Generative KI verändert den Einzelhandel. Im Unterschied zu herkömmlicher KI und ihrem Schwerpunkt auf der Mustererkennung und Entscheidungsfindung, nutzen generative KI-Modelle neuronale Netze. Diese Netze wurden mit enormen Datenmengen trainiert, um neue, originelle Inhalte zu erstellen. Die Basis hierfür bilden dabei lediglich einige von einer Person aufgeschriebene Fragen. Unternehmen können darüber hinaus neue generative KI-Modelle für Texte, Bilder, Videos und 3D-Realisierungen anpassen, indem sie diese anhand firmenspezifischer Einzelhandelsdaten justieren. So können von Beginn an markentypische Merkmale berücksichtigt werden. Am meisten lohnt sich der Einsatz generativer KI in den folgenden vier Bereichen:
Hyperpersonalisiertes Shopping
Der Einzelhandel verfügt über zahllose Daten zu Kaufverhalten und -historie der Kund*innen. Mit generativer KI finden diese ihre aktuellen Wunschangebote, die nicht nur früheren Kaufentscheidungen entsprechen. Generative KI analysiert Kundendaten, nimmt Social-Media-Sentiment-Analysen vor und gibt so hochpersonalisierte Kaufempfehlungen.
Automatisierte Katalog- und Produktbeschreibungen
Artikelnummern sind das Herzstück des Einzelhandels, denn sie ermöglichen den notwendigen Überblick. Problematisch wird es, wenn jede neue Artikelnummer eine gesonderte und detaillierte Produktbeschreibung erfordert. Nun entdeckt der Einzelhandel die generative KI für das Prozess-Streamlining bei der Integration neuer Produkte in E-Commerce-Kataloge. Bessere Produktbeschreibungen optimieren das SEO-Ranking und bieten aktuelle Informationen zur Ware. Die Modelle werden mit spezifischen Produktinformationen trainiert – und können automatisch Produktkataloge erstellen. So bringen sie Struktur in die unstrukturierten Daten. Darüber hinaus können Unternehmen mithilfe von Produktdaten KI-Modelle trainieren, die direkt zu neuen Warendesigns auf Grundlage von Kundenfeedback, Verkaufsdaten und Markttrends beitragen
Automatische Preisoptimierung
Für Verbraucher*innen ist der beste Preis ausschlaggebend für die Kaufentscheidung. Entsprechend wichtig ist ein Pricing, das sich automatisch an veränderte Marktbedingungen und Kundenerwartungen anpasst. Generative KI kann sich mehrmals täglich in Echtzeit über die Wettbewerber informieren, Nachfragemuster und Trends analysieren, Betriebskosten identifizieren und Empfehlungen zur Preisgestaltung geben. Solch eine agilere Pricing-Strategie führt zu besseren Gewinnaufschlägen. Angesichts der vielen marktbeeinflussenden Faktoren ist ein dynamisches Pricing die perfekte Aufgabe für KI-Lösungen – und Händler verschaffen sich einen handfesten Vorteil.
Unterstützung für den Kundenservice
Auch die Serviceoptimierung gehört zu den besonders wichtigen Aufgaben für Händler. Laut Umfragen wollen Kund*innen einen schnellen, akkuraten und möglichst personalisierten Service. Generative KI kann auch hier unterstützen: Virtuelle Assistenten lassen sich mit Kundendaten trainieren, können auf Anfragen reagieren und Content übersetzen. Nicht zuletzt kann KI Mitarbeitende durch die Übernahme zeitintensiver Aufgaben produktiver machen. Sie behält die Ressourcenplanungssysteme im Blick, beantwortet Anfragen und legt damit gleichzeitig fest, wann welche Bestellung das Haus verlässt. Die Mitarbeitenden haben währenddessen Gelegenheit, komplexere Aufgaben zu bearbeiten. Auch kann KI das Verbraucherverhalten auf Social Media analysieren, Markenanbieter schnell über eventuelle Kritik informieren, Kundenreviews sichten und analysieren sowie Zusammenfassungen zu bestimmten Produkten erstellen.
Generative KI bringt also zahlreiche Vorteile mit sich – von höheren Erträgen über eine größere Kundenzufriedenheit bis hin zu attraktiveren Gewinnspannen. Künftig wird es für Händler schwer, diese Optionen zu ignorieren.