Plan smarter, not harder: Wie KI den Multichannel-Erfolg vorantreibt
Voraussagende KI-Modelle können Marketingteams im Einzelhandel dabei unterstützen, ihre Multichannel-Kampagnen zu optimieren und einen höheren ROI zu erzielen.
Die Nachrichten von heute sind voll von alarmierenden Schlagzeilen und Geschichten über künstliche Intelligenz (KI). Dabei geht es oft um die Bemühungen großer Technologieunternehmen, sich gegenseitig zu übertreffen, um unseren Appetit auf KI-generierte Zusammenfassungen, Chatbots und fast realistische Bilder zu stillen. Der Aktienmarkt gerät bei jeder neuen Meldung in Aufruhr, da viele Menschen um ihre Arbeitsplätze oder das Überleben ihrer Unternehmen bangen. Dadurch vergessen wir oft, dass KI einfach nur ein Werkzeug ist – eines, das jedem Unternehmen zugute kommen kann. Das gilt ganz besonders für den Einzelhandel. Mit den richtigen KI-gestützten Prognose-Tools können Marketing- und Werbeleiter ihre Multichannel-Einzelhandelskampagnen intelligenter planen und einen besseren ROI erzielen, als sie es mit ihrer Intuition allein könnten.
Das Geheimnis liegt darin, sich daran zu erinnern, dass KI und prognostische Analytik nicht neu sind. Es gibt sie schon seit Jahren. Sie analysieren Daten aus der Vergangenheit, um die Wahrscheinlichkeit künftiger Geschäftstrends vorherzusagen. Neu ist, dass diese Vorhersagen dank der Fortschritte beim maschinellen Lernen (ML) und der Fülle an Daten, die den Einzelhandelsteams zur Verfügung stehen, immer genauer und ausgefeilter werden. Eine wirksame KI für die Planung von Kampagnenangeboten muss jedoch nicht das gesamte Internet verarbeiten. Vorhersagende KI für Einzelhändler benötigt nur die Daten, über die sie bereits verfügen.
Kaufhistorien sowie Treueprogramme, die Kunden im Einzelhandel mit Rabatten und Gutscheinen belohnen, sammeln eine außerordentliche Menge an individuellen Kaufdaten. Sie erfassen die Kaufdaten und -mengen bestimmter Produkte und Marken und die gleichen Informationen für verwandte Produkte. Ein kompetenter Merchandiser weiß wahrscheinlich intuitiv, dass mehr Milch gekauft wird, wenn ein Kunde Müsli gekauft hat. Es gibt jedoch eine riesige Anzahl von Produktkaufbeziehungen in den Daten – zu viele, als dass Produktteams sie identifizieren könnten. Nur ein robustes, KI-gestütztes Vorhersagesystem kann in solch großen Datensätzen rechtzeitig eine Bedeutung finden, um eine effektive Kampagne zu planen.
Wir neigen dazu, zu vergessen, dass KI nur ein Werkzeug ist – eines, das jedem Unternehmen zugute kommen kann, denn für die effektive Planung von Kampagnenangeboten benötigt sie lediglich die Daten, über die Einzelhändler bereits verfügen.
Daten sind Goldwert
Um das Potenzial von KI für den Einzelhandel besser zu verstehen, sollten Sie sich die enormen Herausforderungen vor Augen führen, denen sich Kreativdienstleiter, Produktionsleiter und ihre vielbeschäftigten Teams bereits stellen müssen. Unter der Leitung der Marketingdirektoren und -planer eines Einzelhändlers sind sie damit betraut, mehrere Print– und Digitalkampagnen nach einem anspruchsvollen Zeitplan zu erstellen. Dies kann sogar regional angepasste und personalisierte Versionen beinhalten, aber nur, wenn sie viel mehr für Arbeit ausgeben.
Natürlich kann ein Großteil dieses Problems durch den Einsatz eines einheitlichen Ansatzes für die Produktdaten eines Einzelhändlers gelöst werden, der auf einer einzigen Wahrheitsquelle basiert. Durch den Einsatz der PIM-, DAM- und Workflow-Tools von Comosoft LAGO können sie zum Beispiel ihre Multichannel-Kampagnen ohne übermäßige Arbeitskosten optimieren. Kosteneinsparungen sind jedoch nur ein Teil des Puzzels. Die Produkt- und Einkaufsdaten eines Einzelhändlers sind potenzielle Quellen für höhere Absätze, aber nur, wenn die Marketingteams die richtigen Tools verwenden, um diese Daten in Umsätze zu verwandeln.
Glücklicherweise ist künstliche Intelligenz das perfekte Werkzeug, um all dies und mehr zu tun – wenn es clever eingesetzt wird. In einer kürzlich durchgeführten Fallstudie hat ein führender regionaler Lebensmittelhändler erfolgreich Comosoft LAGO und die KI-Tools von DecaSIM eingesetzt, um Promotions unter Berücksichtigung von Saisonalität, einzigartiger Preisgestaltung sowie Produkt- und Einkaufsdaten zu planen. Der KI-basierte Planungsansatz führte zu einer Steigerung des wöchentlichen Umsatzes und zu einem Gewinnwachstum von acht Prozent (EBITDA).
Durch den Einsatz von KI können Kampagnenplaner auf der Grundlage von historischen Daten, Trends und Verhaltensweisen vorhersagen, wie Kunden auf Werbeaktionen reagieren werden. Sie können auch die Interaktionen zwischen Produkten auf Kundenebene modellieren, Preispunkte analysieren und herausfinden, welche Werbeaktion die meisten Kunden anziehen wird.
Yolk CoWorking – Krakow auf Unsplash
Wird KI meinen Job besetzen?
Die Antwort ist kompliziert, aber im Großen und Ganzen wird die KI die Anforderungen an Kreativität, Urteilsvermögen und strategisches Denken nicht ersetzen. Wenn Marketing- und Werbeleiter und ihre Teams im Einzelhandel von den sich wiederholenden Aufgaben der „manuellen“ Datenerfassung befreit werden, können sie bessere und effektivere Kampagnen entwickeln. Sie sind in der Lage, bessere Angebote zu machen – und zwar häufiger und auf mehreren Kanälen – und so ihren strategischen Wert für ihr Unternehmen zu steigern.
Eine der größten Herausforderungen für Marketingteams im Einzelhandel besteht darin, die sich ändernden Bedürfnisse und Verhaltensweisen ihrer Kunden zu verstehen. Zu wissen, wie die Kunden „ticken“, ist sozusagen der heilige Gral, und KI kann versierten Marketingexperten helfen, dieses Wissen viel schneller zu erlangen. Mit diesen Erkenntnissen ausgestattet, können sie Tools wie Comosoft LAGO nutzen, um ihre Kampagnen an den Geschäftszielen ihres Unternehmens auszurichten, einen Berg von Werbemitteln zu verwalten und sicherzustellen, dass sie die richtigen Produkt- und Werbestrategien verwenden.
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