Wie Einzelhändler KI nutzen können, um Loyalität aufzubauen

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In der On-Demand-Wirtschaft wächst der Lieferdruck auf Einzelhändler. Kunden erwarten von Marken, dass sie wissen, wer sie sind, personalisierte Interaktionen erhalten und in der Lage sind, mit Einzelhändlern für eine Reihe von Kundenanfragen auf Knopfdruck und über den Kanal ihrer Wahl in Kontakt zu treten. Zunehmende Trends in Bezug auf Nachhaltigkeit und Vielfalt haben neue Elemente der Komplexität hinzugefügt, um die Bedürfnisse der Kunden zu erfüllen. Interaktionen müssen nahtlos und personalisiert sein, da Kunden von Smartphones zu Online- und Chatbots zu menschlichen Beratern wechseln. Marken wenden sich der Technologie zu, um ihre Konkurrenten zu übertreffen und den Umsatz und die Kundenbindung zu verbessern.

Die Antwort liegt in der Analyse von Einzelhandelsdaten, in der Erfassung und Nutzung ihrer Kunden- und Produktdaten, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen. Der Einsatz dedizierter Technologien wie KI kann proaktiv auf die Interessen der Kunden eingehen, einen Verkauf tätigen und die Erfahrung nach dem Kauf bewerten, um Cross- und Up-Selling weiter voranzutreiben.

Eine zentrale Herausforderung für Einzelhändler besteht jedoch darin, ihre Daten „in Ordnung“ zu bringen, da die Menge an Daten, die Marken erstellen, verwenden und speichern, exponentiell zunimmt. Tatsächlich hat eine kürzlich von Red Ant durchgeführte Umfrage ergeben, dass mehr als ein Drittel der Einzelhändler (39 %) kein Vertrauen in die Qualität ihrer Daten haben. Wenn sie wirklich datenbereit sind, können sie in KI investieren, um ein nahtloses, personalisiertes Kundenerlebnis zu schaffen, das die Kundenbindung stärkt.

Was ist Einzelhandelsdatenanalyse?

Retail Data Analytics verwendet digitale Technologien wie KI und maschinelles Lernen, um Daten zu analysieren, um intelligente und aussagekräftige Geschäftsentscheidungen zu treffen. Es ist ein Prozess, bei dem gesammelte Daten verwendet werden, um Bereiche eines Einzelhandelsbetriebs zu optimieren. Dazu gehört, die Kaufbedürfnisse der Kunden zu verstehen, damit sie sich auf Bereiche mit hoher Nachfrage konzentrieren können. KI kann dabei helfen, die Datenqualität zu verbessern, indem mechanische Tools verwendet werden, um Beziehungen und Muster in Daten zu erkennen, die über menschliche Fähigkeiten hinausgehen, und einen Geschäftsprozess aufbauen kann, um diese Muster zu verstehen.

Grundsätzlich hängt der Erfolg in der KI davon ab, das System darauf zu trainieren, ob ein Vorschlag gut oder schlecht ist und wie das aussieht, indem Feedback-Mechanismen eingebaut werden – Spezialisten für Datentransformation können dabei helfen. Der KI mitzuteilen, dass sie eine gute Empfehlung abgegeben hat, ist das Geheimnis intelligenter Entscheidungen, die sich auf die Kundenbindung und das Endergebnis auswirken.

Die Chance für KI im Handel

KI-gesteuerte Erkenntnisse definieren eine neue Ära für den Einzelhandel, in der Einzelhändler ihre Kunden und ihre Motivation wirklich verstehen können, um die Kundenbindung zu stärken und den Umsatz zu steigern. Es gibt zwei Hauptbereiche für den Einsatz von KI in einer Einzelhandelsumgebung. Im ersten geht es darum, wie man Kunden basierend auf Daten gute Produkt- und Serviceempfehlungen unterbreitet und wie KI Feedback-Mechanismen entwickeln kann, die diese Vorhersagen ermöglichen. Ein Beispiel hierfür könnte die Feststellung sein, dass ein Kunde immer Parfüm in einer bestimmten 50-ml-Größe kauft, damit der Einzelhändler diese Informationen verwenden und ihm das richtige Produkt empfehlen kann. 

KI kann auch verwendet werden, um eine „nächste beste Aktion“ aufzuzeigen – Kunden zu identifizieren, ihre Neigung, positiv auf Outreach zu reagieren, und auch, wie sie am besten eingebunden werden können. Ein Einzelhändler kann KI verwenden, um den Kunden dazu zu bringen, auf etwas zu reagieren, beispielsweise ins Geschäft zu gehen oder ihn zu einer Veranstaltung einzuladen. KI kann die Gewohnheiten und Verhaltensweisen eines Kunden erkennen, um ihn mithilfe einer Reihe von Regeln, die bestimmen, wie er wahrscheinlich reagieren wird, zum Handeln zu bewegen, und die Verwendung natürlicher Sprachtransformatoren wie ChatGPT kann Ladenmitarbeitern Nachrichtenaufforderungen liefern, die sie zum Engagement anregen.

Die Einführung von KI ist am erfolgreichsten im Rahmen einer Omnichannel-Einzelhandelsstrategie, die Daten aus allen Kundenkanälen nutzt, indem wichtige Einzelhandels-Apps mit den bestehenden Systemen, Inhalten und Daten eines Einzelhändlers in einem einzigen Kollegen-Hub zusammengeführt werden. Einzelhändler, die Datenanalysen auf diese Weise nutzen, um ihr Geschäft zu verbessern, tendieren dazu, ihre Konkurrenten zu übertreffen, da sie eine einzige Kundensicht auf die gesamte Einkaufsreise erhalten.

Einzelhandelsdatenanalysen können auch den täglichen Ladenbetrieb verbessern. Sie können Vorhersagen treffen, um bei der Bestandsverwaltung zu helfen und Back-Room-Prozesse zu rationalisieren. Darüber hinaus kann die Analyse von Einzelhandelsdaten dabei helfen, Produktbeliebtheit, Lagerbestände, Gutscheineinlösung, Servicegeschwindigkeit, durchschnittlichen Einkaufswert und mehr zu ermitteln, sodass Marken die Aktivitäten im Geschäft effizient verwalten, Änderungen in Echtzeit vornehmen und die Gesamtleistung des Einzelhandels verbessern können.

Weitere wichtige Anwendungen für KI im Einzelhandel sind Preis- und Werbeoptimierung, Verfügbarkeit im Geschäft / im Regal, Social-Media-Überwachung / Stimmungsanalyse, Nachfrageprognose und sogar Betrugs- / Bedrohungserkennung, die es ihnen ermöglichen, Aktivitäten zu überwachen und relevante Änderungen vorzunehmen sowohl der Kunde als auch das Unternehmen.

Der Aufstieg der Klientel

Ein wichtiger Retail-Tech-Ansatz für 2023 ist Clienteling, der KI nutzt, um Kunden das Beste aus beiden Welten zu bieten – die menschliche Note gepaart mit den individuellsten digitalen Erlebnissen. Es bedeutet den Aufbau langfristiger Beziehungen zu Käufern durch die Verwendung von Kundendaten, die Echtzeit-Einblicke in ihre Vorlieben, Verhaltensweisen und Einkäufe bieten. Dies stärkt die Bindung zwischen Einzelhändler und Käufer, verbessert das Kundenerlebnis und ermutigt sie, in den Laden zurückzukehren.

Gesammelte Daten, die von einem einzelnen Kunden gesammelt werden, bedeuten, dass Ladenmitarbeiter die Kaufhistorie, Wunschliste, Rücksendungen und sogar Notizen eines ausgewählten Kunden einsehen können, einschließlich Produktpräferenzen und branchenspezifischen Informationen wie Allergien oder einer bestimmten Hautfarbe für Kosmetika. Dies bietet ein wirklich personalisiertes Erlebnis. Mit relevanten Datenempfehlungen kann ein vertrauenswürdiger Filialmitarbeiter effektiv Upselling betreiben und gleichzeitig sicherstellen, dass jedes Produkt für den Käufer geeignet ist. Dies führt zu mehr Wiederholungskäufen beim Händler und vermeidet, dass sie zu alternativen Marken abschweifen.

Die Macht, klüger über Kunden zu werden

Trotz des enormen Potenzials der KI-Technologie kann die Implementierung in der heutigen komplexen Einzelhandelsumgebung wie eine entmutigende Aufgabe erscheinen. Die Nutzung von Datenerkenntnissen hat jedoch klare Vorteile für Einzelhändler, um in der zunehmend herausfordernden digitalen und wirtschaftlichen Landschaft zu konkurrieren, und es ist nie zu spät, klüger zu werden, um Kunden zu verstehen.

Die Zusammenführung aller Erkenntnisse an einem Ort auf einem Kundenanalyse-Dashboard gibt Einzelhändlern die Möglichkeit, Aktivitäten online und auf der Ladenfläche mit intelligenten, umsetzbaren Erkenntnissen zu überwachen und zu analysieren, die die Leistung des Geschäfts steigern. Diese können für verschiedene Benutzerebenen weiter angepasst werden, sodass Filialmitarbeiter, Manager und die Zentrale problemlos auf Einzelhandelsanalysen zugreifen können, die für ihre Rollen und Verantwortlichkeiten am relevantesten sind.

Sobald sich alle Daten des Einzelhändlers an einem Ort befinden, kann die Bereitstellung der richtigen Informationen über Kunden und Produkte für die Mitarbeiter im Geschäft ein Erlebnis der nächsten Stufe bieten, das die Kunden dazu bringt, wiederzukommen.

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Dan Hartveld, CTO bei Red Ant

Dan Hartveld ist ein erfahrener Experte für Mobiltechnologie, Softwareentwickler und Engineering Manager. Als Chief Technology Officer bei Red Ant leitete er die Entwicklung modernster Unternehmenstechnologie für führende Einzelhandelsmarken und leitete auch die Technologieentwicklung im Finanz- und Pharmasektor.

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