Research

AI for Retailers

Entdecken Sie die Sichtweise und Erfahrungen von Reply, die Einzelhändlern helfen, sich in der KI-gesteuerten Entwicklung zurechtzufinden, geprägt von Echtzeit-Intelligenz und kundenorientierter Innovation.

Künstliche Intelligenz: von einer optionalen technischen Bereitstellung zu einer strukturellen Notwendigkeit für die Einzelhandelsbranche

Diese Reply-Forschung zeigt, wie Einzelhändler derzeit über kleine, inkrementelle Veränderungen ihrer Portfolios hinausgehen und sich stattdessen durch vernetzte, KI-gesteuerte Automatisierung digital transformieren. Dieser Wandel stellt einen Übergang von reaktivem Service zu einer proaktiven „vernetzten Intelligenz“ dar, die die Lücke zwischen digitaler Effizienz und physischer Präsenz überbrückt.

Einzelhändler orientieren sich zunehmend an einheitlichen Technologiesystemen, die traditionell voneinander getrennte Altsysteme integrieren. KI ermöglicht einen kontinuierlichen Fluss von Daten und Logik, der eine Entscheidungsfindung in Echtzeit ermöglicht und sicherstellt, dass jeder Berührungspunkt vom Lager bis zum Schaufenster intelligent und abgestimmt ist. KI-Frameworks sind so konzipiert, dass sie sich mit komplexen Bestandsumgebungen integrieren lassen, sodass Einzelhändler ihre Fähigkeiten verbessern können, ohne die gesamte bestehende Infrastruktur zu ersetzen.

Agentic AI ermöglicht autonomes Entscheiden im Einzelhandel

Agentic AI eröffnet ein höheres Reifegradniveau, indem es Systemen ermöglicht, zu argumentieren, Ziele zu setzen und Aufgaben mit begrenzter menschlicher Aufsicht auszuführen. Diese Systeme bieten ein kontinuierliches Anpassungsmodell, das standardisierte Automatisierung nicht bieten kann.

  • Autonome Nachschubversorgung
    KI-Agenten können unabhängig die Regalbedingungen analysieren, mit Lieferanten kommunizieren und Nachschub bestellen.

  • Ausnahmeverwaltung
    Systeme erkennen und beheben automatisch Bestandsanomalien oder Verkaufsdatenabweichungen, die oft für das menschliche Auge unsichtbar sind.

  • Multi-Agenten-Orchestrierung
    Spezialisierte Agenten arbeiten zusammen, um unterschiedliche Geschäftslogik zu verwalten, wie z.B. Bestandsabgleich, Auftragsgenerierung und Rückgabeabwicklung, über eine einheitliche Konversationsschnittstelle.

  • Entscheidungsunterstützung
    Durch die Delegation sich wiederholender Denkaufgaben an Agenten stellen Einzelhändler sicher, dass Hintergrundoperationen präzise verwaltet werden, während sich die Verkaufsabteilung auf Kundenbeziehungen konzentriert.

Generative AI als Marketing- und Engagement-Engine

Generative AI fungiert als kreative Engine, die die historische Barriere zwischen Massenhandel und personalisiertem Service auflöst. Es ermöglicht Einzelhändlern, auf eine Weise zu kommunizieren, die maßgeschneidert erscheint, während die für globale Skalierung erforderliche Ausführungsgeschwindigkeit beibehalten wird.

Einzelhändler nutzen diese Modelle, um qualitativ hochwertige Produktbeschreibungen und Werbebilder in großem Maßstab zu erstellen, ohne die Markenauthentizität zu opfern.

Generative AI treibt konversationale Schnittstellen an, die den Käufern sofortige, kontextbasierte Anleitung und personalisierte Produktempfehlungen basierend auf ihrer Kaufhistorie bieten.

Dieser Wandel ermöglicht einen Concierge-ähnlichen Service, der die Bedürfnisse der Kunden antizipieren kann, bevor sie ausdrücklich angefordert werden, und sogar als virtueller Assistent fungiert, der Artikel basierend auf dem persönlichen Stil in den Warenkorb legt.

Einzelhändler entwickeln manuelle Aktivitäten zu intelligenten Workflows weiter, in denen KI historische Verkaufs- und Lagerdaten analysiert, um Preise und Produkte für Flyer zu empfehlen. Dies erstreckt sich auf die Erstellung interaktiver digitaler Assistenten, die es den Kunden ermöglichen, mit dem Flyer zu "dialogisieren", um Ratschläge basierend auf ihren spezifischen Bedürfnissen zu erhalten.

Während die Verbraucher von traditionellen Suchmaschinen zu LLM-basierten konversationalen Systemen wechseln, wenden sich Einzelhändler von SEO zu GEO, und strukturieren ihre digitalen Inhalte so, dass sie "maschinenlesbar" sind, damit KI-Antengine ihre Produkte in Einzelantwortanfragen auswählen und präsentieren kann.

Wie werden Omnichannel-Reisen neu gestaltet?

Das Redesign von Omnichannel-Reisen bewegt Einzelhändler über monolithische Systeme hinaus und hin zu composable commerce, wo einzelne Komponenten als unabhängige, KI-verbesserte Dienste agieren.

  • Konversationeller Handel
    Fortschritte in der Verarbeitung natürlicher Sprache ermöglichen es KI-Systemen, die auf großen Sprachmodellen basieren, die spezifischen Bedürfnisse und den Stil eines Kunden zu lernen und komplexe Anfragen präzise zu verwalten.

  • Vektorbasierte Suche
    Systeme bewegen sich von exakter Schlüsselwortsuche hin zum Verständnis der zugrunde liegenden Absicht, was die Produkterkennung erheblich verbessert und fehlgeschlagene Suchen reduziert.

  • Mobile-First Engagement
    KI-gestützte Anwendungen erleichtern Scan and Shop-Mechanismen, bei denen die Bilderkennung Artikel klassifiziert und den Selbst-Checkout über Näherungssensoren erleichtert, während der Benutzer den Laden verlässt.

  • Vereinheitlichter Arbeitsplatz
    Das Personal im Geschäft kann Agentic KI-gestützte vereinheitlichte Arbeitsplatz-Frameworks nutzen, um Verkäufe, betriebliche Aktivitäten und visuelles Merchandising über eine einzige interaktive Umgebung zu verwalten.

Einige Beispiele für Innovationen im Geschäft

  • Digitale Concierge und Virtuelle Experten
    Interaktive Kioske in der Nähe von Regalen bieten virtuelle Experten, die Kunden durch komplexe Kaufentscheidungen mit einfacher, nicht-technischer Sprache führen.

  • Computer Vision und Verlustprävention
    KI-gestützte Kameras identifizieren lose Produkte an Waagen und überwachen Selbstbedienungskassen, um Produkte zu erkennen, die ohne Scannen bewegt wurden, was den Lagerverlust erheblich reduziert.

  • Automatisierte Prüfung und Compliance
    Die AI Store Check-Plattform ermöglicht es Mitarbeitern, Fotos von Regalen zu machen, die das System mit Planogrammen vergleicht, um Preisfehler oder Layoutanomalien in Echtzeit hervorzuheben.

  • Interaktive Anprobe und Anpassung
    Intelligente Spiegel in Umkleidekabinen erkennen Kleidungsstücke, um ergänzende Artikel vorzuschlagen, während 3D-digitale Menschen personalisierte Styling-Tipps geben und ein immersives "emotionales Raum"-Erlebnis schaffen.

  • Regal-Digitalisierung und kontinuierliche Überwachung
    Fortschrittliche optische Sensoren verwandeln Regalbilder in strukturierte Daten, um Picking-Trends und Rotationsgeschwindigkeiten zu verfolgen und die Auffüllung vor dem Ausverkauf auszulösen.

Prädiktive Operationen und Daten vollständig über die gesamte Wertschöpfungskette genutzt

  • Die Lieferkette entwickelt sich zu einem prädiktiven Ökosystem, das von Multi-Agenten-Architekturen, Prognose-Engines und Robotik unterstützt wird. Darüber hinaus bietet KI die wesentlichen Werkzeuge, um granulare Daten zu verwalten, zu interpretieren und zu aktivieren, die oft in separaten, unstrukturierten Systemen gesperrt sind.

  • Einzelhändler setzen jetzt prädiktive Nachfüllmodelle ein, die interne Verkaufsdaten mit externen Variablen, wie Wetterbedingungen und lokalen Ereignissen, korrelieren, um die Prognosegenauigkeit zu verfeinern und automatisch Nachbestellungen auszulösen.

  • Dies wird durch autonome Drohnen in Lagern unterstützt, die Barcodes scannen, um die Menge zu bestimmen und das Ablaufdatum anhand von Chargennummern zu identifizieren, wodurch logistische Engpässe frühzeitig erkannt werden.

  • Darüber hinaus ermöglichen KI-basierte Dashboards Managern, Fragen in natürlicher Sprache zu stellen und dynamisch generierte visuelle Berichte zu erhalten, um sicherzustellen, dass datengestützte Entscheidungen am Verkaufsort getroffen werden.

  • Einzelhändler können KI-Modelle nutzen, um die zukünftigen Verkäufe einzelner Kunden vorherzusagen, was datengestützte Entscheidungen bezüglich Akquisitionskosten und Lebenszeitwert ermöglicht. Clustertechniken segmentieren Kunden basierend auf Kaufgewohnheiten, was hochgradig personalisiertes Marketing und erhöhte Loyalität ermöglicht.

  • Generative KI wird verwendet, um synthetische Verbraucherprofile basierend auf realen Datenmustern zu erstellen, um Entscheidungsprozesse zu simulieren, was virtuelle Tests neuer Produkte und Strategien ermöglicht. Algorithmen verfeinern auch ständig die Preismodelle, um Wettbewerbsfähigkeit zu gewährleisten und gleichzeitig die Gewinnmargen zu schützen.

Antworten Sie als Partner, um die Lücke zwischen der Unternehmensvision der Einzelhändler und der täglichen Anpassungsfähigkeit zu schließen

Das Netzwerkmodell von Reply bietet spezialisierte Unternehmen, die technologische Expertise mit fokussierter Managementberatung und Kreativität kombinieren, um die sichere und effektive Einführung von KI zu beschleunigen. Die Experten von Reply helfen globalen und lokalen Einzelhändlern, KI in allen Prozessen zu nutzen, von der genauen Vorhersage von Vorlieben bis hin zu hochgradig personalisierten Einkaufserlebnissen.