Künstliche Intelligenz im Einzelhandel: Wie Transparenz zum Kaufanreiz wird

Künstliche Intelligenz im Einzelhandel: Die künstliche Intelligenz (KI) hat längst ihren Weg in unseren Alltag gefunden, und immer mehr deutsche Konsumenten bemerken ihren Einfluss beim Online-Shopping. Eine aktuelle Studie von Intellias, einem führenden Technologiedienstleister für den Einzelhandel, hat interessante Einblicke in das Einkaufsverhalten der Deutschen gegeben.

Das musst Du wissen:

• 39 % der deutschen Konsumenten sind sich der KI-Nutzung im Einkaufsprozess bewusst.
• 24 % finden, dass KI-gestützte Preisgestaltung und Werbeaktionen den größten Nutzen beim Einkaufen bringen.
• 50 % stehen der Nutzung von KI im Einzelhandel offen gegenüber, fordern jedoch Transparenz.
• 43 % ist es gleich, ob KI eingesetzt wird oder nicht, solange das Einkaufserlebnis stimmt.

Ein Blick auf die Studienergebnisse zeigt, dass ein signifikanter Teil der deutschen Konsumenten nicht nur die Präsenz von KI beim Shoppen erkennt, sondern auch ihre Vorteile schätzt, besonders wenn es um Preisgestaltung und Werbeaktionen geht. Ganze 50 % der Befragten sind offen für den Einsatz von KI, sofern die Händler transparent damit umgehen.

Wie KI das Einkaufserlebnis verbessert

Die Studie von Intellias, durchgeführt von Savanta, umfasste über 1.000 Einkäufer in Deutschland und offenbart eine zunehmende Akzeptanz von generativer KI. 38 % der Verbraucher nutzen bereits KI-Tools wie ChatGTP im Alltag, und bei jüngeren Generationen sind es sogar noch mehr.

Diese technologischen Assistenten sind nicht nur nützliche Helfer beim Online-Shopping, sondern auch wichtige Werkzeuge für Einzelhändler, um auf den Kostendruck zu reagieren und ein kundenspezifisches Einkaufserlebnis zu schaffen. Die Ergebnisse zeigen, dass KI-basierte automatische Preisgestaltung und Echtzeit-Werbekampagnen von einem Viertel der Befragten geschätzt werden, gefolgt von Produktempfehlungen durch KI, die 21 % der Teilnehmer als hilfreich erachten.

Trotz der positiven Aufnahme gibt es auch kritische Stimmen gegenüber KI-Anwendungen. Besonders Chatbots scheinen ein geteiltes Echo zu finden: 15 % der Befragten sehen hier einen Mehrwert, während 18 % sie als lästig empfinden. Besonders interessant ist die Erkenntnis, dass 40 % der Befragten angeben, die Interaktion mit Sprachassistenten könnte am ehesten zum Abbruch eines Onlinekaufs führen.

Alexander Goncharuk, VP of Retail bei Intellias, kommentiert: „Es besteht kaum Zweifel daran, dass die Hype-Kurve für GenAI weiter rasant ansteigen wird. Das liegt nicht nur an den Konsumenten, die sich zunehmend an KI-Schnittstellen in ihrem Alltag gewöhnen. Zu dieser Entwicklung tragen auch die Einzelhändler bei, die nach innovativen Anwendungsmöglichkeiten suchen, um die Effizienz zu steigern und das Kundenerlebnis entlang der gesamten Wertschöpfungskette zu verbessern.“ 

Intellias Studie “Generative AI in Retail – A practical playbook for adoption and success” in der Zusammenfassung

• Einzelhandelsunternehmen nutzen zunehmend Daten, um Wettbewerbsvorteile zu erlangen, einschließlich derjenigen, die durch Generative AI (GenAI) und traditionelle KI geboten werden. Datengesteuerte Strategien helfen bei der Optimierung des Bestandsmanagements, der Personalisierung von Kundenerlebnissen, der Prognose von Trends und fundierten Marketing- und Verkaufsentscheidungen.
• Einzelhandelsdaten können in mehrere Schlüsseltypen unterteilt werden: Verkaufsdaten, Kundendaten, Bestandsdaten, Lieferkettendaten, Marktdaten, Online-Daten und Betriebsdaten. Jede Datenkategorie bietet einzigartige Erkenntnisse für verschiedene Aspekte des Einzelhandelsmanagements.
• Die Verknüpfung dieser verschiedenen Datensätze ermöglicht Einzelhändlern eine ganzheitliche Sicht auf ihr Geschäft, verbesserte Entscheidungsfindung, prädiktive Analysen, personalisierte Kundenerlebnisse und Betriebsoptimierung.
• Im gesamten Einzelhandel, von der Herstellung bis zum Verkauf, spielt die Datenanalyse eine entscheidende Rolle bei der Nachfrageprognose, Bestandsoptimierung, Leistungsverfolgung von Lieferanten und Kostenreduzierung.
• Kundendaten ermöglichen es Einzelhändlern, ihre Marketingbemühungen, Produktvorschläge und sogar Erlebnisse vor Ort auf bestimmte Kundensegmente oder individuelle Präferenzen zuzuschneiden. KI und ML spielen dabei eine entscheidende Rolle.
• Generative KI wird im Einzelhandel eine wichtige Rolle spielen, z.B. bei Produktdesign und -anpassung, Erstellung von Marketinginhalten, Verbesserung des Kundenerlebnisses und Generierung von Inhalten auf Abruf.
• Der Übergang zu einem datengesteuerten Unternehmen erfordert mehr als nur Technologie; es beinhaltet einen kulturellen Wandel mit Führungsengagement, abteilungsübergreifender Zusammenarbeit, Investitionen in Datenanalysefähigkeiten sowie Technologie und Plattformen.
• Zukünftige Trends zeigen das enorme Potenzial von Generative AI, AI und ML bei der Revolutionierung der Einzelhandelsbranche durch verbesserte Effizienz, Personalisierung und Kundenbindung.
• Die Integration digitaler Plattformen hat eine neue Ära des Omnichannel-Einzelhandels eingeleitet, die nahtlos physische und Online-Einkaufserlebnisse verbindet.
• Omnichannel-Einzelhandel schafft ein kohärentes Kundenerlebnis über verschiedene Plattformen hinweg – von physischen Geschäften und Pop-up-Events bis hin zu Online-Plattformen, mobilen Apps und Kiosken. Die Integration von Daten über diese Kanäle hinweg ist entscheidend für die Bereitstellung einer konsistenten und personalisierten Einkaufsreise.
• Prädiktive Analytik, auch als “nächste beste Aktion” bezeichnet, verwendet Daten, statistische Algorithmen und ML-Techniken, um die Wahrscheinlichkeit zukünftiger Ergebnisse auf der Grundlage historischer Daten zu identifizieren. Im Einzelhandel kann dies zu Verbesserungen bei der Entscheidungsfindung und Geschäftsstrategie führen.
• Die Studie erwähnt einige Beispiele von Einzelhändlern, die erfolgreich Daten zur Optimierung ihrer Lieferkette genutzt haben, wie z.B. eine führende Modekette, eine globale Elektronikkette und eine Supermarktkette. Konkrete Zahlen werden jedoch nicht genannt.

Fazit Künstliche Intelligenz im Einzelhandel: Transparenz und Integration als Schlüssel zum Erfolg

Alexander Goncharuk von Intellias unterstreicht, dass die Zukunft von KI im Einzelhandel stark von der transparenten Anwendung und einer nahtlosen Integration abhängt. Die Technologie muss als Teil des Omnichannel-Einkaufserlebnisses verstanden und entsprechend sicher und zuverlässig in die Prozesse eingebunden werden.

Die KI-Technologie wird weiterhin eine wichtige Rolle im Einzelhandel spielen. Ihre Entwicklung und Akzeptanz dürfte weiterhin steigen, vorausgesetzt, die Händler halten sich an ethische Standards und gewährleisten Transparenz. Es bleibt spannend zu beobachten, wie sich die Interaktion zwischen Mensch und Maschine weiterentwickeln wird.

Die vollständige Intellias-Studie gibt es hier.

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