Was ist Smart Shield?

Das Detego Smart Shield ist eine hochmoderne Funktion, die mithilfe von Algorithmen des maschinellen Lernens die Position einzelner RFID-Tags bestimmt. Auf diese Weise kann die Detego Plattform zwischen dem Hinterzimmer und der Verkaufsfläche eines Geschäfts unterscheiden, ohne dass teuer physische Abschirmungsanlagen erforderlich sind.

Es ist wichtig, dass Sie bei einer Bestandsaufnahme nicht nur genau erfahren, was sich in einem Geschäft befindet, sondern auch wo sich die Artikel befinden. Die zwei Räume, zwischen denen in einem Geschäft zu unterscheiden ist, sind in der Regel das Hinterzimmer und die Verkaufsfläche. Die Mitarbeiter des Geschäfts und die Detego Plattform selbst müssen genau wissen, was sich auf der Verkaufsfläche befindet, um feststellen zu können, wann Artikel und bestimmte Größen knapp werden und vom Hinterzimmer aufgefüllt werden müssen. Erfolgt dieses nicht, könnten Sie Produkte auf Lager haben, die jedoch in der Verkaufsfläche zum Verkauf nicht verfügbar sind – ein kostspieliger und leicht vermeidbarer Fehler.

Wie funktioniert es?

Jedes RFID-Tag erstellt einen spezifischen Zeit- und Signalstempel, wenn es von einem RFID-Lesegerät erkannt wird – bis zu mehrmals pro Sekunde. Detego sammelt diese Daten (die während der Bestandsaufnahme erstellt wurden) und wendet Algorithmen des maschinellen Lernens an, um den wahrscheinlichsten Ort einzelner Tags zu bestimmen.

Online-Rücksendungen sind schon seit den Anfängen des Onlinehandels eine Herausfordderung für Einzelhändler. Das begründet sich zum einen durch ihr schieres Ausmaß im Vergleich zu normalen Läden und zum anderen durch die Kosten, die mit ihrer Bearbeitung zusammenhängen. Im Zusamenhang mit COVID-19 könnte sich dieses Problem als kritischer denn je erweisen, wenn Onlinehandel der einzige Verkaufskanal eines Einzelhändlers wird. Es gibt bereits Hinweise darauf; vorläufige Daten von Quantum Metric zeigen, dass mit Brick-and-Mortar-Geschäften assoziierte Onlineshops eine durchschnittliche Wochenumsatzsteigerung von 52% verzeichnen und dass digitale Umsätze bei Nike Inc. um 36% angestiegen sind.

Das sensible Gleichgewicht von Rücksendungen im Onlinehandel

Onlineshopping ist aus gutem Grund beliebt, aber der Preis für die Bequemlichkeit und breite Auswahl im Onlinehandel ist, dass Kunden das Produkt vor dem Kauf nicht probieren können.

Dieser einfache Unterschied ist der Grund, warum Onlinerücksendungen so viel häufiger vorkommen als in Brick-and-Mortar-Läden. Im Onlinehandel wird das Zuhause des Kunden zur Umkleidekabine. Und wie aus jeder Umkleidekabine gehen Produkte wieder zurück in die Regale. Nach Angaben von Happy Returns geben Kunden nur etwa 10% ihrer Einkäufe in Läden zurück, aber etwa 50% ihrer Onlineeinkäufe.

Dies wird dadurch noch verstärkt, dass Kunden das bei der Bestellung einplanen. Eine Umfrage von Barclays ergab, dass 30% der Kunden bewusst zuviel kaufen und anschließend ungewollte Teile zurückgeben. Darüber hinaus bestellen 20% regelmäßig verschiedene Versionen (oft Größen) des gleichen Artikels, damit sie sich nach der Lieferung entscheiden können; und dies alles wird durch den Einzelhändler zu großen Unkosten ermöglicht.

Es mag logisch erscheinen, strengere Rückgaberichtlinien einzuführen, oder die Kunden die Kosten für die Rücksendung tragen zu lassen, aber die Erwartungen der Kunden machen dies zu einer riskanten Strategie. Nach der UPS Pulse of the Shopper-Umfrage aus dem Jahr 2017, lesen 68% der Kunden die Rückgaberichtlinien bevor sie einen Kauf tätigen. Damit sind Einzelhändler in einer ausweglosen Situation in der sie entweder auf Onlineverkäufe verzichten oder auf Gewinne, wenn sie die unvermeidbaren Rücksendungen bearbeiten, die mit diesen Verkäufen einhergehen.

Die Herausforderungen durch Rückläufer

Warum nun sind Rückläufer so eine Belastung für Einzelhändler?

Kosten von Rückläufern – Zunächst, und am Wichtigsten, sind schlicht die Kosten von Rücksendungen. Da Rückläufer im Wesentlichen entgangene Umsätze darstellen, können die zusätzlichen Ausgaben ihrer Bearbeitung, die nach Angaben von CNBC im Durchschnitt 30% des Kaufpreises betragen, die Gewinne eines Einzelhändlers bedeutend beeinträchtigen.

Bearbeitung von Rücksendungen und Rücktransport – Dazu kommen die Ressourcen und Anstrengungen die zur Bearbeitung der Rücksendungen unternommen werden und die Produkte so bald als möglich für den Wiederverkauf verfügbar zu machen. Diese umgekehrte Logistik kann besonders schwierig sein und dazu führen, dass Retour-Artikel eine ganze Weile lang nicht wieder zum Kauf angeboten werden können, was oft dazu führt, dass Onlineshops zu niedrige Lagerbestände haben. Nach Angaben des Barclays-Berichts sagen 57% der Einzelhändler, dass die Bearbeitung von Rücksendungen einen negativen Einfluss auf ihren täglichen Geschäftsbetrieb hat.

Bedenken wegen Kontamination mit COVID-19? – Eine einzigartige und neue Herausforderung, besonders für die Erfüllung von Bestellungen bei Kleidungseinzelhändlern hat mit der möglichen Kontamination und dem Kontakt zurückgegebener Ware mit dem COVID-19-Virus zu tun. Erste Forschungsergebnisse deuten darauf hin, dass das Virus auf Stoffoberflächen nur 24 Stunden überlebt, auf Plastik, wie Verpackungen, jedoch bis zu 72 Stunden. Online-Einzelhändler, die während der Pandemie weiter Handel treiben, werden sich damit beschäftigen müssen.

Retourbetrug – Diese Herausforderung teilen auch Ladengeschäfte. Betrügerische Rückgaben kosten die USA allein 27 Milliarden Dollar im Jahr. Das kann die “Rückgabe” gestohlener Waren gegen Bargeld umfassen, den Diebstahl von Verkaufsbelegen, um widerrechtlich Rückgaben zu ermöglichen, oder die Benutzung jemand anderes’ Verkaufsbelegs zur Rückgabe von nicht im Laden gekauften Artikeln. Selbstverständlich stellt die Verwendung von Kassenbelegen ein Risiko dar, APPRISS hat festgestellt, dass Rückgaben gegen Vorlage des Kassenbelegs mit doppelt so hoher Wahrscheinlichkeit betrügerischen Absichten dienen.

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.

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?

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.

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.

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 …

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.

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

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.

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)

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)

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.

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.

(Ursprünglich veröffentlicht am WhichPLM.com)