Fünf Wege, wie Einzelhändler mit generativer KI echte Ergebnisse erzielen

Ein Blick auf die wichtigsten Anwendungsfälle, in denen der Einzelhandel jetzt umgestaltet wird

Generative KI leistet etwas, was die Einzelhandelsbranche noch nie zuvor gesehen hat. Sie hat die Kluft zwischen der anfänglichen Euphorie und den überhöhten Erwartungen, die mit technologischen Innovationen einhergehen, und der harten Arbeit der realen Übernahme und Wertschöpfung drastisch verkürzt.

In der Regel dauert dieser Prozess Jahre oder sogar Jahrzehnte. Das Internet und der elektronische Handel sind vor fast 30 Jahren entstanden, aber die Rentabilität des Online-Kanals bleibt für viele Einzelhändler eine Herausforderung. Cloud Computing gibt es schon seit Jahrzehnten, aber einige Einzelhändler müssen erst noch vom On-Premise-Computing umsteigen. Im Gegensatz dazu hat sich die generative KI in erschreckend kurzer Zeit von abstrakten Möglichkeiten zu einer realen Wertschöpfung entwickelt. Diese rasante Entwicklung stand im Mittelpunkt des jüngsten Webinars "Five ways retailers are getting real results with generative AI".

Einzelhandelsexperten von SymphonyAI erläuterten, wie Einzelhändler heute generative KI einsetzen, um konkrete Geschäftsergebnisse zu erzielen. Die Präsentation, die von John Lin, Jonathan Tye-Walker und Julian Miller geleitet wurde, konzentrierte sich auf fünf kritische Anwendungsfälle, die die praktische Anwendung generativer KI in Einzelhandelsumgebungen demonstrieren, darunter:

#1 Optimierung von Werbemaßnahmen mithilfe von KI

ChatGPT brachte generative KI in den Mainstream, als es im November 2022 debütierte; es ist jedoch ein sogenanntes Allzweck-KI-Modell und hat keine Spezialisierung für einzelhandelsspezifische Aufgaben. Um dies zu beweisen, baten die Diskussionsteilnehmer ChatGPT, einen allgemeinen Plan zur Optimierung von Werbeaktionen zu erstellen. Die Umsetzung dieses von ChatGPT erstellten Plans würde jedoch 10-20 Wochen in Anspruch nehmen. Im Gegensatz dazu führte der CINDE Gen AI Copilot von SymphonyAI, der auf Einzelhandelsdaten und Best Practices trainiert wurde, komplexe Werbeoptimierungen in Sekundenschnelle durch.

Der Copilot kombiniert die Stärken der generativen KI mit einzelhandelsspezifischen KI-Modellen. Er hat sicheren Zugriff auf Unternehmensdaten und versteht einzelhandelsspezifische Konzepte, so dass keine umfangreichen Kontextangaben in den Eingabeaufforderungen erforderlich sind. Das System kann die Werbeleistung Woche für Woche analysieren und Handlungsempfehlungen für zahlreiche Produktgruppen gleichzeitig geben.

#2 Computer Vision für Ladenintelligenz

Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz ermöglichen heute eine hochpräzise Erkennung von Produkten und Lagerbeständen in den Regalen, so dass Einzelhändler die genaue Verfügbarkeit in den Regalen, die Einhaltung von Planogrammen und die Richtigkeit von Preisen und Werbeaktionen ermitteln können.

In einem bemerkenswerten Beispiel, das auf dem Webinar vorgestellt wurde, konnte ein auf Computer Vision basierendes Produkt zwischen verpackten Ananas- und Mangostückchen in einem Ladenregal unterscheiden. Neben der reinen Produkterkennung kann diese Technologie auch Preisauszeichnungsfehler und fehlende Preisschilder erkennen und sogar die Frische ausgewählter Produkte wie Bananen beurteilen. Dies eröffnet Möglichkeiten zur Automatisierung von Prozessen wie Preisnachlässen auf der Grundlage der Frische der Artikel, zur Verringerung des Abfalls und zur Optimierung des Verkaufs.

#3 Rationalisierung des Kategorienmanagements

Das Webinar zeigte, wie KI den wöchentlichen Category-Management-Prozess verändern kann. Traditionell verbringen Category Manager viel Zeit damit, Daten aus verschiedenen Systemen abzurufen, um sich auf die wöchentlichen Category Performance Meetings vorzubereiten. Der neue KI-gestützte Ansatz aggregiert Daten aus unterschiedlichen Quellen, einschließlich Preis-, Sortiments-, Werbe- und Lieferkettensystemen, um schnelle Einblicke in die Kategorieleistung zu ermöglichen.

Mit diesem KI-gesteuerten Prozess können Category Manager schnell verstehen, was genau in ihrer Kategorie passiert ist, warum es passiert ist und welche Maßnahmen als Nächstes ergriffen werden müssen, um die Geschäftsziele zu erreichen. Das System kann die Ursachen für Leistungsänderungen präskriptiv ermitteln und spart so Stunden oder sogar Tage an Analysezeit. Dadurch können sich die Warengruppenmanager mehr auf strategische Initiativen konzentrieren als auf die Zusammenstellung von Daten und grundlegende Analysen.

#4 Verbesserung der Produktstammdaten

Die Referenten sprachen ein häufiges Problem des Einzelhandels an, nämlich unvollständige oder ungenaue Daten über Produktattribute. Qualitativ hochwertige, beschreibende Daten sind entscheidend für eine effektive Flächenplanung, Sortimentsoptimierung und das Verständnis der Übertragbarkeit von Produkten. Generative KI erwies sich als leistungsstarkes Werkzeug zur Verbesserung dieser Daten.

Am Beispiel einer Cola-Flasche zeigten die Referenten, wie generative KI schnell detaillierte Produktinformationen liefern kann, einschließlich Produkttyp, Marke, Geschmack, Größe und Nährwertangaben. Diese Fähigkeit kann die Qualität von Stammdaten erheblich verbessern und ermöglicht effektivere analytische Lösungen für verschiedene Einzelhandelsfunktionen.

#5 Die Realisierung des vernetzten Ladens

Der fünfte und wohl wichtigste Punkt des Webinars betraf das Konzept des "vernetzten Einzelhandelsgeschäfts", bei dem KI eine nahtlose Datenintegration über alle Einzelhandelsaktivitäten hinweg ermöglicht. Dieser Ansatz ermöglicht eine ganzheitliche Optimierung der Wertschöpfungskette im Einzelhandel, die von der Lieferkette bis zur Ausführung im Laden reicht.

Der vernetzte Einzelhandel nutzt KI, um Silos zwischen verschiedenen Abteilungen aufzubrechen und so eine wirklich kohärente Sicht auf die Abläufe zu ermöglichen. So können Einzelhändler verstehen, wie sich Aktionen in einem Bereich, z. B. Promotions, auf andere Bereiche wie Bestandsmanagement und die Ausführung im Laden auswirken. Diese ganzheitliche, vernetzte Sichtweise kann Einzelhändlern helfen, die genauen Ursachen von Leistungsproblemen zu ermitteln und gezielte Maßnahmen zu ergreifen.

Während der gesamten Präsentation betonten die Redner, dass generative KI zwar aufregende Möglichkeiten bietet, ihr wahrer Wert für den Einzelhandel jedoch in der Kombination mit branchenspezifischem Fachwissen und sicheren, maßgeschneiderten KI-Modellen liegt. Sie wiesen darauf hin, dass die Modelle von SymphonyAI speziell für den Lebensmitteleinzelhandel entwickelt, trainiert und getestet werden, um der Einzigartigkeit und Schnelllebigkeit der Branche Rechnung zu tragen.

Mit Blick auf die Zukunft wiesen die Referenten darauf hin, dass viele regelmäßige, sich wiederholende Aufgaben im Einzelhandel das Potenzial haben, autonom erledigt zu werden, so dass sich die Mitarbeiter auf höherwertige strategische Aufgaben konzentrieren können. KI verspricht zwar, die Produktivität und die Entscheidungsfindung zu verbessern, wirft aber auch Fragen zur sich verändernden Natur der Aufgaben im Einzelhandel auf, die neue Möglichkeiten für die Entwicklung von Organisationsstrukturen eröffnen.

Alle Referenten des Webinars stellten fest, dass generative KI den Einzelhändlern bereits einen echten Mehrwert bietet. Sie räumten jedoch auch ein, dass die im Webinar vermittelten Inhalte nur an der Oberfläche dessen kratzten, was heute möglich ist und welche Auswirkungen die sich schnell entwickelnde Technologie in Zukunft haben wird.

Um ein tieferes Verständnis dafür zu erlangen, wie generative KI auf den Betrieb eines bestimmten Einzelhändlers angewendet werden kann, verwiesen die Referenten auf die neue Initiative von SymphonyAI, das Enterprise AI Bootcamp. Diese Bootcamp-Sitzungen, die in der Regel halb- oder ganztägig persönlich durchgeführt werden, befassen sich mit der Branchenforschung zu den Auswirkungen von KI auf den Einzelhandel in den nächsten ein bis zwei Jahren, bieten eine eingehende und praktische Nutzung fortschrittlicher Lösungen und helfen Unternehmen bei der Erstellung einer Roadmap für die KI-Implementierung und die optimale Auswirkung auf ihr Unternehmen.