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Intelligenter Handel- Wie KI die Retail-Branche revolutioniert

Sie vollendet Beethovens letzte Symphonie, schreibt Gedicht oder schafft Gemälde – künstliche Intelligenz ist längst keine Vision aus einem Science-Fiction-Film mehr, sondern wird bereits in vielen Gebieten eingesetzt und bringt maßgebliche Erfolge hervor. Auch im Retail-Bereich hat KI das Potenzial, die Branche zu revolutionieren. In diesem Beitrag zeigen wir Ihnen, wie Intelligenter Handel die Retail-Branche neu aufstellt.

Als Teilgebiet der Informatik imitiert KI menschliche kognitive Fähigkeiten, die sowohl programmierte Abläufe als auch maschinelles Lernen erzeugen. Durch eine große Anzahl an Datenmengen lernt der Computer hier, selbst bei komplexen Aufgaben zunehmend autonom und anpassungsfähig zu agieren. „Innovative Lösungen rund um Themen wie Stammdatenqualität, Intelligenter Handel, Machine Learning, Bots und intelligente Einkaufsberater werden auch in Zukunft an Relevanz zunehmen. Schließlich lassen sich so Prozesse vereinfachen und effizienter machen“, so Lars Klimbingat, Partner der retailsolutions GmbH und Leiter Competence Center Stammdatenmanagement & Prozesse.

Daten sinnvoll nutzen

Vielfach nutzen Handelsunternehmen eine Omni-Channel-Retailing-Strategie, die Absatzkanäle wie Ladengeschäft, Onlineshop oder Katalog gleichermaßen unterstützt, um ihre Verkaufschancen zu erhöhen. Das birgt jedoch die Herausforderung, dass diese Absatzkanäle alle parallel bedient, gesteuert, ausgewertet und optimiert werden müssen. Gleichzeitig hat sich dadurch die Informationsmenge der Produkte in den letzten Jahren erheblich erhöht. Aber auch das Sortiment unterliegt einem kontinuierlichen Änderungsprozess, sodass in manchen Fällen teilweise bis zu 1.000 neue Produkte pro Tag angelegt werden müssen, mit einem Produktdatensatz von mehreren Hundert Attributen. Für den Handel stellt die Pflege von Produktinformationen sowohl an das Produktinformationsmanagement als auch an das Stammdatenmanagement in den zentralen ERP-Systemen daher hohe Anforderungen.

Intelligenter Handel- Wie KI die Retail-Branche revolutioniert

Dabei haben Produktbilder auch zunehmend durch den E-Commerce in den letzten Jahren weiter an Bedeutung gewonnen. Für die Unternehmen bedeutet dies sehr heterogene Produktdaten, die aus strukturierten und unstrukturierten Daten entstehen sowie aus Bild- und Videodaten. Die Herausforderung besteht nun darin, die Daten konsistent zu halten. Daher müssen Mitarbeiter häufig B2C-Daten und produktbezogene interne Steuerungsdaten händisch pflegen. Auch der erforderliche Abgleich der im Produktbild enthaltenen Informationen und bereitgestellten Produktdatensätze erfolgt manuell. Diese Vorgehensweise ist jedoch sehr kostenintensiv und fehleranfällig, sodass eine Automatisierung dieses Prozesses mit einem erheblichen betriebswirtschaftlichen Nutzen verbunden wäre.

Datenqualität sicherstellen

Schließlich spielt Artikelstammdatenqualität eine wichtige Rolle, da sie letztlich die Qualität der Warenwirtschaftsprozesse bestimmt. „In Zusammenarbeit mit dem Institut für Softwaresysteme der Hochschule Trier untersuchen wir aktuell, wie wir die Erfassung von Produktdaten über eine Informationsextraktion aus Produktbildern und Websites und einer anschließenden Informationsfusion automatisieren können“, erklärt Klimbingat. Das sogenannte Image-supported Product Data Creation Processors Projekt, abgekürzt IMPRO, extrahiert dabei Produktinformationen aus den vorliegenden Bilddaten und fusioniert diese mit weiteren bereitgestellten Produkt-, Bild- und Textdaten von Websites und ähnlichen Produkten aus dem ERP-System. Abschließend generiert das Programm einen vollständigen Datensatz. Dadurch soll der Prozess der Erstanlage von Produktdaten in einem Einzelhandelsunternehmen automatisiert werden können.

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Effizienz erhöhen – Fehlerquote senken

Vor allem im Bereich des maschinellen Lernens gab es in den vergangenen Jahren große Fortschritte. Das liegt unter anderem an der Verfügbarkeit großer Datenmengen, aber auch an wachsender Rechenleistung. Gleichzeitig entstehen durch die große Datenmenge auch häufig Fehler. Doch auch im Hinblick auf die Identifikation und Behebung von Fehlern im Stammdatenmanagement kann künstliche Intelligenz eingesetzt werden. Klimbingat erklärt: „Wir haben unser SAP-Add-on SDQC um den Aspekt des Machine Learning erweitert. So können wir die Stammdatenqualität unserer Kunden immer weiter verbessern. Das Werkzeug wurde im Intelligenten Handel beispielsweise von einem unserer Kunden zur Preisgruppierung ähnlicher Artikel zur gemeinsamen Verkaufspreispflege eingesetzt und konnte im direkten Vergleich mit den bereits eingesetzten Validierungswerkzeugen mindestens 27 Prozent mehr Fehler erkennen.“

Dabei sind die Prüfregeln mit wenigen Klicks konfigurierbar und online in allen relevanten Transaktionen oder per Offline-Batchprüfung anzuwenden. Gefundene Fehler gibt das Programm aber nicht nur mit einer entsprechenden Kennzeichnung aus. Es versieht es auch mit der Wahrscheinlichkeit, zu der es sich um einen fehlerhaften Datensatz handelt. Darüber hinaus schlägt es auch noch den korrekten Wert vor. „Projekte wie diese können den Automatisierungsgrad von Prozessen im ERP-System erhöhen und damit nicht nur die verbundenen Kosten reduzieren, sondern gleichzeitig auch die Qualität der Daten erhöhen“, so Klimbingat abschließend.

Autor: Lars Klimbingat ist Partner der retailsolutions GmbH und Leiter Competence Center Stammdatenmanagement & Prozesse

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So kann Sie Unternehmenssoftware erfolgreicher machen:

Was ist Unternehmenssoftware?

Unternehmenssoftware ist eine Sammlung von Anwendungen und Tools, die speziell entwickelt wurden, um Geschäftsprozesse effizienter zu gestalten. Sie deckt eine Vielzahl von Funktionen ab, darunter Buchhaltung, Personalwesen, Kundenbeziehungsmanagement (CRM), Lieferkettenmanagement und Enterprise Resource Planning (ERP). Diese Softwarelösungen unterstützen Unternehmen dabei, ihre Abläufe zu automatisieren, Daten effizient zu verwalten und die Zusammenarbeit zwischen Abteilungen zu verbessern. Durch den Einsatz von Unternehmenssoftware können Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen, indem sie Echtzeitdaten und Analysen nutzen. Darüber hinaus ermöglicht sie die Skalierung von Geschäftsaktivitäten, die Reduzierung von Kosten und die Verbesserung der Kundenzufriedenheit, was letztendlich zur Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit beiträgt.

Wie kann Unternehmenssoftware ein Unternehmen digital erfolgreicher machen?

Unternehmenssoftware kann Unternehmen digital erfolgreicher machen, indem sie Geschäftsprozesse automatisiert und optimiert, wodurch Effizienz und Produktivität steigen. Sie ermöglicht die Integration verschiedener Abteilungen und fördert eine nahtlose Zusammenarbeit, indem sie Echtzeitdaten bereitstellt. Durch präzise Datenanalysen können Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen und Markttrends schneller erkennen. Unternehmenssoftware verbessert zudem die Kundenbeziehungen durch effektives Kundenbeziehungsmanagement (CRM), was zu gesteigerter Kundenzufriedenheit und -bindung führt. Die Automatisierung von Routineaufgaben reduziert menschliche Fehler und spart Zeit und Ressourcen. Darüber hinaus unterstützt sie Unternehmen dabei, flexibel auf Veränderungen zu reagieren und ihre digitale Transformation voranzutreiben, um im Wettbewerbsumfeld erfolgreich zu bleiben.

Wichtige Schlagworte im Kontext von Unternehmenssoftware:

Digitalisierung

Der Prozess, bei dem analoge Geschäftsprozesse in gute und sinvolle digitale umgewandelt werden, um Effizienz und Produktivität zu steigern.

Integration

Die Verbindung verschiedener Softwarelösungen und Systeme, um einen reibungslosen Informationsfluss und eine einheitliche Datenbasis im Unternehmen zu gewährleisten.

Automatisierung

Der Einsatz von Software zur Durchführung wiederkehrender Aufgaben ohne menschliches Eingreifen, um Fehler zu reduzieren und Ressourcen zu sparen.

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So kann Sie künstliche Intelligenz erfolgreicher machen:

Was ist künstliche Intelligenz?

Im Kontext von Unternehmenssoftware bezieht sich künstliche Intelligenz (KI) auf Technologien, die Geschäftsprozesse automatisieren und optimieren, indem sie menschenähnliche Intelligenz auf spezifische Aufgaben anwenden. KI-gestützte Software kann große Datenmengen analysieren, Muster erkennen und Vorhersagen treffen, um fundierte Entscheidungen zu ermöglichen. Anwendungen umfassen Chatbots für den Kundenservice, die Automatisierung von Routineaufgaben, personalisierte Marketingstrategien und vorausschauende Wartung. KI verbessert die Effizienz und Genauigkeit, reduziert Kosten und steigert die Produktivität. Durch die Integration von KI in Unternehmenssoftware können Unternehmen Wettbewerbsvorteile erlangen, da sie schneller und agiler auf Marktveränderungen reagieren können, während sie gleichzeitig die Kundenerfahrung verbessern.

Wie kann künstliche Intelligenz ein Unternehmen digital erfolgreicher machen?

Künstliche Intelligenz (KI) kann ein Unternehmen digital erfolgreicher machen, indem sie Prozesse automatisiert, Entscheidungsfindung verbessert und Effizienz steigert. KI-gestützte Analysen bieten tiefe Einblicke in Daten, ermöglichen präzisere Vorhersagen und helfen, Geschäftsstrategien zu optimieren. Durch Automatisierung können Routineaufgaben effizienter erledigt werden, was Kosten senkt und menschliche Ressourcen für strategische Aufgaben freisetzt. KI verbessert auch die Kundenerfahrung durch personalisierte Empfehlungen und schnelle Reaktionen auf Anfragen. In der Produktion optimiert KI die Lieferkette und verringert Ausfallzeiten durch vorausschauende Wartung. Insgesamt fördert KI Innovation, Agilität und Wettbewerbsfähigkeit, indem sie Unternehmen befähigt, schneller und intelligenter auf Marktveränderungen zu reagieren.

Wichtige Schlagworte im Kontext von künstliche Intelligenz:

Automatisierung

Der Einsatz von KI, um wiederkehrende Aufgaben in Unternehmensprozessen zu automatisieren, wodurch Effizienz gesteigert und menschliche Ressourcen für strategische Aufgaben freigesetzt werden.

Predictive Analytics

Die Verwendung von KI-Techniken, um aus Daten Vorhersagen über zukünftige Ereignisse oder Trends zu treffen, die Unternehmen helfen, bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Chatbots

KI-gesteuerte Programme, die in Unternehmenssoftware integriert sind, um Kundenanfragen automatisiert zu beantworten, den Kundenservice zu verbessern und die Benutzererfahrung zu optimieren.

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DAS EAS-MAG-Glossar für den Beitrag:

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ERP - Enterprise Resource Planning

Im Kontext von Unternehmenssoftware steht ERP (Enterprise Resource Planning) für integrierte Softwarelösungen, die zentrale Geschäftsprozesse eines Unternehmens steuern und optimieren. Ein ERP-System bündelt verschiedene Funktionen wie Finanzen, Personalwesen, Produktion, Beschaffung und Vertrieb in einer einheitlichen Plattform. Dadurch wird der Informationsfluss zwischen Abteilungen verbessert und Daten werden in Echtzeit bereitgestellt, was die Entscheidungsfindung erleichtert. ERP-Systeme reduzieren manuelle Aufgaben, steigern die Effizienz und minimieren Fehler. Sie sind skalierbar und anpassbar, um den spezifischen Anforderungen unterschiedlicher Branchen gerecht zu werden. Durch die Zentralisierung von Daten bietet ein ERP-System Transparenz und Kontrolle über alle Geschäftsprozesse und unterstützt Unternehmen bei der strategischen Planung und Umsetzung.

Digitalisierung

Digitalisierung bezieht sich auf die Umwandlung traditioneller Geschäftsprozesse und -modelle durch den Einsatz digitaler Technologien. Dies umfasst die Integration von Softwarelösungen zur Automatisierung von Arbeitsabläufen, Verbesserung der Datenverarbeitung und Optimierung der Kommunikation. Durch Digitalisierung können Unternehmen Effizienz steigern, Kosten senken und die Qualität von Produkten und Dienstleistungen verbessern. Sie ermöglicht eine datengesteuerte Entscheidungsfindung und bietet Zugang zu Echtzeitinformationen. Unternehmenssoftware wie ERP-, CRM- und SCM-Systeme spielt eine zentrale Rolle bei der Digitalisierung, indem sie Prozesse integrieren und Transparenz schaffen. Digitalisierung fördert Innovation, steigert die Wettbewerbsfähigkeit und unterstützt Unternehmen bei der Anpassung an sich wandelnde Marktanforderungen.

KI - Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet die Fähigkeit von Computern und Maschinen, Aufgaben zu übernehmen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Dazu gehören Lernen, Problemlösung, Mustererkennung und Entscheidungsfindung. KI-Systeme nutzen Algorithmen und Daten, um eigenständig zu lernen und sich zu verbessern. Beispiele sind maschinelles Lernen, neuronale Netze und natürliche Sprachverarbeitung. KI findet Anwendung in vielen Bereichen, darunter autonome Fahrzeuge, Spracherkennung, personalisierte Empfehlungen und medizinische Diagnosen. Sie bietet das Potenzial, Effizienz und Innovation zu steigern, bringt jedoch auch ethische Herausforderungen und Diskussionen über Datenschutz und Arbeitsplatzveränderungen mit sich. KI verändert die Art und Weise, wie wir leben und arbeiten.

 
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Lars Klimbingat ist Partner der retailsolutions GmbH und Leiter Competence Center Stammdatenmanagement & Prozesse