Generative künstliche Intelligenz im Einzelhandel: Die fünf wichtigsten Anwendungsfälle, die es zu berücksichtigen gilt

Wenn Sie darüber nachdenken, welche Branchen am meisten von der Einführung generativer künstlicher Intelligenz (KI) profitieren, ist der Einzelhandel möglicherweise nicht der erste Sektor, der Ihnen in den Sinn kommt.

Allerdings heißt es in einem neuen Bericht von Salesforce, dass 17 % der Käufer bereits generative KI zur Kaufinspiration genutzt haben. Insbesondere greifen Benutzer auf hochentwickelte Sprachmodelle (LLMs) wie ChatGPT zurück, um nach Gadget-Ideen zu recherchieren, Mode-Inspirationen zu erhalten und persönliche Ernährungspläne zu entwickeln – und es ist erst neun Monate her, dass generative KI zum Mainstream geworden ist!

In diesem Artikel untersuchen wir, wie stationäre Einzelhändler diese neue Technologie nutzen können, um Aufgaben zu automatisieren, das Kundenerlebnis zu verbessern und die Gewinnspanne durch die Optimierung von Lieferketten und die Eliminierung von Betrug zu verbessern.

Erkundung des transformativen Potenzials generativer KI im Einzelhandel

Generative KI ist eine Teilmenge der KI, die in der Lage ist, mithilfe der Informationen, für deren Verwendung sie trainiert wurde, neue und einzigartige Inhalte wie Text, Bilder, Audio und Video zu erstellen.

Im Gegensatz zu den meisten KI-basierten Lösungen, die für bestimmte Aufgaben konzipiert sind (z. B. das Erkennen von Zeichen in Bildern und PDF-Dateien oder das Erkennen anormaler Zahlungstransaktionen), können generative KI-Modelle mehrere Aufgaben ausführen und verschiedene Ausgaben erzeugen, sofern sie dem Training ähneln Datensätze.

Die spürbaren Unterschiede zwischen den beiden Arten von KI bedeuten jedoch nicht, dass sie nicht nebeneinander existieren können. Im Gegenteil: Die Technologien tragen dazu bei, die Unzulänglichkeiten der anderen zu beheben, und ermöglichen es Einzelhandelsmarken, fundiertere Geschäftsentscheidungen zu treffen und ihre digitalen Strategien zu überarbeiten.

Im Großen und Ganzen lässt sich der Einsatz generativer KI wie folgt kategorisieren.

Synthetische Datengenerierung

Herkömmliche KI-Systeme stützen sich beim Training stark auf große Datensätze. Das Sammeln dieser Daten kann jedoch ein zeitaufwändiger und kostspieliger Prozess sein, der auch Datenschutzbedenken aufwirft. Und hier kommt generative KI zum Einsatz. Dank ihrer Vielseitigkeit bei der Generierung verschiedener Datentypen kann diese neuartige Technologie bei der Synthese von Informationen für das traditionelle KI-Modelltraining helfen. Darüber hinaus beseitigt es die Hindernisse im Zusammenhang mit Datenschutz und -sicherheit und ermöglicht es Einzelhändlern, die Leistung von KI-Modellen risikofrei zu optimieren.

Erweiterte Analytik

Herkömmliche Business-Intelligence-Systeme (BI) sind in der Lage, strukturierte Daten zu verarbeiten und zu analysieren und Erkenntnisse in lesbaren Formaten darzustellen. KI-gestützte BI-Systeme verfügen über die Fähigkeit, strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten aus verschiedenen internen und externen IT-Systemen zu analysieren. Generative KI-Lösungen für den Einzelhandel ahmen die Funktionalität KI-gestützter Datenanalysetools nach. Diese Lösungen bieten eine benutzerfreundliche Oberfläche für Mitarbeiter ohne technisches Fachwissen sowie Zugriff auf verschiedene Arten von Daten aus verschiedenen Quellen, wie z. B. Kundenbewertungen und Erwähnungen in sozialen Medien. Darüber hinaus können sie Daten erzeugen, die den Informationen ähneln, die Sie bereits haben, um Ihre Analysebemühungen zu verstärken und realistische Szenarien zu simulieren, die aktuelle Markttrends und Veränderungen im Kundenverhalten widerspiegeln.

Intelligentere Inhaltserstellung

Die Fähigkeit der generativen KI, Inhalte zu erstellen, ist beispiellos. Aus diesem Grund greifen die weltweit führenden E-Commerce-Unternehmen auf generative KI, um SEO-freundliche Blogbeiträge, Landingpages und Produktbeschreibungen zu schreiben. Im stationären Einzelhandel dürften die inhaltsbezogenen Anwendungen der generativen KI möglicherweise keine so transformative Wirkung haben. Allerdings können physische Geschäfte die Technologie weiterhin nutzen, um kontextrelevante Inhalte zu erstellen, von Flyern und personalisierten Marketingbotschaften in Shopping-Apps bis hin zu Produktvideos, die auf interaktiven Displays laufen.

Sehen wir uns an, wie sich diese Funktionen auf bestimmte Anwendungsfälle auswirken.

Top 5 generative KI-Anwendungsfälle im Einzelhandel

Bereitstellung personalisierter Einkaufsberatung für Kunden

Um das Kundenerlebnis in stationären Geschäften zu personalisieren, können Unternehmen mithilfe grundlegender KI-Modelle digitale Einkaufsassistenten erstellen, die anhand ihrer Unternehmensdaten geschult wurden. Solche Assistenten, die in Ihrer Marken-App integriert sind, können Käufern helfen, Produkte in einem Geschäft zu finden, verwandte Produkte in Bündeln zusammenzufassen, Einkaufslisten zu erstellen und Rabatte basierend auf früheren Einkäufen und Browsing-Daten anzubieten. Sie können die generative KI-Technologie des Einzelhandels auch nutzen, um dynamische, adaptive Inhalte für Digital Signage und Kioske zu entwickeln.

Zu den ersten Beispielen von Einzelhandelsmarken, die generative KI-gesteuerte Personalisierung nutzen, gehört Carrefour, eine multinationale Einzel- und Großhandelskette, die fast 14.000 Geschäfte in 30 Ländern betreibt. Anfang dieses Jahres brachte das Unternehmen Hopla auf den Markt, einen ChatGPT-basierten Chatbot, der Carrefour-Kunden personalisierte Einkaufstipps und sogar Rezepte unter Berücksichtigung ihres Budgets, vergangener Einkäufe und Ernährungseinschränkungen bietet. Solche Chatbots können eine willkommene Ergänzung zu kassenfreien Einkaufslösungen sein und technikaffinen Kunden nahtlose Unterstützung bieten.

Verbesserung des Display-Designs in physischen Geschäften

Mit generativen KI-Modellen können Einzelhändler ansprechendere, effizientere und effektivere Ladenlayouts und Produktpräsentationen entwerfen und so das Kundenerlebnis und den Umsatz steigern. Wie wir im vorherigen Abschnitt erwähnt haben, hilft KI dabei, verschiedene Kundendaten zu aussagekräftigen Erkenntnissen zusammenzufassen und Korrelationen zwischen Ladenlayouts und Käuferverhalten herzustellen. Ein Beispiel hierfür könnten Heatmaps sein, die stark frequentierte Bereiche in Ihrem Geschäft hervorheben und für eine optimale Produktplatzierung verwendet werden könnten.

Zukunftsorientierte Einzelhändler können KI auch nutzen, um Displays zu erstellen, die auf bestimmte Kundensegmente oder individuelle Vorlieben zugeschnitten sind, und mithilfe interaktiver Bildschirme, Augmented Reality (AR)-Apps und Proximity-Marketing-Lösungen, die auf Bluetooth-Technologie basieren, die Kundeninteraktion mit den Designs anzuregen. Während einige dieser Ideen auf den ersten Blick wie ein Science-Fiction-Konzept erscheinen mögen, können die Ratschläge der generativen KI im Einzelhandel manchmal so einfach sein wie das Aufstellen eines Point-of-Purchase-Displays (POP), das allein den Umsatz um bis zu 32 steigern könnte %.

Unterstützung beim Bestands- und Lieferkettenmanagement

Seit Ausbruch der COVID-19-Pandemie steht der Einzelhandel vor gewaltigen Herausforderungen in der Lieferkette. Dazu gehörten Grenzschließungen und daraus resultierende Lieferverzögerungen, Produktionsunterbrechungen aufgrund strenger Sperrvorschriften in Ländern wie China sowie anhaltende Überbestände und Fehlbestände aufgrund der massiven Veränderungen im Käuferverhalten.

Technisch versierte Unternehmen wie H&M und Zara nutzen seit langem Softwareentwicklungsdienste für den Einzelhandel, um diese Probleme mithilfe integrierter Datenökosysteme mit KI-Funktionen zu lösen. Zara beispielsweise verfolgt alle Einkäufe anhand der SKU-Nummern (Stock Keeping Unit), analysiert die Verkaufstrends für jede seiner physischen Filialen und passt die Produktionsmengen an die tatsächliche Nachfrage an. In ähnlicher Weise nutzt H&M künstliche Intelligenz, um die Verkäufe an allen 4.700 Standorten zu überwachen, Verkaufsmengen vorherzusagen und Artikel rechtzeitig aufzufüllen.

Durch den Einsatz generativer KI in Einzelhandelslieferketten ist es außerdem möglich, die Nachfrage vorherzusagen, optimale Lagerbestände aufrechtzuerhalten und Logistikabläufe zu optimieren. Die Frage ist: Wie schneidet generative KI im Vergleich zu traditioneller KI ab und welche Vorteile bringt sie mit sich? Im Gegensatz zu herkömmlichen KI-Lösungen für den Einzelhandel, die auf historischen Daten basieren, um Muster in neuen Informationen zu erkennen und intelligente Empfehlungen zu liefern, können generative KI-Systeme für den Einzelhandel synthetische Trainingsdaten erzeugen. Anhand dieser Daten simulieren intelligente Algorithmen Marktbedingungen und -szenarien und testen Lieferkettenmodelle auf Stress. Solche Fähigkeiten machen generative KI zu einer praktikablen Option für Einzelhändler, denen große Mengen an Verkaufs- und Logistikdaten fehlen, und ermöglichen es Unternehmen, einen detaillierteren Ansatz bei der Bestandsplanung zu verfolgen und Lieferkettenabläufe mit komplexen Variablen zu optimieren.

Entwicklung wettbewerbsfähiger Preisstrategien

Stationäre Einzelhändler können generative KI nutzen, um dynamische Preisstrategien zu entwickeln. Im ersten Schritt müssen sie Daten zur Kundendemografie, zum Kundenverhalten und zur Kaufhistorie sammeln. Als nächstes ist es wichtig, aktuelle Informationen über die Preise der Wettbewerber für bestimmte Produktkategorien zu sammeln. Sie können Ihre Datensätze mit Informationen aus externen Quellen wie Marktberichten anreichern. Darüber hinaus ist es wichtig, andere Faktoren zu berücksichtigen, die das Kaufverhalten der Kunden beeinflussen können, wie Jahreszeiten, Feiertage und wiederkehrende Ereignisse wie der Black Friday. Generative KI-Systeme im Einzelhandel werden diese Daten absorbieren und sich die notwendigen Fähigkeiten aneignen, um Echtzeitinformationen zu interpretieren und sofortige Preisentscheidungen auf der Grundlage der tatsächlichen Nachfrage zu treffen. Die intelligenten Algorithmen können auch dabei helfen, personalisierte Preisstrategien zu entwickeln, die auf der Kaufhistorie eines Kunden basieren.

Betrug beseitigen

Generative KI kann auf verschiedene Weise dazu beitragen, betrügerisches Verhalten in stationären Einzelhandelsgeschäften zu erkennen und zu verhindern. Beispielsweise können Sie die generative KI damit beauftragen, realistische synthetische Daten zu erstellen, um Modelle für maschinelles Lernen zu trainieren, wenn tatsächliche Daten knapp oder vertraulich sind. Diese Daten können verwendet werden, um computergestützten Sicherheitssystemen beizubringen, Ladendiebstähle und Liebkosungen zu erkennen. Weitere Informationen zu diesen KI-Anwendungen im Einzelhandel finden Sie in unserem aktuellen Blogbeitrag über die Supermärkte der Zukunft.

Generative KI kann auch authentische Transaktionsdaten erstellen, die bei der Erkennung betrügerischer Aktivitäten wie gefälschter Retouren und Käufe helfen. Dies erhöht nicht nur das Vertrauen der Kunden, sondern verbessert auch Ihre finanzielle Gesamtleistung. Es besteht sogar die Möglichkeit, Blockchain-basierte Smart Contracts mit generativen KI-Einzelhandelslösungen zu kombinieren, um nicht autorisierte Verkäufer und gefälschte Produkte in traditionellen Lieferketten des Einzelhandels zu erkennen.

Ihr Unternehmen könnte intelligente Blockchain-Verträge verwenden, die automatisch ausgeführt werden, wenn bestimmte Bedingungen erfüllt sind, während generative KI Blockchain-Daten in Echtzeit analysiert und Muster und Trends erkennt, die menschliche Bediener möglicherweise übersehen. Einige praktische Anwendungsfälle für diese Kombination umfassen die Verifizierung von Produkten mithilfe eindeutiger QR-Codes oder Seriennummern und die anschließende Nutzung generativer KI, um betrügerische Muster im Zusammenhang mit der Generierung dieser Codes vorherzusagen. Darüber hinaus ist es technisch möglich, KI-Algorithmen zur Analyse von Anbieterinformationen und Transaktionen auf der Blockchain-Technologie zu implementieren, um nicht autorisierte oder gefälschte Verkäufer zu identifizieren.

Obwohl sich die generative KI im Einzelhandel noch in einem frühen Stadium befindet, sollten Sie als visionärer Marktführer darüber nachdenken, die Technologie so schnell wie möglich in Ihren digitalen Werkzeugkasten aufzunehmen. Da Kunden beim Einkaufen in physischen Geschäften zunehmend auf ihre Smartphones und Apps angewiesen sind, könnten Sie generative KI nutzen, um Ihre Botschaft zu personalisieren, Ihre Upselling- und Cross-Selling-Strategien zu verfeinern und tiefere Einblicke in das Verbraucherverhalten zu gewinnen.

Es gibt jedoch bestimmte Hindernisse, die Ihr Unternehmen bei der Implementierung jeglicher Art von KI im Unternehmen überwinden muss. Um Sie bei Ihrem KI-Pilotprojekt zu unterstützen, hat das ITRex-Team mehrere praktische Leitfäden verfasst.

• Eine Erklärung, was ein KI-Proof of Concept (POC) ist und warum er für den Erfolg Ihres Projekts unerlässlich ist
• Ein Überblick über die Herausforderungen bei der KI-Implementierung
• Das KI-in-Business-Handbuch, das Schritt-für-Schritt-Anleitungen für die Implementierung von KI in Ihrem Unternehmen bietet
• Eine Zusammenfassung der Faktoren, die die KI-Entwicklungskosten beeinflussen (mit groben Schätzungen von KI-Projekten aus unserem Portfolio)

Und wenn Sie Hilfe bei der Implementierung traditioneller oder generativer KI im Einzelhandel benötigen, wenden Sie sich an ITRex! Wir nutzen unsere umfassende Erfahrung in den Bereichen Datenwissenschaft, Cloud Computing, DevOps und kundenspezifisches Software-Engineering, um bestehende Modelle zu verfeinern und maßgeschneiderte KI-Lösungen von Grund auf zu entwickeln.

Dieser Artikel wurde ursprünglich auf der itrex-Website veröffentlicht.