Künstliche Intelligenz im Handel 2 – Anwendungen: Effizienz erhöhen und Kunden gewinnen

56 Pages·2018·1.29 MB·German

by  Rainer Gläß

Rainer Gläß
Künstliche Intelligenz
im Handel 2 – Anwendungen
Effizienz erhöhen
und Kunden gewinnen
essentials
essentials liefern aktuelles Wissen in konzentrierter Form. Die Essenz dessen,
worauf es als „State-of-the-Art“ in der gegenwärtigen Fachdiskussion oder in der
Praxis ankommt. essentials informieren schnell, unkompliziert und verständlich
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von Springer-Fachautoren kompakt zur Darstellung. Sie sind besonders für die
Nutzung als eBook auf Tablet-PCs, eBook-Readern und Smartphones geeignet.
essentials: Wissensbausteine aus den Wirtschafts-, Sozial- und Geisteswissenschaf-
ten, aus Technik und Naturwissenschaften sowie aus Medizin, Psychologie und
Gesundheitsberufen. Von renommierten Autoren aller Springer-Verlagsmarken.
Weitere Bände in der Reihe http://www.springer.com/series/13088
Rainer Gläß
Künstliche Intelligenz
im Handel 2 –
Anwendungen
Effizienz erhöhen und Kunden
gewinnen
Rainer Gläß
Schöneck, Deutschland
ISSN 2197-6708 ISSN 2197-6716 (electronic)
essentials
ISBN 978-3-658-23925-1 ISBN 978-3-658-23926-8 (eBook)
https://doi.org/10.1007/978-3-658-23926-8
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Was Sie in diesem essential finden können
• Mehrwerte durch KI im Handel: Bedarfsplanung, Vorhersagen von Nachfrage,
Automatisierungspotenzial in der Logistik, dynamische Preisanpassung und
Chatbots in der Kundenkommunikation.
• Vielfalt der Optimierungsmöglichkeiten für den Warenflussprozess zur Reduktion
der Umsatzausfälle aufgrund von Fehlbeständen oder Senkung Lagerbestand.
• Beispiele wie markführende Handelsunternehmen KI bereits einsetzen, indem
zukünftige Bestellungen von Waren mit KI errechnet und vorab in die Nähe
des Kunden gesandt werden, um Versandzeiten und Logistikkosten zu reduzie-
ren und die Kundenzufriedenheit zu steigern.
• Kundenbeispiele von vollautomatisierten Stores (Just-Walkout-Store), Shelf-
Scanning Robots, Lagerleerung bzw. Markdown Pricing bei Terminwaren.
• Digitale Transformation und Einsatz von KI bei einem marktführenden Tradi-
tionshandelsunternehmen in Deutschland.
V
Vorwort
Künstliche Intelligenz ist das große Zukunftsthema in den gegenwärtigen Diskus-
sionen über Innovationskraft und Wettbewerbsfähigkeit der Wirtschaft und sogar
vieler gesellschaftspolitischen Themen. Im Handel ist der Einsatz von Künstli-
cher Intelligenz bereits weiter als weithin bekannt. Dabei geht es nicht um eine
neue Technologie an sich, sondern um Mehrwerte für die Verbraucher und für die
Handelsunternehmen. Diese Mehrwerte kann KI schaffen, in Form von Entschei-
dungshilfen bei der Bedarfsplanung, der Vorhersage von Nachfrage, in der Logistik
sowie in der automatisierten Preisanpassung oder Kundenkommunikation. Durch
Optimierung interner Prozesse können Effizienzgewinne für H andelsunternehmen
entstehen, die gleichzeitig den Verbrauchern einen direkten Nutzen bieten: die
gewünschten Waren sind vorhanden oder können schnell und direkt zugestellt
werden, Kundenwünsche werden individuell erfüllt und Warteschlangen vor den
Kassen gehören der Vergangenheit an.
Die dahinter steckenden komplexen Prozesse sind nur mit einem automati-
sierten Datenmanagement zu beherrschen. Selbstlernende Algorithmen sind die
nächste Stufte der Digitalisierung des Handels und Handel 4.0. Zwar macht KI
die komplexen, Omni-Channel-Prozesse im Handel beherrschbar, doch KI liefert
vor allem Entscheidungshilfen: Der Händler muss weiter die richtige Strategie
haben und die richtigen Entscheidungen treffen, wie die Kunden zu gewinnen und
zu halten sind.
Ziel dieses Buches „KI im Handel 2 – Anwendungen: Effizienz erhöhen und
Kunden gewinnen“ ist es, konkret und detailliert die Funktionsweise von KI im
Handel darzustellen. Dabei geht es nicht um Beschreibungen der KI aus Sicht der
Informatik, sondern um die wirtschaftliche Relevanz und um Praxisbeispiele der
konkreten Umsetzung sowie Implementierung im Handel. KI wird als ein Instru-
ment gesehen, die Dienstleistung Handel attraktiver und effizienter zu machen.
VII
VIII Vorwort
Das Buch soll deshalb eine praxisorientierte Entscheidungshilfe für Verantwortli-
che in Handelsunternehmen sein, die eine Strategie für den Einsatz von KI entwi-
ckeln wollen.
Im ersten Kapitel der Anwendungsfelder von KI im Handel wird ausführlich
aufgezeigt, wie KI heute und in Zukunft eingesetzt wird. Dieser Hauptteil des
Buches enthält die Themen KI in der Bedarfsplanung und Bestandsmanagement,
in der Lager-Logistik und gesamten Lieferkette, Preisoptimierung (Dynamic Pri-
cing), KI im vollautomatisierten Store sowie Chatbots in der Kundenkommuni-
kation. Das zweite Kapitel stellt Beispiele von KI-Anwendungen bei Amazon
Go, Walmart, OTTO und in der Mode- (Fashion) Branche vor. Die Inhalte zum
vollautomatisierten Store und internationale Beispiele wurden durch Recher-
chen in den USA und anhand von Originalquellen erarbeitet. In Kapitel drei
wird beschrieben und Empfehlungen ausgesprochen, wie Unternehmen Lösun-
gen auf der Basis von Künstlicher Intelligenz erfolgreich einführen können. Zum
Abschluss wird ein zusammenfassendes Fazit gezogen.
Der vorliegende Band ist eine Ergänzung und Vertiefung von Band 1 „KI
im Handel 1 – Überblick. Digitale Komplexität managen und Entscheidun-
gen unterstützen“. Darin enthalten sind die Themen Bedeutung der KI für den
Handel, Begriffsdefinition, Nutzen für Verbraucher, KI in Handelsprozessen,
Gesellschaftspolitische Aspekte wie Verbraucherschutz, Haftung, Arbeitsplätze
sowie ein Ausblick in die Zukunft der „Artificial Retail Intelligence“ [1].
Hilfreich bei der Erstellung dieser kompakten Übersicht ist die langjährige
Erfahrung in der Digitalisierung des Handels [2]. Die GK Software SE, gegründet
1990 in Schöneck/Vogtland, ist heute Marktführer in Europa für Omni- Channel
Store-Solutions mit 235 Handelsunternehmen als Kunden in 51 Ländern und
mehr als 1000 Mitarbeitern an 13 Standorten. KI-basierte Handelslösungen bietet
die GK-Gruppe durch das auf KI-spezialisierte Tochterunternehmen prudsys AG
an, die KI-basierte Software für personalisierte Produktempfehlungen über alle
Kanäle, Digital Signage oder Visual Search entwickelt. Das zweite Erfahrungs-
feld ist die KI-basierte dynamische Preisoptimierung, wie z.B. Einzelpreisopti-
mierung, Abschriftenoptimierung oder intelligentes Couponing. Die Kunden, die
selbstlernende Softwaresysteme einsetzen, sind u. a. bonprix, Coop, Douglas,
OBI, Thalia oder Würth.
Oktober 2018 Rainer Gläß
CEO
GK Software SE Schöneck
Danksagung
Das vorliegende Buch spiegelt die intensiven Diskussionen über die KI-Strategie
der GK Software Gruppe wider, die mit Know-how-Trägern im Unternehmen,
insbesondere von der 2017 übernommenen prudsys AG, mit zahlreichen Einzel-
händlern sowie mit externen Experten, die unter anderem auch im Rahmen von
Vorträgen auf Fachkonferenzen geführt worden sind. Ohne die Unterstützung
zahlreicher Fachleute bei der Zulieferung von themen- und kapitelbezogenen
Recherchen, von Beispielen, Fakten, Grafiken, Quellen, dem aktuellen Status der
Forschung und Diskussionen in den Medien hätte dieses Buch nicht entstehen
können.
Mein besonderer Dank gilt Fabian Blaser (prudsys): Umsetzung; Oliver Groth
(Dalaran AI-Consulting): Computer Vision in der Automatisierung von In-Store
Prozessen, Amazon Go, Walmarts Botbrigade; Jalina Küppers (IFH Köln): OTTO;
Oleg Makarov (GK Software): KI in der Bedarfsplanung und Bestandsmanage-
ment; Optimierung der Logistik und Lieferkette; Andreas Schmidt (prudsys): Dyna-
mic Pricing; Detlev Spierling (Freier ITK-Fachjournalist): Chatbots; Dr. Eva Stüber
(IFH Köln): OTTO; Katrin Wolf (prudsys): Markdown Pricing sowie Dr. René
Schiller (GK Software): Lektorat und Norbert Eder (GK Software): Koordination.
Rainer Gläß
IX
Inhaltsverzeichnis
1 Anwendungsfelder von Künstlicher Intelligenz im Handel ......... 1
1.1 KI in der Bedarfsplanung und Bestandssteuerung ............... 1
1.2 KI zur Optimierung der Logistik und Lieferkette ............... 5
1.3 KI zur dynamischen Preisoptimierung ........................ 9
1.4 KI im vollautomatisierten Store: Der intelligente
„Just-Walk-Out-Store“ .................................... 15
1.5 KI zur Verbesserung der Customer Experience: Chatbot-
Dialogsysteme .......................................... 20
2 Beispiele für Künstliche Intelligenz im Handel ................... 23
2.1 Amazon Go ............................................ 23
2.2 Walmarts Botbrigade ..................................... 24
2.3 OTTO ................................................. 25
2.4 Markdown Pricing für Sportartikel .......................... 29
3 Umsetzung: Voraussetzungen für Künstliche Intelligenz
im Handel .................................................. 33
4 Zusammenfassung und Fazit .................................. 37
Literatur ...................................................... 43
XI