Einzelhändler stellen den Nutzern direkt dialogorientierte KI und Analysen zur Verfügung

Nach jahrelangen Versuchen integrieren Einzelhändler nun KI-gestützte Verbrauchererkenntnisse direkt in ihre täglichen geschäftlichen Entscheidungen. Das auf prädiktives Verbraucherfeedback spezialisierte Analyseunternehmen First Insight argumentiert, dass die nächste Entwicklungsstufe der KI im Einzelhandel durch Dialog und nicht durch Dashboards geprägt sein wird.

Nach einem Beta-Programm hat First Insight ein neues KI-Tool namens Ellis für Marken und Einzelhändler auf den Markt gebracht. Ellis ist als dialogorientierte Schnittstelle konzipiert und ermöglicht es Merchandising-, Planungs- und Preisgestaltungsteams, innerhalb der Plattform direkte Fragen zu Produkten, Preisen und Nachfrage zu stellen, wodurch Entscheidungszyklen auf wenige Minuten verkürzt werden.

Untersuchungen von McKinsey zeigen, dass große Einzelhändler zwar umfangreiche Kundendaten sammeln, viele jedoch Schwierigkeiten haben, Erkenntnisse schnell genug in Maßnahmen umzusetzen, um die Produktentwicklung zu beeinflussen. KI-Tools, die die Lücke zwischen Erkenntnis und Umsetzung verkürzen, erweisen sich als wertvoller als herkömmliche Berichtssysteme.

Vom Dashboard zum Dialog

First Insight arbeitet mit Einzelhändlern wie Boden, Family Dollar und Under Armour zusammen, um Nachfrage, Preissensitivität und Leistung mithilfe von Umfragen und Vorhersagemodellen zu prognostizieren, die in der Regel über Dashboards oder Berichte bereitgestellt werden.

Ellis ermöglicht es Nutzern, diese Erkenntnisse dialogorientiert abzufragen. Teams können beispielsweise fragen, ob ein Sortiment mit sechs oder neun Artikeln in einem bestimmten Markt besser abschneiden wird oder wie sich der Verzicht auf bestimmte Materialien auf die Attraktivität auswirken könnte. Das System liefert Antworten auf der Grundlage der bestehenden Datenmodelle des Unternehmens.

Branchenanalysen deuten darauf hin, dass dieser Ansatz einen zentralen Engpass beseitigt. Eine Studie der Harvard Business Review über datengesteuerte Einzelhändler ergab, dass Erkenntnisse oft an Wert verlieren, wenn sie nicht schnell zugänglich sind, insbesondere in kritischen Phasen wie Sortimentsüberprüfungen oder der frühen Konzeptentwicklung.

Prädiktive Erkenntnisse bereits im Einsatz

Die Kerntechniken hinter First Insight werden bereits im gesamten Einzelhandel eingesetzt. Under Armour hat Verbraucherdaten und prädiktive Modellierung genutzt, um Sortimente und Preisgestaltung zu optimieren, was dazu beiträgt, das Risiko von Preisnachlässen zu verringern und den Verkauf zum Vollpreis zu steigern.

In ähnlicher Weise hat Boden Kundenerkenntnisse genutzt, um trendorientierte und Kernartikel in seinem Sortiment ausgewogen zu gestalten. Auch wenn Details zu den firmeneigenen Systemen vertraulich sind, zeigen diese Fälle, wie prädiktive Daten in die kommerzielle Planung integriert werden.

Vergleichbare Tools sind weit verbreitet. Walmart, Target und andere investieren in Analytik und maschinelles Lernen, um die regionale Nachfrage zu verstehen, die Preisgestaltung zu optimieren und Konzepte zu testen. Eine Deloitte-Studie zur KI im Einzelhandel verbindet vorausschauende Verbrauchererkenntnisse mit einer verbesserten Prognosegenauigkeit und einem geringeren Bestandsrisiko, insbesondere bei frühzeitiger Integration.

Preisgestaltung, Sortimente und Wettbewerbsdynamik

Ellis basiert auf einem von First Insight als „vorausschauendes großes Sprachmodell für den Einzelhandel“ bezeichneten Modell, das anhand von Daten zur Verbraucherreaktion trainiert wurde. Es kann Fragen zur optimalen Preisgestaltung, zu prognostizierten Umsätzen, zur idealen Sortimentsgröße und zu Segmentpräferenzen beantworten.

Dies steht im Einklang mit wissenschaftlichen Untersuchungen, die Preisoptimierung und Sortimentsplanung als besonders wertvolle KI-Anwendungen im Einzelhandel identifizieren. Eine Studie des Journal of Retailing ergab, dass datengesteuerte Preismodelle traditionelle Cost-Plus-Methoden oft übertreffen, insbesondere wenn die Zahlungsbereitschaft der Verbraucher direkt gemessen wird.

Wettbewerbsbenchmarking ist ein weiterer Schlüsselbereich. Untersuchungen von Bain & Company zeigen, dass Einzelhändler, die ihre Produkte mit denen der Konkurrenz vergleichen, sich besser in Bezug auf Wert und Preis differenzieren können. Tools, die solche Analysen in einer einzigen Ebene zusammenfassen, gelten zunehmend als ideal.

Erkenntnisse breiter zugänglich machen

Ein zentrales Argument für First Insight ist, dass Ellis Verbrauchererkenntnisse über spezialisierte Analyseteams hinaus zugänglich macht. Durch Abfragen in natürlicher Sprache können Führungskräfte direkt mit den Daten arbeiten, ohne auf Analysen warten zu müssen.

Die Demokratisierung der Analytik ist ein wiederkehrendes Thema in der Branche. Gartner berichtet, dass ein breiterer Zugang zu Analysetools die Akzeptanz und den ROI erhöht, warnt jedoch, dass Governance erforderlich ist, um eine genaue Interpretation und robuste Datenquellen zu gewährleisten.

First Insight betont, dass Ellis die methodische Stringenz seiner Plattform beibehält und gleichzeitig Reibungsverluste bei der Entscheidungsfindung reduziert. Laut CEO Greg Petro ist es das Ziel, prädiktive Erkenntnisse genau in dem Moment zu integrieren, in dem Entscheidungen getroffen werden.

„Seit fast 20 Jahren unterstützt First Insight Einzelhändler dabei, Preisgestaltung, Produkterfolg und Sortimentsentscheidungen auf echtem Verbraucherfeedback zu gründen“, sagte ein Sprecher. „Ellis bringt diese Erkenntnisse direkt in Sortimentsüberprüfungen, die frühe Konzeptentwicklung und die Vorstandsetage ein und hilft Teams dabei, schneller und mit mehr Sicherheit voranzukommen.“

Ein umkämpfter, aber wachsender Markt

First Insight ist in diesem Bereich nicht allein. Anbieter wie EDITED, DynamicAction und RetailNext bieten ebenfalls KI-Tools für Merchandising und Preisgestaltung an. Neuere Angebote heben sich dadurch ab, dass sie Benutzerfreundlichkeit und Geschwindigkeit gegenüber der reinen Modellkomplexität in den Vordergrund stellen.

Ein aktueller Forrester-Bericht stellte fest, dass dialogorientierte Schnittstellen in etablierte Analyseplattformen integriert werden, was den Wunsch der Nutzer nach einer intuitiveren Dateninteraktion widerspiegelt. Diese Tools können zwar zu besseren Entscheidungen führen, ihre Wirksamkeit hängt jedoch von der Datenqualität und der organisatorischen Disziplin ab.

First Insight stellte Ellis auf der Konferenz der National Retail Federation in New York vor, wo KI-gesteuerte Merchandising- und Preisgestaltungstools im Vordergrund standen. Da Einzelhändler mit schwankender Nachfrage, Inflation und sich ändernden Präferenzen zu kämpfen haben, bleibt die Fähigkeit, Szenarien schnell zu testen, entscheidend.

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