Leitfaden: Künstliche Intelligenz im Handel

Zusammen mit dem Institut für Handelsforschung (IFH) Köln haben wir das Trendthema Künstliche Intelligenz (KI) aufgegriffen. In einem Leitfaden beschreiben wir vielversprechende Anwendungsfälle („Use Cases“) von KI im deutschen Handel und bewerten diese hinsichtlich des Nutzens für Konsument*innen und für den Handel sowie hinsichtlich technologischer Komplexität und den erwarteten Implementierungskosten.

Der vollständige Leitfaden mit einer Detailbeschreibung der Use Cases und deren Bewertung steht im Download-Bereich unten zur Verfügung:

KI im Handel

Künstliche Intelligenz boomt – innerhalb eines stark wachsenden Marktes wird vor allem der Einzelhandelsbranche ein hohes Marktpotenzial zugeschrieben (siehe BMWi Studie von 2019): Während 2016 der weltweite Umsatz von KI-Anwendungen noch bei 3,2 Mrd. US-Dollar lag, wird der Umsatz bis 2025 auf 89,8 Mrd. US-Dollar prognostiziert.
Handelsunternehmen, Forschungsunternehmen und IT-Dienstleister haben Konsortien gebildet, um Lösungen zu entwickeln und diese einer großen Zahl von Händlern zur Verfügung zu stellen.

Use Cases im Bereich Warendisposition sind bereits weit verbreitet. Im Leitfaden konzentrieren wir uns auf andere Use Cases im Online- als auch stationären Handel und bewerten sie auf ihre Anwendbarkeit im Food, Near-Food und Do-It-Yourself (DIY)-Handel.

Uses Cases im Leitfaden: KI im Handel

Am Point of Sale
Der stationäre Handel sieht sich Herausforderungen gegenüber, die Wünsche moderner Konsument*innen zu erfüllen.
KI erlaubt bekannte Elemente aus dem Online-Handel in die stationäre Welt zu übertragen und somit den Einkaufsvorgang vor Ort zu personalisieren. Der Kundennutzen kann verbessert, die Loyalität gesteigert werden. 

Im Preis- und Aktionsmanagement
KI ermöglicht treffsichere Prognosen im Aktionsmanagement und erlaubt Cross- und Up-Selling auch im stationären Handel. Zusammen mit Smart Shelves, Smartphones und Kundenloyalitätsprogrammen bieten sich interessante Optionen zur dynamischen Preisfindung.

Im Sortimentsmanagement
KI kann die Datenaufbereitung für die Sortimentsüberarbeitung automatisieren. Dies ist Voraussetzung für eine laufende Optimierung und die Entwicklung hin zu marktindividuellen Sortimenten.

Im Stammdatenmanagement
Die Pflege von Artikel- und Lieferantendaten ist häufig manuell, wiederkehrend und sehr fehleranfällig, teilweise wird sie an Lieferanten delegiert. Plausibilisierungs- und Validierungsregeln sind erforderlich. Use Cases in diesem Bereich zielen auf Effizienzsteigerung und schaffen die Ausgangsbasis für weitere KI-basierte Anwendungen im Handel.