7 Wege, wie Künstliche Intelligenz den Einzelhandel verändert

Die Analyse der Vergangenheit und der Gegenwart, um eine fundierte Prognose für die Zukunft zu erstellen, ist keine komplizierte Idee. In gewisser Weise ist es etwas, das die Menschen schon seit Hunderten von Jahren tun. Wenn wir heute über Künstliche Intelligenz (KI) und Predictive Analytics sprechen, dann oft im Zusammenhang mit dem Einzelhandel - einem Bereich, in dem sie das Spiel ständig verändern.

Der Vorteil von KI und Predictive Analytics für diese Branche liegt darin, dass sie Einzelhändler in die Lage versetzt, strategische Entscheidungen auf der Grundlage datengestützter Erkenntnisse zu treffen und so die Arbeitsweise in allen Bereichen zu verändern - vom Tagesgeschäft bis hin zu den Kundenbeziehungen. Der Mensch ist ein Gewohnheitstier, und mit dieser Technologie lassen sich diese Gewohnheiten leichter nachvollziehen. Und da sich die Technologie ständig weiterentwickelt, können wir nur erahnen, wie viele neue Möglichkeiten zur Nutzung von Predictive Analytics jeden Tag entstehen.

Im Folgenden geben wir Ihnen einen kleinen Einblick in die Geschichte und einige Beispiele für prädiktive Analysen, gefolgt von einem genaueren Blick darauf, welche Rolle sie in der modernen Einzelhandelslandschaft spielen.

Die Geschichte von Predictive Analytics

Ob Sie es glauben oder nicht, die prädiktive Analyse, wie wir sie kennen, gibt es bereits seit den 1940er Jahren und wurde mit dem Aufkommen der ersten Computer eingeführt. Davor wurden frühe Formen der prädiktiven Analytik (lange vor der Erfindung des Computers) eingesetzt, um Seefahrern und Landwirten auf ihren Feldern zu helfen. Die moderne Technologie hat das Konzept schnell vorangetrieben und zu einer festen Größe gemacht.

In den 1950er Jahren wurde die Technologie zum ersten Mal für die Wettervorhersage eingesetzt, und in den 1970er Jahren gab es die ersten Beispiele für den Einsatz von Echtzeitanalysen zur Bekämpfung von Kreditkartenbetrug. Heute spielt sie eine wesentliche Rolle in fast allen Bereichen unseres Lebens, von Filmempfehlungen, die wir uns als nächstes ansehen sollten, über die Verfolgung unserer Gesundheitszyklen, um vorzuschlagen, wann ein guter Zeitpunkt für Sport ist, bis hin zur Entscheidung, wie viel man bereit ist, für einen Flug zu bezahlen - und Sie können darauf wetten, dass die Preise entsprechend angepasst werden.

In den Jahrzehnten seit seiner Erfindung hat sich dieser Zweig der Business Intelligence zu einem besonders wertvollen Element des Einzelhandels entwickelt, das notwendig ist, um einen Wettbewerbsvorteil zu behalten. Man kann davon ausgehen, dass alle Ihre Konkurrenten dies auch tun.

Warum sollten Sie auf KI und Predictive Analytics setzen? 

Wie der Name schon sagt, geht es bei der prädiktiven Analyse um das Sammeln von Daten, deren Analyse und anschließende Verwendung zur Vorhersage zukünftiger Ereignisse. Für Einzelhändler bedeutet dies die Vorhersage von Trends, die Reduzierung von Risiken und die Optimierung von Marketing Kampagnen. Der Verzicht auf Predictive Analytics ist gleichbedeutend mit dem Treffen all dieser wichtigen Entscheidungen mit geschlossenen Augen - Sie laufen nicht nur Gefahr, Chancen zu verpassen, sondern könnten Ihrem Unternehmen sogar ernsthaften Schaden zufügen.

Der Einzelhandel ist eine Branche, in der sich Veränderungen schnell und hart vollziehen. Wenn Sie prädiktive Analysen ignorieren oder sich gar nicht erst die Mühe machen, sie zu nutzen, könnten Sie Gefahr laufen, ins Hintertreffen zu geraten oder zugunsten Ihrer Konkurrenten übersehen zu werden. Dies könnte darauf zurückzuführen sein, dass Sie Ihre Ressourcen schlecht verteilen, keinen personalisierten Ansatz für Ihre Kunden wählen oder ungenaue Preisentscheidungen treffen.

Wie kann KI den Einzelhandel verändern?

Hier sind sieben Möglichkeiten, wie die Technoligien Ihr Einzelhandelsgeschäft verändern können:

1. Stärkere Personalisierung

Ein offensichtliches Beispiel dafür, wie prädiktive Analysen in die Personalisierung einfließen, ist der Einsatz im Kundenservice. Ein Blick auf frühere Interaktionen mit Kunden, bisherige Einkäufe und etwaige Rückmeldungen oder von ihnen hinterlassene Bewertungen kann Ihnen viel darüber verraten, wie sie sich in Zukunft wahrscheinlich verhalten werden - und Ihnen somit einen Vorteil verschaffen, wenn es darum geht, mit genau diesen Kunden wieder zu kommunizieren. Selbst etwas so Einfaches wie ein Nachfassen bei einem Kunden und die Frage, wie es ihm mit seinem letzten Kauf ergangen ist, kann sich wie eine persönliche Note anfühlen. 
Dies gilt auch für personalisierte Nachrichten und Werbung. Mithilfe von Analysen können Sie bestimmte Dinge vorhersagen, z. B. was Ihr Kunde als Nächstes kaufen wird, wenn er bald in den Urlaub fährt, und sogar, auf welche Art von Bildern er am ehesten reagiert.

Kombinieren Sie all dieses Wissen, und Sie werden Produkte mit einer solchen Präzision empfehlen, dass Ihre Kunden denken werden, Sie hätten ihre Gedanken gelesen. Eine intelligentere Personalisierung wie diese führt nachweislich zu einem Gewinnanstieg - wir wissen das, weil wir dem bekannten britischen Modehändler New Look dabei geholfen haben, genau dies zu erreichen.

2. Bessere Kundenansprache

Die vorausschauende Analyse kann Ihnen die Informationen liefern, die Sie benötigen, um die Kunden zu identifizieren, die wahrscheinlich abwandern (und nicht mehr mit Ihrer Marke interagieren) - zum Beispiel, wenn diese Ihre E-Mails nicht mehr öffnen oder nicht mehr in Ihren sozialen Medien aktiv sind. Sie können sich dann darauf konzentrieren, welche Maßnahmen Sie ergreifen müssen, um diese Kunden wieder anzulocken und ihr Interesse an Ihren Produkten zu erhalten. Dazu können Methoden wie die dynamische Preisgestaltung gehören, bei der verschiedenen Kunden personalisierte Rabatte angeboten werden, die auf der Grundlage von Daten über ihre früheren Einkäufe ermittelt wurden.

Dies sind beides Beispiele dafür, wie Predictive Analytics Ihnen helfen kann, Ihre Kunden besser zu verstehen (und somit gezielt anzusprechen). So können Sie sicherstellen, dass Sie Zeit für die Kunden aufwenden, die es am meisten brauchen und verdienen. Ohne prädiktive Analysen laufen Sie Gefahr, Zeit und Energie in die falschen Kunden zu investieren - was Ihre Ressourcen verschlingt, Ihre Kundenkenntnisse verzerrt und letztlich die Rentabilität verringert.

3. Kundentreue aufbauen

Jeder möchte loyale Kunden haben - das sind die Kunden, die zu wertvollen Markenbotschaftern werden und Ihre Produkte weithin bekannt machen. Nicht jeder Kunde wird zu einem Fürsprecher (so schön das auch wäre) - wie entscheiden Sie also, welche Kunden Ihre Aufmerksamkeit verdienen?

Treueprogramme, die auf Vorlieben beruhen, welche durch prädiktive Analysen ermittelt wurden, sind ein guter Anfang. Wenn Sie wissen, welche Produkte und Vergünstigungen bei Ihren Kunden besonders gut ankommen, können Sie den Wert Ihrer Treueprogramme steigern und die Wahrscheinlichkeit erhöhen, dass Ihre Kunden diese mit Begeisterung annehmen. Mithilfe von Predictive Analytics können Sie auch den Lifetime Value jedes einzelnen Kunden ermitteln - dies hilft Ihnen, die Kunden zu identifizieren, in die es sich lohnt zu investieren.

4. Erstellen von Kundensegmenten

Was machen Sie mit all den Daten, die Sie für Ihre prognostischen Analysen gesammelt haben? Nutzen Sie sie, um die Segmentierung Ihrer Kunden zu unterstützen. Diese Daten können aus Quellen wie der Transaktionshistorie, Kundenumfragen, dem Browserverhalten und dem geografischen Standort stammen und dazu verwendet werden, vorherzusagen, wie diese verschiedenen Kundengruppen auf neue Produkte reagieren könnten.

Es gibt fünf Hauptarten der Segmentierung: psychografisch, demografisch, verhaltensbezogen, geografisch und technografisch. In all diesen Bereichen können Sie Daten über Ihre Kunden sammeln - von ihrem Wohnort über die Lebenssituation, bis hin zu den Einkaufsgewohnheiten. Solange all diese Daten datenschutzkonform erfasst werden, können Sie diese Informationen nutzen, um sie in Segmente einzuteilen.

Eine gute Segmentierung bedeutet nicht nur, dass Sie Ihre Kunden besser verstehen können - sie kann auch dazu beitragen, Ihr Produkt zu verbessern, indem Sie mehr über die Menschen erfahren, die es nutzen, was ihr nächstes Problem sein könnte und wie Sie es für sie lösen können.

5. Tiefere Kundenanalyse

Jedes Mal, wenn ein Kunde ein Geschäft betritt, etwas sieht und das Gefühl hat, dass es für ihn gemacht ist, kann man fast sicher sein, dass irgendwo auf der Strecke prädiktive Analytik im Spiel war. Kunden fühlen sich gerne von den Marken, die sie unterstützen, erkannt - sie möchten Dinge sehen, die sie ansprechen, und zwar über die Kanäle, mit denen sie am liebsten interagieren, und zu einem Preis, der zu ihrem Budget passt. Wenn Sie diese Art von Einblick in Ihre Kunden durch prädiktive Analysen, wie Warenkorbanalyse, Verhaltensanalyse und Abwanderungsprognose gewinnen, kann das Ihrem Unternehmen nur helfen.

Denn für 83% der Verbraucher ist die Art und Weise, wie eine Marke sie behandelt, genauso wichtig wie die Produkte, die sie ihnen verkauft. Außerdem sind Kunden eher bereit, Geld für eine Marke auszugeben, die sie mögen, selbst wenn sie diese als teuer empfinden. Das Gefühl, verstanden und persönlich betreut zu werden, ist ein Muss, um diese Verbindung herzustellen.

6. Verbesserung der Lagerverwaltung und Personaleinsatzplanung

Auf einer weniger persönlichen und eher praktischen Ebene ist Predictive Analytics ein wesentlicher Bestandteil der logistischen Planung im Einzelhandel. Sie erlaubt vorherzusagen, welche Menge an saisonalem Lagerbestand Sie kaufen sollten, wenn die Feiertage anstehen, und um wie viel Sie diese Produkte reduzieren sollten, wenn die Feiertage vorbei sind und der Schlussverkauf beginnt. 

Wenn es um die Personalverwaltung geht, kann Predictive Analytics Ihnen zeigen, wann Sie wahrscheinlich viel zu tun haben (und alle Mann an Deck brauchen) und wann es ruhig genug ist, um taktisch „unterbesetzt“ zu sein. 

Während es bei vielen der vorangegangenen Punkte um die Langfristigkeit ging und insbesondere darum, die Kunden an Ihre Marke und Ihre Produkte zu binden, haben diese Beispiele unmittelbare finanzielle Auswirkungen auf Ihr Unternehmen.

7. Vorhersage von Umsatz

Alle oben genannten Punkte führen zu der Fähigkeit, Umsätze zu prognostizieren. Mit den gesammelten Daten können Sie mehrere Szenarien simulieren und die Auswirkungen auf die Umsätze vorhersagen, falls sie eintreten. Modelle des maschinellen Lernens sind in der Lage, diese Aufgabe für Sie zu übernehmen, indem sie kontinuierlich neue Daten aufnehmen und auf diese reagieren, um Ihnen Echtzeit-Updates zu Ihren Umsatzprognosen zu liefern. Außerdem können Sie die Leistung Ihrer Online-, Laden- und Drittanbieterpräsenz leichter vergleichen, um zu sehen, wo Sie am erfolgreichsten sind.

Außerhalb Ihres eigenen Unternehmens wird die prädiktive Analyse auch eingesetzt, um Markttrends und andere externe Faktoren zu berücksichtigen, die sich auf den Umsatz auswirken könnten. Das Verhalten Ihrer Konkurrenten und Veränderungen des wirtschaftlichen Klimas tragen zu diesen Vorhersagen bei - und dieses Wissen kann Ihnen bei Ihren weiteren Entscheidungen helfen.

Wie Apteco Sie bei Predictive Analytics mithilfe von KI unterstützen kann

Predictive Analytics und KI beruhen auf Daten - vielen Daten aus vielen verschiedenen Quellen -, die zusammengeführt werden, um ein klares Bild Ihres Unternehmens, der aktuellen Situation und der künftigen Ausrichtung zu erstellen. Wenn Sie es nicht gewohnt sind, mit Daten in großem Umfang umzugehen oder keinen Zugang zu den für die Analyse erforderlichen Tools haben, wissen Sie vielleicht nicht, wo Sie anfangen sollen. Keine Sorge, Sie sind nicht allein.

Bei Apteco haben wir bereits zahlreiche Erfahrungswerte gesammelt, wenn es darum geht, Unternehmen bei der Nutzung von Daten zu ihrem Vorteil zu unterstützen. Wir können jede bereits vorhandene Software integrieren und Ihnen helfen, intelligentere Marketing Kampagnen auf der Basis von Daten und nicht von Annahmen durchzuführen. Durch eine Vielzahl automatisierter Prozesse können wir sogar Zeit für Sie und Ihr Team freisetzen, so dass Sie mehr Zeit haben, die Sie an anderer Stelle einsetzen können.