Einzelhandel: Transformation des Einzelhandels und der Einkaufserlebnisse mit generativer KI

Im aktuellen Klima ist es schwierig, ein Einzelhandelsunternehmen zu führen. Verlangsamte Marktbedingungen und ungeplante Störungen haben viele Einzelhandelsunternehmen beeinträchtigt und erfordern mehr Flexibilität und Wettbewerbsfähigkeit, um profitabel zu bleiben. Die Herausforderungen sind real und die Lösungen auch. Während Unternehmen mit der Anwendbarkeit KI-gestützter Einzelhandelslösungen spielten, Generative KIhat sich zu einem Game-Changer entwickelt, der Unternehmen dabei helfen wird, wettbewerbsfähig zu bleiben und der Konkurrenz immer einen Schritt voraus zu sein. ChatGPT, ein Beispiel für generative KI, hat mit seiner Konversationsschnittstelle und der Fähigkeit, Informationen auf intelligente Weise zusammenzustellen, einiges verändert. Es überzeugte sogar Entscheidungsträger, die noch unschlüssig waren, was den Einsatz von Deep-Learning-Algorithmen und neuronalen Netzen zur Schaffung wertvoller Informationen im Einzelhandel angeht.
Die Technologie stellt eine große Chance für die dar Einzelhandelsindustrie da es das Potenzial hat, zahlreiche Aspekte und Merkmale der Einzelhandelsbranche zu verändern – von Produktdesign, Entwicklung, E-Commerce, Vertrieb und Marketing bis hin zur Lieferkette und den Abläufen im Geschäft. Führungskräfte im Einzelhandel haben ebenfalls schnell das Potenzial der Integration generativer KI in ihre Prozesse erkannt, um das Kundenerlebnis zu verbessern, Prozesse zu rationalisieren und das Wachstum voranzutreiben.
Die aktuelle Begeisterung für generative KI wurde durch die erheblichen Fortschritte bei der Inhaltserstellung durch die Einführung benutzerfreundlicher Schnittstellen wie ChatGPT beschleunigt, die es Benutzern ermöglicht haben, mühelos und in Sekundenschnelle hochwertige Texte, Grafiken und Videos zu erstellen.
Die Fähigkeit der generativen KI, menschenähnliche Antworten zu erzeugen, und die Fähigkeit der Entwickler, Verbesserungen beim Verständnis und der Generierung natürlicher Sprache zu veröffentlichen, haben sie besonders für den Einzelhandel geeignet gemacht, der eine von Natur aus datenreiche Umgebung ist. Die Herausforderung bestand darin, große Datenmengen im Tempo des Geschäfts in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln und personalisierte, ansprechende Kundenerlebnisse für verschiedene Bevölkerungsgruppen zu schaffen.
Auch wenn Unternehmensführer die Leistungsfähigkeit der generativen KI in ihren Einzelhandelssystemen nutzen, zeichnen sich tatsächlich mehrere Trends ab, die uns einen Indikator dafür geben, wie sich die technologiegestützte Einzelhandelslandschaft weiterentwickelt.
Hyperpersonalisierte Empfehlungen: Einer der prominentesten Trends der generativen KI im Einzelhandel ist der Einsatz einer personalisierten Empfehlungsmaschine. Einzelhändler nutzen KI-Algorithmen, um Kundenverhalten, Kaufhistorie und Präferenzen zu analysieren und maßgeschneiderte Produktvorschläge zu unterbreiten. Generative KI wird es Vermarktern ermöglichen, ein „persönlicheres“ Einkaufserlebnis zu bieten, indem sie Kunden Produkte präsentieren, die ihrem Geschmack entsprechen – basierend auf ihren Suchanfragen, Bestellungen, ihrem Browserverlauf usw. – und so letztendlich die Konversionsraten und den Umsatz steigern.
Kürzlich hat eine multinationale Kosmetikmarke eine Partnerschaft mit einem Cloud-Dienstleister geschlossen, um generative KI-Lösungen zu entwickeln, um alle Daten zu konsolidieren, um die Absichten und Stimmungen der Kunden besser zu verstehen und das Erlebnis zu personalisieren.
Virtuelle Testversionen: Das Ausprobieren von Produkten, ohne den physischen Laden besuchen zu müssen, war schon immer ein Forschungsgebiet, und grundlegende Implementierungen – wie virtuelle 3D-Testversionen mit der Frontkamera und intelligent passenden Spiegeln – werden genutzt, um ein immersives Einkaufserlebnis zu ermöglichen. Generative KI hat das Potenzial, die Mode- und Beauty-Segmente des Einzelhandels auf ein höheres Niveau zu heben. Dies gilt für das Ausprobieren von Kleidung, Accessoires und Kosmetika vor dem Kauf.
Zwei globale Einzelhändler im Kosmetik- und Brillenbereich nutzen bereits Augmented Reality (AR), um Kunden ihr Make-up bzw. ihre Brille virtuell anprobieren zu lassen. Ein schwedischer Modehändler nutzt generative KI, um seinen Kunden die Möglichkeit zu geben, ausgewählte Designs auszuprobieren und Vorschläge basierend auf aktuellen Trends zu erhalten. Sogar Google schloss sich dem Trend mit seiner „Generative AI Try-on“-Option in den USA an, die es Käufern ermöglicht, nach Kleidung ausgewählter Marken zu stöbern und zu sehen, wie sie an echten Modellen unterschiedlicher Größe aussehen würde. Dies verbessert die Online Einkaufen Kundenzufriedenheit und reduzierte Retouren, was für Einzelhändler kostspielig sein kann.
Chatbots und virtuelle Assistenten: Chatbots und virtuelle Assistenten sind keine neuen Features. Allerdings bedeutet programmatisches Verhalten – wie bei den menübasierten Systemen –, dass ihnen das „menschliche“ Element fehlt, um auf Situationen außerhalb der begrenzten Antwortdatenbank einzugehen. Generative KI hat es Einzelhändlern ermöglicht, dies zu erweitern und mit fortschrittlichem NLP und natürlicher Sprachgenerierung (NLG) den Anschein menschenähnlicher Reaktionen zu erwecken. Diese KI-gesteuerten Gesprächsagenten bieten Echtzeitunterstützung und beantworten Kundenanfragen, während sie sie durch den Einkaufsprozess führen.
Ein kanadischer Mehrmarken-Modehändler hat ChatGPT Plus in seinen KI-gesteuerten Chatbot integriert, um auf die Styling- und Einkaufsbedürfnisse seiner anspruchsvollen Kunden einzugehen. Es verwendet fünf proprietäre KI-Modelle, um differenzierte Antworten mit Genauigkeit und Geschmack zu liefern.
Bedarfsprognose: Generative KI hat sich bei der Optimierung der Bestandsverwaltung und Bedarfsprognose als unschätzbar wertvoll erwiesen. Einzelhändler können KI-Algorithmen verwenden, um historische Verkaufsdaten, Saisonalität, Markttrends und sogar externe Faktoren wie Wettervorhersagen zu analysieren und so die Nachfrage genau vorherzusagen. Dies ermöglicht es Unternehmen, optimale Lagerbestände aufrechtzuerhalten, Über- oder Unterbestände zu reduzieren und unnötige Kosten zu minimieren.
Ein globales Supermarkt-Einzelhandelsgeschäft hat beispielsweise generative KI für die Nachfrageprognose eingesetzt, um sein Bestandsmanagement zu verbessern und seine Einkaufs-, Vertriebs- und Werbestrategie zu optimieren. Dies führt effektiv zu erheblichen Kosteneinsparungen und einer höheren Kundenzufriedenheit.
Content-Generierung und Marketing: Content-Erstellung und Marketing sind entscheidende Aspekte der Einzelhandelsbranche, und generative KI-Tools wie ChatGPT und Midjourney haben dazu beigetragen, einige der Prozesse zu vereinfachen und sogar zu rationalisieren. Einzelhändler nutzen generative KI, um Produktbeschreibungen, Social-Media-Beiträge und sogar Videowerbung zu erstellen, was Zeit und Ressourcen spart und gleichzeitig die Konsistenz von Branding und Botschaften gewährleistet.
Ein globales E-Commerce-Unternehmen nutzt generative KI, um eine Produktzusammenfassung basierend auf Kundenfeedback zu erstellen. Ein weiterer Online-Marktplatz in den USA hat generative KI eingesetzt, um seinen Verkäufern dabei zu helfen, ansprechende Produktbeschreibungen mit grundlegenden Informationen wie Titel, Kategorie oder Funktionen zu erstellen. Dies verbessert die Qualität der Produkteinträge, hilft den Verkäufern aber auch, ein breiteres Publikum zu erreichen.
Dynamische Preisgestaltung: Die Praxis, Produktpreise in Echtzeit basierend auf verschiedenen Faktoren wie Nachfrage, Wettbewerb und Lagerbeständen anzupassen, ist mit generativer KI effektiver geworden, da es sich um einen hochkomplexen, datengesteuerten Prozess handelt. Einzelhändler können ihre Preisstrategien optimieren, um die Rentabilität zu maximieren und gleichzeitig wettbewerbsfähig zu bleiben.
Eine britische Fluggesellschaft hat kürzlich den generativen KI-Algorithmus eines Technologieunternehmens eingeführt, der dabei helfen soll, verschiedene Marktvariablen zu scannen, um die Ticketpreise vorherzusagen. Die Engine scannt das Netzwerk täglich, um Nachfrage und Lagerbestand vorherzusagen und gleichzeitig Preisempfehlungen zur Optimierung der Einnahmequelle abzugeben.
Optimierung der Lieferkette: Das Lieferkettenmanagement ist ein weiterer wichtiger Bestandteil der Einzelhandelsbranche, in der generative KI eine zentrale Rolle spielt. KI-gesteuerte Algorithmen können verschiedene Faktoren wie Transportkosten, Vorlaufzeiten, Wetter und Nachfrageschwankungen analysieren, um die Lieferkette zu optimieren, Kosten zu senken und die Effizienz zu steigern.
Kundenfeedback-Analyse: Generative KI kann auch darauf trainiert werden, Kundenfeedback aus verschiedenen Quellen – einschließlich sozialer Medien, Bewertungen und Umfragen – zu analysieren, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Dies ermöglicht es Einzelhändlern, ein tieferes Verständnis der Kundenstimmung zu erlangen, Probleme zu erkennen und schnell datengesteuerte Verbesserungen an ihren Produkten und Dienstleistungen vorzunehmen, um ein positives Markenimage aufrechtzuerhalten.
In einem etwas anderen Anwendungsfall für Kundenfeedback verwendet ein britischer Einzelhändler generative KI, um Antworten auf Tausende von Kundenanfragen zu verfassen. Dies verbessert die Produktivität des Kundensupportteams und gewährleistet gleichzeitig einen schnellen und konsistenten Kundenservice.
Betrugserkennung und -prävention: Der Einzelhandel ist anfällig für Betrug, insbesondere im E-Commerce. Generative KI kann die Sicherheit verbessern, indem sie betrügerische Transaktionen in Echtzeit erkennt. KI-Algorithmen analysieren Transaktionsmuster, Kundenverhalten und andere Datenvariablen, um betrügerische Aktivitäten sowohl auf Verkäufer- als auch auf Käuferseite zu erkennen und zu verhindern.
Beliebte globale E-Commerce-Unternehmen haben generative KI in ihre Prozesse integriert, um Anomalien und Betrug zu erkennen und so ihre Kunden und Verkäufer zu schützen.
Umweltverträglichkeit: Nachhaltigkeit wird immer wichtiger und die Fähigkeit der generativen KI hilft Einzelhändlern, ihren ökologischen Fußabdruck zu reduzieren. KI kann Lieferketten optimieren, um Abfall zu minimieren, bei der Entwicklung umweltfreundlicher Produkte helfen und sogar energieeffiziente Ladenabläufe vorschlagen.
Ein Paradebeispiel hierfür ist ein weltweit führender Anbieter im Möbeleinzelhandel. Es nutzt generative KI, um Produkte zu entwerfen, die ästhetisch ansprechend und umweltfreundlich sind. Dies steht im Einklang mit ihrem Engagement für Nachhaltigkeit und findet bei umweltbewussten Verbrauchern Anklang.
Auch Einzelhandelsunternehmen sollten sich der Herausforderungen bewusst sein
Während die generative KI dem Einzelhandel erhebliche Vorteile bietet, bringt sie auch einige Herausforderungen und ethische Überlegungen mit sich, die Unternehmen kennen und berücksichtigen müssen.

Die hier aufgeführten Einsatzmöglichkeiten und praktischen Umsetzungen zeigen, dass die generative KI den Einzelhandel neu gestaltet. Unternehmen können diese leistungsstarken Tools jetzt nutzen, um das Kundenerlebnis zu verbessern, Abläufe zu rationalisieren und das Wachstum voranzutreiben. Von personalisiertem Produktdesign, Empfehlungen und virtuellen Anprobeerlebnissen bis hin zur Optimierung der Lieferkette und dynamischer Preisgestaltung – die potenziellen Anwendungen der generativen KI im Einzelhandel sind umfangreich und nehmen weiter zu.
Wir können davon ausgehen, dass sich die generative KI in den kommenden Jahren in Versionen verwandeln wird, die noch ausgefeiltere Lösungen für die sich verändernden Anforderungen der Einzelhandelsbranche bieten. Da Unternehmen bestrebt sind, wettbewerbsfähig zu bleiben und den Anforderungen moderner Verbraucher gerecht zu werden, wird generative KI zweifellos eine zentrale Rolle bei der Gestaltung der Zukunft des Einzelhandels spielen. Um in dieser dynamischen Landschaft erfolgreich zu sein, müssen Einzelhändler nicht nur generative KI einführen, sondern auch deren ethischen KI-Praktiken, Datensicherheitsrichtlinien und Innovations-Roadmap Priorität einräumen.
VON: Jasmeet Sraw, Senior Growth Partner, Course5 Intelligence