KI revolutioniert die Art und Weise, wie Einzelhändler ihre Beschaffung und Preisgestaltung verwalten.
Durch die Nutzung der Leistungsfähigkeit von Machine Learning können sie genauere Verkaufsprognosen erstellen, Bestände in Echtzeit optimieren und wettbewerbsfähige Preise festlegen, die sich kontinuierlich an den Markt anpassen.
In diesem Artikel erfahren Sie, wie diese Technologien den Einzelhandel verändern.
1. KI für die Optimierung der Beschaffung
Genauere Verkaufsprognosen durch maschinelles Lernen
Durch die Nutzung von Machine Learning Algorithmen können Einzelhändler wesentlich 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 eines Heimwerkermarktes, der den Verkauf von Grills für den Sommer vorhersagen möchte. Ein Machine-Learning-Modell, das auf historischen Verkaufszahlen, den Spitzenwerten der vergangenen Jahre und der Werbeplanung basiert, wird eine viel genauere Schätzung der zu bestellenden Mengen liefern als eine einfache Hochrechnung der Zahlen des vergangenen Jahres.
Optimierte Bestände in Echtzeit zur Vermeidung von Lieferengpässen und zusätzlichen Kosten
Mit KI-gestützten Verkaufsprognosen sind Einzelhändler in der Lage, ihre Lagerbestände kontinuierlich anzupassen. Es gibt keine Fehlmengen mehr, die zu Kundenunzufriedenheit führen, und keine Überbestände, die den Cashflow und die Logistikkosten belasten.
Stellen Sie sich eine Apotheke vor, die Antigen-Tests verkauft. In Zeiten einer Pandemie schwankt die Nachfrage stark und schnell. Mit einem KI-Prognosesystem, das mit seinem Lagerverwaltungssystem verbunden ist, wird die Apotheke frühzeitig über Nachfragespitzen informiert und kann die richtige Menge an Tests zum richtigen Zeitpunkt nachbestellen. Dies wird den Kunden zugute kommen und die Kosten unter Kontrolle halten.
Lokale Beschaffung, um den Besonderheiten jeder Verkaufsstelle gerecht zu werden
Jedes Geschäft hat sein eigenes Einzugsgebiet und seine eigene Kundschaft. KI-basierte Lösungen zur Bestandsoptimierung beziehen den Standort in ihre Berechnungen mit ein. Sie analysieren die historischen Verkäufe pro Geschäft, um die optimalen Sortimente und Mengen für jede Filiale zu definieren.
Ein Carrefour-Hypermarkt im Departement Yvelines wird mit Kosmetika versorgt, die dem Profil und der Kaufkraft seiner lokalen Kunden entsprechen. Die Regale werden optimiert.
2. Die richtigen Preise mit Hilfe von künstlicher Intelligenz festlegen
Anpassung der Preise an den Markt und die Konkurrenz
Machine Learning Algorithmen können kontinuierlich eine große Menge an Marktdaten und Preisen von Wettbewerbern analysieren. Dies ermöglicht es den Händlern, ihre Preise in Echtzeit anzupassen, um wettbewerbsfähig zu bleiben.
Die Zentrale sammelt die Preise der konkurrierenden Handelsketten im Internet und integriert sie in ihr IA-Preissystem. Das IA-System empfiehlt dann die richtigen Preisanpassungen für jede Produktkategorie. Auf diese Weise kann Leclerc sicherstellen, dass er immer ein gutes Preis-Leistungs-Verhältnis anbietet.
Messung der Preisempfindlichkeit
Optimierung von Promotionen und speziellen Pricing-Aktionen
Nicht alle Kunden reagieren in gleicher Weise auf Preisänderungen, und die Preiselastizität kann je nach Produktkategorie erheblich variieren. Es ist jedoch wichtig, diesen Begriff zu differenzieren. Um eine Preiselastizität genau zu definieren, muss man theoretisch eine breite Palette von Preisen testen und die tatsächlichen Auswirkungen der Preisänderungen auf die Nachfrage beobachten.
Darüber hinaus können externe Faktoren, wie die allgemeine Inflation, diese Ergebnisse beeinflussen. Wenn beispielsweise die Preise zusammen mit der Inflation steigen, die zu höheren Preisen für viele Produkte und höheren Löhnen führt, kann die Wirkung einer spezifischen Preisänderung verwässert werden, was die Interpretation der Elastizität erschwert. Mit Hilfe von Machine Learning ist es möglich, Preisstrategien unter Berücksichtigung dieser komplexen Parameter feiner zu segmentieren, aber es bleibt entscheidend, bei der Anpassung dieser Strategien den globalen wirtschaftlichen Kontext zu berücksichtigen.
Weldom passt seine Sonderangebote für Leuchten an die Präferenzen jedes Kundensegments an, das durch ein Clustering-Modell identifiziert wurde: -10% Rabatt reichen aus, um den Verkauf im Segment der erfahrenen Heimwerker anzukurbeln, während -25% Rabatt erforderlich sind, um den gleichen Effekt bei Gelegenheitskäufern zu erzielen.
Durch die Analyse der riesigen Datenmengen aus Treueprogrammen und Werbehistorien identifizieren KI-Algorithmen die besten Werbemechanismen, die pro Kunden- und Produkttyp angewendet werden können.
3. Automatisierung von Prozessen für mehr Effizienz und Agilität
Preisgestaltung auf allen Kanälen
In einer Multichannel-Umgebung ist eine konsistente und optimierte Preisgestaltung eine echte Herausforderung. Es sei denn, Sie verwenden eine Lösung, die die Daten zentralisiert, die optimalen Preise berechnet und diese auf alle Verkaufskanäle überträgt.
Dies wurde von Boulanger implementiert. Mit Hilfe von optimix XPA analysiert das System die Preise online und im Geschäft, schätzt die Elastizitäten, berechnet die empfohlenen Preise und gibt diese Preise auf den Regaletiketten, der mobilen App und der E-Commerce-Website bekannt.
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Funktionalität |
Gewinn |
| KI-Verkaufsprognosen | Antizipation der Nachfrage mit einer Granularität von Produkt, Geschäft, Tag |
| Bestandsempfehlungen | Anpassung der Bestellungen an den tatsächlichen Bedarf zur Vermeidung von Fehlmengen und Überbeständen |
| Messung der Preiselastizität | Feinabstimmung der Preise nach Produkt-Kunden-Paaren |
| Automatisierung von Prozessen | Sparen Sie Zeit und erhöhen Sie die Zuverlässigkeit |
| Einheitliches Multi-Channel-Pricing | Orchestrieren Sie Ihre Strategie über alle Kundenkontaktpunkte hinweg. |
Messung der Auswirkungen von Preis- und Beschaffungsentscheidungen
Verfolgen Sie die wichtigsten Leistungsindikatoren mit Hilfe fortschrittlicher Dashboards.
Indem er seine Daten in einer Lösung wie optimiX XPA zentralisiert und kreuzt, erhält der Einzelhändler einen vollständigen Überblick über sein Geschäft. Dashboards ermöglichen es ihm, seine Verkäufe, Margen, Fehlmengen, Werbewirksamkeit usw. zu verfolgen. Sie können die Daten nach Kategorien, Geschäften, geografischen Gebieten usw. sortieren.
Nehmen wir den Fall von Gifi. Das Einrichtungshaus hat Dashboards eingerichtet, die täglich die Preisindikatoren aller seiner Geschäfte erfassen. Das zentrale Pricing-Team kann so schnell Margenabweichungen oder Probleme mit der preislichen Wettbewerbsfähigkeit erkennen und sofort reagieren.
Analyse von What-if-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? Intelligente Pricing-Tools beinhalten fortschrittliche Simulationsmodelle, die es ermöglichen, verschiedene Hypothesen zu testen, bevor Entscheidungen getroffen werden.
Dies ist ein Vorteil für einen Einzelhändler wie Carrefour. Bevor eine große Werbeaktion für eine sensible Kategorie wie Obst und Gemüse gestartet wird, bewerten die Category Manager die Aktion aus verschiedenen Blickwinkeln: ROI bei verschiedenen Werbemechanismen, Auswirkungen auf Nebenkategorien, Volumen- und Margeneffekte…. Dies hilft bei der endgültigen Entscheidung.
Durch den Einsatz der KI verschaffen sich Einzelhändler einen Wettbewerbsvorteil, um die doppelte Herausforderung der operativen Exzellenz und der Kundenerfahrung zu meistern. Ob es um die Optimierung der Beschaffung, die Steigerung des Umsatzes durch intelligentes Pricing oder die Vereinfachung von Schlüsselprozessen geht, KI ist zweifellos ihr bester Verbündeter. Viele Einzelhändler haben dies verstanden und profitieren bereits von den Vorteilen dieser technologischen Revolution. Die anderen müssen sich beschleunigen, um nicht den Anschluss zu verlieren.
