Künstliche Intelligenz im Einzelhandel: Sechs Anwendungen für gesteigerten Verkaufserfolg

Ob es um detaillierte Fragen zu Inhaltsstoffen, Lagerverfügbarkeiten oder Sonderaktionen geht – moderne Chatbots, die direkt mit Datenbanken verbunden sind und über fortschrittliche Funktionen der Sprachverarbeitung und Analyse verfügen, können selbst anspruchsvolle Anfragen effizient beantworten. Diese Technologien verändern die Kommunikation im B2C-, B2B- und B2E-Bereich grundlegend. Darüber hinaus ermöglichen die Schlüsseltechnologien Optical Character Recognition (OCR) und Natural Language Processing (NLP) die präzise Erfassung von Informationen aus Papierdokumenten wie Lieferscheinen oder Rechnungen, sodass diese digital weiterverarbeitet und durch Data- bzw. Process-Mining ausgewertet werden können.

Ein Übermaß an Lagerware bindet Kapital unnötig, während zu geringe Bestände dazu führen können, dass Kunden zur nur einen Klick entfernten Konkurrenz abwandern. Daher gilt das Bestandsmanagement in vielen Unternehmen als anspruchsvolle Disziplin – eine, die mit Hilfe KI-basierter „Auto-Disposition“ deutlich optimiert werden kann. Hierbei werden sowohl historische Daten als auch aktuelle Einflussgrößen wie Wochentage, Feiertage oder Wetterlagen analysiert, um präzisere Bedarfsprognosen zu ermöglichen. Davon profitiert nicht nur der Umsatz, sondern auch die Umwelt: Gerade bei leicht verderblichen Produkten lassen sich durch exaktere Vorhersagen unnötige Abfälle deutlich reduzieren.

Täglich werden in Deutschland zehntausende Pakete verschickt – häufig jedoch mit unnötig viel Luft statt optimal genutztem Platz. Künstliche Intelligenz unterstützt dabei, Produkte platzsparend und effizient in Versandkartons zu platzieren. Gleichzeitig ermittelt das System automatisch die ideale Kartongröße für jede Bestellung. Nach dieser Art von 3D-Puzzle sorgt KI-basierte Routenoptimierung zusammen mit einer vollautomatisierten Kommissionierung für einen reibungslosen Versandprozess.

Empfehlungen wie „Kunden, die Produkt A gekauft haben, interessieren sich auch für Produkt B“ sind im Handel längst gängige Praxis. Moderne KI-Lösungen gehen jedoch weit darüber hinaus: Sie erkennen nicht nur naheliegende Kombinationen wie Smartphone und Schutzhülle, sondern entdecken auch versteckte Muster und Zusammenhänge in umfangreichen Datensätzen. Dadurch werden Produktempfehlungen noch präziser und individueller – was sowohl den durchschnittlichen Warenkorbwert als auch die Zufriedenheit der Kund:innen erhöht.

Im Einzelhandel wird oft der Grundsatz außer Acht gelassen, dass die Nachfrage den Preis bestimmt. Preise wirken häufig starr, obwohl die Nachfrage, wie etwa bei Baumarktartikeln am Samstagmorgen oder bei Backwaren am Abend, stark schwanken kann. Mit einer dynamischen Preisanpassung können Unternehmen jedoch sowohl interne als auch externe Einflussfaktoren berücksichtigen. Künstliche Intelligenz übernimmt die Analyse dieser Daten und berechnet in Echtzeit den optimalen Preis auf Grundlage aller verfügbaren Informationen.

Es ist oft schwieriger, verlorene Kunden zurückzugewinnen, als bestehende zu halten – insbesondere bei Abonnement-Modellen. Ein KI-Service, entwickelt von ConsultEdgePro.org Industry Solutions, analysiert Kundendaten und erstellt Vorhersagen über mögliche Kündigungen. So können Kunden, die mit dem Wechsel liebäugeln, gezielt mit personalisierten Angeboten oder Kampagnen zur Vertragsverlängerung bewegt werden. Zudem lässt sich in einer Simulationsumgebung testen, wie sich Anpassungen im Angebot auf die Kündigungsrate auswirken würden.