Künstliche Intelligenz (KI) im stationären Geschäft.
20 Dinge, die große Einzelhändler bereits tun. Im Einzelhandel nutzen große Ketten künstliche Intelligenz und Datenanalysen, um jeden Aspekt ihres Geschäfts zu verbessern. Während diese Technologien für kleine Geschäfte oft unerreichbar sind, ist es hilfreich zu verstehen, wie Einzelhandelsriesen Innovationen nutzen, um wettbewerbsfähig zu bleiben und jeden Schritt ihres Betriebs zu optimieren. Dieser Artikel soll uns nicht deprimieren, indem wir denken, dass wir keine Chance haben, aber er soll uns dazu anregen, einen anderen Weg zum Vorteil unseres Shops zu finden. Das Schlimmste ist oft, es nicht zu wissen.
Zusammenfassung des Kapitels
1 Überwachung und Optimierung des Ladenlayouts
Wie KI den Kundenfluss analysieren und Layoutänderungen vorschlagen kann, um die Effizienz zu maximieren und das Einkaufserlebnis zu verbessern.
2 Intelligentes Bestandsmanagement
Nutzen Sie KI, um den Nachschubbedarf vorherzusagen, Abfall zu reduzieren und Fehlbestände zu vermeiden, indem Sie die Bestandsverwaltung optimieren.
3 Kundensupport durch Chatbots im Geschäft
Implementierung von virtuellen Assistenten in physischen Geschäften, um Kundenfragen zu beantworten und sie zu den Produkten zu führen, die sie suchen.
4 Personalisierung des Einkaufserlebnisses
Wie künstliche Intelligenz das Einkaufserlebnis von Kunden in Echtzeit personalisieren und maßgeschneiderte Empfehlungen und Werbeaktionen basierend auf ihren Interessen anbieten kann.
5 Analyse des Kundenverhaltens im Geschäft
Der Einsatz von intelligenten Sensoren und Kameras, um Daten über das Kundenverhalten im Geschäft zu sammeln und die Produktplatzierung zu verbessern.
6 Optimierung von Personal- und Arbeitsschichten
Einsatz von KI zur Analyse des Verkehrs im Geschäft und zur Optimierung der Personalverteilung, um Wartezeiten zu verkürzen und den Kundenservice zu verbessern.
7 Sicherheit und Schadensverhütung
Systeme mit künstlicher Intelligenz, um verdächtiges Verhalten zu erkennen, Diebstahl zu verhindern und die Sicherheit im Geschäft in Echtzeit zu überwachen.
8 Automatisierte Zahlungen und Checkouts
Wie KI den Checkout-Prozess mit Self-Checkout-Lösungen oder automatisierten Bezahlsystemen rationalisieren, Warteschlangen reduzieren und die Kundenzufriedenheit verbessern kann.
9 Produktempfehlungen basierend auf dem Verhalten im Geschäft
KI-Systeme, die das Kundenverhalten überwachen und verwandte Produkte in Echtzeit vorschlagen, um Cross-Selling und Upselling zu verbessern.
10 Feedback-Management und Service-Optimierung
Wie KI Kundenfeedback sammeln und analysieren kann, um verbesserungswürdige Bereiche bei Service und Produkten zu identifizieren.
11 Augmented-Reality-Integration für immersive Einkaufserlebnisse
Durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz in Kombination mit Augmented Reality können interaktive Einkaufserlebnisse angeboten werden, wie z. B. die "virtuelle Anprobe" von Produkten.
12 Trendprognose und Einkaufsplanung
Künstliche Intelligenz zur Analyse von Marktdaten und zur Vorhersage aufkommender Trends, die dem physischen Geschäft helfen, wettbewerbsfähig und auf dem neuesten Stand zu bleiben.
13 Reduzierung von Wartezeiten und Optimierung von Warteschlangen
KI-Systeme zur dynamischen Verwaltung von Warteschlangen und zur Reduzierung von Wartezeiten, um den Kundenfluss während der Stoßzeiten zu optimieren.
14 Automatisierung des Retourenmanagements
Wie KI das Retourenmanagement erleichtern und die Verfahren sowohl für Kunden als auch für das Filialpersonal vereinfachen kann.
15 Kauf von Systemen zur Erkennung von Präferenzen
Einsatz von KI, um Kundenpräferenzen während ihres Aufenthalts im Geschäft zu verfolgen und personalisierte Werbeaktionen direkt in ihren Apps oder Mobilgeräten anzubieten.
16 Bedarfsprognose und Bestandsplanung
KI-Systeme, die Nachfragespitzen während besonderer Ereignisse oder Feiertage vorhersagen, die Bestandsverwaltung optimieren und die Produktverfügbarkeit verbessern.
17 Analyse des Fußgängerverkehrs rund um das Geschäft
Künstliche Intelligenz zur Überwachung des Fußgängerverkehrs außerhalb des Geschäfts und zur Optimierung von Öffnungen, Werbeaktionen und Marketing auf der Grundlage der Kundenfrequenz.
18 Vermeidung von technischen Problemen oder Fehlfunktionen
KI-Systeme für die proaktive Überwachung von Filialsystemen und -geräten, um technische Ausfälle, die den Betrieb verlangsamen könnten, vorherzusagen und zu verhindern.
19 Erstellen von datenbasierten Live-Aktionen in Echtzeit
Wie KI Personalisierte Angebote und Rabatte auf der Grundlage von Daten erstellen kann, die in Echtzeit über Kundenpräferenzen und -verhaltensweisen im Geschäft gesammelt werden.
20 Datenanalyse zur kontinuierlichen Verbesserung des Point of Sale
Künstliche Intelligenz zur kontinuierlichen Erfassung und Analyse von Daten, die es Managern ermöglicht, die Effizienz der Filialen und das Kundenerlebnis ständig zu verbessern.
1. Überwachung und Optimierung des Ladenlayouts
Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert die Art und Weise, wie physische Geschäfte das Layout des Geschäfts organisieren und optimieren, verbessert das Einkaufserlebnis und steigert den Umsatz. Die Layoutoptimierung ist von entscheidender Bedeutung, da sich die Organisation der Räume direkt auf das Kundenverhalten, die Produktsichtbarkeit und die einfache Navigation im Geschäft auswirkt. KI bietet durch eine Kombination aus fortschrittlichen Technologien wie Sensoren, Kameras und Datenanalysen einen wissenschaftlichen und datengesteuerten Ansatz, um fundiertere Entscheidungen zu treffen.
Wie KI bei der Verfolgung des Kundenverhaltens hilft
KI verwendet Bewegungssensoren, intelligente Kameras und andere Technologien, um den Verkehr und das Kundenverhalten innerhalb des Geschäfts in Echtzeit zu überwachen. Zu den wichtigsten Aspekten, die überwacht werden, gehören:
Wege der Kunden: Die KI verfolgt die Kundenbewegungen und analysiert, welche Wege am stärksten frequentiert sind und welche Bereiche des Geschäfts gemieden werden. Dies hilft Managern zu verstehen, wie sich Kunden im Geschäft zurechtfinden und welche Bereiche verbessert werden müssen.
Points of Interest: KI kann erkennen, wo Kunden am meisten verweilen. Wenn ein Produkt oder eine Werbeaktion beispielsweise viele Kunden anzieht, können Sie dieses Muster in anderen Teilen des Geschäfts replizieren.
Produktinteraktion: Intelligente Kameras können überwachen, wie viele Kunden ein Produkt berühren oder in die Hand nehmen, und nützliche Daten liefern, um echtes Interesse zu verstehen, auch wenn das Produkt nicht gekauft wird.
Datengetriebene Layout-Optimierung
Sobald Daten über das Kundenverhalten gesammelt wurden, verwendet die KI analytische Modelle, um Verbesserungen am Layout des Geschäfts vorzuschlagen. Zu den allgemeinen Optimierungen gehören:
Product Placement: KI kann die optimale Platzierung von umsatzstarken oder margenstärkeren Produkten in stark frequentierten Bereichen vorschlagen. So könnten beispielsweise Saison- oder Werbeartikel an die belebtesten Stellen verlagert werden, um ihre Sichtbarkeit zu maximieren und Impulskäufe zu fördern.
Promotion-Zonen und Hot Spots: Die "heißen" Bereiche des Stores, in denen sich der meiste Traffic konzentriert, können identifiziert und für Werbeaktionen oder neue Produkteinführungen optimiert werden. Auf diese Weise kann das Geschäft die Räume mit besserer Sichtbarkeit optimal nutzen.
Verkehrsfluss: Die Analyse von Kundenflussdaten hilft bei der Gestaltung logischer und flüssiger Routen, die die Navigation verbessern, "Engpässe" reduzieren und Kunden dazu ermutigen, mehr Bereiche des Geschäfts zu besuchen, wodurch die Verweildauer und die Kaufwahrscheinlichkeit erhöht werden.
Verwenden von Heatmaps zur Visualisierung von Daten
Eine der leistungsfähigsten Anwendungen der künstlichen Intelligenz bei der Überwachung des Verhaltens ist die Verwendung von Heatmaps, visuellen Darstellungen, die die Bereiche des Geschäfts mit mehr oder weniger Verkehr zeigen. Mit Heatmaps können Sie klar erkennen, wo sich die Kunden konzentrieren und welche Bereiche weniger attraktiv sind. Diese visuellen Daten sind entscheidend für:
Schwachstellen identifizieren: Bereiche des Ladens, die weniger frequentiert werden, können neu organisiert oder in Werbeflächen umgewandelt werden, um mehr Aufmerksamkeit zu erregen.
Verbessern Sie die Präsentationseffizienz: Durch die strategische Platzierung von Produkten in Bereichen mit dem höchsten Verkehrsaufkommen kann das Geschäft den Umsatz steigern und die Raumnutzung optimieren.
Passen Sie das Layout an die Zielkunden an
KI kann Zielgruppen auch basierend auf dem Kaufverhalten segmentieren und das Layout so anpassen, dass es den Vorlieben der Zielkunden besser entspricht. Zum Beispiel könnte ein Geschäft mit einem jungen, technisch versierten Kundenstamm offenere, minimalistischere Layouts bevorzugen, während ein High-End-Geschäft mehr Erlebnisreisen schaffen könnte, die sich auf Premium-Produkte konzentrieren.
Predictive Analytics für Veranstaltungen und Besucherspitzen
KI kann prädiktive Analysen nutzen, um Ihr Geschäft auf besondere Ereignisse oder geschäftige Zeiten wie Feiertage, Schlussverkäufe oder Produkteinführungen vorzubereiten. Durch die Überwachung historischer Daten und externer Faktoren (z. B. Wetterbedingungen oder lokale Ereignisse) kann die KI Änderungen am Layout vorschlagen, um den Kundenfluss in kritischen Zeiten besser zu steuern. Während des Black Friday könnte KI beispielsweise vorschlagen, Barrieren abzubauen, um den Kunden den Umzug zu erleichtern, und die Anzahl der Kassen zu erhöhen, um die gestiegene Kundenfrequenz zu bewältigen.
Kontinuierliche Überwachung und kontinuierliche Verbesserung
Sobald ein datengesteuertes Layout implementiert ist, überwacht die KI weiterhin das Kundenverhalten und kann Vorschläge für kontinuierliche Verbesserungen liefern. Dieser Zyklus aus Überwachung und Optimierung stellt sicher, dass das Geschäft dynamisch bleibt und schnell auf veränderte Einkaufsgewohnheiten oder neue Markttrends reagieren kann.
Die wichtigsten Vorteile der KI-gestützten Layout-Optimierung
Umsatzsteigerung: Ein optimiertes Layout auf der Grundlage von Daten zum Kundenverhalten führt zu höheren Umsätzen und positioniert Produkte auf die effektivste Weise.
Verbessertes Kundenerlebnis: Eine reibungslosere Navigation und gut durchdachte Journeys machen das Einkaufserlebnis angenehmer und motivieren die Kunden, das gesamte Geschäft zu erkunden.
Erhöhte Betriebseffizienz: Durch die Reduzierung ungenutzter oder unterbelichteter Bereiche können die Filialen die Raumnutzung maximieren, die Betriebskosten senken und die Gesamteffizienz verbessern.
Die Optimierung des Layouts eines physischen Geschäfts mithilfe von künstlicher Intelligenz stellt eine strategische Möglichkeit dar, das Kundenerlebnis zu verbessern, den Umsatz zu steigern und die betriebliche Effizienz zu optimieren. Durch die Überwachung des Kundenverhaltens und die Nutzung von Daten, um fundiertere Entscheidungen zu treffen, können sich Geschäfte in Echtzeit an die Bedürfnisse der Verbraucher anpassen und in einem sich ständig verändernden Markt wettbewerbsfähig bleiben.
2. Intelligente Bestandsverwaltung
Eine effektive Bestandsverwaltung ist entscheidend für den Erfolg eines physischen Geschäfts. Das Gleichgewicht zwischen genügend Produkten, um die Nachfrage zu befriedigen, und dem Verzicht auf unverkaufte Lagerbestände ist eine ständige Herausforderung. Künstliche Intelligenz (KI) transformiert das Bestandsmanagement durch den Einsatz von prädiktiven Algorithmen, Automatisierung und fortschrittlicher Datenanalyse und ermöglicht es den Geschäften, den Bestand zu optimieren, Kosten zu senken und den Kundenservice zu verbessern.
Genaue Nachfrageprognose
Eine der leistungsstärksten Anwendungen von KI im Bestandsmanagement ist die Nachfrageprognose. Durch die Analyse historischer Verkaufsdaten, saisonaler Trends und externer Faktoren wie Wetter oder lokale Ereignisse ist die KI in der Lage, genau vorherzusagen, welche Produkte in einem bestimmten Zeitraum am meisten nachgefragt werden. Auf diese Weise können Filialen Bestellungen entsprechend planen, wodurch das Risiko von:
Fehlbestände: KI kann Nachfragespitzen im Voraus vorhersagen, so dass Produkte rechtzeitig aufgefüllt werden können, bevor sie ausgehen. Dies ist besonders nützlich in Zeiten hoher Nachfrage wie Black Friday, Feiertagen oder Schlussverkäufen.
Bestandsüberlastung: In ähnlicher Weise hilft KI, überschüssige Lagerbestände zu vermeiden, indem sie vorschlägt, Bestellungen für Produkte mit möglicherweise rückläufiger Nachfrage zu begrenzen, wodurch die Lagerkosten und das Risiko reduziert werden, unverkaufte Produkte rabattieren zu müssen.
KI-Prognosen basieren auf fortschrittlichen Modellen, die eine Vielzahl von Variablen berücksichtigen, darunter vergangene Verkäufe, Markttrends, Produktlebenszyklen und sogar externe Faktoren wie Wirtschaftsdaten und Wetterbedingungen.
Automatisierung der Nachbestellung von Lagerbeständen
Ein weiterer wichtiger Vorteil von KI ist die Möglichkeit, den Nachbestellungsprozess zu automatisieren. Mit einem KI-gestützten Bestandsverwaltungssystem können Filialen Bestandsschwellenwerte für jedes Produkt festlegen. Wenn die Bestände unter ein bestimmtes Niveau fallen, kann die KI automatisch eine Nachbestellung auslösen, ohne dass ein menschliches Eingreifen erforderlich ist. Dadurch werden manuelle Fehler deutlich reduziert und sichergestellt, dass kritische Produkte immer in den Regalen verfügbar sind.
Die Automatisierung der Nachbestellung verbessert nicht nur die betriebliche Effizienz, sondern auch die Kundenzufriedenheit, da sie die Wahrscheinlichkeit verringert, dass die benötigten Produkte nicht vorrätig sind. Darüber hinaus kann KI die Neuanordnung auf der Grundlage von Variablen wie den folgenden optimieren:
Beschaffungskosten: KI kann schwankende Lieferantenkosten berücksichtigen und Produkte zu Zeiten niedrigerer Preise bestellen, wodurch die Betriebskosten gesenkt werden.
Lageroptimierung: KI kann Lagerflächen verwalten und so die Überbestellung sperriger Produkte vermeiden, die die Lagerkapazität für Artikel einschränken könnten, die schneller zu verkaufen sind.
Reduzierung von Abfall
Bei einem intelligenten Bestandsmanagement geht es nicht nur darum, Bestandsengpässe zu vermeiden, sondern auch um die Reduzierung von Verschwendung. Dies ist besonders wichtig für Produkte mit begrenzter Haltbarkeit, wie z. B. Lebensmittel oder Modeprodukte, die Trendänderungen unterliegen. KI kann den Lebenszyklus von Produkten überwachen und Maßnahmen zur Abfallreduzierung vorschlagen, wie zum Beispiel:
Gezielte Werbeaktionen: Wenn die KI erkennt, dass sich ein bestimmtes Produkt dem Ende seiner Lebensdauer nähert, kann sie Rabatte oder Werbeaktionen vorschlagen, um Anreize für den Verkauf zu schaffen, bevor es veraltet oder abläuft.
Optimierte Wiederauffüllung: Bei Produkten mit kurzer Haltbarkeit oder begrenzter Saisonalität kann die KI die Nachbestellung begrenzen und so sicherstellen, dass keine Überbestände vorhanden sind, die schnell an Wert verlieren könnten.
Dieser Ansatz senkt nicht nur die mit der Bestandsverwaltung verbundenen Betriebskosten, sondern trägt auch zu mehr Nachhaltigkeit bei, indem Abfall und Umweltbelastung minimiert werden.
Echtzeit-Überwachung
KI bietet Echtzeit-Einblick in den Status der Bestände in jeder Filiale und jedem Lager. Dank der Integration fortschrittlicher Sensoren und Überwachungssysteme kann das System kontinuierliche Aktualisierungen der Lagerbestände liefern, so dass die Manager jederzeit fundierte Entscheidungen treffen können. Diese kontinuierliche Überwachung bietet mehrere Vorteile:
Sofortige Identifizierung von Abweichungen: Wenn es Diskrepanzen zwischen den erfassten und den tatsächlichen Beständen gibt, kann das System diese sofort melden, sodass Sie frühzeitig Maßnahmen ergreifen und potenzielle Verluste oder Versorgungsprobleme verhindern können.
Zentralisierte Bestandsverwaltung: Insbesondere für Filialen mit mehreren Standorten ermöglicht KI eine zentralisierte Bestandsverwaltung, die es Ihnen ermöglicht, den Bestand über verschiedene Filialen hinweg auszugleichen und die Produktverteilung zu optimieren.
Optimierung von Lager und Logistik
KI kann nicht nur die Bestandsverwaltung in den Filialen, sondern auch die Lagerlogistik optimieren. Mithilfe von Optimierungsalgorithmen kann das System bestimmen, wie der Lagerraum besser organisiert werden kann, um sicherzustellen, dass die beliebtesten Produkte leicht zugänglich sind und der Zeitaufwand für die Kommissionierung und das Auffüllen der Regale reduziert wird. Zu den Optimierungen gehören:
Strategische Produktplatzierung: KI kann analysieren, wie oft Produkte angefordert werden, und deren Platzierung im Lager oder in den Lagern vorschlagen, wodurch die Zeit für die Auftragsvorbereitung verkürzt wird.
Optimierung der Lieferrouten: Für Geschäfte, die häufige Lieferungen oder Nachschub abwickeln, kann KI die Lieferrouten optimieren und so die Transportzeiten und Kraftstoffkosten reduzieren.
Reduzierte Betriebskosten
Einer der offensichtlichsten Vorteile der Einführung von KI-gestützten Bestandsverwaltungssystemen ist die deutliche Reduzierung der Betriebskosten. Hier sind einige Möglichkeiten, wie KI dazu beiträgt:
Weniger menschliche Fehler: Die Automatisierung reduziert die Wahrscheinlichkeit menschlicher Fehler bei der Bestandsverfolgung, wie z. B. Fehlzählungen oder Fehlregistrierungen von Artikeln, drastisch.
Reduzierte Lagerkosten: Durch die Vermeidung der Anhäufung von übermäßigen Lagerbeständen und die Optimierung der Beschaffung können Sie mit KI die Kosten für Lagerfläche und Transport senken.
Minimierung von erzwungenen Rabatten: Durch die Vorhersage der Nachfrage und proaktives Handeln reduziert das Geschäft den Bedarf an drastischen Rabatten, um Platz für unverkaufte Produkte freizugeben.
Integration mit anderen Managementsystemen
Ein zusätzlicher Vorteil von KI-gestützten Bestandsverwaltungssystemen ist ihre Fähigkeit, sich in andere Managementsysteme wie Auftragsmanagement-, Logistik- und Vertriebssysteme zu integrieren. Dadurch entsteht ein integriertes Ökosystem, das es Filialleitern ermöglicht, einen globalen und genauen Überblick über alle Abläufe zu erhalten. Die Integration ermöglicht ein reibungsloses und nahtloses Management der gesamten Lieferkette, von der Nachfrageprognose bis zur Auftragsabwicklung.
Intelligentes Bestandsmanagement durch künstliche Intelligenz bringt erhebliche Vorteile in Bezug auf Effizienz, Kostensenkung und verbesserten Kundenservice. Durch genaue Prognosen, Automatisierung von Nachbestellungen, Abfallreduzierung und Echtzeitüberwachung ermöglicht KI den Filialen, in einem zunehmend dynamischen und unvorhersehbaren Markt wettbewerbsfähig zu bleiben. Die Einführung dieser fortschrittlichen Technologien bedeutet, sicherzustellen, dass die richtigen Produkte zur richtigen Zeit verfügbar sind, die Kundenzufriedenheit zu verbessern und den Betrieb zu optimieren.
3. Kundensupport durch Chatbots im Geschäft
Die Implementierung von Chatbots mit künstlicher Intelligenz (KI) in physischen Geschäften ist eine der spannendsten Innovationen im Kundenservice-Management. Chatbots im Geschäft verbessern das Einkaufserlebnis, indem sie den Kunden sofortige Informationen, Personalisierte Ratschläge und schnelle Antworten auf ihre Fragen bieten, die Arbeitsbelastung des Personals reduzieren und die betriebliche Effizienz verbessern.
Was sind Chatbots im Geschäft?
Chatbots sind KI-gestützte virtuelle Assistenten, die so konzipiert sind, dass sie mit Kunden in natürlicher Sprache interagieren und menschliche Gespräche simulieren. In physischen Geschäften können Chatbots in verschiedene Plattformen integriert werden:
Interaktive Totems: Sie werden an verschiedenen Stellen des Geschäfts installiert und ermöglichen es den Kunden, nach Informationen zu Produkten zu suchen, Werbeaktionen zu finden oder Kaufberatung zu erhalten.
Mobil: Kunden können über ihr Smartphone, über filialspezifische Apps oder das Scannen von QR-Codes, die sie direkt mit dem virtuellen Assistenzdienst verbinden, mit dem Chatbot interagieren.
Selbstbedienungskioske: Diese Geräte ermöglichen es Kunden, Aufgaben wie die Suche nach Produkten oder den Abschluss von Einkäufen selbstständig zu erledigen.
Diese Chatbots arbeiten durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz und Algorithmen des maschinellen Lernens, die Benutzerfragen analysieren und relevante Antworten in Echtzeit liefern, wodurch ihre Lern- und Anpassungsfähigkeiten ständig verbessert werden.
Vorteile der Verwendung von Chatbots im Geschäft
Die Einführung von Chatbots in physischen Geschäften hat mehrere Vorteile, sowohl für die Kunden als auch für die Filialleiter.
Sofortiger und kontinuierlicher Support Chatbots können sofortige 24/7-Hilfe bieten und so die Wartezeiten eliminieren, die oft auftreten, wenn Hilfe von menschlichen Mitarbeitern angefordert wird. Kunden erhalten schnelle Antworten auf häufig gestellte Fragen, wie z. B.:
Wo sich ein bestimmtes Produkt im Geschäft befindet.
Details zu Angeboten und Aktionen.
Informationen über die technischen Eigenschaften der Produkte.
Beratung, welche Produkte basierend auf ihren Vorlieben oder Bedürfnissen gekauft werden sollen.
Reduzierte Arbeitsbelastung des Personals In physischen Geschäften kann das Personal vor allem zu Spitzenzeiten mit Anforderungen überlastet sein. Chatbots ermöglichen es, einen Teil dieser Belastung zu verringern, indem sie häufig gestellte Fragen automatisch beantworten und den Mitarbeitern die Verwaltung komplexerer Aufgaben überlassen, wie z. B. der persönlichen Beratung oder der Lösung bestimmter Probleme.
Personalisierung des Kundenerlebnisses Dank künstlicher Intelligenz können Chatbots ein hochgradig personalisiertes Erlebnis bieten. Durch die Analyse von Daten über frühere Einkäufe, Vorlieben und frühere Interaktionen des Kunden kann der Chatbot maßgeschneiderte Vorschläge machen. Wenn ein Kunde beispielsweise eine bestimmte Art von Produkt gekauft hat, kann der Chatbot entsprechendes Zubehör oder Rabatte auf ergänzende Produkte empfehlen.
Einfaches Stöbern und Durchsuchen von Produkten In großen Geschäften kann es schwierig sein, ein bestimmtes Produkt zu finden. Chatbots können Kunden zum genauen Standort von Artikeln im Geschäft führen. Einige fortschrittliche Chatbots können auch interaktive Karten des Geschäfts bereitstellen, die den Kunden helfen, sich effizienter zurechtzufinden und schnell das zu finden, was sie brauchen.
Aktionen und Angebote in Echtzeit Chatbots können so programmiert werden, dass sie Kunden bereits beim Betreten des Geschäfts über aktuelle Aktionen oder neue Angebote informieren. Diese Warnungen können auf der Grundlage des vorherigen Verhaltens des Kunden Personalisierte werden, um sicherzustellen, dass die Angebote relevant und attraktiv sind. Beispielsweise kann ein Kunde, der Sportschuhe gekauft hat, Vorschläge für Rabatte auf verwandte Kleidung oder Accessoires erhalten.
Sofortiges Feedback und Serviceverbesserung Chatbots können diskret und sofort Feedback von Kunden sammeln. Nach Abschluss einer Transaktion oder dem Erhalt von Support können Kunden eingeladen werden, den erhaltenen Service zu bewerten oder Vorschläge zu machen. Auf diese Weise kann das Geschäft seinen Service ständig verbessern und die Kundenzufriedenheit in Echtzeit überwachen.
Arten von Chatbots im Geschäft
Es gibt verschiedene Arten von Chatbots, die in physischen Geschäften implementiert werden können und von denen jeder spezifische Funktionen bietet:
Produktrecherche-Chatbots Diese Chatbots wurden entwickelt, um Kunden dabei zu helfen, Produkte im Geschäft zu finden. Sie analysieren die Anfragen des Kunden und geben eine detaillierte Antwort, in der sie angeben, in welcher Abteilung oder welchem Regal sich das Produkt befindet. Einige Systeme können sogar eine Führung durch das Innere des Geschäfts mit einer interaktiven Karte anbieten.
Chatbots für den technischen Support In Geschäften, die komplexe oder technologische Produkte verkaufen, können Chatbots technischen Support in Echtzeit anbieten und Antworten auf häufig gestellte Fragen oder technische Details zu Produkten liefern. In einem Elektronikmarkt könnte der Chatbot beispielsweise Kunden dabei helfen, das richtige Smartphone-Modell nach ihren Bedürfnissen auszuwählen oder die technischen Spezifikationen verschiedener Modelle zu vergleichen.
Chatbots zur Auftragsverwaltung Diese Chatbots können Kunden dabei helfen, den Status einer Online-Bestellung zu überprüfen oder die Abholung zuvor aufgegebener Bestellungen zu verwalten. In einem Geschäft mit einer "Click & Collect"-Option kann der Chatbot den Kunden beispielsweise durch den Produktabholprozess führen, Wartezeiten verkürzen und die betriebliche Effizienz verbessern.
Chatbots für personalisierte Werbeaktionen und Angebote Einige Chatbots sind für die Verwaltung von Sonderangeboten und Werbeaktionen konzipiert. Sie können Benachrichtigungen an Kunden senden, wenn neue Werbeaktionen verfügbar sind, oder Sonderangebote vorschlagen, die auf früheren Einkäufen basieren. Beispielsweise kann ein Kunde, der in der Vergangenheit einen bestimmten Produkttyp gekauft hat, eine Werbeaktion für ein verwandtes Produkt erhalten, sobald er den Shop betritt.
Integration mit anderen Technologien
Die Effektivität von Chatbots im Geschäft steigt, wenn sie mit anderen Technologien wie Spracherkennung, Augmented Reality (AR) und Indoor-Standort integriert werden. Einige Beispiele für Integrationen sind:
Spracherkennung: Chatbots können über Sprachbefehle aktiviert werden, so dass Kunden Fragen stellen können, ohne tippen zu müssen, was die Interaktion weiter vereinfacht.
Augmented Reality (AR): In Kombination mit Augmented Reality können Chatbots zusätzliche Informationen über Produkte liefern, wenn der Kunde sie mit seinem Smartphone einrahmt, wie z. B. Bewertungen, technische Spezifikationen oder Vorschläge für verwandte Artikel.
Beacons und Indoor-Standort: Mithilfe von Bluetooth-Beacons können Chatbots Kontextinformationen basierend auf dem genauen Standort des Kunden im Geschäft bereitstellen und so die Personalisierung und Relevanz von Empfehlungen weiter verbessern.
Beispiele für die Verwendung von Chatbots im Geschäft
Einige konkrete Beispiele für den Einsatz von Chatbots im Geschäft sind:
Walmart: Die Supermarktkette hat Chatbots in ihren Filialen getestet, um den Kunden schnelle Hilfe bei der Suche nach Produkten und der Verwaltung von Online-Bestellungen zu bieten.
Sephora: Verwendet Chatbots sowohl online als auch im Geschäft, um Personalisierte Empfehlungen für Schönheitsprodukte anzubieten, die auf den Vorlieben der Kunden und früheren Einkäufen basieren.
Decathlon: Die Sporthandelskette hat Chatbots in ihre interaktiven Kioske integriert, um Kunden bei der Produktsuche und Personalisierte bei der Anregung zu unterstützen.
Herausforderungen und Grenzen von Chatbots im Geschäft
Trotz der vielen Vorteile gibt es einige Herausforderungen beim Einsatz von Chatbots im Geschäft:
Komplexe Fragen verstehen: Während KI einfache oder häufig gestellte Fragen verstehen kann, kann es schwierig sein, komplexe oder zu spezifische Fragen zu beantworten.
Kundenakzeptanz: Einige Kunden bevorzugen es, mit menschlichem Personal zu interagieren, insbesondere in Umgebungen, die eine persönliche Unterstützung oder eingehende Beratung erfordern.
Chatbots im Geschäft sind eine innovative Lösung, um den Kundenservice in physischen Geschäften zu verbessern. Mit ihrer Fähigkeit, schnelle Antworten zu geben, das Erlebnis zu personalisieren und Wartezeiten zu verkürzen, tragen sie dazu bei, ein reibungsloseres und zufriedenstellenderes Einkaufserlebnis zu schaffen. Integriert in andere fortschrittliche Technologien wie Augmented Reality und Indoor-Lokalisierung können Chatbots zu einer wichtigen Komponente für Geschäfte werden, die einen qualitativ hochwertigen Service anbieten und in einem zunehmend digitalisierten Markt wettbewerbsfähig bleiben wollen.
4. Personalisierung des Einkaufserlebnisses
Eines der Hauptziele jedes physischen Geschäfts ist es, seinen Kunden ein einzigartiges und personalisiertes Einkaufserlebnis zu bieten. Mit künstlicher Intelligenz (KI) können Geschäfte hochgradig personalisierte Erlebnisse bieten, die über Standardinteraktionen hinausgehen. KI analysiert Kundendaten, um maßgeschneiderte Vorschläge, gezielte Werbeaktionen und einen Service bereitzustellen, der sich an die individuellen Bedürfnisse anpasst und so die Kundenzufriedenheit und die Wahrscheinlichkeit einer Konversion erhöht.
Was ist Personalisierung des Einkaufserlebnisses mit KI?
Bei der Personalisierung des Einkaufserlebnisses wird die Interaktion mit jedem Kunden auf der Grundlage seines Verhaltens, seiner Vorlieben und seiner historischen Daten angepasst. Künstliche Intelligenz macht diesen Prozess durch den Einsatz von Datenanalysetechniken, maschinellem Lernen und Vorhersagemodellen möglich. KI verarbeitet riesige Mengen an Informationen, wie z. B. frühere Einkäufe, Verhalten im Geschäft und Online-Interaktionen, um Kundenbedürfnisse zu antizipieren und gezielte Lösungen anzubieten.
KI kann in verschiedene Phasen des Kundenerlebnisses integriert werden, vom Eintritt in die Filiale bis hin zum After-Sales-Service. Auf diese Weise können Sie eine nahtlose und persönliche Buying Journey schaffen, die die Kundenbindung erhöht und den Umsatz verbessert.
Wie KI das Einkaufserlebnis personalisiert
Die KI zur Analyse von Kundendaten nutzt Daten, die aus verschiedenen Quellen wie Treueprogrammen, Kaufhistorie und Online-Interaktionen gesammelt wurden, um ein detailliertes Kundenprofil zu erstellen. Dieses Profil kann Folgendes enthalten:
Bisherige Einkäufe: Was hat der Kunde in der Vergangenheit gekauft? Welche Produktkategorien bevorzugen Sie? Diese Daten können verwendet werden, um verwandte Artikel oder Neuankömmlinge vorzuschlagen.
Verhalten im Geschäft: KI kann die Reise des Kunden durch das Geschäft verfolgen und erkennen, welche Bereiche er am häufigsten besucht und welche Produkte er sich ansieht, sodass das Geschäft sein Angebot entsprechend anpassen kann.
Kaufpräferenzen: KI kann erkennen, ob ein Kunde bestimmte Marken, Farben oder Preispunkte bevorzugt, und diese Informationen nutzen, um genauere Empfehlungen abzugeben.
Produktempfehlungen Personalisierte Basierend auf den gesammelten Daten kann die KI Personalisierte Vorschläge in Echtzeit liefern und so das Einkaufserlebnis verbessern. Zum Beispiel:
Ergänzende Produkte: Wenn ein Kunde einen bestimmten Artikel kauft, kann die KI Accessoires oder verwandte Produkte vorschlagen, die den Kauf ergänzen könnten. Wenn ein Kunde ein Paar Schuhe kauft, könnte die KI Socken oder Schuhpflegeprodukte vorschlagen.
Neuankömmlinge: KI kann Benachrichtigungen über Neuankömmlinge im Geschäft senden, die den Vorlieben des Kunden entsprechen, seine Interessen antizipieren und das Erlebnis ansprechender gestalten.
Maßgeschneiderte Werbeaktionen: Dank der gesammelten Daten kann das Geschäft personalisierte Angebote direkt an den Kunden senden, sowohl während seines Besuchs im Geschäft als auch durch After-Sales-Nachrichten. Zum Beispiel kann ein Kunde, der häufig den Sportbekleidungsbereich besucht, einen Rabatt auf Artikel in dieser Kategorie erhalten.
Integrierte Omnichannel-Erlebnis-KI ermöglicht es Ihnen auch, ein nahtloses Omnichannel-Erlebnis zu schaffen, das die physische und die digitale Welt verbindet. Beispielsweise kann ein Kunde, der die Website des Geschäfts besucht hat, gezielte Produktempfehlungen erhalten, wenn er das Geschäft physisch besucht. KI kann:
Verbinden Sie Online- und Offline-Geschäft: Wenn ein Kunde online nach einem Produkt gesucht, es aber nicht gekauft hat, kann die KI dieses Produkt oder ähnliche Artikel vorschlagen, wenn der Kunde das Geschäft betritt.
Speichern Sie den Warenkorb von einem Gerät auf ein anderes: Wenn ein Kunde Artikel in einen Online-Warenkorb gelegt hat, kann er beim Besuch des Ladengeschäfts eine Erinnerung an diese Artikel erhalten und so zum Kauf animieren.
Erkennung von VIP- oder wiederkehrenden Kunden KI kann VIP-Kunden oder solche, die wiederkehrende Einkäufe tätigen, erkennen und ihnen einen vorrangigen Service anbieten. Beispielsweise kann ein Kunde, der regelmäßig in einer bestimmten Kategorie umgibt, exklusive Werbeaktionen oder Einladungen zu besonderen Veranstaltungen erhalten. Zu den verwendeten Technologien gehören:
Gesichtserkennung: Wenn der Kunde eingewilligt hat, kann die KI ihn beim Betreten des Geschäfts mithilfe der Gesichtserkennung identifizieren, sodass das Personal einen hochgradig personalisierten Service anbieten kann.
Erweiterte Treueprogramme: KI kann die Einkaufsgewohnheiten der Mitglieder von Treueprogrammen überwachen und personalisierte Belohnungen oder Rabatte basierend auf ihrem Ausgabeverhalten anbieten.
Proaktive Nachrichten und Echtzeit-Empfehlungen Während des Ladenbesuchs kann KI proaktive Empfehlungen in Echtzeit über Apps oder mobile Geräte geben. Beispielsweise kann ein Kunde, der in einem bestimmten Bereich des Shops surft, Benachrichtigungen über Rabatte oder aktuelle Angebote für die von ihm angesehenen Produkte erhalten. Diese Art der Personalisierung schafft ein dynamischeres und anregenderes Einkaufserlebnis.
Unterstützte Navigation und Produktsuche In großen Geschäften kann KI Kunden bei der Suche nach Produkten und der Navigation auf der Verkaufsfläche unterstützen. Mithilfe von interaktiven Kiosken oder Smartphone-Apps kann die KI Kunden zum richtigen Bereich führen oder eine Karte des Geschäfts bereitstellen. Dies verbessert nicht nur die Effizienz des Kaufprozesses, sondern reduziert auch die Zeit, die mit der Suche nach Artikeln verschwendet wird.
Technologien für die Personalisierung
Um diese Art der fortschrittlichen Personalisierung zu bieten, verwendet die künstliche Intelligenz mehrere Technologien:
Maschinelles Lernen Algorithmen des maschinellen Lernens analysieren Kundendaten, um Verhaltensmuster und Vorlieben zu erkennen. Diese Algorithmen werden immer genauer, je mehr Daten sie erhalten, und verbessern die Fähigkeit der KI, vorherzusagen, was der Kunde will.
Verarbeitung natürlicher Sprache KI verwendet Techniken zur Verarbeitung natürlicher Sprache, um Kundenanfragen zu verstehen und darauf zu reagieren. Dies ermöglicht es Chatbots und virtuellen Assistenten, auf natürliche Weise mit Kunden zu interagieren, ihre Fragen zu verstehen und relevante Antworten zu geben.
Augmented Reality (AR) AR ermöglicht es Kunden, Produkte virtuell "anzuprobieren". So kann AR beispielsweise in Bekleidungsgeschäften eingesetzt werden, um zu zeigen, wie ein Kleidungsstück getragen aussehen würde, oder in Möbelhäusern kann KI Kunden dabei helfen, sich vorzustellen, wie Möbel in ihrem Zuhause aussehen würden.
Beacons und Indoor-Standort: Bluetooth-Beacons oder andere Ortungstechnologien können den genauen Standort eines Kunden innerhalb des Geschäfts identifizieren. Auf diese Weise kann die KI kontextbezogene Benachrichtigungen und standortbezogene Vorschläge bereitstellen, z. B. abschnittsspezifische Werbeaktionen oder Produktempfehlungen in der Nähe.
Beispiele für die Verwendung von KI-Personalisierung
Amazon Go In den Amazon Go-Filialen spielt künstliche Intelligenz eine Schlüsselrolle für das personalisierte Einkaufserlebnis. Kunden können Artikel aus den Regalen nehmen und den Laden verlassen, ohne zur Kasse zu gehen, da die KI die Einkäufe verfolgt und automatisch abrechnet. Darüber hinaus kann die KI Artikel basierend auf früheren Einkäufen vorschlagen.
Nike Nike nutzt Personalisierung, um sowohl online als auch in physischen Geschäften ein einzigartiges Einkaufserlebnis zu bieten. Anhand von Kundendaten schlägt die KI Personalisierte Produkte vor, die auf Stil- und Leistungspräferenzen basieren, und bietet exklusive Werbeaktionen für Mitglieder von Treueprogrammen an.
Zara Zara hat in einigen Filialen ein Augmented-Reality-Tool eingeführt, das es Kunden ermöglicht, Models in den im Geschäft ausgestellten Kleidungsstücken zu sehen, was ein immersives und personalisiertes Erlebnis bietet.
Herausforderungen bei der Personalisierung des Kundenerlebnisses
KI-gestützte Personalisierung bietet zwar zahlreiche Vorteile, bringt aber auch einige Herausforderungen mit sich:
Datenschutz und personenbezogene Daten: Um das Erlebnis effektiv zu personalisieren, muss die KI eine große Menge an personenbezogenen Daten sammeln und analysieren. Dies kann Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes aufwerfen, insbesondere wenn Kunden nicht wissen, wie ihre Daten verwendet werden.
Genauigkeit der Empfehlungen: Obwohl sich die KI ständig verbessert, kann es Situationen geben, in denen Empfehlungen nicht genau oder relevant sind, was die Effektivität der Personalisierung verringert.
Kundenakzeptanz: Einige Kunden fühlen sich möglicherweise unwohl, wenn sie ein hochgradig personalisiertes Erlebnis erhalten, oder sie bevorzugen eine weniger automatisierte und menschlichere Interaktion.
Die Personalisierung des Einkaufserlebnisses durch künstliche Intelligenz ist eines der mächtigsten Werkzeuge, die physischen Geschäften zur Verfügung stehen, um eine tiefere Verbindung zu den Kunden herzustellen, die Loyalität zu erhöhen und den Umsatz zu steigern. Durch die Verwendung präziser Daten und fortschrittlicher Technologie können Geschäfte maßgeschneiderte Erlebnisse bieten, die das Einkaufen angenehmer, effizienter und ansprechender machen. Es gibt zwar Herausforderungen, denen man sich stellen muss, aber die Einführung dieser Technologien bietet eine große Chance für die Geschäfte, in einer zunehmend digitalen Welt wettbewerbsfähig und relevant zu bleiben.
5. Analyse des Kundenverhaltens im Geschäft
Die Analyse des Kundenverhaltens in einem physischen Geschäft hat sich zu einem der fortschrittlichsten Anwendungsbereiche von Künstlicher Intelligenz (KI) entwickelt. Diese Technologie ermöglicht es den Geschäften zu überwachen, wie Kunden mit dem physischen Raum interagieren, welche Produkte ihre Aufmerksamkeit am meisten auf sich ziehen und wie sie zwischen den verschiedenen Bereichen des Geschäfts navigieren. Die gesammelten Daten können verwendet werden, um das Layout des Geschäfts zu optimieren, das Einkaufserlebnis zu verbessern und den Umsatz zu steigern. In diesem Kapitel werden wir uns eingehender damit befassen, wie KI zur Überwachung und Analyse des Kundenverhaltens im Geschäft eingesetzt wird und welche Vorteile damit verbunden sind.
Wie funktioniert die KI-Analyse des Kundenverhaltens?
KI verwendet eine Kombination aus Sensoren, Kameras und Analysetechnologien, um Daten über das Kundenverhalten im Geschäft zu sammeln. Diese Daten werden von KI und Algorithmen des maschinellen Lernens verarbeitet, um detaillierte Einblicke in Folgendes zu erhalten:
Navigationspfade: Wie sich Kunden im Geschäft bewegen.
Points of Interest: Welche Bereiche des Geschäfts ziehen die meisten Kunden an und wo verweilen sie am meisten.
Produktinteraktion: Welche Produkte aufgegriffen, begutachtet oder weggeworfen werden, auch ohne gekauft worden zu sein.
Verweildauer: Wie viel Zeit ein Kunde in einem bestimmten Bereich verbringt oder mit einem Produkt interagiert.
Die Analyse dieser Daten liefert den Filialleitern wertvolle Einblicke, die es ihnen ermöglichen, Änderungen auf der Grundlage des realen Kundenverhaltens vorzunehmen.
Schlüsseltechnologien für die Verhaltensanalyse im Geschäft
Computer Vision und Smart Cameras Smarte Kameras sind eine der führenden Technologien zur Überwachung des Kundenverhaltens. Diese Kameras sind strategisch im Geschäft platziert und verwenden Computer-Vision-Algorithmen, um die Bewegungen der Kunden zu verfolgen und die Produkte zu identifizieren, mit denen sie interagieren. Im Gegensatz zu herkömmlichen Überwachungskameras überwachen diese Kameras nicht nur, sondern sammeln auch anonyme Daten über Verhaltensweisen, wie zum Beispiel:
Die Zeit, die Sie in einem bestimmten Gebiet verbracht haben.
Die Produkte, die untersucht oder abgeholt werden.
Die Richtungen und Wege, die von Kunden innerhalb des Geschäfts bevorzugt werden.
Bewegungssensoren und Beacons Bewegungssensoren und Beacons sind eine weitere Technologie, die zur Überwachung der Bewegungen von Kunden verwendet wird. Diese Geräte verfolgen den Verkehr innerhalb des Geschäfts und können auch mit den Smartphones der Kunden interagieren, wenn diese Bluetooth oder die Store-App aktiviert haben. Mit Beacons können Sie den genauen Standort eines Kunden ermitteln und personalisierte Benachrichtigungen in Echtzeit senden (z. B. Werbeaktionen oder Produktvorschläge), je nachdem, wo er sich befindet oder welche Produkte er sich ansieht.
Heatmaps Eine der leistungsfähigsten Visualisierungen der Verhaltensanalyse im Geschäft ist die Verwendung von Heatmaps, die grafisch die Bereiche des Geschäfts mit dem meisten oder geringsten Verkehr darstellen. Heatmaps ermöglichen es Managern, Folgendes anzuzeigen:
Die "heißen" Bereiche des Ladens, in denen sich der meiste Verkehr konzentriert.
Weniger frequentierte Bereiche, die möglicherweise neu gestaltet oder beworben werden müssen, um mehr Aufmerksamkeit zu erregen.
Die Abschnitte, in denen die Kunden am meisten verweilen und die Hinweise auf die Produkte geben, die das größte Interesse wecken.
Heatmaps bieten eine leicht verständliche visuelle Darstellung und werden verwendet, um das Ladenlayout zu optimieren, das Produktranking zu verbessern und die Sichtbarkeit strategischer Artikel zu erhöhen.
RFID (Radio Frequency Identification) RFID-Tags können auf Produkte aufgebracht werden, um zu verfolgen, welche Artikel berührt, aufgenommen oder in Regale gestellt werden, ohne gekauft worden zu sein. Diese Daten können nützliche Informationen über die Produkte liefern, die Interesse wecken, aber nicht ausreichen, um gekauft zu werden, und es Managern ermöglichen, strategische Entscheidungen zu treffen, wie z. B. Preis- oder Positionsänderungen.
Vorteile der Analyse des Kundenverhaltens im Geschäft
Optimierung des Ladenlayouts Die Analyse des Kundenverhaltens ermöglicht es Ihnen, das Produktlayout und das Ladenlayout zu optimieren. Zum Beispiel:
Wenn ein Bereich des Geschäfts wenig frequentiert ist, können die Manager den Raum neu anordnen oder attraktivere Produkte in diesem Bereich platzieren.
Wenn ein bestimmter Bereich des Geschäfts stark frequentiert ist, können Sie Werbeaktionen oder strategische Artikel hinzufügen, um den Umsatz zu maximieren.
KI bietet auch Einblicke in die beste Positionierung von Saison- oder Werbeartikeln und maximiert so deren Präsenz in stark frequentierten Bereichen.
Umsatzsteigerung und Cross-Selling Die Analyse des Kundenverhaltens hilft den Geschäften, Möglichkeiten für Cross-Selling und Up-Selling zu identifizieren. Wenn die KI beispielsweise feststellt, dass viele Kunden, die ein bestimmtes Produkt kaufen, dazu neigen, auch einen verwandten Bereich zu besuchen, kann sie vorschlagen, dass das Geschäft diese Produkte nahe beieinander platziert oder kombinierte Werbeaktionen erstellt, um Anreize für den Kauf von beidem zu schaffen. Dieser Ansatz steigert nicht nur den Wert des medio Warenkorbs, sondern verbessert auch das Kundenerlebnis, da ergänzende Produkte leichter gefunden werden.
Personalisierung von Erlebnissen in Echtzeit Durch den Einsatz von Sensoren und Beacons kann KI das Kundenerlebnis in Echtzeit personalisieren. Verweilt ein Kunde beispielsweise längere Zeit in einem bestimmten Bereich, könnte ihm das System eine App-Benachrichtigung mit einem Sonderrabatt für die angezeigten Produkte senden. Diese Art der dynamischen Interaktion schafft nicht nur Kaufanreize, sondern macht das Einkaufserlebnis auch ansprechender und persönlicher.
Effizientes Personalmanagement Die Analyse des Kundenverhaltens verbessert nicht nur das Layout und den Umsatz, sondern hilft auch bei der Optimierung des Personalmanagements. Die gesammelten Daten können verwendet werden, um die geschäftigsten Zeiten zu identifizieren und die Personalressourcen besser zu verteilen:
Wenn die KI feststellt, dass zu bestimmten Zeiten oder Bereichen des Geschäfts viel Verkehr herrscht, kann das Geschäft diesen Bereichen oder Zeiten mehr Personal zuweisen.
Umgekehrt kann in Zeiten geringer Beteiligung das Personal umgeschichtet werden, um die betriebliche Effizienz zu optimieren.
Verbesserung von Merchandising und Werbeaktionen KI hilft dabei, zu überwachen, wie Kunden mit den ausgestellten Produkten interagieren, und bietet wertvolle Erkenntnisse für die Verbesserung des Merchandising. Wenn die KI feststellt, dass ein bestimmtes Produkt viel Aufmerksamkeit, aber wenig Verkäufe erhält, kann das Geschäft beurteilen, ob das Problem mit dem Preis, dem Standort oder der Wirksamkeit der Aktion zusammenhängt. Auf diese Weise können Sie Verkaufsstrategien schnell korrigieren und die Ergebnisse maximieren.
Konkrete Beispiele für die Analyse des Kundenverhaltens in den Filialen
Nike Nike hat RFID-Technologie in seinen Filialen implementiert, um das Kundenverhalten mit Produkten zu überwachen. Mit den gesammelten Daten kann Nike die Platzierung von Artikeln optimieren und ergänzende oder ähnliche Produkte basierend auf Kundenpräferenzen vorschlagen. Darüber hinaus werden die Daten verwendet, um Werbeaktionen zu personalisieren und das Sortiment in den Filialen zu verbessern.
Walmart Walmart verwendet intelligente Kameras und KI-gestützte Analysen, um das Kundenverhalten in seinen Supermärkten zu überwachen. KI-generierte Heatmaps zeigen, welche Bereiche des Geschäfts den meisten Traffic erhalten und wie Kunden mit verschiedenen Produkten interagieren. Walmart verwendet diese Daten, um das Layout und die Platzierung von Waren zu verbessern.
Sephora Sephora nutzt künstliche Intelligenz, um zu überwachen, wie Kunden durch den Laden navigieren und welche Produkte ihre Aufmerksamkeit erregen. Mithilfe von Beacons und Sensoren sendet Sephora personalisierte Werbeaktionen direkt an die Mobilgeräte der Kunden, basierend auf ihrem Verhalten im Geschäft und früheren Einkäufen.
Ethische Herausforderungen und Überlegungen
Während die KI-Analyse des Kundenverhaltens zahlreiche Vorteile bietet, gibt es einige ethische Herausforderungen und Überlegungen, die Geschäfte im Auge behalten müssen:
Datenschutz: Die Erhebung von Daten zum Kundenverhalten muss den Datenschutzbestimmungen entsprechen und eine informierte Einwilligung einholen. Für Kunden ist es wichtig zu wissen, welche Daten gesammelt und wie sie verwendet werden.
Interpretation der Daten: Die Analyse der gesammelten Daten muss genau und kontextualisiert sein. Es ist leicht, in Fehlinterpretationen zu geraten, wenn Daten nicht korrekt analysiert werden oder wenn wichtige Informationen fehlen.
Kundenakzeptanz: Einige Kunden sind möglicherweise skeptisch oder fühlen sich unwohl, wenn sie wissen, dass ihre Bewegungen verfolgt werden. Es ist wichtig, für Transparenz zu sorgen und den Kunden die Wahl zu lassen, ob sie an diesen Überwachungsinitiativen teilnehmen möchten.
Die Analyse des Kundenverhaltens im Geschäft mithilfe künstlicher Intelligenz stellt eine bedeutende Chance für stationäre Geschäfte dar, das Layout zu optimieren, das Kundenerlebnis zu verbessern und den Umsatz zu steigern. Durch den Einsatz von Technologien wie Computer Vision, Bewegungssensoren und Heatmaps können Geschäfte Entscheidungen auf der Grundlage harter Daten und realer Verhaltensweisen treffen und so sicherstellen, dass die Verkaufsfläche so effizient wie möglich genutzt wird. Es gibt zwar Herausforderungen, die angegangen werden müssen, aber die Vorteile, die KI bei der Überwachung des Kundenverhaltens bietet, überwiegen bei weitem die Risiken und ermöglichen es den Geschäften, auf dem modernen Markt wettbewerbsfähig und innovativ zu bleiben.
6. Optimierung von Personal und Arbeitsschichten
Die Optimierung des Personals ist der Schlüssel zur Gewährleistung eines qualitativ hochwertigen Service und zur Verbesserung der betrieblichen Effizienz in einem physischen Geschäft. Künstliche Intelligenz (KI) hat dies revolutioniert und bietet fortschrittliche Tools zur Vorhersage der Arbeitsnachfrage, zur Optimierung von Schichten und zur richtigen Zeit und in den richtigen Bereichen des Geschäfts. Mit Vorhersagemodellen und Datenanalysen kann KI die Produktivität verbessern, die Betriebskosten senken und sicherstellen, dass Kunden jederzeit die Aufmerksamkeit erhalten, die sie benötigen.
Warum ist es wichtig, das Personal zu optimieren?
Die richtige Verwaltung des Personals ist für den Erfolg eines Geschäfts unerlässlich. Ausreichend Personal in Bezug auf Anzahl und Fachwissen stellt sicher, dass die Kunden schnelle Hilfe erhalten, Wartezeiten verkürzen und ihr Gesamterlebnis verbessern. Ein ineffektives Personalmanagement kann jedoch zu Folgendem führen:
Unterdimensionierung von Schichten: Nur wenige Mitarbeiter können lange Warteschlangen, einen langsamen Kundenservice und ein negatives Besuchererlebnis verursachen.
Überdimensionierte Schichten: Zu viele Mitarbeiter in Zeiten geringer Anwesenheit erhöhen die Betriebskosten, ohne dass sich dies in Bezug auf Umsatz oder Produktivität wirklich auszahlt.
KI hilft dabei, das richtige Gleichgewicht zu finden und sicherzustellen, dass die Mitarbeiter optimal ausgelastet sind und die richtige Anzahl von Mitarbeitern zu den am besten geeigneten Zeiten und an den richtigen Orten eingesetzt wird.
Wie optimiert Künstliche Intelligenz das Personalmanagement?
Künstliche Intelligenz nutzt historische Datenanalysen, Vorhersagemodelle und maschinelles Lernen, um das Personalmanagement zu optimieren. Sehen wir uns die wichtigsten Aspekte an, wie dies geschieht:
Prognose der Arbeitsnachfrage KI kann Spitzen bei der Kundenfrequenz in den Filialen auf der Grundlage einer Reihe von Variablen vorhersagen, wie zum Beispiel:
Historische Verkaufsdaten: KI analysiert vergangene Verkäufe, um Zeiträume mit höherer oder niedrigerer Kundenfrequenz zu identifizieren und zu verstehen, wann mehr oder weniger Personal benötigt wird.
Externe Bedingungen: KI kann externe Faktoren wie Wetterbedingungen, lokale Ereignisse oder Feiertage berücksichtigen, die sich auf den Verkehr im Geschäft auswirken können. An einem regnerischen Tag kann es beispielsweise vorkommen, dass in einem Bekleidungsgeschäft mehr Regenmäntel oder Accessoires gekauft werden.
Werbeaktionen und Verkäufe: Wenn es Werbeaktionen oder Rabatte gibt, kann die KI einen Anstieg des Kundenverkehrs vorhersagen und vorschlagen, die Anzahl der Mitarbeiter für diesen Zeitraum zu erhöhen.
Mit diesen Vorhersagen kann KI Schichten erzeugen, die der realen Nachfrage besser entsprechen und Zeiträume mit Über- oder Unterbelegung des Personals reduzieren.
Schichtoptimierung Eine der größten Herausforderungen im Personalmanagement ist die Schichtplanung. Traditionell basiert die Planung auf subjektiven Entscheidungen oder unvollständigen Daten, was zu Ineffizienzen führt. Künstliche Intelligenz automatisiert diesen Prozess und erstellt optimierte Zeitpläne, die Folgendes berücksichtigen:
Verfügbarkeit des Personals: KI kann Schichten basierend auf der gemeldeten Verfügbarkeit der Mitarbeiter erstellen und dabei ihre Präferenzen, freien Tage und Arbeitsgesetze berücksichtigen.
Filialbedarf: KI passt Schichten an die spezifischen Bedürfnisse des Geschäfts an, basierend auf Spitzenzeiten, wie z. B. Öffnungszeiten, Wochenenden oder Stoßzeiten.
Work-to-Rest-Balance: KI sorgt dafür, dass die Mitarbeiter ausgewogene Schichten haben, sich an die Ruhezeiten halten und das Risiko eines Burnouts verringern.
Diese automatisierte Planung verbessert nicht nur die Effizienz, sondern stellt auch sicher, dass die Mitarbeiter mit ihrer Planung zufrieden sind, was die Produktivität und Moral verbessert.
Dynamische Personalverteilung Künstliche Intelligenz optimiert nicht nur die Schichten, sondern hilft auch dabei, die dynamische Verteilung des Personals innerhalb der Filiale zu steuern. Mit der Echtzeitanalyse des Kundenflusses kann KI vorschlagen, wo und wann mehr Mitarbeiter basierend auf bestimmten Bedürfnissen eingesetzt werden sollten:
Stark frequentierte Bereiche: Wenn ein Bereich des Geschäfts ein höheres Kundenaufkommen verzeichnet als andere, kann die KI den Manager warnen, das Personal neu einzusetzen, um sicherzustellen, dass die Kunden die Aufmerksamkeit erhalten, die sie benötigen.
Kassenmanagement: KI kann den Verkehr an den Kassen überwachen und die Notwendigkeit kennzeichnen, neue Kassen zu eröffnen, um lange Warteschlangen zu vermeiden. Diese dynamische Verteilung reduziert die Wartezeiten und verbessert die Effizienz der Filialen.
Kundensupport: In geschäftigen Zeiten, wie Schlussverkauf oder Feiertagen, kann KI vorschlagen, die Präsenz von qualifiziertem Personal zu erhöhen, um den Kundenservice zu gewährleisten und das Einkaufserlebnis zu verbessern.
Reduzierte Betriebskosten Durch die Optimierung von Schichten und Personalverteilung senkt KI die Betriebskosten, die mit dem Personalmanagement verbunden sind. Mit KI können Geschäfte:
Vermeiden Sie Überdimensionierung: Durch die Reduzierung der Anzahl der Mitarbeiter in Zeiten geringer Kundenbeteiligung vermeidet das Geschäft die Zahlung unnötiger Löhne und hält die Belegschaft proportional zur Nachfrage.
Minimieren Sie Untergrößen: Durch eine genaue Vorhersage der Nachfrage stellt KI sicher, dass das Geschäft immer über genügend Personal verfügt, um Warteschlangen, Kundenunzufriedenheit und Umsatzeinbußen zu vermeiden.
Leistungsüberwachung und Mitarbeiteranalyse KI kann auch die Leistung der Mitarbeiter in Echtzeit überwachen und Einblicke in die Verbesserung der Produktivität geben. Zu den von KI überwachten Leistungsindikatoren gehören:
Servicegeschwindigkeit: KI kann analysieren, wie schnell Mitarbeiter Transaktionen abschließen oder Kunden bedienen, und Bereiche identifizieren, in denen Mitarbeiter möglicherweise Schulungen oder Unterstützung benötigen.
Kundeninteraktion: KI kann die Qualität der Interaktionen zwischen Mitarbeitern und Kunden überwachen, Verbesserungsmöglichkeiten vorschlagen oder Mitarbeiter erkennen, die sich im Kundenservice auszeichnen.
Diese Daten ermöglichen es Managern, fundierte Entscheidungen darüber zu treffen, wie sie die Effektivität der Mitarbeiter verbessern können, indem sie Lücken identifizieren und personalisierte Unterstützung bieten.
Automatisierung des Schichtmanagements Ein weiterer großer Vorteil der KI ist die Möglichkeit, das Schichtmanagement zu automatisieren, was das Leben der Manager erheblich erleichtert. KI-Algorithmen können automatisch wöchentliche Schichten erstellen, die alle zuvor genannten Variablen berücksichtigen, wie zum Beispiel:
Persönliche Vorlieben der Mitarbeiter.
Gesetzliche Beschränkungen der Arbeits- und Ruhezeiten.
Betriebliche Anforderungen speichern.
Ein automatisiertes Schichtmanagement reduziert menschliche Fehler und sorgt dafür, dass die Belegschaft immer optimal verteilt ist.
Vorteile der KI-Workforce-Optimierung
Verbessern Sie das Kundenerlebnis Mit der richtigen Personalverteilung zu Stoßzeiten erhalten Kunden zeitnahen und qualitativ hochwertigen Support. Wartezeiten werden verkürzt, Kunden finden leicht die Unterstützung, die sie benötigen, und dies führt zu einem zufriedenstellenderen und ansprechenderen Einkaufserlebnis.
Gesteigerte Produktivität KI ermöglicht es Ihnen, Schichten so zu optimieren, dass die Mitarbeiter immer voll ausgelastet sind. Dank der dynamischen Umverteilung des Personals kann das Geschäft reibungsloser betrieben werden, da die Ressourcen den richtigen Bereichen und zur richtigen Zeit zugewiesen werden.
Gesteigerte Mitarbeiterzufriedenheit Eine fairere, datengetriebene Schichtplanung führt zu einer höheren Mitarbeiterzufriedenheit. Mitarbeiter, die unter optimalen Bedingungen arbeiten, ohne überarbeitet oder unterausgelastet zu sein, sind mit größerer Wahrscheinlichkeit motiviert und produktiv. Darüber hinaus tragen Transparenz und Fairness bei der Schichtverteilung dazu bei, ein positives Arbeitsklima zu schaffen.
Reduzierte Betriebskosten Durch die Optimierung des Personaleinsatzes können die Filialen die Betriebskosten erheblich senken, indem sie Ressourcen nur bei Bedarf einsetzen und die Verschwendung von Arbeitskräften reduzieren. Dies führt zu einer effizienteren Budgetverwaltung und einer verbesserten betrieblichen Nachhaltigkeit.
Anwendungsbeispiele von KI in der Personaloptimierung
Zara Zara nutzt künstliche Intelligenz, um die Schichtplanung in seinen Filialen zu optimieren. Durch die Analyse historischer Daten und die Vorhersage der Kundenfrequenz stellt die KI sicher, dass in Spitzenzeiten immer genügend Mitarbeiter zur Verfügung stehen, wodurch die Kosten in ruhigeren Zeiten gesenkt werden.
Walmart Walmart implementierte ein KI-gestütztes Personalmanagementsystem, um die Verteilung der Mitarbeiter auf die Abteilungen basierend auf Kundenverkehrsmustern zu optimieren. Das System trägt dazu bei, Spitzenfrequenzen besser zu bewältigen, indem es sicherstellt, dass kritische Bereiche immer besetzt sind, und die Gesamteffizienz verbessert.
Sephora Sephora nutzt KI, um die Leistung der Mitarbeiter zu überwachen und die Verteilung der Mitarbeiter auf die verschiedenen Bereiche des Geschäfts zu optimieren. Dies ermöglicht es der Marke, einen qualitativ hochwertigen Service zu bieten, insbesondere bei Werbeaktionen oder besonderen Veranstaltungen.
Herausforderungen bei der Implementierung von KI im Personalmanagement
KI bietet zwar zahlreiche Vorteile, aber bei der Umsetzung gibt es einige Herausforderungen, die zu bewältigen sind:
Widerstand gegen Veränderungen: Einige Mitarbeiter fühlen sich möglicherweise unwohl bei der Vorstellung, dass ein Algorithmus ihre Schichten bestimmt oder ihre Leistung verfolgt. Es ist wichtig, die Mitarbeiter über die Vorteile dieser Technologien aufzuklären und zu sensibilisieren.
Verwaltung personenbezogener Daten: KI erfordert die Verarbeitung personenbezogener Daten, wie z. B. Schichtpräferenzen und Arbeitsleistung. Es ist wichtig, die Datenschutzbestimmungen einzuhalten und sicherzustellen, dass Daten sicher behandelt werden.
Die Personaloptimierung durch künstliche Intelligenz ist ein leistungsstarkes Instrument, das sowohl die betriebliche Effizienz als auch die Kundenzufriedenheit in den Filialen verbessert. Mit der Fähigkeit der KI, die Nachfrage vorherzusagen, Schichten dynamisch zu verwalten und Personal in Echtzeit neu einzusetzen, können Filialen reibungsloser und produktiver arbeiten, Kosten senken und das allgemeine Kundenerlebnis verbessern. Es gibt zwar einige Herausforderungen, die angegangen werden müssen, aber die Implementierung dieser Technologien bietet die Möglichkeit, das Personalmanagement zu modernisieren und einen Wettbewerbsvorteil auf dem Einzelhandelsmarkt zu sichern.
7. Sicherheit und Schadensverhütung
Sicherheit und Schadensverhütung sind entscheidende Aspekte für jedes physische Geschäft. Jedes Jahr sind Diebstahl und Betrug eine der Hauptursachen für entgangene Gewinne im Einzelhandel. Dank der Weiterentwicklung der künstlichen Intelligenz (KI) haben sich die Schadensverhütung und das Sicherheitsmanagement in physischen Geschäften jedoch radikal verändert. KI kann verdächtiges Verhalten in Echtzeit überwachen, potenziellen Diebstahl identifizieren und fortschrittliche Tools bereitstellen, um die allgemeine Sicherheit des Geschäfts zu verbessern.
Warum sind Sicherheit und Schadensverhütung für ein Geschäft so wichtig?
Jedes Geschäft ist anfällig für eine Vielzahl von Sicherheitsrisiken, darunter Kundendiebstahl (Ladendiebstahl), interner Betrug, Produktmanipulationen und kriminelle Aktivitäten von außen. Diese Probleme können nicht nur den Gewinn schmälern, sondern auch den Ruf des Geschäfts und das Vertrauen der Kunden schädigen. KI-Technologien bieten einen proaktiven, automatisierten Ansatz zur Reduzierung dieser Risiken, indem sie fortschrittliche Überwachungstools bereitstellen, die es Ihnen ermöglichen, verdächtiges Verhalten in Echtzeit zu erkennen und rechtzeitig Maßnahmen zu ergreifen.
Wie KI die Sicherheit und Schadenverhütung verbessert
Echtzeitüberwachung durch intelligente Kameras Intelligente Kameras, die auf künstlicher Intelligenz basieren, sind eine der effektivsten Technologien zur Überwachung der Sicherheit in einem Geschäft. Diese Systeme zeichnen nicht nur Bilder auf, sondern verwenden Computer-Vision-Algorithmen, um das Verhalten von Menschen in Echtzeit zu analysieren. Zu den wichtigsten Funktionen gehören:
Erkennen von verdächtigem Verhalten: KI kann anomale Aktionen identifizieren, die auf einen potenziellen Diebstahl hinweisen könnten, wie z. B. schnelle Bewegungen, wiederholte Interaktionen mit demselben Produkt, das Verstecken von Artikeln oder das Verlassen des Geschäfts, ohne die Kasse zu durchlaufen.
Echtzeit-Warnungen: Wenn verdächtiges Verhalten erkannt wird, kann die KI sofortige Warnungen an das Sicherheitspersonal oder den Filialleiter senden, damit diese rechtzeitig Maßnahmen ergreifen können, bevor es zu einem Diebstahl kommt.
Diese Art der proaktiven Überwachung trägt dazu bei, Diebstähle im Geschäft (Ladendiebstahl) zu reduzieren und stellt sicher, dass das Personal in Echtzeit informiert wird, was die allgemeine Sicherheit verbessert.
Gesichtserkennung und Blacklisting von Personen Ein weiteres fortschrittliches Werkzeug, das KI zur Verfügung stellt, ist die Gesichtserkennung. Diese Technologie ermöglicht es, in Echtzeit Personen zu identifizieren, die zuvor als potenzielle Bedrohungen gekennzeichnet wurden, wie z. B.:
Kunden, die in der Vergangenheit gestohlen haben: Das System kann die Gesichter von Personen im Geschäft mit einer schwarzen Liste von Personen vergleichen, von denen bereits bekannt ist, dass sie Straftaten begangen oder versucht haben zu stehlen.
Verdächtige Personen: KI kann die Gesichter von Personen analysieren, die verdächtiges Verhalten zeigen, und sie mit internen oder externen Sicherheitsdatenbanken vergleichen.
Die Gesichtserkennung ist zwar eine leistungsstarke Technologie zur Verbesserung der Sicherheit, aber ihr Einsatz erfordert ein sorgfältiges Datenschutzmanagement und die Einhaltung der geltenden Vorschriften zum Schutz personenbezogener Daten.
Predictive Analytics für die Schadenverhütung KI kann Predictive Analytics-Modelle verwenden, um Verluste zu verhindern, bevor sie entstehen. Durch die Analyse historischer Daten zu Verlusten, Verkäufen und Verhaltensweisen im Geschäft kann die KI wiederkehrende Muster erkennen und Vorhersagen darüber treffen, wann und wo Diebstahlversuche oder betrügerische Aktivitäten auftreten könnten. Zum Beispiel:
Diebstahl während der Spitzenfrequenz: KI kann erkennen, dass Diebstähle eher in Stoßzeiten auftreten, wenn das Personal damit beschäftigt ist, viele Kunden zu bedienen. In diesem Fall kann das System vorschlagen, die Überwachung oder die Anwesenheit des Pe
