PT-Magazin - Ausgabe 3•4 | 2024

72 Wirtschaft
Künstliche Intelligenz
im Handel
Sechs KI-Anwendungen für mehr Verkaufserfolg
Im Kampf um Marktanteile müssen gerade
im Handel alle Stellschrauben optimal
justiert werden: Preise, Warenbestände,
Versand oder auch die Kundenansprache.
Künstliche Intelligenz (KI) kann dabei dank
Echtzeit-Analyse und Kommunikationsfunktionen
gezielt unterstützen. Die KI- und
Branchen-Experten des IT-Dienstleisters
und Beratungsunternehmens Lufthansa
Industry Solutions (LHIND) stellen sechs KI-
Anwendungen vor, mit denen der Handel
seine Wettbewerbsfähigkeit spürbar erhöhen
kann.
„Der Einzelhandel ist im Vergleich zu anderen
Branchen noch wenig automatisiert. KI
ist ein Gamechanger für die Branche, denn
die aktuell entwickelten Anwendungen
können enorme Potenziale freisetzen – zum
Nutzen von Kunden und Händlern. Das
ist keine Zukunftsmusik, sondern bereits
heute ausgereift, bezahlbar und vielseitig
einsetzbar. Unternehmen, die sich diesen
neuen Werkzeugen verschließen, werden
in Zukunft Wettbewerbsnachteile erleiden“,
sagt Marius Browarczyk, Business Manager
Commerce & Consumer Goods bei LHIND.
KI-Systeme können viele Standardaufgaben
übernehmen, aber auch für spezielle
Herausforderungen in der Kunden- oder
Lieferantenkommunikation eingesetzt werden.
Aus der Vielzahl der Anwendungsmöglichkeiten
haben die Expertinnen und
Experten von LHIND sechs identifiziert, die
jeder Händler schon heute schnell und unkompliziert
nutzen kann:
1. Intelligente Assistenten –
Chatbots, OCR und NLP
Sei es bei spezifischen Fragen zu Inhaltsstoffen,
Lagerbeständen oder Rabattaktionen:
Durch die direkte Anbindung an
Datenbanken und die Fähigkeiten der natürlichen
Sprachanalyse und Textverarbeitung
sind moderne Chatbots in der Lage,
komplexe Aufgaben zu bewältigen und
fundierte Antworten zu liefern. Diese Fähigkeiten
revolutionieren die B2C-, B2E- und
B2B-Kommunikation. Zudem können dank
der Kombination der beiden Schlüsseltechnologien
Optical Character Recognition
(OCR) und Natural Language Processing
(NLP) Daten zuverlässig aus physisch vorliegenden
Dokumenten wie etwa Lieferscheinen
oder Rechnungen extrahiert, digital
weiterverarbeitet und mittels Data- oder
Process-Mining analysiert werden.
„Der Handel muss effizienter,
flexibler und schneller agieren.
Mit manuellen Prozessen
ist das nicht möglich.“
2. Bedarfsprognose –
Auto-Disposition statt Abfallberge
Sind zu viele Waren im Lager, wird das
vorhandene Kapital falsch eingesetzt.
Sind die Bestände hingegen zu niedrig,
wandert der Umsatz zur meist nur einen
Klick entfernten Konkurrenz. Nicht
umsonst ist das Bestandsmanagement
in vielen Unternehmen eine regelrechte
Kunst, die nun durch eine KIgestützte
„Auto-Disposition“ deutlich
verbessert werden kann. Dazu werden
Trends in historischen Daten ebenso
PT-MAGAZIN 3•4 2024
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