{"id":45370,"date":"2023-09-08T09:11:33","date_gmt":"2023-09-08T07:11:33","guid":{"rendered":"https:\/\/www.comosoft.eu\/?p=45370"},"modified":"2024-05-30T08:50:00","modified_gmt":"2024-05-30T06:50:00","slug":"ki-und-handelsmarketing","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.comosoft.eu\/de\/2023\/09\/08\/ki-und-handelsmarketing\/","title":{"rendered":"KI und Handelsmarketing: Daten und k\u00fcnstliche Intelligenz f\u00fcr Ihr Gesch\u00e4ftswachstum nutzen"},"content":{"rendered":"

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KI und Handelsmarketing: Daten und k\u00fcnstliche Intelligenz f\u00fcr Ihr Gesch\u00e4ftswachstum nutzen<\/strong><\/h2>\n

[\/vc_custom_heading][vc_column_text uncode_shortcode_id=”847381″]K\u00fcnstliche Intelligenz ist das Thema Nummer eins im Jahr 2023. T\u00e4glich gibt es neue Nachrichten und zum Teil \u00fcbertriebene Prognosen. Einzelh\u00e4ndler und ihre Partner stehen dieser Entwicklung mehr oder minder gut aufgestellt gegen\u00fcber. Marketing- und Werbeleiter des Einzelhandels fragen sich, was KI f\u00fcr ihre aktuellen Aktivit\u00e4ten und die Zukunft des Einzelhandelsmarketings im Allgemeinen bedeuten wird.<\/p>\n

Zun\u00e4chst einmal ist zu bedenken, dass KI und die damit verbundenen Technologien \u2013 maschinelles Lernen (ML) und “Big Data” \u2013 nichts grundlegend Neues sind. Die Idee, gro\u00dfe Trainingsdatens\u00e4tze zur Automatisierung von Routinet\u00e4tigkeiten oder zur Vorhersage k\u00fcnftiger Ergebnisse zu verwenden, wird oft als “schwache KI” bezeichnet und existiert schon seit Jahrzehnten. Doch mit all den Fortschritten im Cloud Computing und der Ver\u00f6ffentlichung von ChatGPT und OpenAI im November hat die Flut neuer Informationen (und Fehlinformationen) bei einigen Einzelhandelsfachleuten mehr als genug Unruhe ausgel\u00f6st. Das Geheimnis, diese \u00c4ngste zu \u00fcberwinden, ist jedoch dasselbe wie bei jeder neuen Technologie \u2013 das Verst\u00e4ndnis ihrer F\u00e4higkeiten und Grenzen.<\/p>\n

Grundlegende Konzepte<\/strong><\/h3>\n

KI kann auf fast alle digitalen Daten angewendet werden, einschlie\u00dflich strukturierter Daten (in der Regel alphanumerische Felder mit logischen Bezeichnungen und Beziehungen) und unstrukturierter Daten. Stellen Sie sich strukturierte Daten wie eine Tabellenkalkulation mit klar beschrifteten Zeilen (Datens\u00e4tzen) und Spalten (Feldern) vor. Unstrukturierte Daten sind nicht so klar beschriftet und umfassen digitale Bilder und unklassifizierte Texte, wie sie beispielsweise in Beitr\u00e4gen in sozialen Medien vorkommen. Aber auch wenn ein Datensatz keine logischen, strukturierten Beschriftungen (oder Metadaten) hat, kann er dennoch eine Bedeutung haben.<\/p>\n

KI ist darauf ausgelegt, Muster in gro\u00dfen Mengen unstrukturierter Daten zu erkennen. Diese Muster, die oft mit menschlicher Unterst\u00fctzung best\u00e4tigt werden, werden in ML-Algorithmen verwendet, um ein System zu trainieren, das \u00e4hnliche Muster in Bildern oder Texten erkennt und automatisch pr\u00e4diktive Entscheidungen trifft. Eine KI versteht die Bedeutung dieser Muster nicht so wie ein Mensch, aber sie kann die bedeutungsbewusste Reaktion eines Menschen viel schneller simulieren als menschliche Entscheidungstr\u00e4ger.<\/p>\n

Betrachten wir den Unterschied zwischen menschlichem Verst\u00e4ndnis und der Art und Weise, wie KI es simulieren kann. Ein Marketing-Manager im Einzelhandel kann zum Beispiel die Bedeutung bestimmter Fakten \u00fcber ein Produkt verstehen:<\/p>\n

    \n
  1. Es hat sich zu bestimmten Zeiten des Jahres gut verkauft.<\/li>\n
  2. Es hat eine recht hohe Gewinnspanne und eine zuverl\u00e4ssige Lieferkette.<\/li>\n
  3. Der Hersteller hat die meisten relevanten Informationen \u00fcber das Produkt geliefert.<\/li>\n
  4. Es hat viele positive Bewertungen in den sozialen Medien und anderswo erhalten.<\/li>\n
  5. Es wurde in verschiedenen Blogs und Artikeln positiv beschrieben.<\/li>\n
  6. Es gibt \u00f6ffentlich zug\u00e4ngliche Bilder und Videos von Menschen, die es benutzen.<\/li>\n<\/ol>\n

    Die Punkte 1-3 stellen strukturierte Daten dar, die typischerweise in Datenbanken f\u00fcr Verkaufshistorie, Inventar oder Produktinformationsmanagement (PIM) zu finden sind. Die Punkte 4-6 sind gr\u00f6\u00dftenteils unstrukturiert. Aber aus diesen Datenpunkten k\u00f6nnte ein Mensch vern\u00fcnftigerweise schlie\u00dfen, dass eine Werbekampagne f\u00fcr dieses Produkt eine gute Idee ist. Da es jedoch so viele verschiedene Produkte und Produktvariablen gibt, w\u00e4re es f\u00fcr einen einzelnen Menschen \u2013 oder sogar f\u00fcr eine ganze Marketingabteilung \u2013 unm\u00f6glich, diese Entscheidungen in gro\u00dfem Umfang zu treffen. Ein KI-gest\u00fctztes System hingegen kann aus allen Arten von verf\u00fcgbaren Daten sinnvolle Muster erkennen (die von Menschen best\u00e4tigt werden) und automatisch die wahrscheinlichsten Kandidaten f\u00fcr eine Marketingkampagne priorisieren.<\/p>\n

    Diese Mustererkennung in gro\u00dfem Ma\u00dfstab durchzuf\u00fchren, w\u00fcrde mehrere Dinge bewirken. Wenn die Mustererkennung der KI genau ist \u2013 eine leicht \u00fcberpr\u00fcfbare Hypothese \u2013, w\u00fcrde die Wirksamkeit von Marketingkampagnen im Einzelhandel erheblich gesteigert. Es w\u00fcrde auch die Kosten und die M\u00fche verringern, die mit dem Durchk\u00e4mmen von Daten verbunden sind, um aussagekr\u00e4ftige, umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen. W\u00e4ren Marketing- und Werbeleiter von dieser Last befreit, k\u00f6nnten sie sich auf Dinge konzentrieren, die k\u00fcnstliche Intelligenz wahrscheinlich nie tun wird, n\u00e4mlich die \u00e4sthetischen und pers\u00f6nlichen Vorlieben und Neigungen ihrer Zielgruppe zu ber\u00fccksichtigen. Kreative und empathische Menschen werden immer im Vorteil sein, unabh\u00e4ngig davon, wie gut oder schnell KI menschliches Verhalten imitieren kann.<\/p>\n

    Der Vorteil des Einzelh\u00e4ndlers<\/strong><\/h3>\n

    In diesem Bereich haben gro\u00dfe Einzelh\u00e4ndler bereits einen Vorteil gegen\u00fcber anderen Unternehmen, n\u00e4mlich ihren Zugang zu riesigen Mengen meist strukturierter, produktbezogener Daten. Dies ist nur nat\u00fcrlich, da sie mit Tausenden (oder Millionen) von Einzelprodukten von verschiedenen Herstellern umgehen m\u00fcssen. Jedes Produkt muss \u00fcber eine Reihe von Merkmals- und Komponentendaten verf\u00fcgen, die in der Regel in einem PIM-System<\/a> gespeichert sind. Gleichzeitig m\u00fcssen alle Bilder und Beschreibungen der einzelnen Produkte verwaltet werden, die in der Regel in einem DAM-System<\/a> (Digital Asset Management) gespeichert sind. Hinzu kommt eine Reihe weiterer Datenquellen f\u00fcr Verk\u00e4ufe, Best\u00e4nde, Preise und andere wichtige Daten. Viele Unternehmen beziehen inzwischen auch E-Commerce-Verkaufshistorien und Kundenrezensionen ein.<\/p>\n

    Diese Daten m\u00fcssen nat\u00fcrlich gut verwaltet werden, was eine Herausforderung sein kann. Gl\u00fccklicherweise haben die Datenintegrationsteams von Comosoft vielen Einzelh\u00e4ndlern geholfen, ihre PIM-, DAM- und anderen strukturierten Datenquellen zu vereinheitlichen, indem sie das LAGO-System f\u00fcr eine sinnvolle, kooperative Planung und eine effiziente, InDesign-basierte Workflow-Optimierung f\u00fcr Print- und Digitalkampagnen mit mehreren Versionen eingesetzt haben.<\/p>\n

    Der Unterschied ist nat\u00fcrlich, dass die typischen PIM-, DAM- und anderen Datenquellen stark strukturiert sind \u2013 und das sollten sie auch sein. Wir stehen erst am Anfang, wenn es darum geht, neue Arten von Daten zu strukturieren, z. B. Kundenrezensionen und vom Kunden bereitgestellte Bilder und Videos. Aber diese neuen Datentypen bieten einen unglaublichen potenziellen Wert f\u00fcr den Einzelhandelsvermarkter. Und KI wird diesen Wert nur noch weiter steigern.<\/p>\n

    Fokus auf Daten-Bereitstellung<\/strong><\/h3>\n

    Bevor man sich realistisch mit KI und der Masse an unstrukturierten Daten auseinandersetzen kann, muss man zun\u00e4chst seine strukturierten Daten beherrschen und sie sozusagen in Marketing-Gold verwandeln. Comosoft LAGO ist ein bew\u00e4hrtes Tool, um genau das zu tun.<\/p>\n

    Sobald ein gro\u00dfer Einzelh\u00e4ndler einen Weg gefunden hat, mit den bereits vorhandenen Daten “bereit” zu sein, ist der n\u00e4chste Schritt in Richtung k\u00fcnstliche Intelligenz ein logischer, leistungsstarker n\u00e4chster Schritt. Mit diesem Bereitschaftsgrad kann KI den Einzelh\u00e4ndler nur in neue Ebenen der Effizienz und des Wachstums f\u00fchren.<\/p>\n

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