Wertschöpfung mit Künstlicher Intelligenz

Der Einzelhandel muss heutzutage schnell auf Veränderungen reagieren, um weiterhin konkurrenzfähig zu bleiben. Dabei wird viel auf KI-Lösungen vertraut, die das Kundenverhalten simulieren und vorhersagen. Allerdings würden die meisten das Skalierungspotenzial der digitalen Technologie in der gesamten Wertschöpfungskette noch nicht ausschöpfen, so eine neue Studie.

Vor allem die Optimierung einzelner isolierter Funktionen sieht die Analyse “The art of Retailing” von BearingPoint und IIHD-Institut hierbei kritisch. Einzelhändler, die beispielsweise einfach nur mehrere Vertriebskanäle hinzufügen, ohne sich gleichzeitig um den Rest der Wertschöpfungskette zu kümmern, hätten mit mehreren Risiken zu kämpfen. Das komplexer werdende System behindere schnelle Reaktionen auf veränderte Verbrauchervorlieben, werde deutlich teurer anstatt günstiger und mache Händler anfälliger für Innovationen und disruptive Konkurrenten. Zudem erschwere der fehlende integrierte Datenansatz die strategische Positionierung. Eine ganzheitlich umgestaltete Wertschöpfungskette könne dagegen die Komplexität reduzieren, indem die KI bestimmte Aktivitäten automatisiert und integriert.

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Die vier “P”: Aufgaben für KI

KI hat dabei vier grundlegende Aufgabenbereiche, die die Studie unter den Oberpunkten Plan, Produce, Promote und Provide zusammenfasst. “Plan” umfasst unter anderem das Verarbeiten und Verwalten relevanter Informationen sowie das Erstellen aussagekräftiger Analysen. Der Einsatz von KI führte in diesem Bereich bei einem typischen Einzelhändler zu ein bis zwei Prozent mehr Gewinn, weniger Retouren und einem um ein Fünftel reduzierten Lagerbestand. “Produce” hilft bei der Prognose der Nachfrage, verringert Prozesskosten und optimiert die Warennachverfolgung. KI-Anwendungen reduzierten hier die Lagerzeit um 20 Prozent und führten zu einer fast vollständigen Automatisierung der Lagerdispo.

“Promote” unterstützt bei der Personalisierung von Angeboten sowie Sortiment und optimiert den Abverkauf. Durch den Einsatz von KI wurde typischerweise der Umsatz um 30 Prozent und die Flächenproduktivität um 50 Prozent erhöht. “Provide” dient dem Aufbau von Kundenbeziehungen und einem effizienteren Kundenservice. Investitionen schlagen sich hier in einem erhöhten Umsatz pro Kunde und mehr Mitgliedern in Treueprogrammen nieder.

(Quelle: BearingPoint, IIHD)

Investitionen von Nordstrom und Otto

Im Handel haben unter anderem die Kaufhaus- und Versandhauskette Nordstrom und der Versandhändler Otto in alle vier Bereiche investiert. Nordstrom nutzt Kundendaten zur Identifizierung der besten Produkte (“Plan”), verwendet autonome mobile Roboter für die Stück- und Artikelsortierung (“Produce”), überlässt der KI die dynamische Preisgestaltung für End-of-Season-Produkte (“Promote”), stellt Vertriebsmitarbeitern eine KI zur Seite, ermöglicht Kunden die visuelle Suche und hyperpersonalisiert seinen Service durch Geofencing und personalisierte Botschaften (“Provide”).

Otto automatisiert die Beschaffung von Standardartikeln auf Basis einer professionalisierten Bedarfsplanung (“Plan”), wendet Deep-Learning-Mechanismen zur Reduzierung der Bestände bei gleichzeitig verbessertem Service an, reduziert den Aufwand für Rechnungsstellung oder Mahnwesen (“Produce”), nutzt KI-Methoden für den dialogorientierten Handel (“Promote”) und verbessert das Kundenerlebnis beispielsweise durch die Bereitstellung aggregierter oder personalisierter Produktbewertungen (“Provide”).

Die komplette Studie mit weiteren Beispielen kann hier kostenlos heruntergeladen werden.

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