Künstliche Intelligenz im Handel & E-Commerce
Sie möchten Ihre Kunden besser kennen um Ihnen attraktive Angebote und einen einzigartigen Service bieten oder mit Prozessoptimierung Ihre Ressourcen reduzieren? Dann und mehr ist mit Data Science und KI möglich. Und wir helfen Ihnen dabei!
Data & KI Projekte im Handel
Eine Studie des BMWI identifiziert alleine im Einzelhandel 27 Anwendungsbereiche für Künstliche Intelligenz. Bei der Kundenerfahrung kann KI beispielsweise im Rahmen der virtuellen Anprobe, der visuellen Produktsuche aber auch beim intelligenten Mahnverfahren eingesetzt werden. Das Internet of Things (IoT), RFID-Sensoren, digitale Preisschilder und mobiles Internet schaffen für den stationären Handel ganz neue Möglichkeiten zur Personalisierung und Individualisierung der Customer Journey.
Zudem kann KI in der Logistik die Supply Chain Operations, Tourenplanung und Auslieferungen optimieren.
KI Anwendungen sind dabei nicht auf Einzelhändler beschränkt. Auch der Großhandel, B2B Händler und vor allem auch der Online-Handel und Online-Shops profitieren von Künstlicher Intelligenz.
Unsere Erfahrung aus über 1.000 Projekten in den letzten 8 Jahren haben wir genutzt, um ein ganzheitliches System für Data & KI Projekte zu entwickeln – unsere Data Journey. Eine durchgängige Data Strategy bildet die Basis und den Rahmen, um aus Daten echten Mehrwert zu generieren
Projekte unserer Kunden
Die Experten bei Alexander Thamm haben bereits über 1.000 Data & KI Projekte erfolgreich realisiert. Darunter zahlreiche Projekte im Einzelhandel, Großhandel, B2B Handel und Online-Handel.
Absatzprognosen von Lebensmitteln
- Transparenter White-Box Ansatz für den Kunden
- Schaffung von Unabhängigkeit externer Anbieter durch in-house Lösung
- Hohe Kosteneinsparungen
Empfehlungssystem für Cross-Selling
- 75 % der Empfehlungen werden durch die Vertriebsexperten als hilfreich bewertet
- Ein Algorithmus für Empfehlungen an mehreren Customer Touchpoints
- Befähigung zur Weiterentwicklung des Empfehlungssystems durch Know-How-Transfer
Optimierung des Supply-Chain-Management
- Erhebliche, mit steigender Stufe in der Supply-Chain wachsende Reduktion des Peitscheneffekts
- Verringerung von Out-of-Stock-Situationen trotz gleichzeitiger Verringerung der Bestände
- Zentrales Errechnen von Bestellvorschlägen ermöglicht Übergang zum Vendor-Managed-Inventory
Nachfrageprognose zur Lageroptimierung
- Erhöhung der Prognosegenauigkeit an allen Verkaufsstandorten und für die wichtigsten Produktgruppen
- Erhöhung der Teileverfügbarkeit (Servicelevel) sowie gezielte Steuerung des Lagerumschlags
- Reduktion von entgangenen Umsätzen um 50 %
Effiziente Sortimentbereinigung
- Der komplexe Prozess der Sortimentsbereinigung ist innerhalb weniger Minuten durchführbar
- Fachwissen und datenbasierte Auswertungen ergänzen sich bestmöglich
- Der Anwender kann einfach und übersichtlich verschiedene Szenarien ausprobieren und die beste Lösung auswählen
Optimierung der Produktionsmenge
- Die Gesamtmenge für die Vorproduktion von Artikeln könnte um 43 % erhöht werden, ohne ein höheres Restrisiko als bisher zu ergeben
- Der Prototyp vereint die Qualität heterogener Bedarfssignale aus verschiedenen Märkten
- Der Level Loading Prototyp ist in ein gut dokumentiertes R-Paket eingebettet
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Künstliche Intelligenz im Handel & E-Commerce
Einsatzgebiete von KI & Big Data
im Handel
Handel und E-Commerce Unternehmen verfügen über große Datenmengen, die ein riesiges Potenzial bieten. Im Folgenden stellen wir Ihnen einige Felder vor, in denen Künstliche Intelligenz im E-Commerce und im Handel allgemein eingesetzt werden kann:
Fraud Detection
Betrugsversuche in Echtzeit erkennen und erfolgreich bekämpfen.
Predictive Banking
Durch analyse– und datengetriebenes Banking den Kunden Transparenz und Vorhersagbarkeit über die eigenen Finanzen ermöglichen.
Recommender Systeme
Realisierung von Cross-Selling und Up-Selling Potenzialen und Optimierung der Conversionrate im E-Commerce durch datenbasierte Empfehlungssysteme.
Dynamic Pricing
Ermittlung des optimalen Preises und Erhöhung der Handelsmargen durch dynamische Preisoptimierung.
Chatbots
Kundenservice und Backoffice entlasten und optimieren durch den Einsatz virtueller Assistenten und digitaler Roboter in der Kundenkommunikation.
Churn Prediction
Abwanderungsgefährdete Kunden identifizieren und durch zielgenaue Ansprache und Angebote halten.
CHANCEN VON KÜNSTLICHER INTELLIGENZ IM HANDEL
Durch den Einsatz künstlicher Intelligenz lassen sich in allen Bereichen enorme Effizienz- und Ertragssteigerungen realisieren. Digitale Assistenten können helfen, Kosten zu senken und Ressourcen einzusparen. Die Kundenbindung kann durch personalisierte Angebote und Zusatzfunktionen gestärkt werden, die auf Auswertung der Kundendaten und Kundensegmentierung basieren. Ganz neue Zielgruppen können durch die Entwicklung neuer, datengetriebener Produkte erschlossen werden.
Neue Business Modelle
Kosten senken
Customer Experience verbessern
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Simon Decker
Data & AI Projekte Insurance & Finance