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KI erhält Einzug in den mittelständischen Modehandel mit Omnichannel-Konzepten. (Foto: Fotolia/EtiAmmos)
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Proaktiv statt reaktiv

Von besseren Werten bei den Kennziffern „Warenkorb“, „ConversionRate“, „Durchschnittlicher Bestellwert“ und „Checkout Rate“ im unternehmenseigenen Onlineshop berichtet das Mannheimer Mode- und Sporthaus Engelhorn. Hintergrund dieser Entwicklung ist laut Thorsten Huth, Abteilungsleiter E-Commerce Technik bei der Engelhorn Holding, der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI).

Konzepte auf Basis von KI beinhalten Plattformen und Systeme, die intelligent genug sind, um aus dem Umgang mit ihnen und den von den Konsumenten erzeugten Daten zu lernen. Und nicht nur das: Es geht darum, Kundenbedürfnisse vorherzusagen. Die Rede ist von Predictive Analytics, also Prognosen zukünftiger Ereignisse, die anhand von Mustern in Verlaufsdaten erstellt werden.

Engelhorn nutzt seit November 2016 die Cloud-Plattform für das Kundenbeziehungsmanagement des IT-Anbieters Salesforce, München. „Mit dem System ‚Salesforce Einstein‘ sind wir in der Lage, besser und leichter als zuvor zu erkennen, was der Onlineshop dem Besucher als nächstes anbieten sollte und können die Kunden gezielter ansprechen. Wir verfügen über detaillierte Customer-Insights sowie über Prognosen und Handlungsempfehlungen. Diese werden zudem immer besser, denn das System lernt dabei laufend dazu“, sagt Huth.

Kunden gezielter ansprechen

Vor Einsatz der neuen Lösung basierten Produktempfehlungen des Onlineshops auf statischen Regeln, bei denen vom Engelhorn-Team beispielsweise festgelegt wurde, welche Artikel als Kombinationsvorschlag zu von den Kunden ausgewählten Artikeln vorgeschlagen wurden. Regeln werden zwar auch heute noch vorgegeben, doch werden diese mit Prognosen ergänzt, die die künstliche Intelligenz durch die Analyse großer Datenmengen und selbstlernender Algorithmen ermittelt. „Wir überlassen nicht alles der künstlichen Intelligenz, sondern machen weiterhin Vorgaben, doch die Kombination beider Faktoren bietet uns neue Optionen“, so Huth.

Zu den Vorteilen des Systems gehört laut Engelhorn auch ein verringerter Personaleinsatz bei der Entwicklung der Vorgaben für Produktempfehlungen. Hinzu kommen standardisierte Reports des IT-Dienstleisters. Diese ließen sich zwar auch mit Tracking-Software und einer Business-Intelligence-Lösung erstellen, „aber kaum in dieser Dimension und Personalisierung der Daten“, nennt Huth einen weiteren Aspekt.

Daten in der Cloud

Bei der Analyse der Reports gebe es immer wieder auch Überraschungen. „Wir gehen mitunter davon aus, genau zu wissen, was die Kunden wollen – und dann machen sie online etwas ganz anderes. Der E-Commerce tickt teilweise anders. Wir erreichen online zusätzliche Zielgruppen, auch in Nischen, und Käufer fernab von Mannheim mit einem regional unterschiedlichen Kunden- und Kaufverhalten.“ Letztlich profitiere auch der Einkauf für den stationären Handel von den detaillierten Reports des Onlineshops, die Entscheidungen des Einkaufs erhalten auf diese Weise ein zusätzliches Fundament, sagt Huth.

Bei der Einführung der Predictive-Analytics-Lösung mussten einige Templates des Onlineshops neu erstellt und andere anagepasst werden. Das nahm zwei Wochen in Anspruch. Huth: „Die Neuausrichtung des Merchandising war komplexer als der technische Aufwand.“ Insgesamt waren in der Zeit von Oktober bis November 2016 vier Mitarbeiter mit der Einführung von „Salesforce Einstein“ beschäftigt.

Künstliche Intelligenz gilt in der IT-Szene als wichtiger Entwicklungsschritt. Möglich wird dieser durch besonders hohe Rechenleistung, Speicherung riesiger Datenmengen in der Cloud und besondere Algorithmen. Bisher schreckten vor allem die hohen Kosten für lokale Hardware und Computing-Systeme, die leistungsstark genug sind für selbstlernende Algorithmen, Unternehmen davon ab, KI für sich zu nutzen. Dank Cloud Computing ist KI mittlerweile aber leichter zugänglich und erschwinglicher, heißt es bei Salesforce.

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz im Handel verspricht die Möglichkeit, die Lücke zwischen Business Intelligence und Customer Experience zu schließen. Selbstlernende Computersysteme nutzen alle vorhandenen Kundendaten als Basis. Sie erkennen Veränderungen und stellen sich darauf ein, die Algorithmen passen sich den Daten an und entwickeln Strategien, die vorab nicht programmiert wurden. Zu dieser Art des Lernens gehört die Fähigkeit, zukünftiges Verhalten vorhersagen zu können, eine genauere Kenntnis des Kunden und eine proaktive statt reaktive Vorgehensweise.

Wenngleich KI neue Optionen eröffne, so habe das Thema für den Handel durchaus „eine versteckte Komplexität“, meint Thorsten Huth. Wollte man alle mit der Nutzung von KI verbunden Aufgaben intern abwickeln, so müsste man bei Engelhorn 5-7 hochspezialisierte Experten zusätzlich einstellen. „Wir haben uns aber dazu entschieden, nicht alles bis ins letzte Detail selber zu machen, müssen auch nicht alles selber verstehen und vertrauen auf den externen Support.“

Foto: Fotolia/EtiAmmos

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