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Der Einsatz von KI im Handel eröffnet Händler*innen eine breite Palette von Möglichkeiten, ihre Geschäftsprozesse zu optimieren und ein besseres Kundenerlebnis zu schaffen. Hochkomplexe Datenmengen in Echtzeit (big data) bearbeiten und eine schnelle Lösungsgenerierung – die Fähigkeiten und Potenziale der KI gestalten die Zukunft des Handels maßgeblich mit. Das gilt sowohl für den Online- als auch für den Offline-Handel.
In einer Umfrage des HDE und Safaric Consulting (2023) gaben ein Drittel der befragten Unternehmen (145 befragte Händler*innen aus mittelständischen und großen Handelsunternehmen in Deutschland) an, dass Künstliche Intelligenz schon lange kein Hype-Thema mehr sei. Die Entwicklung von KI schreitet in einem rasanten Tempo voran und insbesondere von Handelsunternehmen werden Potenziale erkannt. Als sinnvolles Investitionsfeld wird Künstliche Intelligenz meist in größeren Unternehmen eingesetzt, was auf die erforderlichen Ressourcen zurückgeführt werden kann. Denn trotz des wachsenden Interesses an der Technologie ist KI in der Mehrheit der Handelsunternehmen weder im Einsatz noch in der Planung. Fehlende konkrete Anwendungsfälle und zu hohe Kosten stehen vielen KI-Projekten im Weg.
KI-Anwendungen im Handel
Automatisierte Ladengeschäfte mit Selbstbedienungskassen (Self-checkout), smarte Einkaufswagen mit Barcode-Scanner oder Kundenservice über Chatbots führen zu ressourceneffizienteren Prozessen und sowohl Unternehmen als auch Endkonsument*innen können wertvolle Zeit sowie Kosten sparen. KI-gesteuerte Kameras, intelligente Prognosemodelle zur Lagerverwaltung sowie selbstlernende Systeme, die den Personaleinsatz steuern, verdeutlichen, dass Künstliche Intelligenz längst im Handel integriert ist und insbesondere in den Bereichen Zentrale, Kundenerfahrung, Filiale sowie Logistik eine stetig wachsende Bedeutung erfährt. Der Weinheimer Hochschulprofessor Gerald Lembke, Experte für digitale Medien und Fachbuchautor, betont im Gespräch die Dringlichkeit sich mit den digitalen Angeboten auseinanderzusetzen. Wer über zu wenige Kund*innen in den Läden jammert oder Probleme hat, den Regalen im Shop Gewicht abzunehmen, verschwendet Zeit.
,,Ohne solche KI-Tools wird es in Zukunft gar nicht mehr gehen, sie spielen eine immer dominierendere Rolle, wenn es um Akquise und Vertrieb geht.‘‘
Für Händler*innen stellt sich genau hier die Frage, wo wird Künstliche Intelligenz bereits eingesetzt und wie kann man am besten damit starten? Für einen ersten Überblick empfiehlt Lembke ,KI-TOOLPARTY.de‘, ein Portal, das hilfreiche und zum Teil kostenlose KI-Tools vorstellt. Doch für einen näheren Blick hinter die KI-Kulissen empfiehlt es sich, weiterzulesen. Im Folgenden gibt es eine Übersicht, in der innovative Anwendungen im Handel betrachtet werden.
Zentrale
Sortimentsgestaltung
Effektive Sortimentsgestaltung trägt entscheidend zum Erfolg eines Unternehmens bei. Wer sein Sortiment regelmäßig überprüft und anpasst, schafft ein ansprechendes Einkaufserlebnis für Kund*innen. Durch die Verwendung von selbstlernenden Algorithmen können die nachgefragten Produkte zeitnah angepasst werden und in der richtigen Menge, zum richtigen Preis sowie am richtigen Platz präsentiert werden.
Die Auswahl des richtigen Tools hängt von den spezifischen Anforderungen, Zielen und Budgets des Unternehmens ab. Um herauszufinden, welche Software am besten zu einem passt, ist es ratsam, verschiedene Tools zu vergleichen. Für die Sortimentsgestaltung im Einzelhandel gibt es eine Vielzahl von KI-Tools, wie etwa:
Predictive-Analytics-Tools für die personalisierte Produktempfehlungen
Cluster-Analyse-Tools für die Lagerbestandsplanung, Nachfragevorhersage und Sortimentsoptimierung
Sentiment-Analyse-Tools für die Produktplatzierung und Preisoptimierung
Dynamische Preisoptimierung
Mithilfe der dynamischen Preisoptimierung ist es möglich, die Preise vollautomatisch und in Echtzeit an das aktuelle Verhalten der Kund*innen anzupassen. Zusätzlich fließen Informationen wie das Wetter, Trends sowie sich ständig ändernde Markt-, Umwelt- und Wettbewerbssituationen in die Preisoptimierung ein. Hierfür werden unter anderem die relevanten Kundendaten analysiert, um das Kaufverhalten zu identifizieren und mit der aktuellen wirtschaftlichen Lage in Verbindung zu setzen. Die verbesserte Preisgestaltung spart Ressourcen und steigert die Kundenzufriedenheit.
KI-gestützte Machine-Learning-Algorithmen für die Analyse von Preisdaten und Verkaufsleistungen
Dynamic-Pricing-Engines für die Anpassung der Preise und für die Maximierung der Margen
Vorhersagemodelle für die Verbesserung der Rentabilität mit Einbezug verschiedener Faktoren wie Wettbewerb, Nachfrage und Lagerbestände
Personaleinsatzplanung
Schluss mit langen und komplexen Excel-Tabellen für die Erstellung der Schichtpläne. Heute können leicht bedienbare Softwarelösungen zur Personaleinsatzplanung genutzt werden. Auch hier nutzen KI-Technologien äußere Einflüsse wie das Kaufverhalten der Kund*innen und bevorstehende Events, um den Personalbedarf zu berechnen und entsprechende Schichtpläne zu erstellen. Dadurch wird eine sinnvolle Auslastung der Mitarbeiter*innen gewährleistet und die Effizienz des Betriebs verbessert. Folgende Systeme können helfen:
Workforce-Management-Systeme für die Personalbedarfsplanung basierend auf Verkaufsdaten, Kundennachfrage und historischer Daten
Automatisierte Schichtplanung-Tools für die Personalbedarfsplanung, Schichtplanung und Verbesserung der Mitarbeiterauslastung
Bestandsmanagement
Durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz können Lagerbestände effizient verwaltet werden. Es gibt auch die Möglichkeit, mit Hilfe einer virtuellen Realität, verschiedene Geschäftsdesigns, Platzierungen von Angeboten und den Kundenstrom im Laden selbst zu testen. So können Bestellmengen optimiert, Engpässe und Überbestände vermieden werden. Praktische KI-Tools hierfür sind unter anderem:
Inventarverwaltungssysteme für die Bestandsmanagementlösung, die Prognosen für die Nachfrage, die Lagerbestandsplanung und die Optimierung von Bestellmengen bereitstellt
Bestandsanalyse-Tools für die Verwaltung saisonaler Trends und Optimierung der Bestellstrategien
Energiemanagement
Mithilfe von energieeffizienten und nachhaltigen Betriebskonzepten kann ein entscheidender Wettbewerbsvorteil erreicht werden. Energiekosten können deutlich reduziert werden und gleichzeitig steigt die Unternehmensattraktivität, da ökologisches und klimabewusstes Handeln das heutige Kaufverhalten beeinflussen kann. Anwendungen für das Energiemanagement sind:
Gebäudeoptimierung für die Verbesserung der Energieeffizienz
Energiemonitoring und -analyse für die Identifikation von Einsparpotenzialen und ineffizienten Verbrauchsmustern
Kundenerfahrung
Intelligenter Chatbot im Kundenservice für individualisierten Kontakt (KI erstelltes Bild).
Personalisiertes Marketing
Personalisierte Angebote können die Kaufentscheidung positiv beeinflussen und den Vertriebserfolg signifikant steigern. Im Bereich des personalisierten Marketings wird KI genutzt, um das Kundenverhalten zu analysieren, Vorlieben und Interessen zu identifizieren und personalisierte Inhalte sowie Angebote zu erstellen. Von der Theorie in die Praxis mit:
Customer-Data-Platform (CDP) für die Erstellung eines ganzheitlichen Kundenprofils
Predictive Analytics Tools für die Vorhersage zukünftiger Kundenvorlieben und -aktionen
Chatbots und virtuelle Assistenten für personalisierte Interaktionen mit den Kund*innen
Visuelle Produktsuche
Bilderkennungs- und Computer-Vision-Algorithmen helfen bei der Suche nach einem bestimmten Produkt. Statt mühselig nach einem Produktnamen oder Schlüsselwörtern zu suchen, können mithilfe eines Fotos, ein ähnliches Produkt oder Informationen zu dem gesuchten Produkt gefunden werden. Um diesen Service anbieten zu können, benötigt es unter anderem:
Bildererkennungs-Algorithmen für die Identifikation und Analyse der visuellen Merkmale der hochgeladenen Bilder, um dann Produkte zu identifizieren.
Produktdatenbanken, die von KI-Tools verwaltet und optimiert werden, für die effektive visuelle Produktsuche.
Individuelle Kaufberatung
Die Rolle der Kaufberatung kann KI übernehmen, indem sie die Präferenzen von Kund*innen analysiert, basierend auf vergangenen Käufen, demografischen Daten und anderen verfügbaren Informationen. Anhand dieser Daten kann KI jene Produkte identifizieren, die den individuellen Bedürfnissen und Wünschen der Kundin*innen entsprechen. Folgende Anwendungen können in diesem Vorgang assistieren:
Kollaborative und inhaltsbasierte Filterung für die personalisierte Empfehlung von Produkten. Dabei wird das Kaufverhalten anderer Kund*innen mit ähnlichen Vorlieben genutzt.
Empfehlungsalgorithmen für die Vorhersage über zukünftige Präferenzen.
Betrugserkennung
Durch Anwendung von Mustererkennung, überwacht Künstliche Intelligenz die Vorgänge im Kassensystem und kann auf Unregelmäßigkeiten hinweisen. Damit können Betrugsabsichten frühzeitig interveniert und Sicherheit gewährleistet werden:
Machine Learning (ML)-Algorithmen für die frühzeitige Erkennung von Anomalien und der Identifikation betrügerischer Transaktionen
Netzwerk- und Verhaltensanalysen für die Überwachung des Benutzerverhaltens, um schnellstmöglich Sicherheitsverletzungen zu identifizieren
Biometrische Authentifizierung für die Identitätsüberprüfung
Chatbots
Chatbots können Mitarbeitende unterstützen, indem sie mit Kund*innen in natürlicher Sprache interagieren und deren Anfragen beantworten. Dadurch kann der Kundenservice verbessert und Mitarbeitende können entlastet werden. Beispiele hierfür sind:
Chatbots für einen effizienten Kundenservice und schnellen Support
Chatbots für Bestell- und Zahlungsabwicklungen
Chatbots für Versand- und Lieferinformationen
Auch beim Verfassen von Stellenanzeigen, der Beantwortung von Kundenreklamationen oder bei der Erstellung von Arbeitszeugnissen können Chatbots äußerst hilfreich sein. ChatGPT erweist sich hier als wahrer Alleskönner und unterstützt Händler*innen effektiv bei zeitintensiven Aufgaben. Stephan Knecht, Inhaber der Einzelhandelsberatung Fleet40, betont die Zeitersparnis, die durch den Einsatz von Chatbots gewonnen werden kann – und Zeit gilt als eine wertvolle Ressource der Zukunft.
,,Die Menschheit hat schon seit jeher Angst vor dem Neuen. Handler*innen sollten nicht darauf warten, bis KI keine Angst mehr bereitet, denn dann ist es bereits zu spät. Mein Rat lautet: Nutzen Sie KI frühzeitig. Kämpfen Sie nicht dagegen an. Google ist Schnee von gestern. ChatGPT ist die Zukunft.‘‘
Filiale
Self-Checkin/Checkout
Self-Checkin/Checkout für den stationären Einzelhandel ermöglicht es Kund*innen, den Einkaufsprozess selbstständig und reibungslos abzuwickeln. Kund*innen können ihre Einkäufe direkt über das KI-gesteuerte System abrechnen, ohne lange Warteschlangen an der Kasse in Kauf nehmen zu müssen. Dafür benötigt es unter anderem:
Bilderkennungs- und Objekterkennungssysteme für die Preisermittlung
RFID-Technologie für die Ausstattung der Produkte mit Tags
Beratungs-/ Verkaufsroboter
Eine weitere Unterstützung und Entlastung für das Verkaufspersonal sind Roboter. Robotische Systeme können auch gezielt Empfehlungen aussprechen und bei der Vorauswahl von Produkten helfen.
Kundensegmentierung für die Unterteilung der Kund*innen
Empfehlungsalgorithmen für die passenden Produkte
Logistik & Transport
KI-gesteuerter Roboter bei der Bestandserfassung (KI erstelltes Bild).
Supply Chain Operations
Prozesse entlang der Wertschöpfungskette können durch KI-Systeme gesteuert und automatisiert werden. Dadurch können Lieferungen effizienter geplant und Engpässe frühzeitig identifiziert werden. Folgende Tools können förderlich sein:
KI-basierte Predictive Analytics-Tools für die Erkennung von Engpässen und rechtzeitige Reaktion auf Veränderungen in der Lieferkette.
Nachfrageprognosetools für die Erstellung der zukünftigen Nachfrage und für eine bessere Bestandsplanung.
KI-gestützte Lösungen für die Überwachung und Transparenz über die gesamte Lieferkette.
Tourenplanung
Nachhaltig und effizient: Leerfahrten und Stehzeiten können mit einer KI-gestützte Tourenplanung verringert werden. Auch hier werden äußere Faktoren wie saisonale Anlässe, Wetter und Kaufverhalten der Kundschaft vom KI-System berücksichtigt.
Routing-Algorithmen für die Analyse einer Vielzahl von Faktoren wie Entfernung, Verkehrsanbindung, Lieferzeitfenster, Ladungskapazitäten.
KI-Tools für Echtzeit-Updates und Anpassungen, um auf unvorhergesehene Ereignisse wie Unfälle oder Wetterbedingungen zu reagieren.
Kommissionierung
Auch bei der Kommissionierung von Waren spielen KI-Tools eine große Rolle. Ressourcen können effizienter genutzt, Aufträge schneller abgewickelt und Kund*innen besser betreut werden. Folgende Tools können von Nutzen sein:
Digitaler Zwilling für eine effiziente Bestandserfassung und optimierte Lagerzeiten. Als virtuelle Kopie eines stationären Geschäfts erstellt der digitale Zwilling durch nächtliches Scannen der Regale Daten zur Verbesserung der internen Logistik. Laut Lebensmittelzeitung.net steht die Open-Source-Plattform für digitale Zwillinge nun jedem Händler offen.
Bilderkennung und KI-gesteuerte Visionssysteme für die Identifikation von bereits gescannten Waren und Etiketten.
Kollaborative Roboter (Cobots) für repetitive Aufgaben, Steigerung der Produktivität und Optimierung der Kommissionierung.
Smart Wearables
Wearables sind Computersysteme, die entweder am Körper getragen oder in die Kleidung integriert werden. Bewegungserfassungen und Mustererkennungen durch selbstlernende KI-Sensoren können die Nutzenden von Wearables in vielen Bereichen unterstützen, etwa bei der Verbesserung ihrer Gesundheit. Hier helfen unter anderem:
Activity Recognition Algorithmus für die automatische Erkennung von Bewegungsabläufen.
Predictive Maintenance für die Überwachung von Maschinen oder Ausrüstungen und für die proaktive Instandhaltung.
Natural Language Processing für das Verständnis und die Generierung von natürlicher Sprache
Smartwatch, die Bewegungsdaten und Benachrichtigungen liefert oder als Navigationshilfe in der Logistik unterstützt (KI erstelltes Bild).
Wie profitiert der Handel von KI?
Bereits im Alltag etablierte Technologien zeigen eindrucksvoll, wie Künstliche Intelligenz den Online-Handel und Offline-Handel wirtschaftlich revolutioniert hat. Laut der Prognose einiger Analysten könnte die Arbeitsproduktivität durch KI-Entwicklungen weiter ansteigen. Während in Spanien bis 2035 ein Anstieg von lediglich 11% prognostiziert wird, liegt die Schätzung für Deutschland bei etwa 29% und damit im mittleren Bereich. Ein stärkeres Produktivitätswachstum wird für Österreich (30%), Japan (34%) und die USA (35%) geschätzt. Mit einer Steigerung von 37% kann Schweden KI am besten nutzen.
Gut zu wissen:
Mit dem Einsatz von KI bieten sich dem Einzelhandel daher ungeahnte Möglichkeiten. Als Erfolgsgaranten des modernen Handels verspricht Künstliche Intelligenz ein verbessertes Kundenerlebnis, Kostensenkungen und datengetriebene Entscheidungsfindungen. Optimierte Bestandsverwaltung und Logistik steigern die Effizienz der Lieferketten, wodurch Engpässe und Überbestände vermieden werden. Chatbots und virtuelle Assistenten ermöglichen einen immer verfügbaren Kundenservice, was sowohl die Kundenzufriedenheit steigert als auch die Arbeitsbelastung der Mitarbeiter*innen reduziert. Marilyn Repp, Expertin auf dem Gebiet Innovation, Online-Trends und Digitalisierung, betont in ihrem Interview, dass angesichts des zunehmenden Personalmangels die Nutzung von Künstlicher Intelligenz für Einzelhändler*innen von unschätzbarem Wert ist. Allerdings ist für die Handelsexpertin klar:
„KI kann Mitarbeiter*innen unterstützen, vor allem bei repetitiven und analytischen Aufgaben, [...] aber nicht ersetzen.‘‘
Was sind die Herausforderungen und die Risiken für den Einsatz von KI im Einzelhandel?
Die Integration von Künstlicher Intelligenz im Handel birgt technische, wirtschaftliche, politische und rechtliche Herausforderungen, die vor allem in westlichen Ländern oft kritischer als in asiatischen Ländern betrachtet werden. Während die Herausforderungen der KI-Integration im Handel weltweit anerkannt werden, scheint in asiatischen Ländern oft eine größere Bereitschaft zu bestehen, sich den neuen Technologien anzupassen und die Chancen zu nutzen. In den westlichen Ländern hingegen wird eine gründliche Prüfung der Auswirkungen auf verschiedenen Ebenen vorgenommen, um sicherzustellen, dass der Weg der Integration von Künstlicher
Intelligenz im Handel verantwortungsvoll beschritten wird.
In einer Studie des EHI Retail und RELEX (2021) wurden 26 Handelsunternehmen (23 mit Firmensitz in Deutschland, 2 Schweiz, 1 Österreich) nach den Hinderungsgründen bei der Einführung von KI-getriebenen Systemen befragt. Aus technischer Sicht stehen zahlreiche Händler*innen vor der anspruchsvollen Aufgabe, ihre bestehenden Systeme und Abläufe an die Anforderungen der Aufnahme von Künstlicher Intelligenz anzupassen. Bei der Implementierung der entsprechenden Systeme ist also eine sorgfältige Planung maßgeblich. Zusätzlich können der Mangel an qualifiziertem Personal im Bereich KI und die Höhe der Investitionskosten als Hürde bei der Einführung von Künstlicher Intelligenz genannt werden. Aus wirtschaftlicher Sicht kann Künstliche Intelligenz sowohl Chance als auch Bedrohung sein. Etwa haben große Handelsunternehmen bereits von den Vorteilen profitiert, indem sie ihre Margen erhöht und die Effizienz gesteigert haben. Gleichzeitig fühlen sich insbesondere traditionelle Einzelhändler im stationären Bereich durch die voranschreitende Digitalisierung und Automatisierung bedroht. Auch ist eine angemessene Regulierung für den verantwortungsvollen Einsatz von Künstlicher Intelligenz von entscheidender Bedeutung. Fragen zur Datensicherheit, Privatsphäre und Haftung müssen klar definiert werden, um das Vertrauen der Verbraucher*innen zu stärken und potenzielle Risiken zu minimieren.
KI im Handel: alles auf einen Blick
Fazit:
Das Potenzial der KI im Handel ist noch lange nicht ausgeschöpft. Mit der fortschreitenden Digitalisierung werden in Zukunft noch viele weitere innovative Projekte und Lösungen entstehen, die den Einzelhandel noch effizienter und kundenorientierter gestalten werden. Händler*innen, die Künstliche Intelligenz geschickt einsetzen, können sich einen klaren Vorteil verschaffen und erfolgreich, zukunftsorientiert sowie wettbewerbsfähig auf die sich ständig wandelnden Anforderungen des modernen Handels reagieren.
