KI sorgt für Leistungsunterschiede bei Einzelhändlern

Die überwiegende Mehrheit der weltweiten Einzelhändler ist davon überzeugt, dass Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen einen erheblichen Mehrwert bei Bedarfprognosen bieten. Über die Hälfte zeigt sich zudem von positiven Effekten moderner Technologien auf die Supply Chain überzeugt.

Dies ergab eine Umfrage von Retail Systems Research für den Supply-Chain-Analyse-Softwareanbieter LLamasoft. Gerade angesichts der aktuellen Pandemie werden die Vorteile entsprechender Investitionen deutlich: Von den Einzelhändlern, die beim Umsatz überdurchschnittlich abschnitten („Over-Performer“), hatten 73 Prozent den nötigen Einblick und die Kapazitäten, um sich auch an solch plötzliche Veränderungen in Nachfrage und Angebot anzupassen. Bei den leistungsschwächeren Einzelhändlern konnten dies dagegen nur 35 Prozent behaupten.

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Lieferkettenfähigkeiten oft nicht ausreichend

Insgesamt kämpfen 56 Prozent der Befragten damit, schnell auf Veränderungen zu reagieren, was bei vielen im Störungsfall einen messbaren Umsatzrückgang nach sich zieht. Mehr als die Hälfte gab zudem an, dass die derzeit verwendeten Systeme ein gewisses oder sogar großes Problem in Bezug auf die in der Studie vorgegebenen Lieferkettenfähigkeiten verursachen. 13 Prozent der Einzelhändler planen dennoch nicht, in neue Technologien für diesem Bereich zu investieren.

Insgesamt 53 Prozent der „Over-Performer“ beschäftigen Data Scientists, die sich mit Datenanalyse- und Modellierungswerkzeugen auskennen. Bei den unterdurchschnittlich abschneidenden Einzelhändlern sind es dagegen gerade einmal 22 Prozent. Beim Einsatz von Makroindikatoren für die Modellierung von Nachfrageprognosen klafft eine weniger große Lücke, da 80 Prozent der erfolgreichen und 65 Prozent der weniger erfolgreichen Einzelhändler auf sie setzen.

An alten Gewohnheiten festhalten

An ihren alten Gewohnheiten, zu denen vor allem eine starke Konzentration auf Kostenfaktoren zulasten der Flexibilität zählt, halten 46 Prozent der Unternehmen fest, die beim Umsatz durchschnittlich oder undurchschnittlich abschneiden. Aber selbst bei 38 Prozent der „Over-Performaner“ lässt sich das Phänomen noch beobachten.

„In der aktuellen Situation wird die Fähigkeit, agil zu sein und potenzielle Folgen zu modellieren immer wichtiger. Einzelhändler benötigen KI-fähige Prognosemodelle für Faktoren wie Arbeits- und Transportkosten entlang der gesamten Lieferkette oder das Finden optimaler Standorte für die Lieferung an den Kunden. Nur so lassen sich Kosten senken und gleichzeitig die sich schnell ändernden Kundenbedürfnisse befriedigen. KI ist keine Zukunftsmusik – sie ist schon da“, sagt Brian Kilcourse, geschäftsführender Gesellschafter von Retail Systems Research.

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