KI revolutioniert die Art und Weise, wie Einzelhändler ihre Lieferungen und Preise verwalten. Indem sie sich die Möglichkeiten des maschinellen Lernens zunutze machen, können sie genauere Verkaufsprognosen erstellen, ihre Lagerbestände in Echtzeit optimieren und wettbewerbsfähige Preise festlegen, die sich kontinuierlich an den Markt anpassen. Lassen Sie uns herausfinden, wie diese Technologien den Vertrieb verändern.
1. KI für optimierte Beschaffung
Genauere Verkaufsprognosen dank maschinellem Lernen
Durch die Nutzung fortschrittlicher Algorithmen des maschinellen Lernens können Einzelhändler deutlich zuverlässigere Verkaufsprognosen erstellen. Diese Modelle berücksichtigen eine Vielzahl von Faktoren, die die Nachfrage beeinflussen, wie z.B. saisonale Trends, Wetterdaten oder Werbeeffekte.
Nehmen wir das Beispiel einer Baumarktkette, die den Absatz von Sommergrills vorhersehen möchte. Ein maschinelles Lernmodell, das auf der Grundlage der Verkaufshistorie, der Hitzespitzen der Vorjahre und der Werbeplanung trainiert wurde, wird eine viel genauere Schätzung der Bestellmengen liefern als eine einfache Projektion der Zahlen des letzten Jahres.
Bestandsoptimierung in Echtzeit zur Vermeidung von Engpässen und zusätzlichen Kosten
Mit den dank KI verfeinerten Absatzprognosensind Einzelhändler in der Lage, ihre Lagerbestände laufend anzupassen. Keine Fehlbestände mehr, die zur Unzufriedenheit der Kunden führen, und keine Überbestände mehr, die den Cashflow und die Logistikkosten belasten.
Stellen Sie sich eine Apotheke vor, die Antigen-Tests verkauft. In Zeiten von Pandemien schwankt die Nachfrage schnell und stark. Mit einem KI-Prognosesystem, das mit den Bestandsverwaltungssystemen verknüpft ist, wird die Apotheke im Voraus auf bevorstehende Nachfragespitzen aufmerksam gemacht und ist in der Lage, die richtige Menge an Tests zur richtigen Zeit nachzufüllen. Die Kunden werden bedient und die Kosten bleiben unter Kontrolle.
Lokalisierte Beschaffung, um die spezifischen Bedürfnisse jeder Verkaufsstelle zu erfüllen
Jede Filiale hat ihr eigenes Einzugsgebiet und ihren eigenen Kundenstamm. KI-basierte Lösungen zur Bestandsoptimierung integrieren den Standort in ihre Berechnungen. Sie analysieren die historischen Verkäufe für jede einzelne Filiale, um die optimalen Sortimente und Mengen für jede Verkaufsstelle festzulegen.
Ein Carrefour-Hypermarkt im Departement Yvelines wird somit über ein Kosmetikangebot verfügen, das dem Profil und der Kaufkraft seiner lokalen Kundschaft angepasst ist. Seine Regalfläche wird optimiert.
Die Auchan-Gruppe nutzt die KI-Lösung von Optimix, um ihre Lieferungen in ihren Hypermärkten und Supermärkten zu optimieren, und konnte ihre Überbestände um fast 60% reduzieren.
2. Mit künstlicher Intelligenz die richtigen Preise festlegen
Passen Sie Ihre Preise an den Markt und die Konkurrenz an
Algorithmen des maschinellen Lernens können kontinuierlich eine riesige Menge an Marktdaten und Preisen der Wettbewerber analysieren. Dadurch können Händler ihre Preise nahezu in Echtzeit anpassen, um jederzeit wettbewerbsfähig zu bleiben.
So macht es Siplec Leclerc zum Beispiel mit seinen Non-Food-Produkten. Das Zentrum sammelt Preise von konkurrierenden Marken im Internet und integriert sie in sein KI-Preissystem. Es empfiehlt dann die entsprechenden Tarifanpassungen für jede Produktkategorie. So wird sichergestellt, dass Leclerc immer ein gutes Preis-Leistungs-Verhältnis bietet.
Messen Sie die Preissensibilität nach Produkt und Kundentyp
Nicht alle Kunden reagieren in gleicher Weise auf Preisänderungen. Auch die Preiselastizität ist je nach Produktkategorie sehr unterschiedlich. Dank des maschinellen Lernens ist es jetzt möglich, Preisstrategien sehr fein nach diesen Parametern zu segmentieren.
Weldom passt also seine Beleuchtungsangebote an die Vorlieben der einzelnen Kundensegmente an, die von der KI identifiziert wurden: -10% Rabatt reichen aus, um den Umsatz im Segment der erfahrenen Heimwerker anzukurbeln, während -25% erforderlich sind, um den gleichen Effekt bei Gelegenheitskäufern zu erzielen.
Optimieren Sie Werbeaktionen und Sonderpreise
Durch die Analyse riesiger Datenmengen aus Kundenbindungsprogrammen und Werbegeschichten ermitteln KI-Algorithmen die besten Werbemechanismen, die je nach Kunde und Produktart anzuwenden sind.
Ein Hautpflegespezialist wie Yves Rocher weiß dank der künstlichen Intelligenz, dass ein „Kaufen Sie 2, erhalten Sie 1 gratis“-Angebot für Shampoos mehr Gewinn abwirft als eine -30%-Aktion für seine treue Kundschaft. Andererseits reagieren Gelegenheitskunden empfindlicher auf sofortige Reduzierungen des absoluten Werts.
Laut einer Studie von CompTIA IT Industry planen 80% der Einzelhändler bis 2027 in KI-gesteuerte Preisoptimierungslösungen zu investieren, um dem Wettbewerbsdruck standzuhalten.
3. Automatisieren Sie Prozesse für mehr Effizienz und Agilität
Sparen Sie Zeit und erhöhen Sie die Zuverlässigkeit mit automatisierten Preisfestsetzungs- und Prognoseprozessen
Schluss mit zeitaufwändigen und riskanten Tabellenkalkulationen und manuellen Prozessen. Indem sie ihre Verkaufsprognosen und Preisoptimierungsaufgaben einer spezialisierten KI-Plattform anvertrauen, können Category Manager ihre Arbeit viel schneller und zuverlässiger machen.
Ein konkretes Beispiel ist Monoprix, das die Erstellung von Verkaufsprognosen und Preislisten für den Lebensmittelhandel automatisiert hat. Ergebnis: 4 Tage pro Monat eingespart für die Category Manager, die sich auf höherwertige Aufgaben konzentrieren können. Und fast 2 Punkte mehr Gewinnspanne dank einer viel gründlicheren Analyse.
Orchestrieren Sie die Preisgestaltung über alle Kanäle hinweg
In einer Multi-Channel-Umgebung ist eine konsistente, optimierte Preisgestaltung ein echtes Problem. Es sei denn, Sie verwenden eine KI-Lösung, die Daten zentralisiert, optimale Preise berechnet und diese an alle Vertriebskanäle weitergibt.
Das ist es, was Boulanger eingerichtet hat. Sein KI-System analysiert Web- und Ladenpreise, schätzt Elastizitäten, berechnet empfohlene Preise und verteilt diese Preise dann auf Regaletiketten, in der mobilen App und auf der E-Commerce-Website. Alles wird optimal in Echtzeit synchronisiert.
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Funktionsweise |
Ergebnis |
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IA-Verkaufsprognosen |
Antizipieren Sie die Nachfrage auf Produkt-, Filial- und Tagesebene |
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Aktien-Empfehlungen |
Passen Sie Bestellungen an den tatsächlichen Bedarf an, um Engpässe und Überbestände zu vermeiden. |
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Messung der Preiselastizitäten |
Feinabstimmung der Preise nach Produkt-Kunden-Paarung |
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Dynamische Preisgestaltung |
Seien Sie jederzeit wettbewerbsfähig |
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Prozessautomatisierung |
Sparen Sie Zeit und erhöhen Sie die Zuverlässigkeit |
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Einheitliche Preisgestaltung über mehrere Kanäle |
Orchestrieren Sie Ihre Strategie über alle Kundenkontaktpunkte hinweg |
Messen Sie die Auswirkungen Ihrer Preis- und Beschaffungsentscheidungen
Verfolgen Sie wichtige Leistungsindikatoren mit erweiterten Dashboards
Indem er seine Daten in einer KI-Lösung zentralisiert und mit Querverweisen versieht, hat der Einzelhändler einen vollständigen Überblick über sein Geschäft. Intelligente Dashboards ermöglichen es Ihnen, Verkäufe, Margen, Lagerbestände, die Effizienz von Werbeaktionen usw. zu verfolgen. Und das mit dem Leseraster Ihrer Wahl: nach Kategorie, nach Geschäft, nach geografischem Gebiet…
Nehmen Sie zum Beispiel Gifi. Der Einrichtungseinzelhändler hat KI-Dashboards eingerichtet, die täglich Preisindikatoren für alle seine Filialen liefern. So kann das zentrale Preisgestaltungsteam Abweichungen von der Marge oder Probleme mit der preislichen Wettbewerbsfähigkeit schnell erkennen und sofort reagieren.
Analysieren Sie Was-wäre-wenn-Szenarien, um die besten Entscheidungen zu treffen
Was wäre, wenn ich die Preise für Smartphones um 5% erhöhen würde? Wie würde sich das auf meinen Umsatz und meine Gewinnspanne auswirken? Mit KI ist es jetzt möglich, diese Art von Fragen mit nur wenigen Klicks zu beantworten, indem verschiedene Preisszenarien analysiert werden. Intelligente Preisgestaltungstools enthalten fortschrittliche Simulationsmodelle, mit denen verschiedene Hypothesen getestet werden können, bevor Entscheidungen getroffen werden.
Dies ist ein Vorteil für einen Einzelhändler wie Carrefour. Bevor eine groß angelegte Werbeaktion in einer sensiblen Kategorie wie Obst und Gemüse gestartet wird, verwenden die Category Manager das IA-Tool, um die Aktion aus verschiedenen Blickwinkeln zu bewerten: ROI durch verschiedene Werbemaßnahmen, Auswirkungen auf verwandte Kategorien, Auswirkungen auf das Volumen und die Gewinnspanne… All dies fließt in die endgültige Entscheidung ein.
Das Nielsen Preisbarometer 2022 zeigt, dass 47% der Einzelhändler ihre Möglichkeiten zur Analyse der Preisauswirkungen für unzureichend halten. KI-Lösungen bieten eine konkrete Antwort auf diesen Mangel an Transparenz.
Durch die Nutzung von KI verschaffen sich Einzelhändler einen Wettbewerbsvorteil, um die doppelte Herausforderung von operativer Exzellenz und Kundenerlebnis zu meistern. Ob es darum geht, das Angebot zu optimieren, den Umsatz durch intelligente Preisgestaltung anzukurbeln oder die wichtigsten Prozesse zu rationalisieren – KI ist sicherlich ihr bester Verbündeter. Viele Einzelhändler haben dies verstanden und profitieren bereits von den Vorteilen dieser technologischen Revolution. Die anderen müssen schneller werden oder riskieren, den Anschluss zu verlieren.
