Das Potenzial von Advanced Analytics und KI im Einzelhandel

Je weiter und zuverlässiger Unternehmen in die Zukunft blicken können, desto besser sind sie in der Lage, strategische Entscheidungen zu treffen und ihren langfristigen Erfolg zu sichern. Gewisse Unwägbarkeiten bleiben natürlich bestehen, aber der Einsatz von KI-Systemen hilft dabei, Faktoren wie Produktion, Lieferkette, Nachfrage und Marktdynamik einzuschätzen. Advanced Analytics heißt das Zauberwort: Fortschrittliche Analyseprogramme durchforsten Datenmengen, interpretieren sie und liefern eine Datenbasis, um fundiertere Entscheidungen zu treffen.

Die Unternehmensberatung Boston Consulting Group (BCG) und der indische Einzelhandelsverband RAI (Retailers Association of India) haben gemeinsam den indischen Einzelhandelsmarkt untersucht. Im Studienbericht "₹400 Bn EBITDA: Opportunity with Advanced Analytics and AI in Retail" analysieren sie, wie internationale Handelsunternehmen KI und Advanced Analytics nutzen, um ihren wirtschaftlichen Erfolg zu steigern. Zudem gibt der Bericht einen Überblick darüber, wie indische Einzelhändler Advanced Analytics und Predictive Analytics aktuell nutzen und welchen Herausforderungen sie gegenüberstehen. Die Autorinnen und Autoren der Studie sehen ein großes Potenzial indischer Retailer, durch gezielte Maßnahmen und Investitionen in KI-Technologien mehr Umsatz zu generieren. Dafür werden im Bericht praktische Empfehlungen gegeben.

Die Aufgaben, die intelligente Analytics-Programme übernehmen können, werden zunehmend komplexer. Haben sie anfangs geholfen, den Ist-Zustand und eventuelle Anomalien zu erkennen, führen sie inzwischen komplizierte, aussagekräftige Analysen durch und leiten daraus Aussagen für die Zukunft ab. So werden sie zu einer echten Entscheidungsunterstützung für die Geschäftsführung oder auf Abteilungsleitungsebene. Der ultimative Schritt wäre zukünftig, dass KI-Systeme Entscheidungen selbstständig treffen und ausführen, soweit gewünscht.

Aufgaben für intelligente Analytics-Software werden anspruchsvoller:

• Erfasse und visualisiere den Ist-Zustand (z. B. den Lagerbestand oder den Prozessablauf bei Online-Kundenbestellungen)
• Zeige mir Auffälligkeiten in den Daten (z. B. fehlende Artikel oder Störungen im Online-Bestellprozess)
• Spiele verschiedene Entscheidungsszenarien durch (z. B. unterschiedliche Vorratshaltung oder Variablen im Bestellprozess)
• Sage vorher, was im zukünftigen Zeitraum X passieren wird (z. B. die Entwicklung des Lagerbestandes auf Basis der erwarteten Nachfrage oder eine höhere Conversion-Rate durch die Verbesserung des Bestellprozesses)
• Gib mir selbstständig Handlungsempfehlungen (z. B. für die Einkaufsmenge meiner Artikel oder für die Optimierung des Bestellprozesses)
• Treffe Entscheidungen selbstständig und führe sie aus (z. B. automatische Anpassung der Einkaufsmenge von Artikeln oder automatische Anpassung der User Experience im Bestellvorgang)

Es gibt zahlreiche Beispiele für Prozesse aus unterschiedlichsten Unternehmensbereichen, die durch KI-Systeme analysiert und anschließend optimiert und (teil-)automatisiert wurden. Die Studie greift auf internationale Fallstudien zurück, um die Bandbreite der Einsatzgebiete anzudeuten.

• Logistik: automatisierte Bewegung und Bereitstellung von Waren in Lagerbetrieben
• Beschaffung: KI-basierte Bedarfsprognose, Bestandsverfolgung und Bestellung
• Sortimentsmanagement: KI-basierte Erkennung von Konsumtrends
• Ladenlayout: Vorschläge zur Optimierung des Ladenaufbaus und der Warenplatzierung
• Kundenservice: Warteschlangen vermeiden durch KI-basierte Bilderkennung
• CRM: KI-gesteuerte personalisierte Angebote und Kommunikation
• Preisgestaltung: dynamische Bepreisung aufgrund von Nachfrageprognosen

Aus den Erkenntnissen der internationalen Marktstudie generierten die Autorinnen und Autoren der Studie einige Tipps für indische Einzelhändler, um das Thema Advanced Analytics strategisch anzugehen:

1. Identifiziere die Herausforderungen, die dein Kerngeschäft betreffen
2. Teste Lösungen, die eine nachhaltige Wertschöpfung gewährleisten
3. Nutze einen praxisnahen und zügigen Testen-und-Lernen-Zyklus
4. Skaliere neue Lösungen stufenweise
5. Baue starke firmeninterne Expertenteams auf
6. Etabliere strategische externe Partnerschaften zur Ergänzung eigener Kompetenzen
7. Stelle die Datenqualität und eine „Single Source of Truth“ sicher
8. Binde die Mitarbeitenden ein und sei offen für Vorschläge
9. Etabliere eine Kultur des Wandels über alle Geschäftsebenen hinweg

Die Ausgaben für Advanced Analytics und KI in Indien haben sich von 2018 bis 2021 verdreifacht, stellt der Bericht von BCG und RAI fest. Außerdem stellt Indien 16 Prozent des weltweiten Talents für Advanced Analytics und KI. Dennoch liegt Indien im Vergleich zu anderen asiatischen Ländern in Bezug auf den Reifegrad von Advanced Analytics zurück, insbesondere in den Bereichen Technologie, Personal und Fähigkeiten sowie Datenverwaltung.

Indische Einzelhändler holen jedoch auf. Große stationäre sowie Online-Händler haben verschiedene Lösungen entlang der gesamten Wertschöpfungskette implementiert. Und auch mittelgroße indische Einzelhändler verfolgen laut der Studie einen pragmatischen Ansatz mit fokussierten Anwendungsfällen.

Das enorme Potenzial von Advanced Analytics und KI verspricht, die indische Einzelhandelsbranche grundlegend zu transformieren und ihr erhebliches Umsatzwachstum und Effizienzsteigerungen zu ermöglichen.

Quelle: BCG + RAI Report