuierliche Verbesserung: Die regelmäßige Analyse von Kundenfeedback, die Überwachung der Touchpoint-Performance und datengestützte Verbesserungen sind unerlässlich, um mit den sich ändernden Kundenbedürfnissen Schritt zu halten. Setzen Sie auf eine Kultur der kontinuierlichen Verbesserung, um Kontaktpunkte zu verfeinern und die Kundenerwartungen zu übertreffen.

Verbesserte Sicherheit

Wie bereits in dem Artikel erwähnt, ist Sicherheit ein entscheidender Bestandteil des Einzelhandelsbetriebs. Von der Betrugserkennung bis hin zur Verlustprävention können Einzelhändler KI in den täglichen Betrieb integrieren und im Hinblick auf die Erhöhung der Sicherheit im Geschäft insgesamt davon profitieren.

Herausforderungen und Überlegungen

Datenschutz

KI hat zwar das Potenzial, im Einzelhandel unzählige Vorteile zu bieten, aber es ist wichtig, dass die Datenschutzstandards strikt eingehalten werden. Eine Möglichkeit, dies zu tun, besteht darin, die Anonymisierung von Datenströmen sicherzustellen, um private Informationen wie Identität, Finanzzahlen usw. zu schützen.

Im Rahmen von VSaaS für den Einzelhandel, Datenschutzmasken sind eine gute Möglichkeit, dasselbe durchzuführen. Es funktioniert automatisch und kann auf jedes erkannte Objekt angewendet werden. Damit ist der Datenschutz absolut luftdicht.

Es muss auch sichergestellt werden, dass alle KI-gestützten Anwendungen den lokalen und globalen Datenschutzbestimmungen (DSGVO für die EU, CCPA in den USA usw.) entsprechen.

Sicherheit

Datensicherheit bezieht sich auf den Schutz digitaler Daten in einer Datenbank vor unerwünschten Zugriffen, z. B. bei einem Cyberangriff oder einer Datenschutzverletzung. Das Hauptziel besteht darin, die Daten vor Offenlegung, Löschung oder Beschädigung zu schützen.

Es gibt viele Möglichkeiten, eine gute Datensicherheit zu implementieren. Einige bekannte Optionen sind die mehrstufige Authentifizierung, die Verschlüsselung von Daten und die Verwendung einer Firewall. Wenn sie zusammen angewendet werden, können sie die Sicherheit der Daten erheblich verbessern.

Ethische Entscheidungsfindung

Einer der Hauptvorteile von KI besteht darin, dass sie die Automatisierung der meisten Betriebsprozesse ermöglicht, wodurch weniger Fehler und Verzerrungen entstehen. Die menschliche Komponente ist jedoch entscheidend, um sicherzustellen, dass ethische Grundsätze bei wichtigen Entscheidungen eingehalten werden.

Echter Erfolg mit KI kann nur erzielt werden, wenn eine vernünftige Mischung aus Mensch und Maschine zusammenkommt, um Vorurteile zu beseitigen.

Akzeptanz und Vertrauen in der Öffentlichkeit

Wie bei jedem anderen Phänomen kann der Einsatz von KI im Einzelhandel nur dann vollständig umgesetzt werden, wenn er von allen am Prozess beteiligten Akteuren — Mitarbeitern, Planern und Architekten, Käufern und Einzelhändlern sowie Sicherheitspersonal — akzeptiert wird.

Sensibilisierung ist unerlässlich, ebenso wie eine positive Stärkung durch konsequenzorientierte Entscheidungen, um das Vertrauen der Öffentlichkeit in KI zu festigen.

Zukünftige Trends und Innovationen

Die Zukunft der KI im Einzelhandel wird sich auf Automatisierung und maschinelle Assistenz konzentrieren, mit dem Ziel, dass sich die Menschen auf kompliziertere Aufgaben konzentrieren können. Kundenanfragen können beispielsweise durch KI-gestützte Chatbots und virtuelle Assistenten in physischen Geschäften bearbeitet werden.

Eine weitere zukünftige Entwicklung, die voraussichtlich Gestalt annehmen wird, betrifft den Bereich umweltfreundlicher Einzelhandel, wo KI von Einzelhändlern verwendet wird, um Lieferketten-, Nachfrage- und Verbrauchsdaten zu analysieren, um umsichtigere Entscheidungen in Bezug auf Energieeffizienz, Abfallreduzierung, Ressourcenverbrauch und andere umweltfreundliche Praktiken zu treffen.

Videoanleitung

Dieses Video zeigt Isarsoft Perception in Aktion und zeigt, wie unsere Software zur Messung und Überwachung der Besucherzahlen im Einzelhandel eingesetzt werden kann. Der Kamerafeed konzentriert sich auf den Eingang/Eingang eines Supermarkts mit Bewegungssensor. Isarsoft Perception identifiziert jede Person im Sichtfeld der Kamera und zählt sie. Eine fortlaufende Zählung basiert auf der Anzahl der Personen, die das Geschäft innerhalb eines bestimmten Zeitraums betreten oder verlassen.

Weitere Analysen können durch die Erstellung von Zonen und Linien durchgeführt werden. Eine Linie ist so konfiguriert, dass sie das Volumen misst, d. h. die Anzahl der Personen zählt, die die Linie überqueren. Sie eignet sich besonders für Türen und könnte zur Analyse von Spitzenzeiten, Nachfrage, Fußgängerverkehr usw. verwendet werden. Zonen hingegen werden zur Messung der Objektdichte verwendet.

Isarsoft Perception ermöglicht es Benutzern, mehrere Zonen zu erstellen und verschiedene Bereiche des Video-Feeds zu bewerten.

Mehr über Isarsoft

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Referenzen

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