4 Minuten Lesezeit 13 März 2020
Drohne im Hochregallager

Wie Künstliche Intelligenz den Handel revolutioniert

Von Thomas Harms

Managing Partner und Global Retail Leader I Deutschland, Schweiz, Österreich

Innovativ. Intellektuell neugierig. Mentor. Erfahrener Einkäufer. Vater von vier Kindern. Hobby-Koch. Golfspieler. Schalke-Fan.

4 Minuten Lesezeit 13 März 2020

Wer im Handel erfolgreich sein will, muss Technologien frühzeitig nutzen und die Kunden ins Zentrum aller Entscheidungen setzen.

Die Digitalisierung und der technische Fortschritt, vor allem Künstliche Intelligenz (KI), verändern den Handel. Kunden kaufen immer mehr online statt in Geschäften, eine Präsenz über alle relevanten Verkaufskanäle hinweg ist längst Alltag, und innovative Geschäftsmodelle werden immer beliebter. KI ermöglicht Geschäftsmodelle, die noch vor wenigen Jahren kaum vorstellbar waren. Handelsunternehmen sollten die Veränderungen strategisch nutzen, um so nah wie möglich an ihre Kunden heranzurücken.

Skepsis oder mangelndes Know-how?

20%

der befragten europäischen Konsum- und Retail-Unternehmen haben keine Pläne für die Nutzung von KI.

Wie eine Umfrage von EY und Microsoft aus dem Jahr 2019 zeigt, wird die Schere zwischen Unternehmen, die KI aufgreifen, und solchen, die noch zögern, immer größer. Bislang haben über 20 Prozent der befragten europäischen Konsum- und Retail-Unternehmen keine Pläne für die Nutzung von KI.

Dieser Anteil ist deutlich höher als in anderen Branchen und zeigt: Im Handel sollte dringend ein Sinneswandel stattfinden – vor allem mit Blick auf die technische Innovationskraft der Marktführer. Immerhin hat KI das Potenzial, den Handel zu revolutionieren.

Vier Innovationsbereiche für Künstliche Intelligenz im Handel

Insgesamt lassen sich vier grundlegende Innovationsbereiche für KI-Systeme ausmachen: Kundenerlebnis, Logistik, Produktion und Geschäftsmodell.

  1. Das Kundenerlebnis nachhaltig optimieren
    KI kann das Kundenerlebnis enorm verbessern. Einige Händler machen dies bereits vor: Mithilfe von umfassenden Datenanalysen erhalten Kunden individuell angepasste Angebote. So werden beim Kauf einer Taschenlampe beispielsweise automatisch auch die passenden Batterien angeboten – vorausgesetzt, der Kunde hat kürzlich nicht schon eine größere Menge bestellt.
    Beim sogenannten Demand Sensing, der Bedarfsprüfung, wird gewissermaßen in die Zukunft geblickt. Dem Kunden werden Produkte angeboten, die er voraussichtlich bald benötigen wird. Das ist gerade bei gut kalkulierbaren Produkten aus dem Alltag sehr effektiv. So lässt sich der Bedarf an Shampoo, Mineralwasser oder Toilettenpapier auf Basis bestehender Kundendaten gut im Voraus abschätzen. Im Optimalfall werden die Produkte auch automatisch geliefert – eine Entlastung im Alltag und damit ein enormer Mehrwert für die Verbraucher.

  2. Produktionsprozesse präzisieren und transparent machen
    Informationen wie Wetterdaten, Kaufverhalten und wirtschaftspolitische Zwischenfälle können in die Systeme einfließen und die Planungsprozesse präzisieren. Daneben führt ein konsequenter Informationsaustausch zu einer bis dato unmöglichen Transparenz. Und es geht noch besser: Durch die intelligente Nutzung von Kundendaten könnten Artikel in individuellen Einheiten produziert werden.

  3. Logistikabläufe verbessern
    Auf dieser Grundlage wiederum könnten Rohstoffe passgenau – das bedeutet, nur so viel wie zur konkreten Bestellmenge nötig – geliefert werden. So könnten Landwirte auf Basis der Absatzdaten ihrer Partner-Biomärkte exakt die Menge an Obst und Gemüse ernten und zuliefern, die voraussichtlich verkauft werden wird. Dementsprechend könnten Überproduktionen oder  Kapazitätsprobleme in den Lagern verhindert werden.

  4. Neue und innovative Geschäftsmodelle enstehen lassen
    Wenn KI die Produktion und Logistik optimiert, können neue, datengetriebene Geschäftsmodelle entstehen, die weit über das hinausgehen, was heute üblich ist. Dufthersteller könnten sich an Bewertungen auf bisher gekaufte Artikel orientieren. Hautcreme-Produzenten könnten in der Herstellung die individuellen Merkmale jedes einzelnen Kunden miteinbeziehen.

Die Skepsis der Handelsunternehmen bleibt

Trotz all dieser Vorzüge sind viele deutsche Handelsunternehmen nach wie vor skeptisch. Dies liegt vor allem am fehlenden Know-how über marktreife und relevante KI-Technologien, aber auch an der Unklarheit, wie unstrukturierte Daten zur Schaffung von Mehrwert genutzt werden können. Eine weitere Herausforderung dürften die zu erwartenden Kosten sein.

Doch gerade Handelsunternehmen kann diese Skepsis teuer zu stehen kommen. Immerhin haben die Marktführer der Branche die Impulse der neuen Technologien bereits wahrgenommen und treiben die Grenze des technisch Möglichen voran. Sie tätigen enorme Investitionen in die Entwicklung von Systemen, mit denen sie Kunden nahtlose Einkaufserfahrungen weit über dem Wettbewerbsniveau bieten können. Für Unternehmen von kleinerer Größe wird es selbst mit substanziellen Investitionen eine Herausforderung sein, bei dieser Entwicklung mithalten zu können.

Vom Kunden aus denken und Investitionen klar fokussieren

Sie sollten konsequent aus der Perspektive des Kunden denken und etwaige technische Investitionen klar fokussieren. Händler, die nicht die finanziellen Mittel oder das Know-how der großen Unternehmen haben, sollten sich beschränken und bei ihren Aktivitäten klar definieren, an welchem Punkt sie die größte Hebelwirkung erzielen können.

Dabei kann ein bifokaler Ansatz helfen: Zum einen sollten absehbare und regelmäßige Einkäufe möglichst effektiv abgewickelt und der Kaufprozess vom Vorschlag bis zur Lieferung praktisch nahtlos gestaltet werden. Zum anderen sollte eine möglichst optimale Versorgung mit passenden Produktangeboten forciert werden.

Wenden Händler diesen Ansatz an,würde dies eine deutlich verbesserte Kundenbindung ermöglichen, die im Gegenzug die Profitabilität ihres Geschäfts erhöht – und damit die Grundlage für umfassendere Investitionen schafft.

Fazit

Künstliche Intelligenz (KI) hat das Potenzial, den Handel zu revolutionieren. Dabei lassen sich vier grundlegende Innovationsbereiche für KI-Systeme ausmachen: Kundenerlebnis, Logistik, Produktion und Geschäftsmodell. Viele deutsche Handelsunternehmen bleiben jedoch skeptisch und verpassen so die Chance, die Profitabilität ihres Geschäfts zu erhöhen.

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Von Thomas Harms

Managing Partner und Global Retail Leader I Deutschland, Schweiz, Österreich

Innovativ. Intellektuell neugierig. Mentor. Erfahrener Einkäufer. Vater von vier Kindern. Hobby-Koch. Golfspieler. Schalke-Fan.