RFID (Radio Frequency Identification) ist seit mehreren Jahren der Hype im Einzelhandel. Der Weg zum Erfolg war allerdings holprig.  In der Vergangenheit häuften sich Geschichten über fehlgeschlagene Implementierungen und misslungene Einführungen. Dies hielt viele Einzelhändler davon ab, den Schritt zu wagen.

Zum Glück ist die Situation in diesen Tagen weitaus ermutigender. Mittlerweile liegen zahlreiche Fallstudien und Beispiele von Einzelhändlern vor, die mit der Technologie zur Digitalisierung ihrer Bestände und Prozesse für den modernen Einzelhandel sehr erfolgreich sind.

 

Was macht also den Unterschied zwischen Misserfolg und Erfolg aus?

Letztendlich kommt es auf eine Kombination aus Wissen, Technologie und Preis an. Verbesserungen in allen drei Bereichen haben die Technologie zu einem wichtigen Bestandteil jeder digitalen Transformation im Einzelhandel gemacht. Aber wie bei jedem Transformations-Projekt ist es entscheidend, dass die Details stimmen. Der Implementierungsansatz und die Lieferanten, mit denen Sie zusammenarbeiten, werden große Auswirkungen auf den ROI haben.

Ein Best-Practice-Ansatz ist leichter gesagt als getan. Daher müssen Sie sich mit einem Team von Experten umgeben, die sich auskennen und sicherstellen können, dass die Lösung, die Sie implementieren möchten, über Jahre hinaus Bestand hat und Ihre digitale Transformation vorantreibt.

Technology Venn Diagram

Die von uns empfohlenen 6 Schritte zur digitalen Transformation mit RFID:

1.   Verstehen Sie die Probleme, die Sie lösen möchten, und definieren Sie ganz eindeutig die KPIs

Der erste Schritt bei jeder Investition in neue Technologie besteht darin, sicherzustellen, dass Sie Klarheit darüber haben, welche Probleme Sie lösen möchten. Dies erfordert häufig einige knifflige Fragen und eine ehrliche Prüfung der aktuellen Prozesse und Daten, um zu verstehen, wo Sie selbst stehen und wo die größten Schwachstellen Ihres Kunden liegen. Kundenfeedback-Umfragen sind immer eine gute Möglichkeit, einen Einblick zu gewinnen.

 

Welche allgemeinen Probleme des Einzelhandels kann RFID lösen?

  • Ungenauigkeiten in der Bestandsführung führen dazu, dass Produkte nicht vorrätig sind
  • Schlechte Verfügbarkeit von Produkten auf Verkaufsflächen und im Webshop führen zu Umsatzverlusten
  • Arbeitskosten und betriebliche Ineffizienzen
  • Abbau von Über-/Sicherheitsbestand
  • Bestandstransparenz und Rückverfolgbarkeit der Lieferkette

Glücklicherweise haben alle diese Probleme klare KPIs und können als hervorragendes Messinstrument verwendet werden, um Ihre aktuelle Position zu verstehen und ein Geschäftsmodell für die Investition zu erstellen.

2.   Wählen Sie einen Softwarepartner, der Ihnen dabei hilft, mehr zu erreichen

Sobald Sie RFID klar als die Technologie definiert haben, die Sie implementieren möchten, ist es wichtig, die richtigen Partner für Ihre Schritte zur digitalen Transformation auszuwählen. Innerhalb des RFID-Marktes gibt es im Allgemeinen drei Partnertypen – Hardware, Etiketten und Software. Die Softwarekomponente ist der wichtigste Aspekt, da diese in der Lage sein muss, alle Daten zu verarbeiten, sich in bestehende Systeme zu integrieren und die Mitarbeiter mit benutzerfreundlichen Anwendungen zu befähigen, die täglichen Prozesse zu verbessern. Die Auswahl der am besten geeigneten Partner trägt entscheidend dazu bei, dass Sie für die nächsten 5 Jahre eine skalierbare und zukunftssichere Lösung haben.

 

Worauf sollten Sie bei einem RFID-Softwarepartner achten?

  • Glaubwürdigkeit auf dem Markt – wurden bereits RFID-Einführungen bei renommierten Marken in Ihrer Branche erfolgreich durchgeführt?
  • Zukunftssichere Services – Ist eine Produkt-Roadmap vorhanden, die zu Innovation und ständiger Verbesserung inspiriert?
  • Skalierbarkeit und Flexibilität – Entspricht die Lösung Ihren Geschäftsanforderungen und Ihrer Implementierungs-Roadmap?
  • Branchenexpertise – Sind umfassende Branchenkenntnisse vorhanden, um Ihre spezifischen Geschäftsanforderungen zu verstehen und Ihnen beim Durchdenken dieser Herausforderungen zu helfen?
RFID Implementation Ecosystem Diagram

3.   Testen Sie die Lösung und prüfen Sie den Business Case

Jedes Projekt zur digitalen Transformation erfordert die Beteiligung mehrerer Abteilungen und wichtiger Entscheidungsträger. Der beste Weg, dies zu erreichen, besteht darin, den Business Case in einer Live-Einzelhandelsumgebung zu prüfen. Dies erfolgt durch einen Pilotprozess, bei dem die Lösung in etwa 3 bis 5 Live-Stores getestet wird, um die kritischen KPIs zu bewerten und ein klareres Verständnis der Auswirkungen auf die Geschäftsprozesse zu erhalten. Mit SaaS-fähigen Lösungen kann dieser Prozess durch den Einsatz von Cloud-gehosteten mobilen Lösungen effizienter gestaltet werden, was sie im Wesentlichen zu „Plug & Play“ macht.

 

Was beinhaltet der Pilotprozess?

  1. Kennzeichnung aller Artikel in Pilot-Stores mit RFID-Etiketten
  2. Auf SFTP (oder FTP) hochgeladene Produktstammdaten
  3. Schulungen der Store-Mitarbeiter
  4. Verwendung von Handlesegeräten und mobiler Apps zur Durchführung täglicher Geschäftsvorgänge
  5. Tägliches KPI-Tracking zur Analyse der Ergebnisse

    • Verbesserung der Bestandsgenauigkeit
    • Verbesserung der Verfügbarkeit auf der Verkaufsfläche
    • Steigerung der Verkäufe
Detego RFID Software Dashboard

4.   Schneller Store-Rollout für sofortigen ROI

Obwohl es attraktiv erscheint, alle Funktionen und RFID-fähigen Dienste auf einmal zu aktivieren, sieht die Realität oft anders aus. Einzelhändler sollten die Implementierung vielmehr phasenweise angehen, um die Änderungen in den Prozessen und die IT-Anforderungen zu bewältigen. Ein Best-Practice-Ansatz für die RFID-Implementierung sollte sich auf die Verbesserung der grundlegenden Prozesse konzentrieren, die dem Unternehmen den unmittelbarsten ROI bringen.

Zu diesen Prozessen gehören Bestandsaufnahmen und Nachlieferungen, um die Bestandsgenauigkeit und die Verfügbarkeit in den Geschäften deutlich zu erhöhen. Die Verbesserung dieser beiden KPIs führt im Allgemeinen zu einer unmittelbaren Steigerung der Verkäufe um 5–10 %. Ihre Erträge können Sie anschließend in die kontinuierliche Einführung von RFID in Ihrem gesamten Unternehmen reinvestieren.

 

Welche Elemente sind für einen erfolgreichen Store-Rollout am wichtigsten?

 

  • Geschwindigkeit und einfache Implementierung
    • Innovationen wie Smart Shielding machen physische Abschirmanlagen überflüssig und sparen Zeit und Geld.
    • SaaS-fähige Plattformen ermöglichen skalierbare Preismodelle und Cloud-gehostete Lösungen.
    • Offene APIs ermöglichen eine einfache Systemintegration in ERP

 

  • Unterstützungsleistungen

    • Schulung der Mitarbeiter über die Veränderungen in den täglichen Prozessen
    • Kundenzufriedenheit und -unterstützung, um den Einsatz der Software zu optimieren

 

  • Führung im Change Management

    • Stellen Sie sicher, dass Sie ein engagiertes Team haben, das den Rollout überwacht

5.  Vollständige Omnichannel-Aktivierung

Nachdem die Grundlagen der Bestandsgenauigkeit und der Verfügbarkeit in den Stores gesichert sind, besteht der nächste Schritt darin, das Online- und Offline-Geschäft zu verknüpfen. Omnichannel-Services wie Click & Collect (auch bekannt als BOPIS) und Ship-From-Store werden im Umfeld des modernen Einzelhandels erwartet, da die Verbraucher überall, jederzeit und nach Belieben einkaufen möchten.

Es ist jedoch wichtig sicherzustellen, dass Sie diese Erlebnisse im Einzelhandel nutzen können, damit die Kunden nicht enttäuscht werden. Um dies zu aktivieren, müssen Sie das Inventar Ihres Filialnetzwerks mit Ihren Distributionszentren und Ihrem Webshop verbinden, um eine einheitliche und transparente Ansicht des Lagerbestands zu erstellen.

 

Was ist für den Omnichannel-Einzelhandel erforderlich?

  • Transparente Ansicht der Bestände in allen Stores, die dem Online-Store zur Verfügung gestellt werden
  • Automatisierung der Lagerabläufe mit RFID-Tunnel und Ausgangsprozessen
  • Anbieten von neuen Services wie Click & Collect, Ship-from-Store usw.
Single stock view

6.   Erschließen Sie die volle Leistungsfähigkeit von RFID für neue Erlebnisse im Einzelhandel

 

Lagerbestandsgenauigkeit, Produktverfügbarkeit und Omnichannel-Dienste sind im Einzelhandel gleichbedeutend mit RFID und sollten immer die wichtigsten Faktoren für den Geschäftsvorgang sein. Es gibt jedoch auch eine unbegrenzte Menge an ungenutzten Daten und Potenzialen, die eine Goldmine darstellen, sobald Sie RFID in der gesamten Wertschöpfungskette implementiert haben.

Neue Lösungen für die Interaktion mit den Verbrauchern und künstliche Intelligenz können nun genutzt werden, um neue Dienstleistungen, Erlebnisse und Erkenntnisse für Einzelhändler und Verbraucher gleichermaßen zu schaffen.

 

Welche Innovationen können ermöglicht werden?

Möchten Sie über Ihre RFID-Reise diskutieren? Sprechen Sie mit Spezialisten

Wir bei Detego kennen den Einzelhandel, und wir kennen RFID. Diese Kombination hat es uns ermöglicht, neben den wichtigsten globalen Modemarken die innovativsten RFID-Softwarelösungen auf dem Markt zu entwickeln. Mit RFID, das mittlerweile in fast allen Einzelhandelsgeschäften eingesetzt wird, haben wir die Antworten für jeden Schritt der Reise überall in ihrem Unternehmen.

Jeder muss irgendwo anfangen. Deshalb bieten wir sofort einsatzbereite Lösungen für den schnellen Start Ihrer RFID-Reise. Wenn RFID in Ihrem Unternehmen hingegen bereits tief verankert ist, sprechen Sie mit Detego darüber, wie wir KI und innovative neue Verfahren einsetzen, um die Entscheidungsfindung in Echtzeit auf die nächste Ebene zu heben.

Möchten Sie die neuesten Erkenntnisse zu Einzelhandel und Einzelhandelstechnologie direkt in Ihrem Posteingang erhalten?

Wie wird der Einzelhandel mit Coronavirus zurechtkommen und wie könnte er in Zukunft als direkte Folge der Auswirkungen anders aussehen?
Nun, da Smart Fitting Room endlich auf dem Markt sind, analysieren wir, was intelligente Umkleidekabinen leisten und welchen Mehrwert sie dem Einzelhandel bringen.

Datenproblem von Visual Merchandising 

 

Visual Merchandising ist eine der „dunklen Künste” des Einzelhandels. Für Uneingeweihte ist es die Praxis, optisch ansprechende Verkaufsflächen und Ladeneinrichtungen zu entwerfen, die Kunden anziehen und letztendlich die ausgestellten Produkte verkaufen. Es ist ein subjektives und künstlerisches Mittel, um einen konkreten KPI zu liefern – Verkäufe.

Eine der Herausforderungen des Visual Merchandising sind Daten. Experimentieren und Gestalten ist schön und gut, aber nicht, wenn Sie nicht wissen können, was gut oder schlecht funktioniert. Verkaufsdaten sind immer ein guter Ausgangspunkt, aber es spielen so viele andere Faktoren eine Rolle, dass es oft unmöglich ist, Visual Merchandising einer Steigerung oder einem Rückgang des Umsatzes eines einzelnen Produkts zuzuschreiben. Sie müssen noch einen Schritt weiter gehen …

Survey: How does your organisation measure in-store execution and compliance?

Was bedeutet Money Mapping?

 

Wie messen Sie die Verkaufsleistung eines Geschäfts anhand seines Layouts und Designs? Zunächst planen Sie die Verkaufsfläche mit der genauen Position der Produkte. Anschließend unterteilen Sie die Karte des Geschäfts in „Zonen“, normalerweise um bestimmte Geräte, Regale und Displays herum. Diese Zonen können aus mehreren verschiedenen Artikeln bestehen, die je nach Design des Geschäfts nach Kategorie oder Stil gruppiert sind. Anschließend stellen Sie die Verkäufe jedes Artikels in dieser Zone zusammen und vergleichen sie mit den Verkäufen anderer Artikel im selben Geschäft. Das Ergebnis? Sie erhalten einen Eindruck von den Verkäufen auf der Verkaufsfläche, aufgeschlüsselt nach den Bereichen des Ladengeschäfts.

Dies wird als „Money Mapping“ bezeichnet, und es ermöglicht Einzelhändlern zu visualisieren und zu analysieren, welche Bereiche eines Geschäfts „Hotspots“ und welche „kalt“ in Bezug auf den Umsatz sind. Dies gibt einen ersten Überblick darüber, in welchen Bereichen und Vorrichtungen Produkte verkauft werden und in welchen nicht.

Um anderen externen Einflüssen auf den Umsatz Rechnung zu tragen, empfiehlt es sich, Artikel zwischen den Vorrichtungen auszutauschen oder über einen langen Zeitraum eine „Money Map“ zu beobachten, da sich Kollektionen und Waren zwischen den Jahreszeiten ändern. Wenn die lokalisierten Verkaufsdaten auch nach der Rotation der Produkte relativ ähnlich bleiben, dann ist klar, dass das Design oder die Positionen der Vorrichtungen einen Einfluss haben.

Money Mapping Infographic

Was sind die Vorteile von Money Mapping?

  • Einblick in die Verbrauchererfahrung
  • Liefert wertvolle Daten für Visual Merchandiser
  • Aufteilung der Verkaufsflächen nach Verkaufsleistung
  • Kann zur Optimierung der Ladengestaltung verwendet werden
  • Steigert den Umsatz
  • Kann Produkt-Platzierung und Visual Merchandising in Beziehung setzen
  • Kann zur Durchführung von A/B-Tests verwendet werden

Das klingt alles großartig, und warum macht das dann nicht jeder Einzelhändler und jeder des Ladengeschäfts bereits? Die Antwort ist einfach – der Prozess des manuellen Abgleichs der Verkaufsdaten mit bestimmten Standorten in der Verkaufsfläche für jeden Artikel und jedes Geschäft ist logistisch eine schwierige Frage. Das heißt, wenn dies überhaupt von Visual Merchandisern durchgeführt werden kann, so kann es nur in einer kleinen Anzahl von Geschäften erfolgen.

Wie verändert die KI das Money Mapping?

 

Wie können wir dieses Datenproblem für Visual Merchandiser lösen und das „Money Mapping“ für Einzelhändler einfacher und zugänglicher gestalten?

Das erste Problem besteht darin, eine genaue Karte eines Ladengeschäfts zu haben, auf der genau verzeichnet ist, wo jeder einzelne Artikel verkauft wird. Normalerweise müsste dies manuell erfolgen, und die Verkaufsdaten der Artikel müssten dann mit ihrem Standort im Store abgeglichen werden.

Die Lösung: Mit Hilfe von RFID (Radio Frequency Identification) und KI-Lokalisierungstechniken können wir nun eine Karte eines Ladengeschäfts als Teil der täglichen oder wöchentlichen Bestandszählung erstellen. Dies geschieht durch das Einbringen von „Referenz“-RFID-Tags in den Ladengeschäften. Kleine Tags, wie sie an den Produkten angebracht sind, werden an den Einrichtungsgegenständen und Wänden des Geschäfts angebracht. Da diese sich nie bewegen, können wir die Signalstärke (relativ zu den Vorrichtungen) aus den Bestandszählungen verwenden, um genau abzubilden, wo sich die Artikel im Geschäft befinden und mit welchen Artikeln sie zusammen angeordnet sind.

Diese Informationen zum Standort werden dann in die Daten der Verkaufsstelle integriert, um im Rahmen der regulären Berichts- und Analysefunktion des Ladengeschäfts eine automatisierte Money Map eines Ladengeschäfts zu erstellen. Dies kann für beliebig viele Ladengeschäfte erfolgen. Da die Datenerfassung automatisiert ist, können sich die Visual Merchandiser darauf konzentrieren, die Daten zur Optimierung der Platzierung von Produkten und der Gestaltung von allen Ladengeschäften zu nutzen.

Bei größeren Datenmengen, mit denen man arbeitet, eröffnet dies das Potenzial für detailliertere Analysen und Experimente, wie z. B. A/B-Tests von Produktkombinationen und der Ladengestaltung.

 

Was bedeutet der Prozess für das KI Money Mapping?

  • Anbringen von Referenz-RFID-Tags an Wänden und Vorrichtungen innerhalb des Ladengeschäfts
  • Durchführung von regelmäßigen RFID-Bestandsaufnahmen wie üblich
  • Die Software nutzt maschinelles Lernen, um die Standorte der Artikel innerhalb des Ladengeschäfts zu ‘kartographieren’
  • Integration von Daten aus der Verkaufsstelle mit der RFID-Software
  • Software erstellt eine ‘Heatmap’ des Ladengeschäfts auf der Grundlage von Verkäufen
  • Visual Merchandiser können Daten zur Information über die Strategie und zur Messung der Ergebnisse verwenden
Retail Money Mapping

Fazit

 

Visual Merchandising ist ein subtiler, aber äußerst wertvoller Prozess für Einzelhandelsgeschäfte. Wenn er richtig durchgeführt wird, so er einen enormen Einfluss auf Umsatz, Kundenerfahrung und Markenimage. Das einzige Problem dabei ist, dass Visual Merchandiser nicht über genügend Daten verfügen, um die Leistung dort zu messen und festzustellen, wo ihre Aufmerksamkeit am meisten benötigt wird. Die Daten, die sie sammeln können, sind entweder zeitaufwändig, teuer oder ungenau.

Künstliche Intelligenz verändert das Spiel für Visual Merchandising. Durch die Verwendung von RFID-Tags und maschinellem Lernen ist es möglich, den Standort von Artikeln in einem Ladengeschäft und vor allem die Verteilung für den Verkauf innerhalb einer Verkaufsfläche zu „kartieren“. Diese ‘Money Maps’ zeigen den Visual Merchandisern, welche Bereiche der Verkaufsfläche ‘Hotspots’ für den Verkauf sind und welche nicht ausreichend Leistungen erbringen. Anhand dieser Daten können sie ihre Aufmerksamkeit dann auf die Verbesserung der Gestaltung oder des Layouts bestimmter Bereiche richten.

Darüber hinaus können sie mit diesen Daten ihre Verkaufs-Hotspots nutzen, indem sie entweder die besten Standorte für Bestseller, hochwertige Artikel oder Artikel, die außerhalb der Saison verkauft werden sollen, priorisieren.

So oder so ist KI-aktiviertes Money Mapping eine weitere wichtige Entwicklung im Bereich der Einzelhandelsdaten und -analysen. Sie bietet Einzelhändlern einen noch nie dagewesenen Einblick in genau das, was in Brick-and-Mortar-Stores vor sich geht.

Möchten Sie die neuesten Erkenntnisse zu Einzelhandel und Einzelhandelstechnologie direkt in Ihrem Posteingang erhalten?

Wie wird der Einzelhandel mit Coronavirus zurechtkommen und wie könnte er in Zukunft als direkte Folge der Auswirkungen anders aussehen?
Nun, da Smart Fitting Room endlich auf dem Markt sind, analysieren wir, was intelligente Umkleidekabinen leisten und welchen Mehrwert sie dem Einzelhandel bringen.

(Eine Einführung in die Kombination von KI und RFID finden Sie in diesem Artikel.)

Wenn es darum geht, künstliche Intelligenz (KI) und Radiofrequenz-Identifikation (RFID) für die Prozessoptimierung im Einzelhandel einzusetzen, so liegen den meisten Use Cases Entscheidungen auf der Ebene der Geschäftsführung oder der Unternehmenszentrale zugrunde. Dazu gehören Automatisierungsfunktionen wie Store-Planogramme und Bestandsoptimierung zwischen Stores.

Die KI kann im Einzelhandel jedoch auch eine Auswirkung auf einer niedrigeren und alltäglicheren Ebene haben, zum Beispiel, indem sie die Store-Mitarbeiter in einer ihrer häufigsten täglichen Routinen unterstützt – dem Nachfüllen von Lagerbestand.

Mithilfe von RFID und Analysen der Lagerbestände können wir KI-Auswahllisten erstellen, anhand derer die Mitarbeiter durch den Nachfüllprozess geleitet werden, wobei dieser optimiert wird. Zur Erstellung dieser Auswahllisten kombinieren wir nicht nur RFID-Technologie und KI-Algorithmen, sondern nutzen auch bereits vorhandene RFID-Prozesse, die Ihre Mitarbeiter schon heute unterstützen. All dies zusammen macht das Nachfüllen zum Kinderspiel.

Fangen wir von vorne an.

RFID-basierte Bestandsaufnahme und -nachfüllung – das Rückgrat der modernen Bestandsverwaltung

Mit RFID können die Mitarbeiter des Stores schnell und einfach regelmäßige (oft tägliche) Cycle-Counts des gesamten Stores durchführen. Sie tun dies, indem Sie ganz einfach mit einem Handlesegerät durch den Lagerraum und die Verkaufsfläche laufen, wobei dieses Artikel zählt, die sich mehrere Meter voneinander befinden. Eine RFID-Anwendung oder -Software wie die Detego-Plattform vergleicht dann die tatsächlichen Lagerbestände in der Verkaufsfläche mit den gewünschten Beständen (z. B. Planogramm) und teilt dem Personal genau mit, was aus dem Lagerraum nachgefüllt werden muss.

Stock Take and Replenishment

Alles, was wir bisher beschrieben haben, basiert vollständig auf RFID und ist der Standardprozess für RFID im Einzelhandel. Dies ist bereits viel einfacher und genauer als herkömmliche Methoden, ganz zu schweigen von der tatsächlichen Auswirkung der Technologie wie höherer Bestandsgenauigkeit und Produktverfügbarkeit. Aber warum sollten wir uns damit zufrieden geben?

Noch einen Schritt weiter – KI-Auswahllisten für das „Mapping” des perfekten Nachfüllpfads

Auch mit der Unterstützung von RFID bleibt die Verantwortung für das Nachfüllen von Artikeln meist bei den Store-Mitarbeitern, die die Aufgabe mithilfe einer von der Anwendung bereitgestellten Liste selbst erledigen. Diese Auswahllisten werden häufig nur nach Produktmerkmalen wie Name oder Preis sortiert. Da Lagerräume in größeren Stores relativ groß oder in kleineren dicht gepackt sein können, kann der „Auswahlpfad“ der Mitarbeiter unglaublich sporadisch sein. Schlimmer wird es noch, wenn neue Mitarbeiter das genaue Layout des Lagerraums nicht kennen oder wenn selbst erfahrene Mitarbeiter sich nicht mehr auskennen, weil der Lagerbestand zu Beginn einer neuen Saison einfach anders organisiert oder aktualisiert wurde.

Current Pick Paths

Durch die Verwendung neuer Tag-Lokalisierungstechniken ist es nun möglich, Artikel basierend auf ihrer Position im Verhältnis zueinander aufzufinden. Dies geschieht während der bereits stattfindenden regelmäßigen RFID-Bestandsaufnahmen unter Verwendung von Data Mining- und Machine Learning-Pipelines, ohne dass zusätzliche Hardware oder spezielle Tags erforderlich sind. Basierend auf diesen Informationen können wir automatisierte KI-Auswahlpfade erstellen, die mithilfe einer mobilen Anwendung die Mitarbeiter durch den Nachfüllprozess führen und die effizienteste Reihenfolge für die Abholung von Artikeln angeben.

AI Pick Paths

Im vorgenannten Beispiel sollen Mitarbeiter den schnellstmöglichen Nachfüllpfad erkennen können, weshalb zur Berechnung der Auswahlliste ausschließlich der Abstand der Artikel zueinander verwendet wird. KI-Auswahllisten können die Nachfüllliste jedoch auf verschiedene Arten zusammenstellen, je nachdem, worauf der Store sich konzentrieren möchte.

Nachfüllpfade können neben dem Standort der Artikel weitere Faktoren wie den Produktwert oder das Verfallsdatum berücksichtigen. In diesem Fall würden sie nach Artikeln suchen, die dieser Regel entsprechen und sich im Lagerraum in der Nähe zueinander befinden. Eine Auswahlliste mit dem Ziel der Verfügbarkeit auf der Verkaufsfläche würde beispielsweise nahe beieinander liegende Artikel gruppieren, deren Bestand auf der Verkaufsfläche ausläuft. Dadurch werden diese Artikel zuerst nachgefüllt, der Nachfüllprozess wird beschleunigt und der Umsatzverlust aufgrund von fehlendem Lagerbestand reduziert.

Vorteile von KI-Auswahllisten

Haben wir Ihr Interesse geweckt?

Wie wird der Einzelhandel mit Coronavirus zurechtkommen und wie könnte er in Zukunft als direkte Folge der Auswirkungen anders aussehen?
Nun, da Smart Fitting Room endlich auf dem Markt sind, analysieren wir, was intelligente Umkleidekabinen leisten und welchen Mehrwert sie dem Einzelhandel bringen.
Der Einzelhandel war in den letzten Jahren einem enormen Wandel unterworfen – ein Trend, der sich weiterhin fortsetzen dürfte, nachdem der Einzelhandel im digitalen Zeitalter Fuß gefasst hat. Diese signifikante Veränderung der Landschaft in Verbindung mit dem Zusammenbruch zahlreicher bekannter Marken hat naturgemäß Panik in der Branche ausgelöst und die Angst vor einer drohenden „Retail-Apokalypse“ geschürt. Ist die Katastrophe eingetreten und sind Brick and Mortar Stores im Zeitalter des Online-Shopping vom Aussterben bedroht? Die kurze Antwort lautet: Nein. Die Einzelhandelsumsätze steigen generell. Auch wenn die Online-Umsätze sicherlich schneller wachsen als die der Stores, machen die Brick and Mortar Stores im britischen Markt rund 84 % des Gesamtumsatzes aus. Dieser Trend ist weltweit zu beobachten.
Online Vs Store Sales figures

Mit Hilfe neuer Technologien, insbesondere der AI, können Brick and Mortar Stores vom E-Commerce lernen und neue Innovationen in die Stores bringen. Eine Studie von Capgemini hat ergeben, dass rund 68 % der reinen Online-Händler artificial Intelligence in irgendeiner Weise implementiert haben. Unter den Brick and Mortar Stores waren es nur 10 %. Der Einsatz neuer Technologien kann oft der Schlüssel zum Wachstum sein. Es ist daher nicht verwunderlich, dass der Online-Handel so schnell wächst. Dies beginnt sich jedoch zu ändern, da die Stores lernen, sich anzupassen.

 

AI-unterstütztes Cross-Selling im Store

 

Die Möglichkeit des Cross-Sellings über AI ist eine große Stärke des Online-Handels. Online-Shops nutzen maschinelles Lernen, um intelligente und maßgeschneiderte Produktempfehlungen an die Kunden während des Einkaufs abzugeben. Dies erhöht natürlich den Umsatz, aber dies geschieht in Bezug auf die Qualität der Produktempfehlungen, daher die Verwendung von AI zur Perfektionierung des Prozesses und erfolgreicheren Empfehlungen. Traditionell konnten Brick and Mortar Stores ein solches Cross-Selling noch nie nutzen und mussten sich zur Umsatzsteigerung auf den persönlichen Customer Service verlassen. Aber dank der Weiterentwicklung der Technologie können sie nun beides nutzen.

Der Hauptgrund dafür ist das Aufkommen von Chatbots als mobile Plattform für In-Store-Produktempfehlungen. Auch wenn die Chatbots selbst aus dem Internet stammen, setzen bestimmte Einzelhändler sie inzwischen zur Unterstützung der Kunden in ihren Stores ein. Ihre wichtigste Funktion besteht oft darin, Kunden zu unterstützen, wenn alle Mitarbeiter in den Stores beschäftigt sind. Chatbots können Kunden helfen, mit Hilfe ihres Smartphones Artikel zu finden, mehr Informationen über Produkte zu erhalten und die Verfügbarkeit von Beständen zu überprüfen. Intelligente AI-basierte Chatbots sind dann in der Lage, Produkte zu empfehlen, die den Produkten ähneln, nach denen die Kunden gesucht haben, was nicht nur den Umsatz erhöht, sondern auch das Kundenerlebnis verbessert.

Detego Chatbot Screenshot

Die Modebranche hat dieses Konzept mit dem Einsatz von Smart-Mirrors noch weiter vorangetrieben. Smart-Mirrors verwenden fortschrittliche Tagging-Technologie (RFID), um die Gegenstände zu erfassen, die ein Kunde in eine Umkleidekabine bringt. Anschließend werden die Artikel auf dem Spiegel angezeigt. Wie ein Chatbot unterstützt er die Kunden, indem er Informationen über andere verfügbare Größen und Farben bereitstellt und Produkte empfiehlt, die oft mit denen gekauft werden, die anprobiert werden. Die meisten Smart-Mirrors verfügen außerdem über eine Funktion, die das Verkaufspersonal ruft, um den Kunden zu unterstützen, indem sie entweder persönliche Beratung leisten oder die empfohlenen Artikel, die der Kunde ausgewählt hat, in die Umkleidekabine bringen. Smart Fitting Rooms sind der Inbegriff für die Zusammenführung des Digitalen mit den Brick and Mortar Stores.

 

AI-gestützte in-store Business Intelligence

 

Artificial Intelligence kann auch dazu beitragen, die traditionellen Prozesse in Brick and Mortar Stores zu revolutionieren. Eines der besten Beispiele hierfür ist die Verwendung von AI-gestützten Planogrammen. Ein Planogramm ist im Wesentlichen ein Plan, wie Artikel auf einer Verkaufsfläche ausgestellt werden sollen, um die Kundenkäufe zu maximieren. In bestimmten Bereichen wie der Mode müssen die Planogramme noch detaillierter sein und die optimalen Display-Mengen in jeder Größe und Farbe enthalten.

Artificial Intelligence kann das Planogramm revolutionieren, indem sie maschinelles Lernen einsetzt, um nicht nur die Platzierung der Ware, sondern auch die effizienteste Menge von verschiedenen Artikeln für die Präsentation auf der Verkaufsfläche ständig zu optimieren. Die Vorteile dieser Vorgehensweise unter Verwendung der AI sind enorm. Der Prozess wird nicht nur weitgehend automatisiert, was dem Personal Zeit spart, sondern es erfolgen auch ständige Anpassungen und Verbesserungen, sodass das Planogramm auf der Ebene der einzelnen Stores individualisiert und optimiert werden kann.

 

Die Zukunft des Einzelhandels, online und in-store

 

Zusammenfassend kann gesagt werden, dass die Auswirkungen der digitalen Technologie auf den Einzelhandel, insbesondere auf die Brick and Mortar Stores, erheblich waren, aber nicht so verheerend, wie von vielen befürchtet. Das Aufkommen des E-Commerce hat sich von einer Bedrohung zu einer Bereicherung für einige stationäre Stores entwickelt. Der Omnichannel-Einzelhandel (wir konnten nicht näher auf diesen Aspekt eingehen, aber hier finden Sie Details) hat nicht nur die verschiedenen Methoden des Einkaufens miteinander verbunden, sondern auch die Brick and Mortar Stores haben nun begonnen, bestimmte Technologien aus dem Internet zu integrieren.

Die AI-Technologie, die ursprünglich nur Online-Händlern zur Verfügung stand, findet nun ihren Weg in die Brick and Mortar Stores und verbessert sowohl die Store-Prozesse als auch das Kundenerlebnis. Wir haben damit nur an der Oberfläche der AI-Nutzung im Einzelhandel gekratzt. Wenn sich mehr Einzelhändler für die Einführung der Technologie entscheiden, werden noch mehr Vorteile sichtbar werden.  In Wirklichkeit sind die Brick and Mortar Stores also noch lange nicht ausgestorben. Sie entwickeln sich in Wirklichkeit weiter und werden dies auch weiterhin tun.

 

(Originally published on AI Business.com)

Smart Fitting Room

Haben wir Ihr Interesse geweckt?

Wie wird der Einzelhandel mit Coronavirus zurechtkommen und wie könnte er in Zukunft als direkte Folge der Auswirkungen anders aussehen?
Nun, da Smart Fitting Room endlich auf dem Markt sind, analysieren wir, was intelligente Umkleidekabinen leisten und welchen Mehrwert sie dem Einzelhandel bringen.

Detego, Softwarespezialist für den Einzelhandel, hat eine bahnbrechende Methodik für In-Store-Produktempfehlungen vorgestellt, die klassischen Stores Cross-Selling-Potenziale nach Art des E-Commerce erschließt. Die neue Recommendation Engine des Unternehmens nutzt künstliche Intelligenz (KI), um anhand spezifischer Filialdaten und POS-Informationen individuelle Produktempfehlungen abzugeben – ohne Bedarf an Kundenprofilen.

Cross-Selling durch Empfehlung verwandter Produkte ist seit jeher der große Trumpf des E-Commerce. Bei Amazon, so eine aktuelle Studie, werden damit 35 % des Umsatzes erzielt (Quelle). Könnte der stationäre Handel schon bald gleichziehen? Genau dies verheißen innovative Lösungen auf RFID-Basis, wie intelligente Umkleidekabinen und Chatbots per Smartphone, die seit einigen Jahren bereitstehen. Doch noch liegt eine Hürde zwischen Brick & Mortar-Stores und effektivem Cross-Selling: Während verbraucherspezifische und aggregierte Daten, Basis aller guten Empfehlungen, dem E-Commerce in rauen Mengen vorliegen, bleibt es für konventionelle Stores bei Momentaufnahmen – es hapert bei der Quantität und Qualität der Daten.

Ein Fall für Detego! Datenspezialisten des Unternehmens, fokussiert auf RFID-gestützte Einzelhandelssoftware, präsentierten auf der ACM UMAP 2019 (9.–12. Juni, Zypern) ein innovatives Datenverarbeitungskonzept für In-Store-Empfehlungssysteme. „Beggars Can’t Be Choosers: Augmenting Sparse Data for Embedding-Based Product Recommendations in Retail Stores[1], so der Titel des Vortrags. Herzstück ist ein alternativer Algorithmus, der gängige Kombinationen aus Warenkörben mit grundlegenden POS-Informationen zusammenführt. Das Resultat sind um 6,9 % treffendere Empfehlungen, so das Unternehmen, die ohne Verwaltung filialspezifischer Modelle ganz auf den jeweiligen Store zugeschnitten sind. In Kombination mit interaktiven Empfehlungstools entstehen nahtlos integrierte, die Verbraucher mitreißende In-Store-Erlebnisse, die den Umsatz der Brick & Mortar-Stores kräftig ankurbeln dürften. Ein weiterer großer Schritt zur Verschmelzung der Shoppingkanäle!

Dazu Mathias Wölbitsch, Data Scientist, Detego: „Die Wendung ‚Andere Kunden kauften auch …‘ ist nicht mehr dem E-Commerce vorbehalten. Innovative RFID-basierte Technologien, wie unser Smart Fitting Room für Umkleidekabinen, lassen auch den stationären Handel mit personalisierten Empfehlungen punkten. Hinzu kommt nun die neue Recommendation Engine, deren KI-Algorithmus ganz auf die Besonderheiten im Bereich Fashion Retail zugeschnitten ist – etwa variable und schnell wechselnde Sortimente.“ 

Detegos jüngste Innovation, gepaart mit weiteren Anwendungen des Unternehmens wie Smart Fitting Room und Echtzeit-Bestandsmanagement, die zusehends an Präsenz gewinnen, hilft dem Einzelhandel, die Weichen für die Zukunft zu stellen.

[1] (Wenn die Not zur Tugend wird: Erweiterung knapper Daten für eingebettete Produktempfehlungen in Retail Stores)

Haben wir Ihr Interesse geweckt?

Wie wird der Einzelhandel mit Coronavirus zurechtkommen und wie könnte er in Zukunft als direkte Folge der Auswirkungen anders aussehen?
Nun, da Smart Fitting Room endlich auf dem Markt sind, analysieren wir, was intelligente Umkleidekabinen leisten und welchen Mehrwert sie dem Einzelhandel bringen.

Planogramme sind ein wesentlicher Bestandteil des Betriebs eines Retail-Stores. Kurz gesagt bestimmen sie was, wo und wie viele Produkte sich auf der Verkaufsfläche befinden.

In diesem Artikel beschäftigen wir uns mit Planogrammen, ihren Herausforderungen und damit, wie die fortlaufende digitale Revolution zusammen mit künstlicher Intelligenz die Planogramme, wie wir sie kennen, verändert.

Was ist ein Planogramm?

 

 Ein Planogramm definiert den Ort und die Menge der Produkte, die ausgestellt werden sollen. Sie fungieren im Wesentlichen als Blaupausen für den Warenbestand eines Retail-Stores.

Neben dem Visual Merchandising-Element zielen Planogramme darauf ab, die Artikelverfügbarkeit zu optimieren und so den Umsatz gezielt zu stimulieren.

Ein Planogramm für einen Store hat also zwei Aspekte:

1 – Das Merchandising: Welche Artikel werden auf der Verkaufsfläche präsentiert und wie (Visuelles Merchandising)

2 – Die detaillierten Mengen für einzelne Farben und Größen (Verfügbarkeitsoptimierung)

 

In einem Planogramm kann beispielsweise angegeben werden, wo ein formelles Hemd auf der Verkaufsfläche ausgelegt wird. Das Planogramm gibt auch an, welche Mengen angezeigt werden sollen, die für verschiedene Größen und Farben spezifisch sind. Das Planogramm kann also angeben, dass 3 mittelgroße, 2 kleine, 2 große und 1 extragroße Artikel auf der Verkaufsfläche verfügbar sind und so weiter.

Im Idealfall gehen Merchandising und Planogramme Hand in Hand: Kunden lassen sich von der Präsentation inspirieren und ihr gewünschtes Produkt ist dann in der passenden Größe erhältlich.  Die Realität zeichnet jedoch oft ein anderes Bild.

Planogramm – Merchandising

AI Planograms - Merchandising

Planogramm – Mengen und Prioritäten

AI Planograms – Quantities and Priorities

Ansprechend präsentiert und in den richtigen Größen verfügbar

Was sind die Herausforderungen bei der Erstellung und Pflege eines Planogramms im Einzelhandel?

 

Einzelhändler sehen sich in dieser Hinsicht zwei Herausforderungen gegenüber:

 

1) Wie definiere ich ein Planogramm für meine Stores mit einer geeigneten Größenverteilung?

Die erste Frage kann je nach Ihrer Definition von geeignet eine Herausforderung für Einzelhändler sein. Die Realität ist einfach, dass das manuelle Erstellen und Definieren unterschiedlicher Größenverteilungen für jedes einzelne Produkt unglaublich zeitaufwändig ist und sich selten lohnt. Das bedeutet, dass Stores im Allgemeinen für jedes im Store erhältliche Produkt eine einzige festgelegte Größenverteilung oder ein einheitliches Verhältnis haben. Dies könnte sicherlich schlimmer sein, aber es könnte (und kann) besser sein …

 

2) Wie halte ich mein Planogramm auf der Verkaufsfläche aktuell? Also: Wie kann ich sicherstellen, dass die Produkte auf dem Planogramm immer auf der Verkaufsfläche verfügbar sind?

Dies ist andererseits eine große Herausforderung für den Einzelhandel. Was nützt ein Planogramm, wenn es nicht eingehalten wird? Wenn z. B. in einem Planogramm angegeben ist, dass ein Artikel in Größe XL jederzeit auf der Verkaufsfläche vorhanden sein sollte, aber aufgrund einer ungenauen oder langsamen Auffüllung/Nachfüllung fehlt und ein Kunde diese Größe kaufen möchte aber nicht finden kann, geht dieser Verkauf in den meisten Fällen verloren.

Es gibt zwei Möglichkeiten, um dies zu beheben:

  • Die Verwendung eines spezifischeren und datengesteuerten Planogramms (was wir uns jetzt genauer ansehen werden)
  • Ein besserer Nachfüllprozess in den Stores (wie dieser hier)

Wie ändert KI das Planogramm?

 

Durch manuelle Wartung und Anpassung spezifischer Planogramme: Durch Verwendung künstlicher Intelligenz und maschineller Lernverfahren wird eine genau optimierte Größenverteilung für alle Artikel im gesamten Store definiert.

Dies spart nicht nur enorm viel Planungszeit, sondern berücksichtigt auch die anhaltende Dynamik in einzelnen Stores. Das selbstlernende System passt sich möglicherweise wechselnden Bedingungen an und optimiert den Plan kontinuierlich.

  • Erstellt automatisierte Planogramme basierend auf Verkaufsdaten
  • Erstellt optimierte Planogramme für einzelne Produkte
  • Erstellt optimierte Planogramme für den jeweiligen Store
  • Passt das Planogramm ständig an und optimiert es basierend auf neuen Daten

KI-Planogramme in Aktion mit der Detego-Plattform

Das mag alles theoretisch klingen, ist es aber nicht.

Beim operativen Prozess im Store greift Detego InStore den Mitarbeitern ebenfalls gleich mehrfach kräftig unter die Arme: Die Software bietet zwei Kenngrößen, die jederzeit Auskunft über die Warenverfügbarkeit geben, und damit zu enorm wichtigen KPIs werden:

  • Die On-Floor Availability: Der Prozentsatz aller in der Filiale verfügbaren Artikel, die aktuell auf der Fläche ausgestellt werden.
  • Die Planogram Compliance: Gibt darüber Auskunft, wie gut das Planogramm mit seinen individuellen Größenkurven auf der Verkaufsfläche repräsentiert ist.

Sinkt eine der beiden Kenngrößen unter bestimmte Schwellwerte besteht Handlungsbedarf: Detego InStore bietet als Ergänzung zu klassischen ERP-Systemen eine Granularität in den Filialen, die sofort sichtbar macht was nicht auf der Verkaufsfläche, wohl aber im Lagerraum liegt und damit nachgefüllt werden kann, um den zuvor erstellten Plan zu erfüllen. Store-Betreiber profitieren damit von einem komplett geführten Prozess für Planung und Umsetzung. Eine zusätzliche Erleichterung: Artikel im Nachfüllvorschlag lassen sich in der App auch so sortieren, dass die Suche im Lagerraum möglichst effizient gestaltet wird, indem Laufwege minimiert werden.

Detego Platoform Replenishment using AI Plannogram

Der Regalplatz wird damit für Topseller effizient genutzt und nicht an Größen, die selten bis gar nie nachgefragt werden verschwendet. Detego InStore macht mit seinen selbstlernenden Komponenten damit einen pro Filiale realistischen und relevanten Mengenvorschlag für alle Artikelgrößen und erleichtert die Umsetzung im täglichen Prozess – relevante Kenngrößen zur Messung der Performance inklusive. Und sollte eine bestimmte Größe einmal in einer Filiale tatsächlich nicht verfügbar sein, bietet Detego InStore eine exakte Bestandssicht auf umliegende Filialen – Möglichkeit zur Reservierung inklusive.

Vorteile für den Händler:

  • Individuell optimiertes Planogramm im Store
  • Effiziente Regalflächennutzung gemäß Größen-Bestseller in der jeweiligen Filiale
  • Geführte Prozesse: Von der Planung bis zum eigentlichen Nachfüllen
  • KPIs liefern Aussagen zur Operational Excellence im Store – in Echtzeit

Vorteile für den Endkunden:

  • Hohe Warenverfügbarkeit in lokal gängigen Größen
  • Positive Customer-Journey durch verfügbare Artikel
  • Insgesamt erhöhte Warenverfügbarkeit durch exakte Bestandsdaten über alle Filialen – inkl. Reservierungsmöglichkeit

Haben wir Ihr Interesse geweckt?

Über künstliche Intelligenz wird im Moment zwar viel geredet, aber nicht so viele praktische Anwendungsfälle, insbesondere nicht im stationären Einzelhandel. Wir sollten es wissen. Wir waren einer der ersten Anwender von maschinellem Lernen bei der Entwicklung unserer Einzelhandelssoftware und haben ein beliebtes Chatbot-Tool eingeführt, das Verbrauchern hilft, schnelle Antworten auf einfache Bestandsanfragen zu erhalten, ohne einen Verkäufer aufsuchen oder den Kundendienst anrufen zu müssen.

Abgesehen davon, dass mehr über KI gesprochen wird als das sie umgesetzt wird, haben wir den Eindruck, dass die meisten Einzelhändler immer noch versuchen, die Grundlagen zu verstehen, was maschinelles Lernen für ihr Unternehmen tun kann und wie die KI beim Konsumentenengagement helfen wird. Hier ist unser Versuch, die Geheimnisse hinter dem Thema künstliche Intelligenz im Einzelhandel zu lüften und zu sehen, ob es sich um eine vorübergehende Modeerscheinung handelt, oder um etwas, worauf Einzelhändler mehr achten sollten.

Kennen Sie Ihr Produkt

Es gibt einen Bereich, in dem die künstliche Intelligenz bereits einen großen Einfluss ausgeübt hat, und zwar die Auseinandersetzung mit riesigen Datenmengen und die Erarbeitung von fundierten Produktempfehlungen. Diese Technik wird von Unternehmen wie Amazon bereits verwendet – sie macht Vorschläge, welche anderen Produkte Ihnen gefallen könnten -, hat aber noch einen langen Weg vor sich. Es gibt einfach keinen Ansatz, um die Welt des Online- und des stationären Einzelhandels zu verbinden. Die Verfügbarkeit von Produkten bei Einzelhändlern wird häufig vernachlässigt; nicht viele Einzelhändler berücksichtigen, welche Produkte am besten (oder am profitabelsten) zu verlagern sind.

An dieser Stelle kommt die KI ins Spiel.

Künstliche Intelligenz, indem sie viele Daten zusammenführt und Entscheidungen auf der Grundlage einer Vielzahl von Faktoren trifft – Produktverfügbarkeit, Kaufhistorie, aktuelle Trends, Rentabilität usw. – ist immer besser dazu in der Lage, fundierte Entscheidungen zu treffen. All dies mag offensichtlich klingen, aber es ist etwas, was nur sehr wenige Einzelhändler tatsächlich in ihren Geschäften umsetzen. Die meisten Einzelhändler haben immer noch eher unzusammenhängende Prozesse über verschiedene Kanäle hinweg und verschiedene Abteilungen leiden unter einem Mangel an Dateneingabe. Einige Prozesse sind teilautomatisiert, aber viele – wie z.B. Warenplanung und Produktsortimente – bleiben weitgehend manuell. Zum Beispiel basieren die Käufer immer noch die meisten ihrer Entscheidungen auf veralteten Verkaufszahlen und Bauchgefühl, anstatt viel effizientere maschinelle Lernwerkzeuge einzusetzen.

Künstliche Intelligenz ist ideal für die Prognose und die Bestandszuordnung geeignet. Diese Prozesse sind in der Vergangenheit meist recht manuell und umständlich gemacht worden und werden in der Regel nicht so effizient gesteuert – vor allem, weil es einfach zu viel Arbeit ist, den idealen Mix zu finden. Es ist etwas, das typischerweise von relativ kleinen Abteilungen durchgeführt wird, obwohl die Produktauswahl und die Lagerverfügbarkeit eindeutig so grundlegend für das Ergebnis eines Einzelhändlers sind. Dennoch können Selbstlernmechanismen eingerichtet werden, um die Verfügbarkeit zu maximieren und zu fördern, was am ehesten verkauft werden kann.

In den meisten Geschäften sind die Mitarbeiter der Filialen heute anfällig für Stapelregale, die auf den verfügbaren Größen und den passenden Größen basieren, anstatt eine Technologie zu haben, die weiß, was für den Gewinn des jeweiligen Geschäfts am besten ist. Durch die Verwendung von KI haben wir festgestellt, dass verschiedene Geschäfte, sogar in derselben Stadt, möglicherweise völlig unterschiedliche Größen von Kleidungsstücken benötigen, um ihre Verkäufe zu maximieren.

In Verbindung mit RFID-Tags an jedem Artikel, um die Lagerbestände mit einer Genauigkeit von fast 100 Prozent zu überwachen, kann die künstliche Intelligenz genutzt werden, um die Lieferleistung und die Verteilung des Bestands auf die Filialen, das Lager und sogar auf den Verbraucher zu verbessern. Zum Beispiel fanden wir einen Einzelhändler, der von Hunderten von Kartons mit Produkten durchdrungen war, die verschickt, aber nie erhalten wurden, und verschiedene Abteilungen, die lange Zeit versuchten eine Lösung für etwas zu finden für das eine Maschine Sekunden bräuchte. Es ist nicht ungewöhnlich, dass Einzelhändler nicht genau wissen, wo sich der Bestand zu einem bestimmten Zeitpunkt befindet, aber die Freude an künstlicher Intelligenz sorgt dafür, dass menschliche Fehler minimiert werden und Versprechungen – wie z.B. eine Marketingkampagne mit der neuesten Produktversion zu einem Sonderpreis in ausgewählten Filialen – immer eingehalten werden.

Menschliche Maschinen

Während es im Moment noch viel Hype um Chatbots gibt – Roboter, die beim Kundenservice helfen – und übermäßigen Druck einige der neuesten (und wohl auch fortgeschritteneren) Techniken aus der Online-Einzelhandelswelt anzuwenden, ist dies erst der Anfang dessen, was in Bezug auf künstliche Intelligenz im Einzelhandel getan werden kann.

Chatbots, die auf den Smartphones der Menschen verfügbar sind, um Ratschläge einzuholen, wenn sie ein Geschäft betreten, können einen sofortigen Link zum Kundenservice und den Zugang zu einem viel breiteren Katalog von Produkten und Dienstleistungen bieten. Der Reiz von Chatbots liegt nicht nur darin, dass vor allem junge Menschen sich damit auskenne, sondern auch darin, dass Menschen, die einen Verkäufer suchen sich nicht mit einem “weiß nicht” oder “ist mir egal” abgeben müssen. Einfache, produktbezogene Aufgaben und Bestandskontrollen sind ideal für Maschinen geeignet. Wir haben sogar festgestellt, dass die Konversionsraten in Geschäften, in denen wir Chatbots mit KI-basierten Produktempfehlungstools eingeführt haben, um bis zu fünf Prozent höher sind.

Chatbots werden natürlich niemals Menschen ersetzen, die in Geschäften arbeiten. Aber sie können sie sicherlich ergänzen: oft als zuverlässiger erweisen; nie anfällig für Krankheiten oder Pausen; nicht versuchen, Sie in ein Gespräch zu ziehen und zu verkaufen; und immer verfügbar, 24/7.

Mehr Transparenz und Rentabilität der Bestände sowie ein besseres Kundenengagement werden dazu beitragen, dass die Einzelhändler florieren und mit der zunehmenden Bedrohung durch Online-Händler konkurrieren können, die die Trends für die Zukunft des Einkaufens setzen. Künstliche Intelligenz ist nicht nur eine weitere Modeerscheinung. Es mag wie eine Fiktion erscheinen, aber es ist eindeutig hier, um zu bleiben und die Erwartungen die ganze Zeit zu übertreffen.

Detego Chatbot

Haben wir Ihr Interesse geweckt?

Wie wird der Einzelhandel mit Coronavirus zurechtkommen und wie könnte er in Zukunft als direkte Folge der Auswirkungen anders aussehen?
Nun, da Smart Fitting Room endlich auf dem Markt sind, analysieren wir, was intelligente Umkleidekabinen leisten und welchen Mehrwert sie dem Einzelhandel bringen.

Die Herausforderung

In den letzten Jahren wurde die RFID-Technologie (Radio Frequency Identification) in vielen verschiedenen Geschäftsbereichen eingesetzt, um Bestandsherausforderungen zu bewältigen, beispielsweise das Problem der Bestandsüberwachung. Retailer können das Wissen über Artikelstandorte nutzen, um zu erkennen, in welchem Bereich des Stores sie Artikel finden können, z. B. im Lager oder im Verkaufsraum. Mit diesem Wissen können sich Retailer durch einen effizienten Warennachschubprozess auf eine optimale Produkt-Availability für ihre Kunden verlassen. Mit Detegos InStore-Software bietet die RFID-Technologie den Vorteil einer Bestandsgenauigkeit und einer Verkaufsraum-Availability von bis zu 99 %. Aufgrund der großen Entfernung des Lesesignals, das ein RFID-Tag ausgibt, gab es jedoch immer Einschränkungen hinsichtlich der Fähigkeit, den genauen Standort eines Artikels zu ermitteln. Gegenwärtig ist bekannt, dass die gängigsten „Best-Practice“-Methoden, mit denen so hohe Werte erzielt werden können, eine physikalische Methode zur Abschirmung zwischen einzelnen Lagerorten umfassen, unabhängig davon, ob Folien oder Metallfarben verwendet werden. Diese übliche und kostspielige Methode der Abschirmung hat Retailer und unsere Datenwissenschaftler jedoch dazu veranlasst, sich zu fragen, was noch getan werden kann, um die Hürden auf den ersten Schritten der RFID-Reise zu verringern.

Überwindung der Gesetze der Physik

Die Datenwissenschaftler von Detego haben dieses häufige Problem diskutiert und gelöst, indem sie maschinelles Lernen und Tag-Lokalisierung verwenden, um die Funktion „Smart Shield“ zur Bestimmung des relativen Standortes einzelner Artikel zu etablieren. Bei der Entwicklung von RFID wurde das Konzept der Identifizierung einzelner Tag-Positionen nie als Möglichkeit angesehen. Die von unserem Team erzielten Innovationen und Fortschritte haben sich jedoch bereits den Gesetzen der Physik widersetzt. Unsere „Smart Shield“-Ergebnisse zeigen, dass die Leistung den Anforderungen an die physische Abschirmung in nichts nachsteht. Durch die Beseitigung dieses Hindernisses wurde eine viel schnellere und kostengünstigere Implementierung in Brick-and-Mortar-Stores ermöglicht.

Wie es funktioniert

Jedes einzelne RFID-Tag erzeugt einen bestimmten Zeit- und Signalstempel, wenn es von einem RFID-Lesegerät gelesen wird – bis mehrmals pro Sekunde. Mit den Daten, die dieser Prozess sammelt, wenden wir intelligente Algorithmen auf unsere Software an, sodass sie bei jeder Bestandsaufnahme ohne physische Abschirmung kontinuierlich lernen und die Genauigkeit verbessern kann. Früher war die „starre Lesegerät-Infrastruktur“ die einzige Methode, um einzelne Artikelstandorte ohne physische Abschirmung zu identifizieren. Um der Starrheit dieser Methode entgegenzuwirken, haben wir diesen Ansatz für Handlesegeräte modifiziert, um eine äußerst kostengünstige und skalierbare Lösung zu schaffen.

Was es bedeutet

Keine physische Abschirmung mehr – Erstens können wir einen der größten Nachteile von RFID beheben, indem wir die Notwendigkeit einer physischen Abschirmung zwischen den einzelnen Lagerorten eines Retailers beseitigen. Dabei ist „Smart Shield“ allerdings nicht das Allheilmittel, das die Notwendigkeit einer physischen Abschirmung zu 100 % beseitigt. Es wird anspruchsvolle Stores geben, bei denen Smart Shield an Grenzen stößt. Es gibt jedoch auch Stores, in denen es schwierig ist, eine physische Abschirmung anzubringen – hier kann das „Smart Shield“ Abhilfe schaffen.

Kontinuierliche Verbesserung durch künstliche Intelligenz – Die Anwendung unserer Algorithmen für maschinelles Lernen auf die Daten führt zu automatischem Lernen und zu Verbesserungen bei laufenden Bestandsaufnahmen, zu weiterer Verbesserung der Genauigkeit und der Effizienz der Store-Prozesse.

Mehr als nur „Abschirmung“ – Diese neue Fähigkeit zur Lokalisierung von RFID-Tags bietet enorme Vorteile, die weit über das Entfernen der physischen Abschirmung in Retail-Stores hinausgehen. Durch die vorhandene Infrastruktur für maschinelles Lernen, mit der wir die Positionen einzelner RFID-Tags identifizieren können, können wir die Abläufe auf folgende Weise verbessern:

  • Warennachschubberatung und Auswahllisten für E-Com-Prozesse können durch standortbasierte Sortierung optimiert werden, um den Prozess für den Store-Mitarbeiter im Lager effizienter zu gestalten.
  • Die Mitarbeiter werden nun zusätzlich beim Auffinden von Artikeln unterstützt, um den Customer Service weiter zu verbessern.

Die Verwendung der Informationen über die relativen Standorte von Artikeln kann die Effizienz von Mitarbeitern und Geschäftsprozessen in verschiedenen Funktionen in Bezug auf Logistik, Lagerhaltung und Retail drastisch steigern. Dadurch wird nicht nur deren Budget geschont, sondern auch die Markteinführungszeit verkürzt, und deren Franchise-/Großhändler-Partner erhalten einen effizienteren Prozess, der die Implementierung der neuen Technologie erleichtert.

Was steht als Nächstes an?

Die Use-Cases der RFID-Technologie sind noch weiter fortgeschritten als ursprünglich angenommen. Vom ersten Use-Case bis zu unserer Smart Shield-Funktion mit künstlicher Intelligenz. Letztere ist jetzt als Teil unserer Plattform verfügbar, und Retailer können das neue System problemlos nutzen. Dies führt sowohl im Lager als auch im Verkaufsraum zu einer Steigerung der Prozesseffizienz. Die vielleicht größte Entwicklung, die das „Smart Shield“ ermöglicht, ist die einfachere Implementierung von RFID-Systemen durch Retailer in Stores. Da sich diese noch relativ junge Technologie weiter verbessert, sind Entwicklungen wie das „Smart Shield“ weitere Schritte, um RFID in den Status Quo der Fashion-Retail-Landschaft zu integrieren, da derartige Fortschritte neue Use-Cases für die Technologie entdecken und gleichzeitig die Kosten und den Zeitaufwand für die Implementierung reduzieren.

„Die Verwendung der Informationen über die relativen Standorte von Artikeln kann die Effizienz von Mitarbeitern und Geschäftsprozessen in verschiedenen Funktionen in Bezug auf Logistik, Lagerhaltung und Retail drastisch steigern. Zusammen mit Funktionen, die die Kosten für ein Rollout erheblich senken, werden Retailer eine noch schnellere Markteinführungszeit erleben und die Möglichkeit haben, Franchise-/Großhändler-Partnern die RFID-Funktionen in vollem Umfang zu niedrigen Kosten anzubieten.“

Haben wir Ihr Interesse geweckt?

Detego, Anbieter innovativer Software-Lösungen für den Einzelhandel, präsentiert die neuesten digitalen In-Store-Lösungen auf der NRF 2019, die vom 13. bis 15. Januar in New York stattfinden wird. Als erneuter Mitaussteller am SAP Stand (#3426) wird Detego seine RFID-basierte Bestandsmanagement-Software und seine neuesten AI-Anwendungen für den Einzelhandel präsentieren. Durch die Nutzung von IoT-Technologien und die Bereitstellung von Echtzeitdaten auf Artikelebene, ergänzt Detego das SAP-Angebot für den Modeeinzelhandel.

Auf der NRF präsentiert Detego unter anderem seine InStore Lean Edition, eine neue und mobile Lösung für Einzelhändler, um einen schnelleren und kostengünstigeren Zugang zu den Vorteilen der digitalen Konnektivität mittels RFID-basierten Systemen zu bieten. Die Lösung ermöglicht es Modeeinzelhändlern, einen effizienten Nachschubprozess zu etablieren und intelligente Bestandsaufnahmen in Echtzeit durchzuführen, indem sie mit wenigen Filialen starten und über das gesamte Filialnetz skalieren. Dabei profitieren Einzelhändler von einer erhöhten Bestandsgenauigkeit sowie Produktverfügbarkeit und all das zu geringen Kosten auch aufgrund des SaaS Models (Software-as-a-Service) mit Cloud-Hosting. Detego’s Software hat sich bereits als die kostengünstigste und am schnellsten implementierbare Software auf dem Markt erwiesen – weltweit ist Detego in mehr als 1.500 Filialen erfolgreich im Einsatz.

Darüber hinaus hat Detego sein Kerngeschäft um eine Reihe an AI-Anwendungen erweitert, von denen Einzelhändler und Endkonsumenten gleichermaßen profitieren. Zum Beispiel steht der neue digitale Assistent, der Chatbot von Detego, jederzeit auf dem Smartphone eines Kunden zur Verfügung, um relevante Produktinformationen und -empfehlungen abzugeben, die auf Echtzeitdaten zur tatsächlichen Artikelverfügbarkeit und Kundenpräferenzen basieren. Die integrierten Machine Learning und AI-Funktionalitäten passen sich an die sich ständig ändernde Dynamik des Einzelhandels an, sodass die Ergebnisse mit der Zeit immer vielversprechender werden.

Außerdem hat Detego mit Hilfe von AI auch das Potential entdeckt, das Planogramm zu revolutionieren. Da die manuelle Pflege des Planogramms pro Store enorm aufwändig werden kann, setzt Detego auf Machine Learning Verfahren um eine exakt für den Store optimierte Größenkurve über alle Artikel zu definieren. “Indem wir das Größenprofil einzelner Artikel individuell pro Filiale optimieren und den Nachfüllprozess enorm vereinfachen, bieten wir Händlern Werkzeuge, die ihm die Planung und Umsetzung der optimalen Warenpräsentation erleichtern und damit gezielt dabei helfen, seine Umsätze zu steigern“ sagt Dr. Michael Goller, CTO bei Detego.

Dieses Webinar behandelt intelligente Planogramme und wie diese eine individuelle Größenverteilung für Modegeschäfte ermöglichen und sicherstellen, dass alle Produkte in den entsprechenden Größen auf der Verkaufsfläche verfügbar sind.

Darüber hinaus gibt das Webinar Einblicke, wie sich das selbstlernende System kontinuierlich an sich laufend ändernde Bedingungen anpasst und den Plan kontinuierlich optimiert – mit direkter positiver Auswirkung auf den Filialumsatz.