Der Einzelhandel im Wandel: wie generative AI den Handel verändert
In der heutigen Einzelhandelslandschaft, die von hartem Wettbewerb und sich verändernden Kundenpräferenzen geprägt ist, ist es von entscheidender Bedeutung, relevant und wettbewerbsfähig zu bleiben. Durch die Nutzung von Generative AI können Einzelhändler personalisierte Einkaufserlebnisse bieten, die Kundenzufriedenheit und Konversionsraten erhöhen und gleichzeitig wichtige Einblicke in die Nachfrage und individuelle Präferenzen bieten, die die Produktentwicklung unterstützen.
Erste Anwender sammeln Erfahrungen und Erkenntnisse, indem sie ihren Kunden Live-Anwendungen zur Verfügung stellen. KI- und Cloud-Anbieter bereiten ihre Dienste auf den Einsatz in der Praxis vor und ermöglichen so die effiziente Nutzung modernster KI in großem Maßstab für ganze Branchen.
Trotz des ganzen Technologie-Hypes ist es nach wie vor wichtig, den noch nicht ausgeschöpften wirtschaftlichen Nutzen zu erkennen. Früher waren etablierte Einzelhändler Experten darin, die richtige Strategie zu finden, um ihre Zielgruppe anzusprechen. Künstliche Intelligenz verändert das Spiel – Hyper-Personalisierung wird auf (fast) jedem Preisniveau möglich, so dass sich der Einzelhandel bei der Entwicklung und Vermarktung seiner Produkte noch stärker auf den Kunden konzentrieren kann.
Die Interaktion in natürlicher Sprache über Chatbots oder eine vereinfachte Suche wird es den Kunden ermöglichen, ihre Bedürfnisse zu äußern und in einer WhatsApp-ähnlichen Konversation in kürzerer Zeit personalisierte Empfehlungen zu erhalten, ohne dass sie sich durch Dutzende oder Hunderte von Produkten wühlen müssen.
Die Steigerung der Personalisierung in großem Umfang und die Schaffung einer natürlicheren Kundeninteraktion in Online- und Mobilkanälen in Verbindung mit der Verbesserung der Customer Experience in Geschäften ermöglicht es Einzelhändlern, sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen, Kundenbeziehungen zu stärken und Umsätze und Gewinnspannen zu steigern.
Anwendungälle
Virtuelle Assistenten rücken in den Mittelpunkt.
- Virtuelle Assistenten und intelligentere Suche verringern den Zeit- und Arbeitsaufwand für den Kunden, um einen Katalog zu durchstöbern und Produkte zu finden, die seinen Interessen und Vorlieben entsprechen.
- Recommendation-Engines, die die Kundeninteressen und Produkteigenschaften bis ins kleinste Detail verstehen, rücken die relevantesten Produkte in den Fokus.
- Virtuelle Anproben helfen den Kunden bei der Entscheidung und verringern die Zahl der Rücksendungen.
Nutzung von Kundeninformationen für Marketing, Einkaufserlebnisse und Service der nächsten Generation
- Die natürlichsprachlichen Fähigkeiten von Generative AI ermöglichen eine ansprechendere Kundeninteraktion über kontextabhängige digitale Kanäle.
- Intelligentere Empfehlungen und personalisierte Nachrichten erhöhen die Relevanz von Marketingkampagnen.
- Die Kundenzufriedenheit verbessert sich durch einen leistungsfähigeren, rund um die Uhr verfügbaren digitalen Self-Service.
Effizienzgewinne in Produktentwicklung und Marketing
- Erstellen, simulieren und testen Sie personalisierte Einkaufserlebnisse in großem Umfang.
- Generative AI erstellt automatisch Bilder von Produktvariationen aus verschiedenen Perspektiven, auch in personalisiertem Kontext.
- Produktmanager und Redakteure sparen Zeit mit vorgefertigten Produktbeschreibungen, die sie überprüfen können.
Wie es funktioniert
Dank zahlreicher Cloud-basierter Dienste war es für große und kleine Einzelhändler noch nie so einfach, KI zu nutzen. Die Skaleneffekte von KI in der Cloud ermöglichen die Entwicklung attraktiver Produkte und skalierbarer, erschwinglicher Services, oft mit transaktionsbasierter Abrechnung.
Integration und Anpassung werden jedoch einen erheblichen Unterschied machen. „Traditionelle“ Online-Shops müssen sich von Suche und Ranking hin zur dialogorientierten Kundeninteraktion entwickeln. ERP- und CRM-Systeme speichern Einblicke, die für KI wichtig sind, um zuverlässige Ergebnisse zu liefern. Mobile Apps verschmelzen digitale und stationäre Erfahrungen.
Unternehmen benötigen eine moderne Dateninfrastruktur und Softwarearchitektur, um Generative AI in ihre digitale DNA zu integrieren. Es gibt ein Advantage Gap zwischen Legacy-Software und moderner Customer Experience. Standardsoftware bietet nicht die Flexibilität, um neue Ansätze zu testen und schnell zu iterieren.