5.4 Zukunft der KI im Einzelhandel

Question 1

Rolle von KI im Einzelhandel

Answer 1

um wettbewerbsfähig zu bleiben

Question 2

Innovationen im Einzelhandel - Abhängigkeit

Answer 2

von der Akzeptanz der Kundschaft

Question 3

Innovationen im Einzelhandel - Gefahr

Answer 3

z. B. Erkennen der Stimmung kann als aufdringlich oder übergriffig empfunden werden
-> Geschäfte meiden
-> Regulierungsbehörden verbieten

Question 4

Innovationen im Einzelhandel - wichtige Punkte

Answer 4

• Omni-Channel-Vertrieb
• Kundenbindung
• Vorhersage

Question 5

Omni-Channel-Vertrieb

Answer 5

• Gegenwärtig mehrere Absatzkanäle etabliert
• Betrachtung dieser Kanäle als Netz
• alle Knotenpunkte ständig aktiv
• quantitative Netzwerkanalysen -> Erkenntnissen über das System

Question 6

Omni-Channel-Vertrieb - Absatzkanäle

Answer 6

• mobile Endgeräte
• soziale Medien
• Online-Verkäufe

Question 7

Omni-Channel-Vertrieb - Netzwerkanalyse

Answer 7

• datengesteuertes Verfahren zur Optimierung der Netzleistung
• im Hinblick auf eine Zielfunktion (Profit oder Geschwindigkeit)
• mithilfe von KI-Methoden

Question 8

Kundenbindung - Kundenbindungsprogramme

Answer 8

Kunden überzeugen, wiederholt in dem Geschäft oder der Marke zu kaufen

Question 9

Kundenbindungsprogramme - Arten

Answer 9

• Rabatte
• Gutscheine
• kostenlose Telefonnummern

Question 10

Kundenbindungsprogramme - Möglichkeit

Answer 10

• Möglichkeit, das Dienstleistungsangebot eines Unternehmens zu erweitern
• Bsp. Lieferung von Blumen -> Lieferung von Geschenken

Question 11

Kundenbindung mithilfe von KI

Answer 11

• aus dem Kaufverhalten und den demografischen Daten treuer Kund:innen lernen
• was sie tatsächlich treu macht
• wie sich ihr Profil von weniger treuen unterscheidet
• Faktoren verstehen -> Kundentreue steigern

Question 12

Vorhersage - Hauptfrage

Answer 12

• wann und wo welche Waren in welchen Mengen verkauft werden
• von großem Interesse für den Handel

Question 13

Vorhersage - Ansätze

Answer 13

• erwartete künftige Umsätze schätzen
• Trends ermitteln

Question 14

Vorhersage - erwarteten künftigen Umsätze schätzen

Answer 14

• auf der Grundlage vergangener Umsätze
• in der Statistik gängige Methoden der Glättung und Regression eingesetzt
• Annahme: Wiederholung der Nachfragemuster der Vergangenheit

Question 15

Vorhersage - Fehlerquote

Answer 15

32 % fehlerhaft

Question 16

Vorhersage - neuster Ansatz

Answer 16

• Mustererkennung
• in Form neuronalen Netzen und modernsten Algorithmen
• zur Vorhersage detaillierter Bestände einzelner Lagerhaltungsnummern

Question 17

Vorhersage - Bestandteile

Answer 17

• Prüfung aller möglichen Kausalfaktoren
• Analyse von Produkten bis auf die SKU-Ebene
• Anwendung neuronaler Netze und anderer Algorithmen maschinellen Lernens
• Auswahl des am besten passenden Modells
• Ermittlung von Wachstumsfaktoren nach Relevanz, Ersetzen von absteigenden Produkten und Beobachtung

Question 18

Vorhersage - Gegenentwurf

Answer 18

Trends setzen, anstatt das Unbekannte oder Unwägbare vorherzusagen

Question 19

prädiktive Analytik im Einzelhandel

Answer 19

• wird mithilfe von KI-Algorithmen immer besser
  -> höheren betrieblichen Effizienz
• Verbesserungen werden asymptotisch verlaufen

Question 20

prädiktive Analytik

Answer 20

Analysen, die darauf abzielen, Wert einer bestimmten Maßnahme oder einer Reihe von Maßnahmen vorherzusagen

Question 21

Vorhersagen - Problem

Answer 21

• nicht nur Preis, Qualität und Kunden abhängig
• auch von menschliche Handlungen aller Art
  -> schwer vorherzusehen