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KI: Handel muss auf automatisierte Wertschöpfung setzen

28.09.2021 - Die "guten alten Zeiten" des physischen Einzelhandel-Ladens mit "Face-to Face"-Verkauf sind endgültig vorbei. Regelbasierte Planung und Vorhersagemodelle werden von agilen und effektiven Prozessen, die das Kundenverhalten simulieren und vorhersagen, verdrängt.

von Dominik Grollmann

Die Pandemie hat die Situation des kriselnden Einzelhandels weiter verschärft und wie unter einem Brennglas die Defizite der Branche aufgezeigt. Die Management- und IT-Beratung BearingPoint   und das IIHD-Institut   , ein Think Tank mit Schwerpunkt auf Einzelhandel, Konsumgüter und konsumentennahe Dienstleistungen, analysieren die aktuelle Situation des Einzelhandels.

Ergebnis der siebten NEWretail-Studie mit dem Titel "Automatisierte Wertschöpfung im Einzelhandel durch künstliche Intelligenz   ": Ein Zurück in die Vor-Pandemie-Zeiten wird es nicht mehr geben. Die "guten alten Zeiten" des Einzelhandel-Ladens mit ausschließlichem "Face-to Face"-Verkauf sind (endgültig) vorbei. Traditionelle regelbasierte Planung und Vorhersage weichen zunehmend schnellen Reaktionen und agilen Methoden. Mit ihnen kann viel besser und vor allem schneller auf Veränderungen reagiert werden, so die Studie.

Basierend auf der Analyse bestehender Händlerinitiativen sowie den generellen Nutzungsmöglichkeiten von KI in der Wertschöpfungskette identifizierten BearingPoint und das IIHD Institut vier Aufgaben von KI-Lösungen in der Wertschöpfungskette des Einzelhandels: (1) Plan: Wissens- und Erkenntnismanagement, (2) Produce: Bestandsmanagement, Betriebsoptimierung, (3) Promote: Nachfrage generieren, saisonales Management, und schließlich (4) Provide: Kundenbindung, Beziehungsmanagement  (Grafik: BearingPoint GmbH)


Agiler und effektiver bei niedrigen Kosten

Um weiterhin am Markt erfolgreich zu sein, investieren die meisten Einzelhändler bereits in die Entwicklung digitaler Strategien, in gut ausgebaute Webpräsenzen und zunehmend auch in KI und Robotik. Neben der Optimierung der Warenangebote aus Kundensicht sollen so gleichzeitig Effektivität und Effizienz operativer Prozesse gesteigert werden. Das neue Mantra des Einzelhandels ist es, agiler und effektiver zu werden, allerdings zu niedrigen Kosten. Ermöglichen soll das die KI der nächsten Generation.

Die KI-Weiterentwicklung und ihr zunehmender Einsatz haben einen massiven Einfluss auf die Konsumgüterindustrie und ganz besonders auf den Einzelhandel. Bereits heute kann die KI traditionelle regelbasierte Planung und Vorhersagemodelle ersetzen, um bei sinkenden Kosten in der Wertschöpfungskette agiler und effektiver zu werden. Sie kann das Kundenverhalten simulieren und vorhersagen und individuelle Empfehlungen, Angebote und Produkte vorschlagen.

Zwei sind besser als Einer: Digitale Zwillinge im Einzelhandel

Die Entwicklung von AI Methoden kennt (fast) keine Grenzen. Die Simulation der realen Welt mittels sogenannter digitaler Zwillinge - beispielsweise hinsichtlich Kundenverhalten, Lieferketten, Prozessen und Produkten - bietet ungeahnte Möglichkeiten für die gesamte Branche. "Mit dem intelligenten Retail Twin können nicht nur Prozesse automatisiert und Prognosen aufgestellt, sondern auch potenzielle künftige Aktionen simuliert werden. Beispielsweise können kontinuierlich Simulationen in verschiedenen Teilbereichen durchgeführt werden, zum Beispiel in den Bereichen Angebot, Bestand, Kundennachfrage, Preisgestaltung der Wettbewerber oder Produktverfügbarkeit. Zudem wird es möglich, Interdependenzen zu bewerten, Chancen zu erkunden und negative Folgen vorherzusagen und letztlich auch zu verhindern", so Jörg Funder , Geschäftsführender Direktor IIHD Institut.

Die Optimierung isolierter Funktionen in der Wertschöpfungskette birgt erhebliche Risiken

Laut BearingPoint und IIHD Institut übersehen die meisten Einzelhändler, dass die Optimierung isolierter Funktionen, wie zum Beispiel das Hinzufügen mehrerer Vertriebskanäle, erhebliche Risiken mit sich bringt:

  • Risiko 1: Der Aufbau zusätzlicher Komplexität behindert eine schnelle Reaktion von Händlern auf sich ändernde Verbraucherpräferenzen.

  • Risiko 2: Das Fehlen eines integrierten Datenansatzes über alle Funktionen der Wertschöpfungskette erschwert Händlern die strategische Positionierung.

  • Risiko 3: Die Komplexitätssteigerung der Wertschöpfungskette in isolierten Bereichen ist mit deutlichen Kostennachteilen verbunden.

  • Risiko 4: Komplexe Wertschöpfungsketten machen Händler anfällig gegenüber Innovationen und neuen Wettbewerbern mit disruptiven Geschäftsmodellen.

Angesichts dieser Risiken sollten Einzelhändler ihre Wertschöpfungskette ganzheitlich umgestalten - im Gegensatz zum reinen "Hinzufügen" von Aktivitäten -, um die Komplexität durch die Automatisierung und Integration spezifischer Aktivitäten mit Hilfe von KI zu reduzieren, so die Studie.

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