Die 5 besten Beispiele aus der Praxis für KI im Einzelhandel

Das traditionelle Einkaufserlebnis ist im Laufe der Jahre größtenteils gleich geblieben: Ein Kunde besucht ein Geschäft, findet das richtige Produkt und tätigt einen Kauf. Doch mit der Einführung von ChatGPT vor mehr als einem Jahr hat künstliche Intelligenz (KI) Unternehmen verändert, und es vollziehen sich bemerkenswerte Veränderungen für KI im Einzelhandel. Entdecken Sie reale Beispiele von Unternehmen, die modernste KI nutzen, um das Einkaufserlebnis zu revolutionieren.

Inhaltsverzeichnis

• Amazon Rufus
• Spotifys KI-DJ
• KI im Filialbetrieb
  • Walmart-Roboter zum Scannen von Regalen
  • KI-gesteuerte dynamische Preisgestaltung von Virgin Atlantic
  • Neiman Marcus „Schnapp. Finden. Geschäft." Besonderheit
• Abschluss

KI in der Customer Journey

Die meisten Online-Händler nutzen Empfehlungs-KI, um die Customer Journey zu verbessern und mehr Produkte und Dienstleistungen zu verkaufen. Ein Empfehlungssystem ist ein KI-Algorithmus, meist verknüpft mit maschinellem Lernen, der Big Data nutzt, um Nutzern zusätzliche Produkte vorzuschlagen. Diese können auf dem Suchverlauf, früheren Käufen, demografischen Daten und anderen Faktoren basieren. KI-gestützte Empfehlungen sind von großem Nutzen, da sie Benutzern helfen, Produkte zu entdecken, die sie möglicherweise nicht unabhängig gefunden hätten.

Amazon und Spotify sind zwei beliebte Unternehmen, die KI nutzen, um personalisierte Benutzerempfehlungen zu erstellen.

1. Rufus von Amazon

Amazon nutzt seit über zwei Jahrzehnten KI, um das Kundenerlebnis zu verbessern. Wenn Sie etwas bei Amazon kaufen, schlägt Ihnen die Website weitere Kaufmöglichkeiten vor. Die Empfehlungen basieren auf Ihrer Bestellhistorie, Ihrem Profil und anderen Details, die KI-Algorithmen verarbeiten und kombinieren, um die beste Antwort zu geben.

Amazon hat einen Shopping-Chatbot namens Rufus vorgestellt. Dabei handelt es sich um einen generativen, KI-gestützten Einkaufsassistenten, der auf den umfassenden Produktkatalog, Rezensionen und Webinformationen von Amazon trainiert, um Kundenfragen zu beantworten. Die Plattform bietet auch Produktvergleiche und gibt Empfehlungen basierend auf Benutzer- und Chatbot-Gesprächen.

Mit Rufus können Kunden:

• Führen Sie eine allgemeinere Produktrecherche auf Amazon durch, indem Sie Fragen stellen wie „Welche Faktoren sind beim Kauf von Kopfhörern zu berücksichtigen?“ oder „Was sind nachhaltige Schönheitsprodukte?“
• Suchen Sie nach Produkten basierend auf Anlass oder Zweck.
• Kunden können Unterstützung beim Vergleich von Produktkategorien anfordern. Sie können zum Beispiel fragen: „Was ist der Unterschied zwischen Lippenbalsam und Lippenöl?“
• Finden Sie die besten Empfehlungen.
• Stellen Sie auf einer Produktdetailseite/-beschreibungsseite Fragen zu einem Produkt.

2. Spotifys KI-DJ

Spotify hat die Art und Weise, wie Menschen Musik hören, revolutioniert. Das Unternehmen nutzt KI, um Nutzern Musik, Playlists, Podcasts und andere Inhalte zu empfehlen.

Spotify hat AI DJ im Februar 2023 eingeführt. AI DJ ist ein personalisierter Guide, der Sie und Ihren Musikgeschmack versteht, sodass er auswählen kann, welcher Song abgespielt werden soll. KI-Modelle nutzen Ihre Verhaltens- und Präferenzdaten, um zu erraten, was Sie als Nächstes hören möchten. Diese Daten umfassen, was Sie hören, wie lange Sie hören, welche Playlists Sie erstellen usw. AI DJ kann sogar die neueste Musik sortieren und einige Ihrer alten Favoriten finden, indem es den Song entdeckt, den Sie mehrere Jahre lang nicht gehört haben.

KI-In-Store-Operationen

Intelligentes Bestandsmanagement ist eine weitere Anwendung von KI im Einzelhandel. Einige Unternehmen setzen Roboter ein, um für Ordnung zu sorgen, beispielsweise um einen zuverlässigen persönlichen Einkaufsassistenten für das gesamte Geschäft zu haben.

3. Walmart-Roboter zum Scannen von Regalen

Haben Sie von Walmarts neuen Helfern gehört? Sie bringen Roboter mit, die durch die Gänge sausen und die Dinge im Auge behalten. Stellen Sie sich vor, Sie müssten nie wieder nach einem fehlenden Artikel suchen oder auf eine Preisüberprüfung warten! Diese Roboter sind wie leistungsstarke Lagerprüfer und sorgen dafür, dass die Regale immer gefüllt und für Sie bereit sind. Das bedeutet mehr Zeit für die freundlichen Gesichter von Walmart, die Ihre Fragen beantworten und Ihnen helfen, das zu finden, was Sie brauchen.

KI für Marketing und Vertrieb

Dynamische Preisgestaltung oder Surge Pricing ist eine Echtzeitstrategie, bei der Marken ihre Preise auf der Grundlage verschiedener Faktoren, einschließlich Kundendaten, anpassen. Diese Preisstrategie hilft ihnen, Gewinne zu maximieren und gleichzeitig auf Kundenpräferenzen einzugehen. So funktioniert es mit Kundendaten im Kontext von Fluggesellschaften und Uber:

4. AI-gesteuerte dynamische Preisgestaltung von Virgin Atlantic

Virgin Atlantic hat sich mit Fetcher zusammengetan, um dessen KI-gesteuerte Lösung einzuführen, die Preise auf der Grundlage vorhergesagter Marktvariablen nach oben oder unten verschieben kann, um Abläufe und Einnahmen zu optimieren.

Als das System live war und zur Preisgestaltung ausgewählter Strecken genutzt wurde, war Virgin Atlantic die erste Fluggesellschaft, die die „generative Pricing Engine“ von Fetcherr nutzte und Prozesse von der Preisgestaltung bis zur Veröffentlichung vollständig automatisierte.

Fetcherr ist ein Unternehmen, das die Reisebranche mit seinem proprietären Algorithmus revolutioniert, um in Echtzeit marktgerechte Preisentscheidungen zu treffen. Das Technologie-Startup setzt sich dafür ein, Virgin Atlantic bei der Automatisierung und Verbesserung seiner Abläufe und Einnahmen mithilfe generativer KI-Technologie zu unterstützen.

KI für ein ansprechenderes Erlebnis

Achtung, Käufer. Sie werden keine Schwierigkeiten mehr haben, einen gewünschten Artikel mit Schlüsselwörtern zu beschreiben. Machen Sie einfach ein Foto und lassen Sie die KI die Arbeit erledigen.

5. Neiman Marcus „Schnapp. Finden. Geschäft." Besonderheit

Das Luxuskaufhaus Neiman Marcus nutzt künstliche Intelligenz, um Kunden das Auffinden von Artikeln zu erleichtern. Anstatt vage Suchbegriffe zu verwenden, um einen Artikel zu finden, verwendet das Unternehmen Fotos, um Kunden dabei zu helfen, einen ähnlichen Artikel zu finden. Zu diesem Zweck ging Neiman Marcus eine Partnerschaft mit Slyce ein, einer Produkterkennungsplattform, die auf KI-gestützte visuelle Erkennung spezialisiert ist.

Was es macht:

• Kunden können ein Foto von einem Kleidungsstück, Accessoire oder sogar einer Szene aus einer Zeitschrift machen (stellen Sie sich einen Prominenten vor, der eine Designer-Tasche trägt).
• Der „Snap. Finden. Geschäft." Die Funktion analysiert das Foto mithilfe der KI von Slyce und identifiziert bis zu 25 Merkmale wie Farbe, Muster, Material und Marke.
• Anschließend wird der umfangreiche Online-Katalog von Neiman Marcus nach ähnlichen oder passenden Produkten durchsucht.

Die Funktion funktioniert abteilungsübergreifend. Kunden können damit die perfekte Kleidung, Schuhe, Handtaschen, Schmuck und sogar Haushaltswaren finden, was es zu einem One-Stop-Shop für ein visuelles Einkaufserlebnis macht.

KI in Einzelhandelschancen

KI im Einzelhandel bietet viele Vorteile für Unternehmen und Kunden, indem sie die Bestandsverwaltung, Marketing und Vertrieb, die Preisgestaltung und die gesamte Customer Journey verbessert. Auch wenn physische Geschäfte nach wie vor die Könige im Einzelhandel sind, müssen sie in einem hart umkämpften Umfeld erfolgreich sein. KI treibt Innovationen im digitalen Ladenbetrieb voran, wo die Konkurrenz nur einen Klick entfernt ist. Sie wünschen sich mehr KI-gestützte Transformationen? Entdecken Sie das Penji Learning Center, um mehr zu erfahren.