Wie GenAI den Einzelhandel verändert

Führende Einzelhändler experimentieren derzeit mit generativer KI in der Hoffnung, einige der größten Probleme der Branche zu lösen, seit Richard Sears begann, physische Geschäfte zu eröffnen. Sie beginnen, GenAI zu nutzen, um Produktzusammenfassungen und andere Website-Inhalte zu erstellen, Gesprächsantworten auf Anfragen von Kunden und Mitarbeitern zu generieren, ihr Marketing zu personalisieren und sogar Kundenfeedback zusammenzufassen, um bei der Vermarktung und Produktinnovation zu helfen.

Viele Organisationen, die mit GenAI experimentieren, haben jedoch enttäuschende Ergebnisse erzielt. Das liegt nicht an Mängeln in der Technologie selbst, sondern daran, dass GenAI aufhört zu lernen, sobald das Training beendet ist. Das führt häufig zu sogenannten Halluzinationen – ungenauen oder irreführenden Ergebnissen, die von GenAI-Modellen generiert werden. Einzelhändler beginnen nun, Techniken wie „Retrieval-Augmented Generation (RAG)“ zu nutzen, um dem Modell für jede Eingabe relevantere Informationen zu geben, damit es genauer auf Mitarbeiter- und Kundenanfragen reagieren kann.

Lesen Sie weiter, um mehr darüber zu erfahren, wie Einzelhändler die ersten Hindernisse bei GenAI überwinden und mit bahnbrechenden Anwendungen erfolgreich sind.

Was versteht man unter generativer KI?

Generative KI ist eine Untergruppe der künstlichen Intelligenz, die in der Lage ist, Aufforderungen oder Fragen in einfacher Sprache zu verstehen und mit Text oder Bildern zu antworten. Sie ist außerdem in der Lage, große Datenmengen zu verarbeiten und Zusammenfassungen dieser Inhalte zu erstellen, diese Daten zu interpretieren und Vorschläge zu unterbreiten.

Wichtige Erkenntnisse

• GenAI hilft Einzelhändlern, ihre Kunden anhand ihrer Bestellhistorie besser zu verstehen, sodass sie auf Kundenfragen hilfreicher antworten und personalisierte Einkaufslisten erstellen können.
• Einzelhändler nutzen GenAI, um Inhalte wie Produktbeschreibungen für Online-Shops, Kataloge und Regaldisplays sowie Blogbeiträge und personalisierte Marketing-E-Mails zu erstellen.
• Einzelhändler nutzen GenAI, um das „Social Listening“ zu optimieren, indem sie Kundenfeedback aus verschiedenen Quellen wie Social Media, Produktbewertungsseiten und Callcenter-Protokollen zusammenfassen, um die ultimative Feedbackschleife zu erstellen.
• Einzelhändler integrieren GenAI-gestützte Chatbots in den Beschaffungsprozess, senken so die Kosten für Waren und setzen Personal frei.
• Große Einzelhandelsketten nutzen GenAI, um noch fesselndere und interaktivere Schulungsvideos zu erstellen.

Wie wird GenAI den Einzelhandel verändern?

GenAI kann die Branche verändern, indem es Einzelhändlern dabei hilft, den Umsatz und die Gewinnspannen bei bestehenden Kunden zu maximieren. Es könnte sogar dazu beitragen, den jahrzehntelangen Trend der abnehmenden Kundentreue umzukehren, indem es Einzelhändlern ermöglicht, einen überraschend guten Kundenservice zu bieten. Zum Beispiel kann GenAI Einzelhändlern helfen, Folgendes zu erreichen:

• Auslagen optimieren. Einzelhändler können die Auslagen in ihren Geschäften effektiver gestalten, indem sie intelligente Anzeigegeräte, konventionelle KI-Analysen von Verkaufsdaten und die Konversationsfunktionen von GenAI kombinieren, um überzeugendere Werbetexte und Designelemente zu erstellen.
• Kundenservice im Geschäft verbessern. Nicht alle Mitarbeiter haben die natürliche Begabung, mit Kunden zu kommunizieren, aber jeder, der ein Tablet hat, kann sich auf die Unterstützung von GenAI verlassen. Mit diesem Tool können Mitarbeiter Kunden schnell zu dem gesuchten Artikel leiten und ihnen ähnliche Artikel vorschlagen, die sie interessieren könnten. GenAI könnte sogar Mitarbeiter dazu anregen, Kunden nach ihrer Person oder ihren Zielen zu fragen, um noch mehr Cross-Selling-Möglichkeiten zu schaffen. Zum Beispiel könnte ein Kunde, der in einem Baumarkt eine bestimmte Innenfarbe kauft, dazu angeregt werden, auch Pinsel zu kaufen, die für diese Art von Farbe geeignet sind.
• Feedback konsolidieren und zusammenfassen. Einzelhändler können GenAI nutzen, um Kundenfeedback aus einer Vielzahl interner und externer Quellen, einschließlich Social-Media-Websites, Callcenter- und Chat-Protokollen sowie Online-Bewertungen, zusammenzufassen und zu interpretieren und so aus Hunderten oder Tausenden von Kommentaren und Vorschlägen prägnante Zusammenfassungen zu erstellen. Diese Zusammenfassungen können das Management besser über die Leistung ihrer physischen und Online-Geschäfte informieren – insbesondere über die Kundenzufriedenheit mit der Servicequalität, die Breite und Tiefe der Produktauswahl und darüber, ob die Produkte den Erwartungen entsprechen.
• Einkaufserlebnis personalisieren. Einzelhändler können GenAI nutzen, um Angebote und Marketingmitteilungen zu erstellen, die auf jeden Kunden und nicht auf eine demografische Gruppe zugeschnitten sind, da GenAI diese schnell und in beliebiger Menge erstellen kann. GenAI kann außerdem den Browserverlauf, das Kaufverhalten und die Vorlieben analysieren, um ein hochgradig personalisiertes Einkaufserlebnis zu schaffen. Durch das Verständnis individueller Kundenpräferenzen und -verhalten können Einzelhändler ihre Produktempfehlungen, Werbeaktionen und Marketingkampagnen anpassen und so die Kundenzufriedenheit und -loyalität steigern. Sie können GenAI außerdem in Kombination mit RAG oder anderen Mitteln zur Bereitstellung aktualisierter Daten nutzen, um einen stärker personalisierten Service nach dem Verkauf anzubieten. Das kann bedeuten, dass sie Kunden helfen, mehr aus den gekauften Produkten herauszuholen, den Rückgabeprozess zu vereinfachen und sogar mehr Feedback zu ihren Erfahrungen zu sammeln und Interesse an zukünftigen Transaktionen zu wecken.

Vorteile generativer KI im Einzelhandel

GenAI bietet Einzelhändlern eine Vielzahl von Vorteilen in den Bereichen Operations, Kundenservice und anderen Bereichen, die im Folgenden näher erläutert werden.

Steigerung der Betriebs- und Kosteneffizienz

Einzelhändler arbeiten in der Regel mit sehr geringen Gewinnspannen, sodass jede Verbesserung der betrieblichen Effizienz einen großen Beitrag zur Steigerung der Rentabilität leisten kann. Einzelhändler können GenAI beispielsweise nutzen, um Kundendienstmitarbeiter sowohl online als auch telefonisch zu ersetzen oder zu ergänzen, wodurch die Zeit, die ihre Mitarbeiter für Routineaufgaben wie Rückgaben oder Umtausch benötigen, reduziert wird. Ein Einzelhändler hat seine Beschaffungskosten um 3 % gesenkt, indem er Chatbots einsetzt, die von GenAI betrieben werden und durch konventionelle Analysen und Marktdaten von Drittanbietern unterstützt werden, um Vertragsverhandlungen mit Ausrüstungslieferanten über deren Online-Portale zu führen. Einzelhändler behaupten außerdem, dass sie die Produktivität ihrer Mitarbeiter steigern und kostspielige Fluktuation reduzieren, indem sie ihre Mitarbeiter mithilfe von Schulungsvideos mit integrierter GenAI weiterentwickeln, die die Schulungsteilnehmer durch eine Vielzahl interaktiver Szenarien führen.

Stärkere Kundenbindung

Die Markentreue im Einzelhandel ist seit Jahrzehnten rückläufig. Einzelhändler müssen intensiver denn je daran arbeiten, ihre Kunden zu binden.

GenAI kann ein wertvolles Hilfsmittel sein, das Einzelhändlern dabei hilft, Daten über jeden einzelnen Kunden zu nutzen, und es ihnen ermöglicht, hochgradig zielgerichtete E-Mails und andere Marketingmaterialien in großem Umfang zu versenden – in einem Ausmaß, das mit menschlicher Arbeitsleistung allein nicht möglich wäre. GenAI durchsucht gesammelte Einkaufsverläufe, Social-Media-Beiträge und andere Daten von Drittanbietern, um zu ermitteln, welche spezifischen Marketingbotschaften einen bestimmten Käufer ansprechen könnten. Die Tatsache, dass diese Botschaften personalisiert und nicht standardisiert sind, kann dazu beitragen, die Markensättigung zu verringern, die Relevanz der Inhalte zu verbessern und die Kundenbindung zu erhöhen.

Customer Experience verbessern

Die meisten Einzelhändler leiden nicht nur unter hohen Mitarbeiterfluktuationsraten, sondern müssen auch Saisonkräfte einstellen, was bedeutet, dass sie immer viele neue Mitarbeiter mit wenig institutionellem Wissen managen müssen. GenAI kann helfen, indem es Zusammenfassungen von Produktmerkmalen und Wegbeschreibungen für diese Mitarbeiter erstellt, um sie bei der Kundenführung in den Geschäften zu unterstützen. GenAI kann auch Kundenhistorien und Produktinformationen für Callcenter-Mitarbeiter bereitstellen und interaktive Kundenservice-Chatbots unterstützen.

Einzelhändler können GenAI außerdem nutzen, um auf Kundenfragen oder -beschwerden zu reagieren, entweder direkt über einen Online-Chatbot oder indirekt, indem sie den Mitarbeitern im Geschäft Skripte zur Verfügung stellen. Beide berücksichtigen den gesamten Kontext der Erfahrung eines Käufers sowie relevante Produktinformationen.

Wenn ein Kunde beispielsweise nach den Rückgabebedingungen eines Geschäfts fragt, wäre eine Antwort wie „Nun, für den Grill, den Sie letzten Monat gekauft haben, gilt noch die Garantie, und ich kann einen Termin vereinbaren, damit jemand ihn für Sie abholt“ viel hilfreicher als eine Antwort wie „Das kommt darauf an“ oder „normalerweise 30 Tage“. Das würde außerdem dazu beitragen, eine langfristige Beziehung zu diesem Kunden aufzubauen.

Darüber hinaus können Einzelhändler GenAI nutzen, um Fragen zum Bestellstatus zu beantworten und sogar Sprache und Bilder für maßgeschneiderte Waren wie T-Shirts und Kaffeetassen vorzuschlagen.

Produktentwicklung und Innovation fördern

Das Management des Produktlebenszyklus war schon immer ein Ziel für Einzelhändler, wurde jedoch häufiger bei Verstößen als bei der Einhaltung gewürdigt. Bis zur Einführung von GenAI war es für Einzelhändler einfach zu zeit- und arbeitsaufwendig, Unmengen von Kunden- und Endbenutzer-Feedback zu sichten, häufige Beschwerden über ein bestimmtes Produkt zu finden und diese dann an die Produktentwicklungsteams ihrer Lieferanten oder ihrer eigenen Eigenmarkenhersteller weiterzuleiten. Ein solches regelmäßiges Feedback könnte zu nützlichen Produktänderungen oder sogar zu völlig neuen Produkten führen.

Mit GenAI können Einzelhändler jedoch Callcenter-Transkripte und Audioaufzeichnungen, Social-Media-Beiträge und Kundenbewertungen auf Einzelhandels- und Aggregator-Websites (wie Yelp und Google) durchsuchen, diese Daten zusammenfassen und sogar irrationale Tiraden von überzeugenden Vorschlägen unterscheiden. Anschließend können sie GenAI verwenden, um diese Daten zeitnah und prägnant zusammenzufassen. GenAI-Modelle können dann Vorschläge machen, die auf ihrer Interpretation allgemeiner Verallgemeinerungen basieren, indem sie beispielsweise Kommentare wie „Ich lasse es immer fallen und es geht ständig kaputt!“ in „Gestalten Sie es ergonomischer, indem Sie den Griff um einige Zentimeter schmaler machen“ übersetzen.

5 Anwendungsfälle für generative KI im Einzelhandel

Einzelhändler haben begonnen, GenAI auf verschiedene clevere Arten zu nutzen, um den Kundenservice und die Kundenbindung zu verbessern, die Retourenquote zu senken, den Warenkorbwert zu erhöhen und ihre Gewinnspanne zu steigern. Hier sind fünf Anwendungsfälle.

1. Customer Experience optimieren.

Einzelhändler können GenAI-basierte Chatbots, die dank RAG oder ähnlicher Techniken mit aktualisierten Kundendaten ergänzt werden, nutzen, um mit Verbrauchern zu interagieren, die Fragen stellen. Solche Interaktionen finden telefonisch oder auf den E-Commerce-Websites der Einzelhändler statt und können sich auf die Produkte, die Kunden suchen, die Rückgabebedingungen des Einzelhändlers oder seine Ladenöffnungszeiten oder seinen Warenbestand beziehen. Im Gegensatz zu älteren Generationen von Chatbots, die herkömmliche KI verwenden und über eine begrenzte Anzahl von Entscheidungsbäumen verfügen, bieten moderne Chatbots, die mit GenAI betrieben werden, den Verbrauchern eine nahezu unbegrenzte Anzahl von Gesprächsoptionen und können auf kompliziertere Kundenanfragen reagieren.

Zum Beispiel kann der GenAI-basierte Chatbot eines großen Baumarkts Kunden bei der Entscheidung helfen, welche Art von Beleuchtung oder Sanitärarmaturen für sie am besten geeignet ist, indem er Fragen zur Größe und Lage des Hauses stellt und ihnen bei der Auswahl von Artikeln mit der entsprechenden Zugfestigkeit, dem Leistungsprofil und der Beständigkeit gegen hohe Temperaturen hilft. Während herkömmliche KI-Chatbots bereits gut in der Abgabe von Empfehlungen sind, sind GenAI-Chatbots gesprächiger und können auf Online-Kundenanfragen wie „Saum kürzen“ oder „Zeigen Sie mir das in Marineblau“ antworten. Diese virtuellen Assistenten mit GenAI-Technologie sind zunehmend in der Lage zu erkennen, wenn jemand frustriert ist oder Sarkasmus oder andere idiomatische Ausdrücke verwendet, die nicht wörtlich zu nehmen sind. Sie wissen, dass ein Kunde, der aus Frustration „Sieh zu, dass du Land gewinnst!“ ruft, diesen Befehl nicht wörtlich meint.

2. Inhalte automatisch generieren.

Einzelhändler können GenAI nutzen, um prägnante, überzeugende Produktzusammenfassungen für ihre E-Commerce-Websites und Regaletiketten zu erstellen. Durch Änderung der Eingabeaufforderungen können Marketingfachleute GenAI bitten, längere Texte wie Blogbeiträge zu erstellen. So verwendet beispielsweise eine nationale Lebensmittelkette GenAI, um verlockende Rezepte mit Zutaten zusammenzustellen, die in ihren Geschäften zum Verkauf stehen, und veröffentlicht diese als Blogbeiträge. Der Chatbot kann auch eine Einkaufsliste erstellen, wenn er beispielsweise gefragt wird: „Was brauche ich, um eine Lasagne zuzubereiten?“ Einzelhändler können GenAI nutzen, um personalisierte Einkaufslisten zu erstellen, z. B. Listen, die auf Kunden zugeschnitten sind, die eine Glutenunverträglichkeit haben, allergisch auf Pistazien reagieren und kein Miso mögen.

3. Marketing personalisieren.

Einzelhändler können E-Mail-Sättigung entgegenwirken, indem sie GenAI verwenden, um ansprechende Betreffzeilen vorzuschlagen und Inhalte zu erstellen, die auf einzelne Empfänger zugeschnitten sind, anstatt demografische Kohorten oder andere weniger maßgeschneiderte Versionen von „Menschen wie Sie mögen auch ...“ anzusprechen. In Kombination mit klassischer KI und RAG kann GenAI dazu beitragen, diese individualisierten E-Mails für Zehntausende von aktuellen, ehemaligen und potenziellen Kunden zu erstellen – Personalisierung in großem Maßstab. GenAI kann zudem eine unendliche Anzahl von A/B-Tests durchführen und so ermitteln, welche Inhalte am effektivsten zur Steigerung der Konversionsrate beitragen.

4. Kundenfeedback zusammenfassen.

Einzelhändler können GenAI verwenden, um Kommentare aus Kundenbewertungen, Social-Media-Feeds und anderen Quellen zu überprüfen und zusammenzufassen. Dieses präzise Feedback kann bei Entscheidungen helfen, z. B. welche Produkte auf Lager gehalten werden sollen, wo sie in den Geschäften und auf den Websites platziert werden sollen, wie mit Rücksendungen umgegangen werden soll, wo mehr sachkundiges Personal eingesetzt werden muss und sogar (in Zusammenarbeit mit Lieferanten), wie bestehende Produkte verbessert werden können.

5. Klassische KI mit GenAI erweitern.

Einzelhändler nutzen GenAI auch, um herkömmliche KI-Anwendungen zu verbessern. Einzelhändler nutzen beispielsweise bereits herkömmliche KI, um Online-Käufern bei der Suche nach Produkten zu helfen, indem sie ihnen ermöglichen, ein Foto hochzuladen. Mit GenAI können Einzelhändler jetzt Chatbots verwenden, um komplexere, menschenähnliche Gespräche mit Kunden zu führen. Dies ermöglicht ein natürliches Geben und Nehmen: Zeigen Sie mir einen in Grün. Wie wäre es mit einem kürzeren Saum? Haben Sie einen Blazer, der dazu passt?

Darüber hinaus können Einzelhändler GenAI nutzen, um Backoffice-Tools zu verbessern, die auf herkömmlicher KI basieren, um Trends vorherzusagen. Einzelhändler verwenden beispielsweise herkömmliche KI-basierte Analysen, um Trends auf der Grundlage von Daten aus Quellen wie Wetter- und Wirtschaftsberichten zu analysieren. Mit GenAI können sie Daten aus unterschiedlichsten Quellen – wie Social-Media-Feeds, Kundenbewertungen, Online-Modemagazinen und Nachrichtenseiten – analysieren und interpretieren, um Trends genauer vorherzusagen.

Ebenso können Einzelhandelslieferanten zwar bereits KI einsetzen, um Lieferrouten als Reaktion auf Unterbrechungen der Lieferkette anzupassen, doch GenAI kann auch noch Zusammenfassungen von Nachrichtenberichten, Social-Media-Beiträgen und anderen unkonventionellen Datenquellen bereitstellen, um solche Analysen zu ergänzen.

Beispiele für GenAI im Einzelhandel

Obwohl GenAI erst seit relativ kurzer Zeit für Unternehmen verfügbar ist, haben Einzelhändler schnell die unzähligen Vorteile erkannt. Im Folgenden sind einige Beispiele.

• Eine globale Supermarktkette setzt einen GenAI-gestützten Chatbot ein, um Kunden beim Einkauf von Lebensmitteln zu unterstützen, die nicht nur zu den Rezepten passen, die sie kochen möchten, sondern auch ihren Ernährungsgewohnheiten entsprechen, und das alles in einem freundlichen, gesprächigen Ton. Im Backend verwendet der Hypermarkt GenAI außerdem, um Ausschreibungen für potenzielle Anbieter zu schreiben und deren Angebote zu analysieren und zusammenzufassen.
• Ein Online-Elektronikgeschäft verwendet GenAI, um den Kern der Kundenbewertungen für verschiedene Produkte zusammenzufassen und den Kunden eine Zusammenfassung darüber zu geben, was andere über einen bestimmten Artikel denken, sodass sie nicht mehr jede einzelne Produktbewertung lesen müssen.
• Ein Online-Shop für Bekleidung und Accessoires nutzt einen GenAI-gesteuerten Chatbot, um Kunden beim Kauf von Geschenken zu unterstützen. Der Chatbot fragt die Käufer nach Angaben zum Geschlecht, zur Größe, zu den Hobbys und Interessen des gewünschten Empfängers sowie nach der vom Kunden bevorzugten Preisspanne.
• Ein globaler Superstore nutzt GenAI, um kleine Verträge mit Lieferanten und Auftragnehmern auszuhandeln. Dazu werden herkömmliche Analysemethoden eingesetzt, um den Markt für einen bestimmten Artikel oder eine bestimmte Dienstleistung zu verstehen, und ein GenAI-gestützter Chatbot, um mit Anbietern über deren Online-Portal zu interagieren und Bedingungen auszuhandeln. GenAI sorgt nicht nur für weniger Konflikte mit menschlichen Gesprächspartnern, sondern gibt den Einkaufsteams der Einzelhändler auch die Möglichkeit, sich auf strategischere Geschäfte zu konzentrieren.
• Ein Online-Einkaufszentrum nutzt herkömmliche KI-gesteuerte Analysen, um Tante-Emma-Laden-Einzelhändlern bei der Preisgestaltung zu helfen, und GenAI, um Produktbeschreibungen und Folge-Nachrichten an Kunden zu verfassen, die Interesse gezeigt haben.

Mit Oracle und GenAI Ihren Einzelhandel revolutionieren

Einzelhändler nutzen Oracle Retail AI und Analyselösungen, um ihr Marketing zu optimieren, fundiertere Preis- und Bestandsentscheidungen zu treffen, ihre Verkaufsfläche und Filialen zu optimieren, ihre Produktbeschreibungen zu verbessern und allgemein ein besseres Einkaufserlebnis zu schaffen und ihre Margen zu steigern.

Da generative KI dazu beiträgt, personalisierte und interaktive Einkaufserlebnisse zu bieten, ein besseres Verständnis des Verbraucherverhaltens und der Vorlieben zu vermitteln, die Bestandsverwaltung zu optimieren, Trends vorherzusagen, Lieferkettenprozesse zu rationalisieren und vieles mehr, setzen intelligente Einzelhändler auf KI, um das Unternehmenswachstum voranzutreiben.

Häufig gestellte Fragen zur generativen KI

Wie nutzen große Einzelhandelsketten GenAI?

Große Einzelhandelsketten nutzen GenAI, um Produktbeschreibungen zu erstellen, lange Dokumente zusammenzufassen, neue Arten von Inhalten zu erstellen und Mitarbeitern Cross-Selling-Empfehlungen für Kunden zu geben.

Wie werden LLMs im Einzelhandel eingesetzt?

Einzelhändler nutzen LLMs und andere GenAI-Anwendungen, um Chatbots zu betreiben und einen effizienten und freundlichen Kundenservice zu bieten, der oft schneller und genauer ist als das, was Callcenter-Mitarbeiter bieten können.