Einzelhändler brauchen die AI Cloud, um Kundenwünsche zu erfüllen und Innovationen in ihren Geschäftsabläufen einzuführen

Der Einzelhandel muss facettenreich, vernetzt, flexibel und wettbewerbsfähig werden und vor allem schnell auf die sich ständig ändernden Anforderungen des mündigen Verbrauchers reagieren. Die AI Cloud wurde entwickelt, um Führungskräften im Einzelhandel umsetzbare Lösungen für ihre größten Herausforderungen zu bieten und ihnen zum Erfolg zu verhelfen.

Entdecken Sie weitere KI-Anwendungsfälle für den Einzelhandel

• Bestandsprognose

  Es war noch nie so schwierig, die richtigen Produkte zur richtigen Zeit am richtigen Ort zu haben. Durch Automatisierung, fortschrittliches Machine Learning und Deep-Learning-Algorithmen kann die KI Probleme mit fehlenden Beständen und Überbeständen minimieren, indem sie den Bedarf an Produkten flächendeckend vorhersagt. Machine-Learning-Modelle können Prognosen für bis zu 1 Million Zeitreihen in jedem Projekt erstellen.

• Kundenbindung

  Die Kundenbindung ist schwierig, und die geschätzten jährlichen Abwanderungskosten belaufen sich allein in den Vereinigten Staaten auf 1,6 Billionen Dollar (Accenture). Im Einzelhandel haben sich die Unternehmen auf eine Vielzahl von Methoden verlassen, um abgewanderte Kunden zu reaktivieren. Es ist jedoch schwierig, rechtzeitig zu erkennen, welche Kunden abwandern werden, und diese zu reaktivieren, bevor es zu spät ist. AI hilft Ihrer Marketingabteilung, ein Vertrautheit verhältnis zum Kundenstamm aufzubauen, indem sie vorhersagt, welche Kunden innerhalb eines bestimmten Zeitraums wahrscheinlich abwandern werden. Die AI informiert Ihre Marketingabteilung über die wichtigsten Faktoren der Abwanderungswahrscheinlichkeit jedes Kunden und ermöglicht Ihnen ein gründliches Verständnis davon, wie diese Beziehungen verbessert werden können.

• Bestimmung des Kundenlebenswerts (Customer Lifetime Value, CLV)

  Es gibt eine implizite Annahme, dass zukünftiger Mehrwert mit einem Kunden verbunden ist. Dieser zukünftige Mehrwert kann jedoch vollständig unquantifiziert sein und ist daher mit einer bestimmten Unsicherheit behaftet, die von Entscheidungen abhängt – z. B. wie groß ein Rabatt sein soll und ob Treuepunkte verfallen sollen. Auch wenn im Einzelhandel bereits datengestützte Ansätze verwendet werden, um den höheren Gesamtwert von Kunden zu ermitteln, bietet Machine Learning einen viel detaillierteren Ansatz. Dieser kann die Entscheidungsfindung auf einer personalisierten Ebene bestimmen und so sicherstellen, dass kurzfristige Kosten gegen den Wert einer langfristigen Beziehung abgewogen werden.

• Optimieren von Abläufen

  Oftmals müssen Arbeitspläne mehrere Wochen im Voraus erstellt werden, um mit gesetzlichen Vorschriften konform zu bleiben. Die Kombination aus hoher Variabilität und langen Vorlaufzeiten macht es im Lieferkettenmanagement schwierig, präzise Entscheidungen darüber zu treffen, wie viele Mitarbeiter eingeplant werden sollen. Laut McKinsey kann der Personalbedarf in Vertriebszentren täglich um bis zu 50 Prozent schwanken.

  Mit KI können Sie das Volumen der erforderlichen eingehenden Sendungen genauer prognostizieren und Ihre Ressourcen- und Personalbestände genau daran anpassen. Indem sie den historischen Warenfluss durch Ihre Vertriebszentren lernt und die einflussreichsten externen Faktoren versteht, wie z. B. Urlaubsnachfrage und Wetter, kann die KI Ihre Nachfrage genau prognostizieren und dabei auch die Multidimensionalität der realen Welt berücksichtigen.