Einzelhandel führend bei Künstlicher Intelligenz: Das erwarten Kunden von der Kosmetikbranche und so hilft KI

Künstliche Intelligenz revolutioniert den Einzelhandel

Dabei beeinflussen die digitalen Möglichkeiten nicht nur die Konsumenten in ihrem Handeln, auch den Händlern selbst stehen neue technische Tools zur Verfügung, mit denen sie ihre Kunden und deren Wünsche besser kennenlernen. Daher zählen besonders kundenorientierte Branchen wie die Banken-, Einzelhandels- und Prozessindustrie laut IDG derzeit zu den aktivsten im Bereich der Künstlichen Intelligenz. Von all diesen Branchen wird der Einzelhandel das höchste jährliche Wachstum bei KI-Projekten verzeichnen. Kognitive Technologien revolutionieren den Handel. Innovative KI-Anwendungsfälle erstrecken sich über den gesamten Produktzyklus , von der Beschaffung über die Waren- und Post-Sales-Kundenbetreuung. Sie können das Kundenerlebnis durch die Bereitstellung hyperpersonalisierter Produktempfehlungen und -angebote, Online-Shopping-Ratgeber, dynamische Preisgestaltung, Echtzeitinformationen und Kundenservice verbessern. Sie sind auch von unschätzbarem Wert für die Optimierung der Unternehmensabläufe, unterstützen die Vorhersage des Kundenverhaltens zur Steigerung von Umsatz und Umsatz und prognostizieren die Nachfrage basierend auf Kaufmustern zur Optimierung von Lagerbeständen. Die häufigsten KI-Anwendungen, die von Einzelhändlern in Optimierungs- und Entwicklungsprozessen verwendet werden, sind maschinelles Lernen, Statistiken, Persönlichkeitsanalysen, Stimmungsanalysen und Verarbeitung natürlicher Sprache.

Oriflame ist ein Unternehmen aus der Kosmetikbranche mit Wurzeln in Schweden und Hauptsitz in der Schweiz, das seine Produkte in mehr als 60 Ländern direkt verkauft. Um einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen, hat das Handelsunternehmen jetzt Künstliche Intelligenz in einem Machine-Learning-Projekt mit der Business-Intelligence-Lösung Comarch BI eingeführt, die auch Omnichannel-Händler wie MyRobotcenter für ihre Geschäftsanalyse einsetzen.

Machine Learning als Highest-Level-Geschäftsanalyse

Maschinelles Lernen unterstützt die Entscheidungsfindung von Menschen, indem es Genauigkeit, Vertrauen, Schnelligkeit und Agilität verbessert. Maschinelles Lernen erstreckt sich auf zwei traditionelle Bereiche der Geschäftsanalytik, nämlich deskriptive Analytik (was passiert ist) und prädiktive Analytik (was wahrscheinlich geschieht) mit einer dritten Analyse (warum etwas passiert ist). Mit der Entdeckung bringt maschinelles Lernen neue Möglichkeiten in die präskriptive Analytik (was passieren sollte) und stellt eine neue Stufe der Geschäftsanalyse dar.

Segmentierung als Schlüssel zur Digitalisierung

Angesichts des digitalen Wandels spürte auch Oriflame die Notwendigkeit, seine Prozesse zu digitalisieren, um den wachsenden und sich ändernden Kundenbedürfnissen gerecht zu werden. Der Direktvertrieb ist der wichtigste Baustein im Geschäftsmodell von Oriflame, womit den Verkaufsberatern eine Schlüsselrolle zukommt. Daher ist es für das Unternehmen äußerst wichtig, sicherzustellen, diese Berater gut zu verstehen, ihre Erwartungen zu erfüllen und mit ihnen individuell und dennoch effizient zu kommunizieren. Der perfekte Ausgangspunkt für die digitale Transformation von Oriflame schien die Optimierung der internen Prozesse zur Analyse aller beraterbezogenen Daten zu sein. Oriflame hatte bereits riesige Datenpools von etwa 3,5 Millionen Beratern gesammelt. Davon ausgehend, dass jeder Berater unternehmerische Ambitionen hat und sein Geschäft weiterentwickeln möchte, erkannte Oriflame die Notwendigkeit, seine Verkaufsberater genauer zu segmentieren.

Die selbstregulierende Segmentierungsplattform ist entscheidend für ein besseres Verständnis der Verkäufe und eine effizientere Maßnahmenplanung inklusive der Marketingkommunikation. Außerdem hilft die Plattform Oriflame dabei, eine Reihe von KPIs nachzuverfolgen, darunter Warenkorbgrößen, Netzwerkentwicklung, Segmentgrößen und mehr. So kann die Effizienz verschiedener Aktivitätsgruppen kontrolliert werden. Zudem dienen die sich selbst anpassenden Segmentierungsergebnisse, bei der Einführung neuer Produkte.