Laut der Studie »KI im Store« von EHI und Microsoft sehen Handelsunternehmen KI vor allem in zwei Bereichen als sehr relevant: Dynamic Pricing und Predictive Analytics. Für die Einführung KI-gesteuerter Lösungen sind jedoch noch Investitionen nötig. [...]
Dynamic Pricing und Predictive Analytics sind Kernanwendungsgebiete der KI, werden vom Handel aber unterschiedlich bewertet. Für ersteres bringt schlicht nicht jede Branche die nötigen Voraussetzungen mit. Predictive Analytics hingegen werden in den kommenden Jahren das wichtigste Einsatzgebiet für KI-Anwendungen sein, so zwei ausgewählte Ergebnisse der Befragung. Gefragt sind vor allem smarte Anwendungen, die große sowie diverse Datenmengen in echte Customer Insights übersetzen.
»Der Handel hat das große Potenzial von künstlicher Intelligenz zweifellos erkannt«, so Xenia Giese, Industry Executive Retail & Consumer Goods bei Microsoft Deutschland und Co-Autorin der Studie. »Für die Einführung KI-gesteuerter Lösungen sind jedoch noch gezielte Investitionen nötig. Gefragt sind vor allem smarte Anwendungen, die große sowie diverse Datenmengen in echte Customer Insights übersetzen. Zu bedenken ist jedoch, dass sich KI nur dann rechnet, wenn sie möglichst breit – idealerweise über mehrere Prozesse hinweg – eingesetzt wird.«
Investitionen in Predictive Analytics
In der KI-gesteuerten Analyse von großen Datenmengen sieht der Handel großes Potenzial. Alle Befragten sehen sich bei Predictive Analytics – also die vorausschauende Analyse insbesondere von Abverkäufen und Bestandsveränderungen und sich daraus ableitende Auswirkungen auf Warenverteilung und -platzierung – durch Investitionen in den vergangenen Jahren bereits vergleichsweise gut aufgestellt. KI-basierten Lösungen werden in diesem Bereich ein weiterhin hohes Entwicklungspotenzial für die kommenden Jahre bescheinigt, denn wesentlich größere und vielfältige Mengen an Daten, die bisher oft unberücksichtigt geblieben sind, können nun für Analysen herangezogen werden. Für Fashion-Händler ist beispielsweise die Warenverteilung oft wichtiger als die vorausschauende Analyse der Abverkäufe, da Großteile des Sortiments nicht nachgeordert werden. Auch in diesem Zusammenhang können KI-basierte Lösungen zur Anwendung kommen. Das alles wird substanzielle Investitionen nach sich ziehen.
Zu Dynamic Pricing besteht ein sehr unterschiedliches Bild bei den Handelsunternehmen. Ein Teil der Unternehmen steht der dynamischen, KI-gesteuerten Preisgestaltung sehr aufgeschlossen gegenüber. Sie sehen es vielmehr als zwingend notwendig, um dem Online-Wettbewerb entgegentreten zu können. Allerdings sind nicht alle Sortimente gleichermaßen für Dynamic Pricing geeignet. Beispielsweise ist im Modehandel die digitale Preisauszeichnung, Voraussetzung für Dynamic Pricing, gar nicht im Einsatz. Ablehnende Meinungen haben einige Verantwortliche auch, weil sie das Risiko abschreckt, Kunden möglicherweise durch untertägige Preisänderungen zu verunsichern oder zu verärgern.
KI kann dabei helfen, den Gewinn zu steigern
KI hat aber nicht nur im Handel ein enormes Potenzial zu bieten. Eine Studie von Oracle und der Enterprise Strategy Group (Emerging Technologies: The competitive edge for finance and operations) kommt zu dem Ergebnis, dass Unternehmen, die KI und andere neue Technologien im Bereich Finance and Operations einsetzen, ihren Gewinn um 80 Prozent schneller steigern können als Firmen, die derartige Lösungen nicht nutzen. Laut der Studie verbessen KI und digitale Assistenten die Genauigkeit und Effizienz im Finanzbereich. Unternehmen, die derartige Lösungen einsetzen würden, könnten Fehler im Finanzbereich um durchschnittlich 37 Prozent reduzieren und 72 Prozent der Organisationen, die KI einsetzen, würden von einem transparenteren Überblick ihrer gesamten Unternehmensleistung profitieren. 83 Prozent der Führungskräfte glauben, dass KI innerhalb der nächsten fünf Jahre Finanzabschlüsse vollständig automatisieren wird.
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