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: Wer Künstliche Intelligenz ignoriert, verliert!

Künstliche Intelligenz kann den Handel in vielen Bereichen weiterentwickeln und hilft damit Kunden wie Händlern. Bild: undefined/istock

Wer in Zukunft erfolgreich sein will, muss techno­logische Impulse rechtzeitig aufgreifen und die Kunden konsequent ins Zentrum aller Entscheidungen setzen.

          3 Min.

          Der Handel verändert sich rasant: Kunden kaufen immer mehr im Internet statt in Geschäften ein, eine Präsenz über alle relevanten Verkaufskanäle hinweg ist Usus, und neue, innovative Geschäftsmodelle wie Abonnements finden immer mehr Anklang. Basis dafür ist der rasante technische Fortschritt – zentral dabei: Künstliche Intelligenz. Sie ermöglicht Geschäftsmodelle, die noch vor wenigen Jahren kaum vorstellbar waren. Handelsunternehmen sollten diesen Wandel als Chance begreifen und ihn strategisch nutzen, um so nah wie möglich an das heranzurücken, was zählt: ihre Kunden.  

          Die Schere zwischen Unternehmen, die Künstliche Intelligenz aufgreifen, und solchen, die noch zögern, wird immer größer. Das zeigt auch eine Umfrage von EY und Microsoft aus dem Jahr 2019. Demnach haben über ein Fünftel der befragten europäischen Konsum- und Retail-Unternehmen keinerlei Pläne für die Nutzung von KI. 

          Dieser im Vergleich zu anderen Branchen viel höhere Anteil zeigt, dass gerade mit Blick auf die technische Innovationskraft der Marktführer dringend ein Sinneswandel in der Branche stattfinden sollte. Dabei hat KI das Potential, den Handel zu revolutionieren. Vier grundlegende Innovationsbereiche lassen sich für KI-Systeme ausmachen: Kundenerlebnis, Logistik, Produktion und Geschäftsmodell. 

          Vier Innovationsbereiche für Künstliche Intelligenz im Handel

          Künstliche Intelligenz hat das Potential, das Kundenerlebnis enorm zu verbessern. Bereits heute werden Kunden mittels umfassender Datenanalysen von manchen Händlern individuell angepasste Angebote gemacht. Kauft jemand beispielsweise eine Taschenlampe, werden automatisch auch die passenden Batterien angeboten – es sei denn, der Kunde hat innerhalb der vergangenen Wochen bereits eine größere Menge bestellt. 

          Das sogenannte Demand Sensing, die Bedarfsprüfung, setzt an diesem Punkt an und verbessert das Kundenerlebnis weiter. Dabei wird sozusagen in die Zukunft geblickt, um Produkte anzubieten, welche ein Kunde voraussichtlich bald benötigen wird. Das ist gerade bei gut kalkulierbaren Produkten sehr effektiv: Der Bedarf an Shampoo, Mineralwasser oder Toilettenpapier lässt sich auf Basis bestehender Kundendaten beispielsweise gut im Voraus abschätzen. Im Optimalfall werden die Produkte sogar nicht nur angeboten, sondern automatisch geliefert – ein echter Mehrwert für die Verbraucher und eine Entlastung im Alltag.


          Herstellung und Logistik lassen sich ebenfalls mit KI optimieren. Wetterdaten, Kaufverhalten, wirtschaftspolitische Zwischenfälle und andere Informationen können in die Systeme einfließen und Planungsprozesse präzisieren. Daneben führt dieser konsequente Informationsaustausch zu einer bis dato unmöglichen Transparenz. 

          Wenn KI auf diese Weise die Produktion optimiert, entstehen dadurch potentiell ganz neue, datengetriebene Geschäftsmodelle. Konsumgüter könnten durch eine intelligente Nutzung von Kundendaten in individuellen Einheiten produziert werden – mit passgenauer Lieferung der Rohstoffe zur konkreten Bestellmenge. Auf Basis der Absatzdaten ihrer Partner-Biomärkte könnten Landwirte genau die Menge an Obst und Gemüse ernten und zuliefern, die voraussichtlich verkauft werden wird. 

          Oder man stelle sich Dufthersteller vor, die sich an Rückschlüssen auf bisher gekaufte Produkte orientieren, oder Hautcreme-Produzenten, die in der Herstellung die persönlichen Merkmale der Kunden miteinbeziehen. Dies alles sind Beispiele innovativer Geschäftsmodelle, die weit über das hinausgehen, was heute üblich ist.

          Viele Handelsunternehmen in Deutschland sind trotz solcher Vorteile der Technologie weiter skeptisch. Als größte Herausforderungen und Hindernis benennen sie vor allem drei Punkte: das fehlende Wissen über marktreife und relevante KI-Technologien, Unklarheit, auf welchem Weg unstrukturierte Daten zur Schaffung von Mehrwert genutzt werden könne und die zu erwartenden Kosten. 

          Doch Skepsis und Zögerlichkeit können sich gerade Handelsunternehmen nicht erlauben. Denn die Marktführer der Branche haben die Impulse der neuen Technologien bereits aufgenommen und treiben die Grenze des technisch Möglichen voran. Sie investieren enorme Beträge in die Entwicklung von Systemen, mit denen sie Kunden nahtlose Einkaufserfahrungen deutlich über dem Wettbewerbsniveau bieten können. Für kleinere Unternehmen wird es selbst mit subtantiellen Investitionen eine Herausforderung sein, bei dieser Entwicklung mithalten zu können. 

          Vom Kunden aus denken und Investitionen klar fokussieren

          Die Lösung kann nur sein, konsequent vom Kunden aus zu denken und etwaige technische Investitionen klar zu fokussieren. Händler, die nicht über die finanziellen Mittel oder das Knowhow der Marktführer verfügen, sollten sich deshalb beschränken und bei ihren Aktivitäten klar definieren, an welchem Punkt sie die größte Hebelwirkung erzielen können. 

          Konkret empfiehlt sich deshalb ein bifokaler Ansatz: Einmal sollte Wert darauf gelegt werden, absehbare und regelmäßige Einkäufe möglichst effektiv abzuwickeln und den Kaufprozess vom Vorschlag bis zur Lieferung praktisch nahtlos zu gestalten. Daneben sollten Kunden so optimal wie möglich mit passenden Produktangeboten versorgt werden – und zwar mit einem entsprechenden Tiefgang. 

          Geschieht dies, können Retailer eine deutlich verbesserte Kundenbindung herstellen, die im Gegenzug die Profitabilität ihres Geschäfts erhöht – und damit die Basis für umfassendere Investitionen schafft. 

          Thomas Harms ist Managing Partner bei der Prüfungs- und Beratungsgesellschaft EY.

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