Künstliche Intelligenz im Handel & E-Commerce

Erfahren Sie was Künstliche Intelligenz ist, wie sie funktioniert und welche Chancen sie für Unternehmen in den Bereichen Handel & E-Commerce bietet. 

Definition Künstliche Intelligenz

Der Begriff Künstliche Intelligenz (KI) bzwArtificial Intelligence (AI) bezieht sich auf zwei Dinge. Zum einen handelt es sich um eine wissenschaftliche Fachrichtung, die die Intelligenz von Maschinen erforscht. Die Schaffung der künstlichen Intelligenz ist seit Jahrhunderten ein Traum der Menschheit, aber die akademische und zielgerichtete Forschung zu ihrer Schaffung gibt es erst seit 1956. Zweitens bezieht sich Künstliche Intelligenz auf Maschinen oder Computersysteme, die intelligentes Verhalten zeigen. Intelligente Maschinen und Systeme werden bereits in einer Reihe von Bereichen eingesetzt. In jüngster Zeit wurde die überwiegende Mehrheit solcher intelligenten Maschinen und Systeme durch Machine Learning-Methoden geschaffen, so dass heute im wesentlichen KI = ML + x ist.   Mehr über die Grundlagen, Verfahren, Technologien und Potenziale von Künstliche Intelligenz erfahren Sie in unserem Blogartikel 

Chancen von Künstlicher Intelligenz im E-Commerce und Handel

Gewinne steigern

Gewinnmargen erhöhen und neue Umsatztreiber identifizieren durch den Einsatz von KI-Lösungen.    

 

Kosten senken

Durch Prozessautomatisierungen über die gesamte Wertschöpfungskette können Ressourcen reduziert werden.  
 

Customer Experience optimieren

Nachhaltige Kundenerlebnisse schaffen und Kunden binden durch datengetriebene Lösungen. 

 

Potenziale von KI im Handel und E-Commerce

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.   In der Filiale können Roboter bei der Beratung oder auch bei der Reinigung zum Einsatz kommen. Die Zentralen können bei der dynamischen Preisoptimierung, der Personaleinsatzplanung oder auch der Sortimentsgestaltung von KI-Algorithmen profitieren. In der Logistik und dem Transport können die Supply Chain Operations, Tourenplanung und Auslieferungen optimiert werden. KI Anwendungen sind dabei nicht auf Einzelhändler beschränkt. Auch der GroßhandelB2B Händler und vor allem auch der Online-Handel und Online-Shops profitieren von Künstlicher Intelligenz.     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 gestärkt werden durch personalisierte Angebote und Zusatzfunktionen, die auf Auswertung der Kundendaten und Kundensegmentierung basieren. Ganz neue Zielgruppen können erschlossen werden durch die Entwicklung neuer, datengetriebener Produkte.   

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Künstliche Intelligenz im Handel & E-Commerce: Einstieg | Einsatzgebiete | Use Cases

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Churn Prediction

Abwanderungsgefährdete Kunden identifizieren und durch zielgenaue Ansprache und Angebote halten.

Einsatzgebiete von KI & Big Data im E-Commerce und 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 können:

Fraud Detection

Betrugsversuche beim Online Einkauf und im stationären Handel in Echtzeit erkennen und erfolgreich verhindern.

Chatbots

Kundenservice und Backoffice entlasten und optimieren durch den Einsatz virtueller Assistenten und digitaler Roboter in der Kundenkommunikation.

Dynamic Pricing

Ermittlung des optimalen Preises und Erhöhung der Handelsmargen durch dynamische Preisoptimierung.

Recommender Systeme

Realisierung von Cross-Selling und Up-Selling Potenzialen und Optimierung der Conversionrate im E-Commerce durch datenbasierte Empfehlungssysteme.

Churn Prediction

Abwanderungsgefährdete Kunden rechtzeitig identifizieren und durch individuelle Angebote und Services halten.

Sales Forecast

Präzise Absatzprognosen ermöglichen automatisiert optimale Bestellmengen festzulegen und Margen zu maximieren.

Referenzprojekte unserer Kunden

Die Epxerten bei Alexander Thamm haben bereits über 600 Data & KI Projekte erfolgreich realisiert. Darunter zahlreiche Projekte im Einzelhandel, Großhandel, B2B Handle und Online-Handel.

  • Transparenter White-Box Ansatz für den Kunden
  • Schaffung von Unabhängigkeit von externem Anbieter durch in-house Lösung
  • Hohe Kosteneinsparungen
  • 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
  • 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
  • Erhöhung der Prognosegenauigkeit an alle Verkaufsstandorten und für die wichtigsten Produktgruppen
  • Erhöhung der Teileverfügbarkeit (Servicelevel) Gezielte Steuerung des Lagerumschlags
  • Reduktion von entgangenen Umsätzen um 50 %
  • 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
  • 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

Chancen von Künstlicher Intelligenz im Handel

Neue Business Modelle

Erschließung neuer Zielgruppen durch digitale Produkte und Vertriebskanäle.

Kosten senken

Durch Prozessautomatisierungen Ressourcen erheblich reduzieren.

Customer Experience verbessern

Kundenbedürfnisse identifizieren und befriedigen durch datengetriebene Lösungen.

Data & KI Projekte für den Handel mit [at]

Unsere Erfahrung aus über 600 Projekten in den letzten 7 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 – wir nennen es Data2Value. Im DataLab geht es um Geschwindigkeit!

Ziel ist es, möglichst schnell Use Cases zu testen – vom Konzept zum Prototypen mit Echtdaten. In der Data Factory werden Use Cases zum fertigen Produkt industrialisiert. Absoluter Fokus ist die Skalierung und nachhaltige Generierung von Mehrwerten – daher steht auch hier der Nutzer im Fokus. In unserer DataOps betreiben und warten wir Ihre Plattformen und Machine Learning Algorithmen

Unsere Kunden

KI Projekte und Produkte für Handel und E-Commerce mit der [at] Data Journey

Unsere Erfahrung aus über 600 Projekten in den letzten 7 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 – wir nennen es Data2Value. Im DataLab geht es um Geschwindigkeit! Ziel ist es, möglichst schnell Use Cases zu testen – vom Konzept zum Prototypen mit Echtdaten. In der Data Factory werden Use Cases zum fertigen Produkt industrialisiert. Absoluter Fokus ist die Skalierung und nachhaltige Generierung von Mehrwerten – daher steht auch hier der Nutzer im Fokus. In unserer Data Ops betreiben und warten wir Ihre Plattformen und Machine Learning Algorithmen.

Data Journey by Alexander Thamm

3 Gründe für [at]

Leader für
KI und Big Data

Wir sind als #1 Value Creator im Machine Learning von CRISP Research sowie als Big Data Leader in Deutschland von Experten ausgezeichnet worden.

KI-Expertise im Handel und E-Commerce

Wir haben seit 2012 zahlreiche Projekte im Einzelhandel, B2B Handel und E-Commerce für verschiedenste Kunden erfolgreich umgesetzt.

Whitebox statt Blackbox

Unsere individuellen Modelle und Algorithmen sorgen für Transparenz und können im Gegensatz zu fertigen Produktlösungen jederzeit selbständig weiterentwickelt werden.

Vereinbaren Sie ein unverbindliches Beratungsgesrpäch

* = Pflichtfeld Bitte beachten Sie unsere Datenschutzerklärung.

Ihr Ansprechpartner

AT_Simon Decker | Ansprechpartner Alexander Thamm GmbH

Simon Decker

Data & AI Projekte
Tel: +49 173 2447268

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