Künstliche Intelligenz polarisiert. Sie fasziniert die einen, und sorgt die anderen. Sie wird aber auf jeden Fall das Leben der Menschen verändern. Und beginnt bereits, den Handel zu prägen.

Wenn Autos oder Lieferroboter autonom ihre Ziele erreichen, KI-Systeme Großmeister im Schach oder Go schlagen oder Ärzten bei der Diagnose von Krankheiten helfen, symbolisiert KI den Gipfel der Schöpfungskraft. Übernimmt sie aber Aufgaben, wie Geschäftsberichte zu analysieren, um daraus Presseartikel zu schreiben, oder erschafft sie Avatare, die von menschlichen Vorbildern nicht mehr zu unterscheiden sind, dann macht sie den Menschen Angst.

Die Grundprinzipien der künstlichen Intelligenz wie das maschinelle Lernen, Mustererkennung oder Mustervorhersagen, sind vielseitig im Handel nutzbar.

Künstliche Intelligenz in Kommunikation und CRM

Es sind primär die beiden Teilgebiete maschinelles Lernen und Mustererkennung, die von Händlern und Markenherstellern in der Kommunikation mit den Kunden genutzt werden. Chatbots, die rund um die Uhr die Kundenanfragen per Website oder Messenger beantworten, sind die klassischen Beispiele für den Einsatz dieser Technologie.

Hinter der Entwicklung eines Chatbots steht in erster Linie die Analyse von großen Datenmengen. Nur wer weiß, welche Anliegen die Kunden am häufigsten haben und welche Antworten darauf zu geben sind, ist auch in der Lage, eine automatisierte Unterhaltung aufzubauen.

Doch nicht jedes Problem kann auch zufriedenstellend von einem Bot bearbeitet werden. Zumal die Systeme derzeit nicht hinreichend in der Lage sind, die Emotionen des Absenders einer Botschaft zu verstehen. Anfragen müssen also nach wie vor an Mitarbeiter aus dem Support weitergeleitet werden.

In Zeiten, in denen es für immer mehr Menschen zu einer Selbstverständlichkeit wird, sich an Sprachsysteme wie Alexa von Amazon oder Google zu wenden, wird es zunehmend als lästig empfunden werden, bei einer Anfrage an einen Hersteller oder Händler ein Formular auszufüllen.

Und das wird auch immer seltener nötig sein. Der Lebensmittelhändler Ocado aus Großbritannien setzt die Plattform für maschinelles Lernen von Google ein, um Kundenanfragen zu analysieren. Offenbar mit Erfolg, denn Anfragen per E-Mail werden jetzt bis zu viermal schneller abgearbeitet

KI unterstützt bei Analysen und Vorhersagen

Ein Artikel, der nicht lieferbar ist, kostet den Händler mehr als den Umsatz des nicht verkauften Produkts. „Out of Stock“ frustriert den Kunden. Das gilt für den stationären Handel und den Onlineshop gleichermaßen. Da der Wettbewerber nur eine Google-Anfrage oder einen Mausklick entfernt ist, wird die Bindung zum Händler auf eine harte Probe gestellt. Und oft genug wird der Händler verlieren, sein Wettbewerber gewinnen.

Inside Ocado's automated warehouse

Automatisierung und künstliche Intelligenz bilden hier ein starkes Duo, das nicht nur „Out of Stock“ verhindert, sondern auch Kosten durch eine effizientere Lagerhaltung reduziert.

Die Zahlen sprechen hier eine eindeutige Sprache. In der Untersuchung „Smartening up with Artificial Intelligence (AI)“ kommt die Unternehmensberatung McKinsey zu dem Schluss, dass der konsequente Einsatz von künstlicher Intelligenz Umsatzausfälle aufgrund von Out-of-Stock-Quoten um 65 Prozent reduziert. Zugleich werden 20 bis 50 Prozent kleinere Lagerbestände erreicht. Wenn der Händler zuverlässig erkennen kann, was, wann und in welchem Laden verkauft wird.

Dies erklärt das große Interesse von stationären Händlern am Einsatz von Robotern in den Filialen, die permanent mittels RFID-Technologie die vorhandenen Artikel zählen und die Werte an ein zentrales System liefern.

Der Überblick über alle Produkte an allen Lagerstätten in Echtzeit bildet auch die Grundlage für neue Geschäftsmodelle und Serviceangebote. Die zum Inditex-Konzern gehörende Kette Zara setzt konsequent auf das Konzept „Ship from store“.

Ist ein Produkt, das der Kunde im Onlineshop sucht, in einem Zentrallager nicht vorhanden, wird es von einem stationären Geschäft verschickt. Die Komplexität eines solchen Vorhabens wird deutlich, wenn man sich das Unternehmen genauer betrachtet. Zara bringt im Jahr etwa 10.000 verschiedene Produkte auf den Markt, die dann auch aus 2.000 Filialen heraus versendet werden.

Amazon weiß im Zweifel exakt, was in seinen Lagern vorhanden ist. Dem Unternehmen geht es eher darum, die Wege der Ware möglichst kurz zu halten. Deswegen nutzt Amazon maschinelles Lernen und Mustererkennung, um Waren vorausschauend in den Hubs umzulagern. So wird eine schnellere Verfügbarkeit und damit ein schnellerer Versand erreicht.

KI verkauft und personalisiert

Die Ergebnisse aller Befragungen und Studien zu Verhalten und Wünschen von Konsumenten aus den vergangenen Monaten zusammengenommen, ergäben ohne Zweifel ein sehr diffuses Bild davon, was die Verbraucher von Händlern und Markenherstellern erwarten. Aber der schemenhafte Eindruck, der sich abzeichnet, ist auch symptomatisch für den Konsumenten der Epoche. „Allmächtig“ oder „hybrid“ sind nur einige der Eigenschaften, die ihm zugeschrieben werden.

Er informiert sich über unterschiedlichste Kanäle (in Sozialen Netzwerken, im Laden, im Fernsehen) mit verschiedenen Geräten und kauft dann und dort ein, wo aus dem Gedanken an eine Inspiration ein Kaufimpuls wird.

Eine Konstante in allen Befragungen ist stets, dass die Kunden personalisierte Angebote und Produkte wünschen. Das unterstreicht eine Studie von Accenture, nach der die Mehrheit der Kunden bei Händlern einkaufen, die ihre Kunden kennen, sich an deren Kaufentscheidungen erinnern, um so individuelle Angebote zu unterbreiten.

Und hier spielt KI ihre Stärken aus. Selbstlernende Algorithmen, die Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammenführen, um daraus dann Vorhersagen zu treffen, stehen bei vielen Händlern auf der Agenda.
Adidas beispielsweise nutzt etwa eine Lösung des Start-ups Findmine dazu, um basierend auf Artikeln automatisiert vollständige Looks und Outfits zusammenzustellen. Bisher kümmerten sich Stylisten darum, um diese Artikelkombinationen in den Shop und den Apps einzustellen. Die KI erledigt dies in einem Bruchteil der Zeit.

KI wird auch bei StitchFix, einem Aboservice für Mode, dazu genutzt, um die Produkte für die Kunden zusammenzustellen. Die Erkenntnisse, die sich aus den Rücksendungen ergeben, fließen dann in die Zusammenstellung der nächsten Lieferung ein. Das lernende System trifft so immer bessere Vorhersagen darüber, was der Kunde behalten wird. Die Retourenquote sinkt und die Profitabilität steigt.

Immer ausgefeiltere Preisfindung dank KI

Von solchen Empfehlungsmechanismen profitieren auch Verkäufer in den Filialen vor Ort. So setzt Zara auf einen per Tablet unterstützten Verkaufsprozess. Das Personal im Laden findet so Alternativen und ergänzende Stücke zur aktuellen Wahl des Kunden.

Ein Trend, über den die Branche indes selten spricht, ist die Preisfindung mittels KI. Dabei sind Repricer und Systeme für das Dynamic Pricing zumindest auf überregionalen Marktplätzen ein wichtiges Mittel, um sich gegenüber Mitbewerbern durchzusetzen.

Während die ersten Repricer nur auf Basis simpler Regeln die Preise dann änderten, wenn die Konkurrenz dies auch tat, werden die Systeme immer intelligenter. Der Händler kann seine eigenen Verkaufsstrategien einbringen. Statt permanenter Preisführerschaft passen die Algorithmen dann die Preise so an, dass die Ware über einen definierten Zyklus stets lieferfähig gehalten wird, bis am Saisonende das letzte Stück verkauft wird, oder aber stets die höchste Marge erzielt wird, trotz eines attraktiven Preises.

Vielleicht wird KI eines Tages noch vor dem Kunden wissen, was dieser als Nächstes kaufen wird. Wie die Menschen dann damit umgehen werden, wird spannend zu beobachten sein.

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