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Künstliche Intelligenz im Handel

Ohne, dass wir es merken, hat künstliche Intelligenz großen Einfluss auf unseren Alltag. Tief im Verborgenen ziehen Computer schon jetzt vollautomatisch die Strippen hinter zahllosen wichtigen Prozessen. Ohne modernste Technologien können digitale und analoge Geschäftsmodelle vermutlich nicht die endlosen Erwartungen der Kunden in den nächsten Jahren und Jahrzehnten erfüllen. Diskussionen in Bezug auf AI werden aber viel zu oft nur technologisch geführt. Es geht nicht um AI. Es geht vielmehr um das Business, dem künstliche Intelligenz helfen kann.

Aber fangen wir ganz vorne an. Was sind eigentlich die großen Herausforderungen und Trends im Handel?

Stationäre Händler haben seit Jahren ähnliche Probleme. Vor allem in Sachen Kundenzufriedenheit ist der sogenannte „Brick & Mortar“-Handel mehr schlecht als recht aufgestellt. Im Ladengeschäft kann häufig einfach nicht derselbe Service wie online geboten werden. Trends gehen hier vor allem hin zu attraktiven Beilagen und zum Micro-Sortiment.

Der Online-Handel wird zunehmend von Monopolisten wie Amazon bedroht. Grund dafür ist unter anderem der scheinbar unübertreffliche Kundenservice, den die Großen durch die schiere Masse ihrer Kunden ermöglichen. Kleine und mittelständische Händler können in diesem Punkt kaum mithalten. Zusätzlich schwächen hohe und nicht kalkulierbare Retourenquoten viele Händler, vor allem im Fashion-Bereich.

Was ist AI?

Künstliche Intelligenz oder Artificial Intelligence (AI) bezeichnet die Lernfähigkeit von Programmen. AI kann selbstständig Schlussfolgerungen ziehen und dadurch neue, nicht von Menschen programmierte Entscheidungen treffen. Unter diese Oberbegriffe fallen auch ähnliche Technologien wie Deep Learning und Machine Learning, die allesamt auf das autonome Lernen von Programmen ausgerichtet sind. AI entwickelt sich aktuell zu einer der disruptivsten Kräfte der IT-Welt.

Wie wird AI genutzt?

AI wird heute schon in vielen verschiedenen Bereichen eingesetzt. Prominente Beispiele sind hier sicherlich Watson von IBM, der in der Quizshow Jeopardy! gegen die Besten gewonnen hat, oder die Google App Engine, die Weltmeister im Go geschlagen hat. In diesen beiden Fällen hat AI weltweit für große Aufmerksamkeit gesorgt. Künstliche Intelligenz wird aber zum Beispiel auch schon in der Bild- und Video-Erkennung oder bei der Beantwortung von schriftlichen und gesprochenen Anfragen genutzt.

Warum ist AI ein Trendthema?

Bevor AI eingesetzt wurde, musste jede Eventualität einer Software ausprogrammiert werden. Das ist aufwändig und mit selbstlernenden Systemen inzwischen kaum mehr notwendig. Aktuell sind die meisten AI-Systeme aber nur in ihrer eigenen Domäne, das heißt in ihrem eigenen Datenpool, aktiv. Weiterentwickelte Systeme stellen bereits den Kontext von Aussagen her und leiten daraus Entscheidungen ab.

In welcher Form gibt es AI zu kaufen?

Eine „Packung“ AI gibt es nicht einfach im IT-Fachmarkt nebenan. Vielmehr kommt künstliche Intelligenz auf vielen verschiedenen Ebenen zum Einsatz:

  • AI Frameworks

Diese Systeme arbeiten vor allem auf einer tiefen, sehr technischen Ebene. Entsprechende Bibliotheken werden von diversen Herstellern oder auf Basis von Open Source zum Download und zur selbständigen Implementation angeboten.

  • Spezifische AI Anwendungen

Anbieter wie Google, Microsoft und IBM bieten zahlreiche dedizierte AI Services an. Dazu gehören zum Beispiel Bilderkennung, Chatbot-Frameworks und viele weitere Anwendungen, die maßgeblich auf künstlicher Intelligenz basieren.

  • Anwendungen mit integrierter AI

Dies ist heutzutage sicherlich die gängigste Art und Weise, mit künstlicher Intelligenz in Berührung zu kommen. Wir erfahren und nutzen beinahe täglich privat sowie geschäftlich Prozesse, die erst durch AI ermöglicht werden, sei es bei Produktempfehlungen, Preisreduktionen oder -anhebungen oder in Form von Übersetzungen.

Was sind die Unterschiede der Anbieter?

AI-Anbieter unterscheiden sich vor allem in der Lernmethode des Systems, der Form, in der AI angeboten wird, sowie darin, wem die Daten gehören. Am Beispiel von Google und IBM wird exemplarisch deutlich, was das für Nutzer solcher Systeme eigentlich bedeutet.

  • Datenownership:

IBM: Die Daten gehören ausschließlich dem Kunden

Google: Die Daten aller Nutzer werden zum Lernen genutzt

  • Lernmethode:

IBM: Zentrale Verbesserungen der Services durch IBM selbst

Google: Lernfortschritt durch die Daten der Kunden

  • Datenschutz nach DSGVO:

IBM: Einhaltung der Europäischen Datenschutzrichtlinien ist möglich

Google: Datenschutz nur schwer oder gar nicht umsetzbar

  • Erweiterung des Lernmodells:

IBM: Eine individuelle Erweiterung des Lernmodells ist meistens möglich

Google: Das System kann nur schwer um neue Lernmodelle erweitert werden

Ein Beispiel: Das AI-System soll Inhalte von E-Mails erkennen. Ein System von Google liefert sehr schnell erste Ergebnisse in Hinblick auf die Einordnung des Themas der Mail. Das ist zum Beispiel für eine Vorsortierung sehr hilfreich. Die IBM-AI liefert hingegen eine deutlich genauere Quote bei der Erkennung des Inhalts der Mail – gerade in Bezug auf spezifische Themen einer Systemumgebung. Dies wird jedoch nur mit einem speziellen Training erreicht.

AI-Cases für den Handel

Demographie Scanner

Schon am Eingang eines Stores könnten Informationen wie demographische Daten oder die aktuelle Stimmung eines potenziellen Kunden erfasst werden. Möglich machen das Videokameras mit AI-basierter Erkennungssoftware. Abgeglichen mit den Aufnahmen anderer Kameras, zum Beispiel an der Kasse, lassen sich erste Rückschlüsse auf das Einkaufserlebnis des Kunden ziehen. Außerdem kann dieses System dabei helfen, relevante Zielgruppen zu bestimmen und die Werbewirkung auf eben diese Zielgruppen im stationären Handel präzise zu messen.

Verarbeitung von Kundenanfragen

Künstliche Intelligenz kann Zusammenhänge in Texten wie Kundenanfragen schon heute bis zu einem sehr hohen Grad verstehen, entsprechend beantworten und die Tätigkeit im CRM dokumentieren. In Verbindung mit anderen Systemen aus der IT-Infrastruktur lassen sich durch den Computer dann vollautomatisch auch Informationen wie offene Saldi beschaffen und Angaben zum Kunden ändern.

Passgrößen Prediction

Eine falsche Größe oder Passform ist mit Abstand der häufigste Grund für Retouren im Online-Handel. Dabei könnten sich diese Rücksendungen in Zukunft auf ein Minimum reduzieren lassen – vor allem mit Hilfe von AI. Das gelingt durch die intelligente Kombination aus Informationen über die bisher getätigten Käufe und Retouren des gewünschten Produkts. So kann der Computer in Echtzeit Empfehlungen für den Kunden ausgeben und die Retourenquote senken.

Style Prediction

Künstliche Intelligenz wird in Zukunft auch Einfluss auf das Design unserer Kleidung und anderer Alltagsgegenstände haben. Studenten aus New York haben mithilfe von IBM bereits Looks für den Moderiesen Tommy Hilfiger entworfen, die maßgeblich von AI-Analysen inspiriert sind. Dazu wurde der Computer mit unzähligen Bildern und Mustern gefüttert, um auf dieser Basis Ideen für neue Styles zu entwickeln. Die Experten vom New Yorker Fashion Institute of Technology gehen aber noch einen Schritt weiter: In naher Zukunft soll es auch möglich sein, individuelle Kundenwünsche bei der Produktion von Kleidung in Echtzeit zu berücksichtigen und so einzigartige Stücke auf AI-Basis zu kreieren.

Und was zeigen uns diese Beispiele? AI ist eine scheinbar unsichtbare Technologie, die uns früher oder später überall begegnen wird. Im Internet ist sie heute allgegenwärtig und auch in unserem „Offline-Leben“ wird künstliche Intelligenz schon bald Einzug halten. Es ist nicht die Frage ob, sondern wie und wann.

joubin rahimiÜber den Autor

Joubin Rahimi lebt als Managing Partner der Kölner Digitalagentur und Beratungshaus synaigy GmbH die digitale Transformation und ist ganz nah dran an den Veränderungen, die den Handel von morgen prägen. Big Data und Künstliche Intelligenz sind für Joubin längst keine Hypes mehr, sondern wichtige Bausteine einer erfolgreichen „Customer Experience“-Strategie.

Der geborene Engländer blickt auf langjährige Erfahrung im Bereich digitaler Projekte und E-Commerce zurück. Er hat für namhafte Unternehmen wie IBM, Metro und Alando gearbeitet, bevor er vor fast zehn Jahren eine eigene Agentur gründete. Inzwischen ist daraus synaigy, ein Zusammenschluss der beide Agenturen BLUETRADE und nubizz unter dem Dach TIMETOACT GROUP entstanden. Er ist außerdem als Speaker und Moderator auf internationalen Events, Messen und Konferenzen unterwegs.

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