Künstliche Intelligenz im Handel: 300 Mrd. Dollar Potential für Händler

Eine neue Studie des Capgemini Research Institute errechnet ein 300 Milliarden US-Dollar Potenzial oder mehr für Händler, die ihre aktuellen KI-Anwendungen skalieren und erweitern. [...]

Bisher ist das allerdings nur bei einem Prozent der beobachteten Anwendungsfälle möglich. Im Rahmen der Studie „Retail superstars: How unleashing AI across functions offers a multi-billion dollar opportunity“ wurden 400 global tätige Handelsunternehmen befragt, die KI–Anwendungen bereits in unterschiedlichen Reifegraden einsetzen und gemeinsam 23 Prozent des Umsatzes im globalen Einzelhandelsmarkt repräsentieren.

Andreas Hornich, Head of I&D bei Capgemini in Österreich, meint: „Weltweit scheinen die Händler nun zu wissen, wie wichtig KI für ihre zukünftige Wettbewerbsfähigkeit sein wird. Das Bewusstsein ist da und erste Schritte wurden eingeleitet. Der großflächige Einsatz in der Praxis ist jetzt der nächste Meilenstein. Vor allem aber sollten Händler der Versuchung widerstehen, nur kurzfristige Renditeziele zu verfolgen und dabei Kunden – vor allen Dingen im Sinne langfristiger Kundenbindung – aus dem Blick zu verlieren.“ Laut der Studie legt der Großteil der Unternehmen bei KI vor allem Wert auf Kosten, Daten und Return on Investment (ROI), statt zu beobachten, welche Steine sie ihren Kunden damit in den Weg legen. Langfristig würden sich loyale Kunden wesentlich nachhaltiger in finanziellen Kennziffern niederschlagen, ist Hornich überzeugt.

Die wichtigsten Erkenntnisse der Studie

• Mehr als ein Viertel (28 Prozent) der Händler verwenden heutzutage KI: Dies entspricht einem deutlichen Anstieg von 17 Prozent im Jahr 2017, seit 2016 hat sich dieser Prozentsatz versiebenfacht (4 Prozent).
• KI schafft Arbeitsplätze, die Verluste sind bisher überschaubar: 71 Prozent der Händler geben an, dass KI heute Arbeitsplätze schafft, wobei sich über zwei Drittel (68 Prozent) dieser Jobs auf einem recht erfahrenen Niveau bewegen. Dagegen erklärten 75 Prozent, dass KI bislang keinerlei Arbeitsplätze in ihrer Organisation ersetzt habe. Diejenigen die sagten, dass Arbeitsplätze eingespart wurden, schätzen die Zahl auf 25 oder weniger.
• KI führt zu weniger Kundenbeschwerden und höheren Umsätzen: Händler sind sich bemerkenswert einig bezüglich des Einflusses von KI auf die Kundenbeziehung und Umsätze: Während die Erwartungen seit 2017 sanken, erwarten 98 Prozent der Befragten, die KI in kundennahen Funktionen einsetzen, bis zu 15 Prozent weniger Kundenbeschwerden, während 99 Prozent der Befragten einen Anstieg der Umsätze von bis zu 15 Prozent erwarten. Das ist ein bedeutender Sprung seit 2017, als die Antworten von „Null“ über „15 Prozent Wachstum“ bis hin zu „ich weiß es nicht“ reichten.

Um die Chancen für zukünftiges Wachstum, wie den erwarteten Nutzen und eine realistische Umsetzung, zu berechnen, analysierte das Capgemini Research Institute 43 Anwendungsfälle für KI. Das Ergebnis ist wie folgt:

Nur wenige Handelsunternehmen können tatsächlich Milliarden einsparen: Laut der Studie können Einzelhändler in der Zukunft 300+ Milliarden US-Dollar einsparen, indem sie die KI–Anwendungen über die gesamte Lieferkette hinweg skalieren. Bei der Prüfung aller aktiven KI–Anwendungen zeigte sich jedoch, dass nur ein Prozent dieser Projekte für eine Implementierung an mehreren Standorten oder bei einer vollständigen, flächendeckenden Implementierung geeignet ist.

Mangelnder Fokus auf einfache, kundenorientierte Implementierungen: Diese mangelnde Skalierbarkeit beruht wahrscheinlich darauf, dass Händler sich auf komplexere Projekte mit höherer Rendite konzentrieren. Einzelhändler, die KI anwenden, arbeiten acht Mal häufiger an Projekten mit hoher Komplexität als an „quick wins“, die einfacher zu skalieren sind. Bei den bisherigen Implementierungen fehlt zudem der Fokus auf die Benutzerfreundlichkeit: Treibende Kräfte hinter den derzeitigen KI–Implementierungen sind Kosten (62 Prozent) und ROI (59 Prozent), während die Kundenerfahrung (10 Prozent) und die bekannten Kunden „pain points“ (7 Prozent) erheblich niedrigere Priorität haben.

Enormes Potenzial für die KI im Betrieb: Heute sind nur 26 Prozent der KI-Anwendungsfälle auf den Betrieb ausgelegt, die aber hinsichtlich der Renditen zu den profitabelsten gehören. Zu den herausragenden Beispielen zählen die Verwendung von AI für Beschaffungsaufgaben (rund 7,9 Prozent ROI), die Verwendung von Bilderkennungsalgorithmen zur Diebstahlerfassung im Geschäft (7,9 Prozent) und die Optimierung der Supply-Chain-Routenplanung (7,6 Prozent). Eine digitale und optimierte Lieferkette bietet große Chancen, da KI hier deutlich mehr Effizienz bringt.

Einzelhändler sind realistischer in Bezug auf ihre Bereitschaft für KI

Nun, wo Künstliche Intelligenz in der Praxis angekommen ist, sind auch die Unternehmen realistischer, was ihre eigene Bereitschaft dafür angeht. Während im Jahr 2017 noch 78 Prozent behaupteten, dass sie über die für die Implementierung der KI erforderlichen Fähigkeiten verfügen, sind es heute nur noch 53 Prozent. Mehr als acht von zehn Einzelhändlern waren 2017 zuversichtlich, dass ihr Datenökosystem für die Implementierung der KI bereit ist. In der aktuellen Studie ist dieser Wert auf 55 Prozent gefallen. Der Anteil von Organisationen, die angeblich eine Roadmap für die KI–Implementierung haben, ist von 81 Prozent im Jahr 2017 auf nur noch 36 Prozent gesunken.

Weitere Erkenntnisse finden sich in derStudie, die hier zumDownload bereit steht.