Omnichannel, Big Data und eine Vielzahl weiterer Retail-Trends haben im Laufe der Jahre alle ihren gerechten Anteil an Aufmerksamkeit erhalten. Um für ihre Kundschaft relevant zu bleiben, haben Detailhändler innovative Strategien umgesetzt.
Sie haben unermüdlich daran gearbeitet, mehr über ihre Kundschaft und deren Kaufgewohnheiten zu erfahren, und haben daher so viele Daten wie möglich gesammelt. Nun ist es an der Zeit, diese Daten zu nutzen und sie in Insights as a Service zu verwandeln. Dank der Fortschritte bei Technologien der künstlichen Intelligenz ist es heute einfacher denn je, die Wünsche der Kundschaft zu verstehen.
Was ist künstliche Intelligenz (KI)?
KI ist in mehrere Unterkategorien und Definitionen unterteilt. Zu den Teilbereichen dieser Technologie gehören maschinelles Lernen, Deep Learning, neuronale Netze und Cognitive Computing.
Daten sind der wichtigste und am «schwierigsten zu beschaffende» Teil der Gleichung, denn hier entsteht der Wert. Detailhändler können näher an ihre Kundschaft heranrücken und ihr bessere Sortimente anbieten, wenn sie über die nötigen Daten verfügen, um die Algorithmen zu speisen.
Was bedeutet künstliche Intelligenz (KI) für Detailhändler?
KI beeinflusst die Grundlagen der Entscheidungsfindung – sowohl für Kunden als auch für Unternehmen. Datenbasierte Deep-Learning-Modelle können der KI helfen, die Wünsche der Kundschaft zu verstehen.
Ein Konsument kann die gewünschten Waren finden, nachdem er alle Kriterien geprüft hat. Dank KI kann er einfach auf ein Produkt zeigen und dem Algorithmus sagen, dass er etwas «genau so» möchte. In der Welt des E-Commerce ist KI das Pendant zu dem, was ein Verkäufer einem Kunden in einem physischen Geschäft bieten kann.
Die Konversionsraten im stationären Handel hängen vom Angebot, vom Kaufzeitpunkt und vor allem von der Fähigkeit und Verfügbarkeit des Verkaufspersonals ab, den Service für jeden Konsumenten zu personalisieren.
Heutzutage beginnen viele Käufer ihre Suche online, bevor sie in einem physischen Geschäft einkaufen. Studien zufolge treffen Kunden, die beim Kauf mehrere Phasen durchlaufen, eher preisbasierte Entscheidungen. Das Wichtigste beim Einkaufen ist jedoch, schneller zu finden, wonach sie suchen.
Kunden erwarten persönlichere und hochwertigere Vorschläge – und zwar schnell. KI schliesst nicht nur die Lücke zwischen dem, was Marken anbieten, und dem, was Menschen sehen möchten, sondern tut dies auch in grossem Massstab. Omni-Commerce, Marketing, Merchandising und Lieferkette sind allesamt Bereiche, in denen sie eingesetzt werden kann. Sie erstellt Kundenwahlmodelle, die den Umsatz im Geschäft ankurbeln, sowie Modelle zur Wettbewerbspreisbeobachtung, die Händler bei dynamischen Preisstrategien beraten.
Daten sind überall um uns herum.
Systeme zur Personenzählung, zum Warteschlangenmanagement und für Heatmaps, wie sie anavid anbietet, erleichtern die Erhebung von Konsumentendaten mehr denn je.
Die Analyse dieser Daten und die Vorhersage des Kundenverhaltens sind jedoch noch entscheidender.
KI lernt aus früherem Verhalten und hilft Detailhändlern, ihre Angebote für die Kundschaft zu verbessern.
Je nachdem, wonach sie suchen und wann sie es tun, kann eine Suche nach weissen Schuhen für zwei verschiedene Personen zwei verschiedene Dinge bedeuten. Wenn dieselbe Person einen Monat später nach weissen Sneakers sucht, geht es nicht mehr um dasselbe. Jedes Einkaufsszenario hat einen anderen Kontext, und KI kann uns dieses entscheidende Verständnis liefern.
Auch wenn die weltweiten Detailhandelsausgaben von Jahr zu Jahr steigen mögen, ändern sich die Kundenpräferenzen schneller, und KI-Modelle können Händlern helfen, mit diesen wechselnden Trends Schritt zu halten. Folglich werden sich die Investitionen der Detailhändler in KI bis Ende Jahr wahrscheinlich verdreifacht haben.