Thought Leadership
Von personalisierten Shoppingerlebnissen bis hin zu präzisen Nachfrageprognosen – so transformiert generative KI den Einzelhandel. Technologiegiganten wie Google und Microsoft weisen den Weg.
Moderne KI-Systeme bieten die Fähigkeit, Kundenfeedback aus diversen Plattformen zu bündeln und ein detailliertes Verständnis für die Wünsche der Konsument:innen zu entwickeln. Das eröffnet Einzelhändlern die Möglichkeit, maßgeschneiderte Angebote und Marketingstrategien für bestimmte Zielgruppen zu gestalten.
Verbessertes Einkaufserlebnis dank KI
Mittlerweile gibt es Apps, die es Kund:innen ermöglichen, mithilfe von Gesichtserkennung eine Vielzahl von Make-up-Produkten virtuell auszuprobieren. Diese und weitere Formen von interaktiver und bequemer Shopping-Erfahrung macht generative KI möglich.
Da wäre beispielsweise die virtuelle Anprobe von Google, die das Einkaufserlebnis durch die realistische Vorschau des Produkts verbessert und so Retouren minimiert. Darüber hinaus verbessert KI durch die Analyse des Kaufverhaltens die Nachfrageprognose, wodurch die Lagerhaltung optimiert werden kann.
Flexibilität und Personalisierung im Einzelhandel
Im Einzelhandelssektor liegt eine große Menge an unstrukturierten Daten vor, was eine breite Palette an Möglichkeiten für die Verarbeitung und Analyse durch KI eröffnet. Anstatt sich auf starre, regelbasierte Systeme zu verlassen, erweisen sich generative KI-Modelle als besonders wertvoll, da sie flexiblere und anpassungsfähigere Lösungen bieten.
Die Vorzüge generativer KI-Technologien beruhen auch auf ihrer Fähigkeit, Nutzerbedürfnisse mit verfügbaren Informationen zu verknüpfen, besonders wenn es um unstrukturierte Textdaten geht. Durch die Verwendung von fortschrittlichen Sprachmodellen (LLMs) in Kombination mit Vektordatenbanken (vDBs) eröffnen sich neue Wege für mehr Automatisierung und Personalisierung im Kundenservice.
Generative KI im Fokus von Google und Microsoft
Der Einzelhandelssektor steht an der Spitze der Branchen, die von generativer KI maßgeblich profitieren könnten. Vor diesem Hintergrund überrascht es kaum, dass Schwergewichte wie Google und Microsoft jüngst die Einführung neuer generativer KI-Tools speziell für Einzelhändler bekannt gaben. Eine Umfrage von Google Cloud deckt auf, dass ein großer Anteil der Führungskräfte im Einzelhandel, 81 Prozent, den Druck verspürt, generative KI-Technologien zu adaptieren. 72 Prozent wollen diese noch in diesem Jahr implementieren.
Die Rolle von Google und Microsoft wird besonders interessant, wenn es um die Anwendung von generativer KI im Einzelhandel geht. Google präsentiert eine von LLMs unterstützte Produktsuchfunktion, die das Matching von Kundenanfragen mit Produktinformationen optimieren könnte. Zusätzlich bietet Google neue Werkzeuge an, die darauf abzielen, den Kundenservice zu verstärken und die Aktualität von Produktkatalogen zu gewährleisten. Diese Innovationen versprechen, den Alltag der Mitarbeitenden zu erleichtern, indem sie den Zugang zu Informationen vereinfachen.
Von Chatbots bis Produktempfehlungen
Ebenso vielversprechend ist der Einsatz neuer, auf Verbraucher:innen ausgerichteter Chatbots für die Websites und Apps von Einzelhändlern. Diese Chatbots spielen eine Schlüsselrolle bei der Bereitstellung relevanter Informationen für die Kund:innen und können ein entscheidender Faktor für die Stärkung der Kundenbeziehungen und die Förderung der Kundenbindung sein.
Ein weiteres Beispiel für die Relevanz der generativen KI sind Produktvorschläge, wie sie etwa von Amazons Recommendation Engine verwendet werden. Diese nutzt Kundenpräferenzen und Kaufhistorie, um maßgeschneiderte Empfehlungen zu liefern, was die Konversionsraten erhöht. Diese Art von personalisierten Vorschlägen zeigt, wie Technologie dazu beitragen kann, das Einkaufserlebnis zu verbessern und gleichzeitig den Umsatz zu steigern.
Ähnlich verhält es sich mit Microsofts neuer Copilot-Vorlage für den Einzelhandel, die auf die Fähigkeiten von OpenAIs LLMs zurückgreift, um Konsument:innen präzise Produktinformationen zu liefern. In umfangreichen Tests mit über 15.000 Nutzenden konnte Applause feststellen, dass eine schnelle und genaue Informationsbereitstellung von Chatbots, gepaart mit der Möglichkeit zu einem natürlichen Dialog, bei den Anwender:innen gut ankommt.
Walmart gehört zu den Pionieren, die Microsofts generative KI-Lösungen im Einzelhandel bereits einsetzen. Der US-amerikanische Handelsriese hat vor kurzem eine innovative generative KI-Suchfunktion für iOS vorgestellt, die Kund:innen die Suche nach spezifischen Nutzungsszenarien ermöglicht. Diese Suchfunktion integriert Microsofts Azure OpenAI Service mit den umfangreichen Datensätzen von Walmart selbst, um eine verbesserte Sucherfahrung zu bieten.
Herausforderungen und Lösungsstrategien bei der Integration
Die Integration dieser Technologien geht nicht ohne Hürden vonstatten. Zu den zentralen Herausforderungen zählt die präzise Kontrolle der Interaktionen mit Kund:innen oder Angestellten. Schwierigkeiten erstrecken sich von sogenannten “Halluzinationen”, bei denen Fakten frei erfunden werden, über die Nutzung unangebrachter Ausdrucksweisen bis hin zur ungewollten Preisgabe vertraulicher Informationen. Diese Problematiken könnten das Potenzial der Automatisierung untergraben und unmittelbar negative Auswirkungen auf Kundenbeziehungen haben.
Um die genannten Risiken zu reduzieren, existieren verschiedene technische Strategien. Bewährt hat sich insbesondere der Einsatz umfassender Benutzertests, da Menschen bei der Identifikation diverser Probleme derzeit noch effektiver sind als KI-Systeme. Für eine erfolgreiche Implementierung generativer KI im Einzelhandelssektor bis 2024 ist es entscheidend, deren Funktionalität in alltäglichen Anwendungsfällen zu gewährleisten und sicherzustellen, dass sie den Nutzer:innen signifikanten Mehrwert bietet.
