KI und Einzelhandel: Vergangenheit, Gegenwart, Zukunft
Die Geschichte des Einzelhandels ist in gewissem Sinne auch die Geschichte der Datentechnologien. Von den antiken Tontafeln, die zum ersten Mal zum Abzählen von Getreide verwendet wurden, über standardisierte Kontobücher bis hin zu digitalisierten Computertabellen - der Handel hat die Entwicklung von Technologien vorangetrieben, die die Erfassung und Nutzung von Daten ermöglichen. Und mit jeder neuen Technologie, die aufkam, haben die Unternehmen sie auf breiter Front übernommen.
Daraus lassen sich zwei wichtige Schlüsse ziehen:
- Unternehmensentscheidungen, die mit Daten getroffen werden, sind immer besser als solche, die ohne Daten getroffen werden. Wir wissen das, weil es keine überlebenden Unternehmen gibt, die nicht zum Beispiel das Schreiben eingeführt haben. Sie wurden alle überflügelt.
- Während neue Datentechnologien auftauchen, bleiben die Kernkompetenzen der Unternehmen und die Kundenbedürfnisse, die sie bedienen, dieselben. Die Bäcker im alten Sumerien zum Beispiel wurden nicht plötzlich alle zu Tontafelherstellern; sie integrierten einfach die Verwendung von Tontafeln in ihr Backgeschäft und begannen dadurch, bessere Entscheidungen zu treffen.
KI ist die jüngste Datentechnologie in dieser Reihe, und es sind ähnliche Muster zu erwarten. Das größte Risiko, dem sich Unternehmen heute in Bezug auf KI gegenübersehen, besteht jedoch darin, dass sie diese Technologie als etwas Separates betrachten, oder schlimmer noch, dass sie für ihre Haupttätigkeit noch immer nicht relevant ist. Diese Einstellung lässt sich mit den Worten charakterisieren: "Oh, KI ist dieses neblige Ding, das selbstfahrende Autos und Roboter macht, die sich verlieben." In Wirklichkeit ist sie viel umfassender und weit weniger geheimnisvoll.
Es geht um den Dienst am Kunden
Künstliche Intelligenzist eine natürliche Folge der Digitalisierung. Digitale Prozesse haben den Umfang, die Geschwindigkeit und die Verfügbarkeit von Daten, die Unternehmen sammeln, massiv erhöht. Dies wiederum hat den Bedarf an automatisierten Prozessen geschaffen, die in der Lage sind, all diese neuen Daten zu nutzen und bessere Entscheidungen zu treffen. Bei den Entscheidungen selbst handelt es sich in der Regel um solche, mit denen die Unternehmen bereits - wenn auch suboptimal - umgegangen sind, und bei den KI-Verbesserungen handelt es sich weder um aus dem Hut gezauberte Lösungen noch um futuristische Produkte, sondern um konkrete, greifbare, geschäftsfördernde Optimierungen. Diese Optimierungen wirken sich auf das Unternehmen und letztlich auf den Kunden aus, denn besser, schneller und günstiger für den Kunden zu sein, ist immer der Weg, auf dem datengestützte Unternehmen die anderen ausstechen.
Um ein paar Einzelheiten zu skizzieren: KI kann ein Unternehmen in die Lage versetzen, zu sein:
- die Kundenbedürfnisse besser zu antizipieren und dadurch die richtigen Produkte anzubieten
- durch Verbesserung der Logistik und der Lagerverwaltung schneller zu werden und dadurch die Lieferung zu beschleunigen
- günstiger durch Verringerung der Verschwendung bei Prozessen/Kosten und Weitergabe von Einsparungen
In dieser Hinsicht ist der Einfluss, den KI heute hat, vergleichbar mit dem Einfluss, den "Online" vor zehn bis zwanzig Jahren hatte. Damals fand die Verlagerung von physischen Geschäften zum Omnichannel-Verkauf statt, wurde aber ebenfalls von Kunden vorangetrieben, die neue Möglichkeiten nutzten, um besser, schneller und günstiger bedient zu werden. Diesmal handelt es sich um eine interne Verlagerung, da die Unternehmen von manuellen, urteilsgesteuerten Entscheidungen zu datengesteuerten, automatisierten Entscheidungen übergehen, aber mit denselben wesentlichen Auswirkungen. Und ebenso wird der Wandel alle Einzelhandelssektoren betreffen - nicht nur die Technologiebranche - und mindestens ebenso disruptiv sein, denn besser-schneller-günstiger sind Bereiche, in denen sich alle Unternehmen verbessern und gegenseitig übertreffen können.
Damit AI für Sie arbeitet
Unternehmen, die KI erfolgreich einsetzen, nehmen die Frage "Wie können wir unsere Kunden besser, schneller und günstiger bedienen?" als Ausgangspunkt für die kontinuierliche Verbesserung ihres aktuellen Geschäfts. Sie nehmen eine Auswahl der KPIs ins Visier, die sie bereits verwenden (da diese für ihr Geschäft wesentlich sind), setzen KI auf den relevanten Daten ein, um bessere Entscheidungen zu treffen, und - ganz wichtig - sie definieren, quantifizieren und überwachen den Erfolg. Ein Beispiel: Unternehmen A möchte die Wartezeiten für seine Kunden verkürzen. Nachdem es festgestellt hat, dass jede eingesparte Minute 1.000 € wert ist, investiert es 2 Mio. € in KI-Software, um Entscheidungen zu optimieren, und erzielt eine Einsparung von 3.000 Minuten, was einen Wert von 3 Mio. € und somit einen Nettogewinn von 1 Mio. € ergibt. Oder Unternehmen B zielt auf die Konversionsrate seiner Kunden ab und erreicht durch den Einsatz von KI zur Identifizierung der vielversprechendsten Leads eine Konversionsverbesserung von x % bei einem Produkt für y Euro, was einen Wert von z ergibt.
Die Schlüsselfrage für Unternehmen, die KI einsetzen wollen, lautet daher: "Wie können wir unseren Kunden besser, schneller und günstiger dienen, und welche KPIs sind dafür relevant?". Dies ist ein viel weniger nebulöses Problem als "Sollten wir eine brandneue KI-Abteilung schaffen?" oder sogar "Was sollten wir von unserer brandneuen KI-Abteilung verlangen?" Aber es ist dennoch schwierig, und hier kann SparkOptimus als Europas führende Unternehmensberatung mit einem 100%igen digitalen Fokus helfen. Wir arbeiten mit Vorständen und Unternehmensleitern zusammen, um ihr Geschäft zu verstehen und mögliche KI-Anwendungen auf zwei Arten zu prüfen. Erstens betrachten wir die Kundenbedürfnisse und die Prozesse, um diese zu erfüllen. Wir stellen fest, wo Entscheidungen getroffen werden und welche davon durch KI optimiert werden können. Dann können wir die richtige Software für die Aufgabe finden, die richtigen KPIs zur Überwachung des Fortschritts auswählen und die Kosten gegen die erwarteten, nachvollziehbaren Vorteile aufrechnen. Und zweitens blicken wir über den Tellerrand hinaus - zu anderen Unternehmen in derselben Branche sowie zu anderen Sektoren, in denen die Einführung von KI weiter fortgeschritten ist, und fragen beide: Wo und wofür wird KI eingesetzt, welche Ergebnisse bringt sie, welche Barrieren überwindet sie, zu welchen Kosten und mit welchen betrieblichen Auswirkungen?
Die Unternehmensleiter müssen sich eine stärker datengestützte Arbeitsweise zu eigen machen und bereit sein, die aus den Daten hervorgehenden Veränderungen umzusetzen. Gleichzeitig müssen sich die Unternehmen bei der Auswahl der Schwerpunktbereiche und der Quantifizierung der Verbesserungen die Frage stellen, welche Kundenbedürfnisse sie wirklich bedienen, welchen Wert sie schaffen und welche Art von Unternehmen sie sein wollen. In Anbetracht der Tatsache, dass viele Unternehmen neue Datentechnologien nicht nutzen, könnten sie sich auch fragen, ob es überhaupt eine Wahl gibt. Stattdessen ist die eigentliche Frage nicht ob, sondern wie man KI für sich arbeiten lässt, und das ist genau das, was SparkOptimus helfen wird, zu entdecken und zu implementieren.
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