Generative KI im Einzelhandel: Vernetzen und durchstarten

Von Augmented-Reality-Features im E-Commerce bis hin zu smarteren Lagerrobotern: Fortschritte in der generativen KI (gen AI) bei Amazon und Walmart sorgen für Schlagzeilen. Aber wo steht der Rest der Branche?

Genpact-Studie mit HFS zeigt leider, dass der Einzelhandel zu den Branchen gehört, die am wenigsten angaben, dass gen AI sie zu neuen, disruptiven Wertschöpfungsansätzen inspiriert.

Um das volle Potenzial von gen AI auszuschöpfen, sollten kleine und mittelständische Einzelhändler ihre Back- und Middle-Office-Funktionen analysieren, um Kundenerlebnisse im Frontend zu verbessern – und es gibt keinen besseren Zeitpunkt als jetzt. In einer Branche, die unter starkem Margendruck steht, wird der richtige Einsatz von gen KI den Unterschied zwischen schnellem Wachstum und langsamem Rückgang ausmachen

Traditionell investieren Einzelhändler erhebliche Ressourcen in Front-Office-Bereiche wie Vertrieb, Kundenservice, Marketing und E-Commerce. Doch bei Middle- und Back-Office-Funktionen – etwa Bestandsmanagement, Beschaffung und Finanzen – bleibt oft ungenutztes Potenzial. Dies spiegelt sich auch in der Verteilung von Daten- und KI-Investitionen wider.

Eine erfolgreiche Implementierung von generativer KI beginnt jedoch hinter den Kulissen: Sie basiert auf einer soliden Datenplattform, die mit qualitativ hochwertigen Daten arbeitet.
Hier sind einige Beispiele, wie die Integration neuester Technologien in zentrale Betriebsabläufe Einzelhändlern einen Wettbewerbsvorteil verschafft:

• Stärkere Lieferketten
  Eine Vielzahl von Faktoren beeinflusst Lieferketten. Fehlende Einblicke erschweren die Optimierung von Bedarfsprognosen und Bestandsmanagement.
  
  KI-gestützte Prognosen reduzieren Fehler und Fehlbestände, senken Lager- und Verwaltungskosten und können automatische Warnungen auslösen, wenn Produkte knapp werden – z. B. durch Kameras in Lagern oder Echtzeit-Kundentracking. Gen KI beseitigt die Unsicherheiten im Lieferkettenmanagement und ermöglicht präzise Entscheidungen zur richtigen Zeit.
  
  
• Datenbasierte Preisentscheidungen
  Ohne eine Preisstrategie, die Kundendaten, Marktanalysen und Saisonalität berücksichtigt, bleibt es schwierig, Kapital optimal einzusetzen und Fehlbestände zu vermeiden.
  
  Daten und generative KI schaffen Abhilfe, indem sie Echtzeiteinblicke in die Nachfrage liefern. Sie analysieren Einkaufsgewohnheiten, Retouren und Kundenbewegungen – online und im Geschäft. Mit diesen präzisen Daten können Manager fundierte Entscheidungen zu Preisen und Bestellungen treffen.
  
  
• Leistungsstarke Beschaffung
  Erfolgreiche Lieferantenbeziehungen erfordern konstante Verhandlungen und Kommunikation. Mit zunehmendem Wachstum und einer erweiterten Lieferbasis wird dies jedoch komplexer.
  Gen AI hilft, Verhandlungen zu beschleunigen und bisher unerkannte Einsparmöglichkeiten zu identifizieren. Walmart konnte mit KI beispielsweise Verhandlungszeiten von Wochen auf Tage verkürzen – ein Ansatz, der auch für kleinere Einzelhändler möglich ist. Zusätzlich können Lieferzeiten und Kundenbewertungen in Lieferantenscoring-Systeme einfließen, um fundierte Entscheidungen über Partnerschaften zu treffen.
  
  
• Kunden übertreffen Erwartungen
  Kunden erwarten schnelle Problemlösungen, was angesichts hoher Anfragevolumina schwierig ist. KI-gestützte Chatbots helfen, Anfragen effizient zu bearbeiten, und leiten komplexe Themen an Mitarbeiter weiter, die sich so auf Prioritäten konzentrieren können.
  
  Ein Beispiel ist Amazons Einsatz des Cora ContactUs.ai-Frameworks von Genpact, das Routineanfragen bearbeitet und Reparaturprozesse optimiert, indem es Datenquellen konsolidiert und wertvolle Einblicke bietet.
  
  
• Optimierte digitale Schaufenster In einem umkämpften E-Commerce-Markt entscheiden personalisierte Erlebnisse über Erfolg. Gen AI analysiert Kundenbedürfnisse und schlägt passende Produkte vor. Gleichzeitig generiert sie ansprechende Produktbeschreibungen, die Käufe fördern. Dabei bleibt entscheidend, dass die Datenqualität aus dem Back-End die Leistungsfähigkeit der KI bestimmt.
  
  
• Verbesserte In-Store-Erlebnisse
  Trotz wachsender Online-Umsätze sind Innovationen im stationären Handel gefragt. KI-gestützte Scan- und Bezahlsysteme verkürzen Wartezeiten, während vernetzte Tools Lagerbestände in Echtzeit verfügbar machen.

Trotzdem glauben laut HFS-Studie nur 13 % der Einzelhandelsmanager, dass KI die Mitarbeiterbindung stärken kann. Dabei zeigt sich: Verbesserte Mitarbeitererfahrungen führen zu zufriedeneren Kunden.

Mit der richtigen Strategie und Technologie können Einzelhändler aller Größen von generativer KI profitieren – jetzt ist die Zeit, die Weichen für eine erfolgreiche Zukunft zu stellen.

Laut HFS-Studie glauben 62 % der Einzelhandelsmanager, dass generative KI die individuelle Produktivität steigern wird. Doch 43 % warnen, dass ein rein produktivitätsorientierter Ansatz irreführend ist. Nur eine umfassende gen KI-Strategie, die Back- und Front-End-Anwendungen verknüpft, kann Silos auflösen und den gesamten Einzelhandel nachhaltig transformieren.

Die Erkenntnis? Kleine und mittelständische Einzelhändler verfügen oft über die Agilität, die größeren Konkurrenten fehlt, um Daten nahtlos in allen Abteilungen zu integrieren – unterstützt durch gen KI.

Doch technologische Transformation geschieht nicht über Nacht. Über die Hälfte der Einzelhandelsmanager nennt unzureichende Datenqualität oder -strategie als größte Hürden bei der Einführung von gen KI. Um diese Herausforderungen zu meistern, ist ein Partner mit fundierter Branchenexpertise im Einzelhandel entscheidend, um unternehmensweite Veränderungen voranzutreiben.

Die Einzelhändler, die diese Partnerschaften nutzen, um die Grenzen der generativen KI zu erweitern, werden nicht nur heute, sondern auch in der Zukunft erfolgreich sein.
Dieser Standpunkt wurde von Philip Ollapally, Data and AI in Retail Specialist bei Genpact, verfasst.