Veränderte Kundenerwartungen beeinflussen nicht nur die Art und Weise, wie Unternehmen im Einzelhandel Einkaufserlebnisse entwickeln und umsetzen. Sie wirken sich auch auf die Gestaltung der Backend-Prozesse aus. So ist beispielsweise die Lieferung am selben oder am nächsten Tag beim Online-Shopping zum Standard geworden.
Der Einzelhandel ist einem ständigen Wandel unterworfen, der die Einzelhändler dazu zwingt, ihre Anstrengungen zu verdoppeln, um den Anforderungen der Kunden gerecht zu werden. Eine der wichtigsten Lösungen, um diesem Druck standzuhalten, ist die Einführung von Smart Retail, einem Modell der nächsten Generation mit einem „kundenzentrierten“ Ansatz. Die Einführung von künstlicher Intelligenz (KI) in Einzelhandelsunternehmen ist zweifellos ein hervorragender Lösungsansatz.
KI & Bedarfsprognose im Einzelhandel
Da die Backend- und Lagerprozesse immer komplexer werden, ist es unerlässlich, ein System zu implementieren, das in der Lage ist, alle verfügbaren Datenquellen zu nutzen – von den Lageraktivitäten bis hin zum Kundenverhalten und allem dazwischen – und eine ausgefeilte Bedarfsplanung zu entwickeln.
Als Teil des intelligenten Einzelhandels ist KI in einer Zeit, in der Einzelhändler eine vollständige Transparenz ihrer Lagerprozesse benötigen, unverzichtbar geworden. In der Praxis profitieren Lagerprozesse von:
- Vollständiger Integration in andere Geschäftsprozesse (Einkauf, Transport, Qualitätskontrolle, Retourenmanagement etc.)
- Verfügbarkeit rund um die Uhr
- Fehlerfreiheit
- Skalierbarkeit und Flexibilität, um sich an Nachfrageschwankungen anpassen zu können
Mit einer Reihe von Algorithmen und Technologien für prädiktive und vergleichende Analysen können Prognosen durch künstliche Intelligenz die Effizienz und Rentabilität im Einzelhandel steigern. Sie können auch dabei helfen, saisonale Trends zu erkennen und darauf zu reagieren (oder besser zu planen) und gleichzeitig die Unterauslastung der Lagerbestände zu minimieren. Dies ist besonders wichtig in Ausnahmesituationen wie einer Pandemie. Aufgrund von Unterbrechungen in der Versorgungskette blieben die Bestände viel länger in den Lagern, während die Geschäfte auf die Wiedereröffnung warteten und die fortschrittlichsten unter ihnen sich an die Veränderungen durch den Übergang zu digitalen Plattformen anpassten.
Lagerbestandsverwaltung – Umsatzprognose
Die Gesundheitskrise hat die Bedeutung des Bestandsmanagements als Eckpfeiler des Lagers unterstrichen. Durch den Einsatz von Algorithmen können Einzelhändler die Genauigkeit von Verkaufsprognosen verbessern, um das Bestandsmanagement zu optimieren und so die Kundenzufriedenheit zu erhöhen.
Segmentierung, um das Kaufverhalten der Verbraucher zu modellieren und Angebote datengestützt zu personalisieren.
Die Einführung künstlicher Intelligenz im Einzelhandel bietet noch viele weitere Vorteile:
- Kenntnis der Präferenzen der Verbraucher
- Kundenwünsche antizipieren
- Einzigartiges und individuelles Einkaufserlebnis
Die prädiktive Analyse des Verbraucherverhaltens auf der Grundlage strukturierter Daten ermöglicht ein tieferes Kundenverständnis und eine bessere Marketingsegmentierung. Marken können ihre Angebote nun mithilfe von maschinellem Lernen in Verbindung mit Deep Learning personalisieren. Diese Algorithmen verarbeiten riesige Mengen an Kundendaten und ermöglichen es Einzelhändlern, ihren Kunden auf der Grundlage früherer Suchanfragen verwandte Produkte zu empfehlen. Diese Empfehlungen erfolgen in der Regel in Form von Vorschlägen („Kunden, die dies gekauft haben, kauften auch…“).
Mithilfe von künstlicher Intelligenz und Kundendaten können Einzelhändler ihre Kunden besser kennen lernen. Das Verbraucherverhalten lässt sich auch anhand unstrukturierter Daten wie Beiträgen in sozialen Netzwerken vorhersagen, die dann von kognitiven Systemen in verständliche Daten umgewandelt werden. Eine Reihe neuer Technologien, die eng mit Daten verknüpft sind, ermöglichen es Einzelhändlern, ihre Verkaufs- und Marketingangebote zu personalisieren.
Künstliche Intelligenz und Automatisierung im Umgang mit Kunden
KI ist eine bahnbrechende Technologie für Einzelhändler. Die Automatisierung von Antworten ermöglicht einen schnellen, fast sofortigen Service für die Verbraucher. Durch die Einführung virtueller Assistenten wie Chatbots konnten Einzelhändler ihre Kundenbeziehungen verbessern, insbesondere im Bereich des Kundendienstes. Diese Gesprächsagenten verbessern das Kundenerlebnis, indem sie dem Kunden helfen, ein Problem zu lösen, ein Produkt zu bestellen oder ihn an den richtigen Service weiterzuleiten. Gleichzeitig können Lieferungen vollständig robotisiert und automatisiert werden, was zu erheblichen Zeiteinsparungen führt.
Maschinell lernen: KI-basierte Lagerverwaltungstechnologie für den Einzelhandel
Neue Technologietrends, die das Lagermanagement optimieren, helfen dabei, die Lagereffizienz vorherzusagen und einen besseren Überblick über Bestände, Sendungen und Belege zu erhalten. Mit einem optimierten Lagermanagementsystem und effizienten Bestandsmanagementtechniken können Einzelhändler Fehl- oder Überbestände mithilfe von maschinellem Lernen vermeiden. Schließlich ermöglicht die Echtzeit-Intelligenz der Lagerprozesse eine perfekte Kontrolle der Lagerbestände bei gleichzeitiger Senkung der Betriebskosten und Optimierung der Lieferkette. Darüber hinaus trägt die Analysefähigkeit zur Optimierung von Einkaufs- und Bestandsmanagementprozessen bei.
Drei Beispiele für Lagerszenarien
Szenario 1: Wareneingang ins Lager
Vor dem Eintreffen einer Sendung bestätigt der Verkäufer den Liefertermin und den Inhalt der Sendung.
- Ein Lagermitarbeiter gibt die Auftragsnummer (Identifikationsnummer) entweder durch Tippen oder Scannen ein.
- Er gibt die Anzahl der einzelnen Einheiten oder Licence Plates (Nummern, die jeder Containereinheit zugewiesen werden) ein, die er erhalten hat, und das System fügt den Umrechnungskurs als Referenz hinzu. Die Verwendung von Licence Plates für die Bestandsverwaltung reduziert die manuelle Dateneingabe und gewährleistet einen effizienten Betrieb.
- Anschließend ermittelt die Lösung den besten Lagerplatz auf der Grundlage präziser Regeln, die die Artikelmengen, Qualitätssicherungsanforderungen und andere anpassbare Parameter berücksichtigen. Das System optimiert die Einlagerung im Lager und stellt den Mitarbeitern detaillierte Einlagerungsanweisungen zur Verfügung.
Szenario 2: Kommissionieren und Versenden
Um eine effiziente Kommissionierung und Auslieferung zu gewährleisten, gruppiert das System alle Kundenaufträge automatisch nach den Bearbeitungs- und Lieferanforderungen des Auftrags. Dieser Ansatz, der auf Regeln zur Optimierung des Warenflusses im Lager basiert, bestimmt, welche Artikel wo abgeholt werden.
- Sobald das Bestellformular eingeht, wird es vom Mitarbeiter eingegeben oder eingescannt.
- Das System ermittelt den besten Bereitstellungsort, um sicherzustellen, dass die Bestellung den Kunden schnell erreicht.
- Das System koordiniert die Planung der Laderampen, so dass die Mitarbeiter wissen, wann und wo die ausgehenden Pakete für den Transport verladen werden müssen.
Szenario 3: Qualitätskontrolle
Anschließend ermittelt die Lösung den besten Lagerplatz auf Grundlage präziser Regeln, die die Menge der Artikel, die Anforderungen an die Qualitätssicherung und andere anpassbare Parameter berücksichtigen. Das System optimiert die Einlagerung im Lager und stellt den Mitarbeitern detaillierte Einlagerungsanweisungen zur Verfügung.
Um sicherzustellen, dass die Daten korrekt und zuverlässig sind, ist der Einsatz eines Systems mit künstlicher Intelligenz der praktikabelste Ansatz, um die Lagerprozesse an die Kundenbedürfnisse anzupassen und so die Einzelhändler zu überzeugen. Es gibt gute Gründe für die Annahme, dass KI die Zukunft im Einzelhandel ist. Lassen Sie uns darüber sprechen!
