{"id":45680,"date":"2023-11-30T15:32:53","date_gmt":"2023-11-30T14:32:53","guid":{"rendered":"https:\/\/www.comosoft.eu\/?p=45680"},"modified":"2024-04-26T11:23:07","modified_gmt":"2024-04-26T09:23:07","slug":"mit-ki-zusammenarbeiten-wie-einzelhaendler-damit-noch-einige-schaetze-bergen-koennen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.comosoft.eu\/de\/2023\/11\/30\/mit-ki-zusammenarbeiten-wie-einzelhaendler-damit-noch-einige-schaetze-bergen-koennen\/","title":{"rendered":"Mit KI zusammenarbeiten: Wie Einzelh\u00e4ndler damit noch einige Sch\u00e4tze bergen k\u00f6nnen"},"content":{"rendered":"

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Mit KI zusammenarbeiten: Wie Einzelh\u00e4ndler damit noch einige Sch\u00e4tze bergen k\u00f6nnen<\/h2>\n

[\/vc_custom_heading][vc_column_text uncode_shortcode_id=”775360″]Letzten Monat haben wir herausgefunden, dass k\u00fcnstliche Intelligenz keineswegs eine Bedrohung f\u00fcr die Marketingteams des Einzelhandels darstellt, sondern im Gegenteil ein wichtiger Teil des Teams werden kann. Die ersten Ergebnisse des Einsatzes der KI-Tools von DecaSIM in Verbindung mit Comosoft LAGO haben gezeigt, dass sich die beiden Systeme gegenseitig erg\u00e4nzen und jeweils einzigartige Vorteile f\u00fcr Werbe- und Marketingleiter im Einzelhandel bieten. In diesem Artikel werfen wir einen Blick auf die Pl\u00e4ne der beiden Unternehmen und was sie f\u00fcr Einzelh\u00e4ndler aller Art bedeuten.<\/p>\n

Der Test im Handel<\/strong><\/h3>\n

K\u00fcrzlich haben wir die Wirkung des Einsatzes von KI zur Optimierung der Produktauswahl in den Marketingkampagnen einer regionalen Lebensmittelkette getestet. Wie in der ver\u00f6ffentlichten Fallstudie<\/a> berichtet, waren die Ergebnisse wirklich bemerkenswert.<\/p>\n

F\u00fcr den Test w\u00e4hlte die regionale Lebensmittelkette eine Region mit 104 Filialen (von \u00fcber 300 Filialen) aus und erstellte mit Hilfe von Comosoft LAGO eine spezielle Version ihres w\u00f6chentlichen Prospekts, die w\u00e4hrend des Testzeitraums optimiert werden sollte. Der Aktionsplan jeder Woche wurde w\u00e4hrend des Testzeitraums durch den KI-Optimierer von DecaSIM laufen gelassen. Die Analyseergebnisse wurden verwendet, um auszuw\u00e4hlen, welche Artikel auf jeder Seite des Prospekts erscheinen sollten. Im Vergleich zu den 65 anderen Gesch\u00e4ften, die als Kontrollgruppe ausgew\u00e4hlt wurden, steigerten die KI-gest\u00fctzten Werbeaktionen den Umsatz um \u00fcber 4.000 Dollar pro Gesch\u00e4ft und Woche.<\/p>\n

Da KI die Rentabilit\u00e4t im Lebensmitteleinzelhandel verbessert, k\u00f6nnen andere Einzelhandelsketten \u00e4hnliche oder sogar bessere Ergebnisse erwarten.<\/p>\n

Die Bedeutung der Laufkundschaft<\/strong><\/h3>\n

Doug Edmonds, Mitbegr\u00fcnder von DecaSIM, beschrieb einen entscheidenden Faktor im Lebensmitteleinzelhandel, der allen Einzelh\u00e4ndlern gemeinsam ist. “Der gesamte Einzelhandel versucht, die Kundenfrequenz zu erh\u00f6hen, oft mit dem Preis als Anreiz”, sagte er. “Egal, ob Sie ein Lebensmittelgesch\u00e4ft oder ein Baumarkt sind, wenn Sie nur auf Laufkundschaft angewiesen sind, werden Sie nicht \u00fcberleben.”<\/p>\n

Edmonds fuhr fort: “Jeder Einzelh\u00e4ndler hat eine ‘Kernk\u00e4ufergruppe’, die er zufrieden stellen muss. Dabei spielt es keine Rolle, ob sie Tomaten oder Steckschl\u00fcssel kaufen; wichtig sind ihre Produktpr\u00e4ferenzen, ihre Einkaufsgewohnheiten und ihre Preissensibilit\u00e4t. Der Einsatz von KI, um diese Dinge zu lernen, verschafft allen Einzelh\u00e4ndlern einen Vorteil. Es wird ihnen helfen, mehr an diese Kerngruppe zu verkaufen. Langfristig wird so auch die Stammkundschaft wachsen.”<\/p>\n

Randy Evans, US-Pr\u00e4sident von Comosoft, merkte an, dass die Lebensmittelbranche nur der Anfang sei. “Lebensmittelh\u00e4ndler nutzen LAGO schon seit Jahren”, sagte er, “besonders jene Ketten, die regionale Versionen ihrer w\u00f6chentlichen Flyer und mobilen Shopping-Apps ben\u00f6tigen. Wir haben es immer einfach gemacht, Angebote zu priorisieren, Daten aus verschiedenen Quellen zu ziehen und den Designprozess \u00fcber mehrere Filialen hinweg zu rationalisieren. Eine schnelle Bearbeitungszeit ist unerl\u00e4sslich. Aber mit den KI-Tools von DecaSIM k\u00f6nnen die Werbe- und Marketingleiter von Lebensmittelgesch\u00e4ften wissen, welche Produkte sie in jeder Kampagne priorisieren m\u00fcssen. Das ist ein Volltreffer f\u00fcr unsere Kunden aus dem Lebensmittelbereich, aber auch unsere anderen Einzelhandelskunden k\u00f6nnen das Gleiche tun.”<\/p>\n

Das Entdecken von Rohdiamanten<\/strong><\/h3>\n

Dieser Einsatz von k\u00fcnstlicher Intelligenz l\u00f6st ein Problem, mit dem alle Einzelh\u00e4ndler konfrontiert sind: das Auffinden aussagekr\u00e4ftiger Informationen in einem Berg von Produktdaten. Mit Tausenden oder sogar Millionen einzelner Produkte aus vielen Quellen sind die Datenbanken der Einzelh\u00e4ndler heute voll mit Daten zu jeder einzelnen Artikelposition. Diese befinden sich in der Regel in Datenbanken f\u00fcr Produktinformationsmanagement (PIM), digitales Asset Management (DAM), Bestands-, Preis- und Marketingmanagement. Allzu oft sind sie schlecht integriert, so dass Marketingleiter und Designer gezwungen sind, detaillierte Informationen f\u00fcr jedes Produkt zu suchen. Dieser Prozess ist sowohl zeitaufw\u00e4ndig als auch anf\u00e4llig f\u00fcr kostspielige Fehler.<\/p>\n

Die einzigartige F\u00e4higkeit von LAGO, PIM<\/a>, DAM<\/a> und andere Datenquellen zu vereinheitlichen, ist Teil der L\u00f6sung und schafft einen kollaborativen Workflow, der sowohl das Design als auch den \u00dcberpr\u00fcfungs- und Genehmigungsprozess umfasst. Aber selbst mit einem datenoptimierten Multichannel-Workflow liegt es immer noch an den Werbe- und Marketingleitern, w\u00e4hrend des Planungsprozesses Priorit\u00e4tsentscheidungen zu treffen. Und selbst erfahrene Planer k\u00f6nnen inmitten all dieser Daten gute Werbem\u00f6glichkeiten \u00fcbersehen.<\/p>\n

Hier kommt der KI-Teil der Gleichung ins Spiel. Die Tools der k\u00fcnstlichen Intelligenz von DecaSIM nehmen Daten von jeder fr\u00fcheren LAGO-gesteuerten Kampagne, identifizieren Muster der Produktpr\u00e4ferenzen der Hauptk\u00e4ufer und leiten R\u00fcckschl\u00fcsse und Kaufmuster ab, schneller und mit gr\u00f6\u00dferer Genauigkeit aus dieser Menge an Daten. Die Ergebnisse werden dann an LAGO zur\u00fcckgegeben, wodurch die Metadaten, die f\u00fcr die Erstellung mehrerer Kampagnenversionen verwendet werden, praktisch “aufgeladen” werden. KI kann in der Tat Marketingdiamanten unter den Rohdaten finden, f\u00fcr deren Verarbeitung Menschen zu lange brauchen w\u00fcrden.<\/p>\n

Roadmap f\u00fcr den Marketingerfolg<\/strong><\/h3>\n

Steve May, Produktmanager bei Comosoft, erl\u00e4uterte, was dies f\u00fcr zuk\u00fcnftige Versionen von LAGO bedeuten k\u00f6nnte.<\/p>\n

“Heute nutzen Kampagnenplaner unsere Whiteboarding-Funktion, um Angebote und Produktgruppierungen zu erstellen, die auf der Grundlage von Marge, Verf\u00fcgbarkeit und Erfolg in fr\u00fcheren Kampagnen am sinnvollsten sind”, sagte er. “LAGO k\u00f6nnte KI-generierte gewichtete Bewertungen, Beziehungen zu anderen Produkten, saisonale oder regionale Muster und andere n\u00fctzliche Indikatoren zu den vorgestellten Produkten hinzuf\u00fcgen. Sie w\u00fcrden immer noch ausw\u00e4hlen, welche sie verwenden wollen, aber es w\u00e4ren besser informierte Marketingentscheidungen.”<\/p><\/blockquote>\n

Durch den Einsatz von KI in LAGO k\u00f6nnten Verkaufs- und Marketingkampagnen in gro\u00dfem Umfang geplant und durchgef\u00fchrt werden, wobei das Verkaufspotenzial objektiv bekannt w\u00e4re. Die KI w\u00fcrde den Marketingfachleuten im Einzelhandel nicht die Arbeit wegnehmen, sondern als hocheffizienter Forschungsassistent dienen, der objektiv wertvolle Informationen sammelt, die der Planer f\u00fcr die Erstellung effektiver Kampagnen nutzen kann.<\/p>\n

“Heutzutage sind die Menschen nerv\u00f6s, wenn es um KI geht und was sie f\u00fcr ihre Karriere bedeutet”, so Evans. “Im Falle des Einzelhandelsmarketings ist es ziemlich offensichtlich, dass KI ein Verb\u00fcndeter in unserer datenintensiven Welt ist.”<\/p><\/blockquote>\n

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Letzten Monat haben wir herausgefunden, dass k\u00fcnstliche Intelligenz keineswegs eine Bedrohung f\u00fcr die Marketingteams des Einzelhandels darstellt, sondern im Gegenteil ein wichtiger Teil des Teams werden kann. 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