Der digitale Fortschritt hält nicht nur Einzug in unser Privatleben, sondern auch in unsere Geschäftswelt - insbesondere in den Einzelhandel. Moderne Technologien aus dem Bereich Data Science wie Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) sind in der Lage, den Einzelhandel grundlegend zu verändern und Unternehmen dabei zu unterstützen, ihre Geschäftsmodelle effizienter und kundenorientierter zu gestalten.
In diesem Artikel werden wir die Möglichkeiten der Datenanalyse und künstlichen Intelligenz für den Einzelhandel anhand eines praktischen Anwendungsbeispiels erörtern und dabei auch aufzeigen, dass die Nutzung dieser Technologien keine Hürde für interessierte Unternehmen darstellen muss.
Datennutzung im Einzelhandel – Einfacher als gedacht
Die Nutzung von Daten ist für Unternehmen aller Größen möglich und der Einstieg ist oft weniger komplex und kostspielig, als oft angenommen wird. Selbst kleine Unternehmen mit weniger als 1000 Mitarbeitenden können von ihren Daten durch Datenanalyse profitieren. Die schrittweise Einführung eines modernen Datastacks ermöglicht es, von einfachen bis hin zu komplexeren Analysen zu gelangen, ohne dabei den Überblick zu verlieren.
Die anfänglichen Kosten für die Einführung von Datenanalysetools können durch die Nutzung von Open-Source-Software minimiert werden. Diese bietet den Vorteil, dass keine Lizenzgebühren anfallen und eine große Community bei Problemen und Fragen unterstützend zur Seite steht. Die anfängliche Investition in die Datenanalyse amortisiert sich in der Regel schnell durch die daraus resultierenden Optimierungsmöglichkeiten.
Machine Learning-Algorithmen finden im Einzelhandel vielfältige Anwendungen, wie zum Beispiel:
- Vorhersage von Verkaufstrends
- Erkennung von Kundenpräferenzen
- Optimierung von Lagerbeständen
- Vorhersage von Verkaufszahlen
Praktisches Anwendungsbeispiel: Contiamo und Leineweber
Erfolgreiche und zukunftsorientierte Unternehmen nutzen bereits die Vorteile von Daten und KI. Ein konkretes Beispiel eines Multi-Channel-Unternehmens, das ebenfalls in der gesamten Wertschöpfungskette auf diese Strategie setzt und somit Effizienzen steigert, ist die BRAX Leineweber GmbH & Co. KG. Mit seiner über 130-jährigen Geschichte und zuletzt über €330 Mio. Umsatz kann das Unternehmen auf eine lange Tradition zurückblicken.
Die BRAX Leineweber GmbH & Co. KG setzt Machine Learning (ML) ein, um Verkaufsprognosen zu erstellen. In drei wesentlichen Schritten baute das Contiamo-Team gemeinsam mit dem Kunden innerhalb weniger Monate eine intelligente Lösung auf, die das Leineweber-Team im Einkauf und in der Planung unterstützt.
Bild: Projektphasen, eigene Grafik
Phase 1: Datenanalyse
Da Leineweber als Multi-Channel-Unternehmen sowohl in der Produktion als auch im Groß- und Einzelhandel aktiv ist, haben wir in einer initialen Datenanalyse bestimmt, welche Faktoren den Verkaufserfolg von Produkten und Produktlinien beeinflussen.
Phase 2: Entwicklung des Algorithmus
Darauf aufbauend wurde in einem zweiten Schritt ein Machine Learning-Algorithmus entwickelt, der sehr früh in der Bestellsaison in der Lage ist, die finalen Verkaufszahlen präzise vorherzusagen. Mithilfe von Bestelldaten, Produkttrends und Kundeninformationen kann Leineweber so für die Produkte der Marken BRAX, RAPHAELA, EUREX und PNTS frühzeitig die richtige Menge an Materialien beschaffen und effizienter produzieren.
Phase 3: Integration
Nach erfolgreicher Pilotierung wurde der Algorithmus im dritten Schritt dann in den Datastack von Leineweber integriert. Eine moderne Cloud-Umgebung hat dabei das Aufsetzen einer Projektumgebung, die Bereitstellung der Daten und das Rückspielen der Informationen in die Systeme signifikant beschleunigt. Durch den Einsatz von Datenanalyse und Algorithmen kann Leineweber somit die Effizienz signifikant steigern.
Einsatz von Technologien zur Datennutzung im Einzelhandel
Es gibt eine Vielzahl an Technologien, die Unternehmen im Einzelhandel zur Datennutzung einsetzen können. Ein Kernstück eines modernen Datastack bildet das Data Warehouse, eine zentrale Speicherstelle für alle Unternehmensdaten. In Data Warehouses laufen Daten aus verschiedenen Systemen (z.B. diverse ERPs, Onlineshops, Kassensysteme) zusammen und werden dort für effiziente Analysen automatisiert aufbereitet. Moderne Cloud-basierte Lösungen wie Google BigQuery oder Snowflake ermöglichen hier große Flexibilität.
Auf dieser Speicherebene baut die Ebene der Datenanwendungen auf. Diese Tools bieten eine Reihe von Vorteilen für Endnutzer wie Einkaufsteams, Produktionsplanung und das Management, indem sie intelligente Einsichten, Vorhersagen oder Warnungen liefern.
Ein wichtiger Vertreter dieses Bereiches sind Business Intelligence (BI) Tools. Sie ermöglichen eine visuelle Darstellung der Daten und bieten damit Entscheidungsträgern einen klaren Überblick über die Geschäftsprozesse. Beliebte Lösungen hier sind Tableau oder die quelloffene Alternative Apache Superset.
Bild: Eigener Screenshot eines Dashboards in Microsoft PowerBI
Diese BI-Tools können vielfältig eingesetzt werden. Zum Beispiel könnten sie dazu verwendet werden, einen Überblick über die Verkaufszahlen in den verschiedenen Verkaufskanälen und geografischen Regionen zu bieten. Sie würden in diesem Fall Entscheidungsträgern aufzeigen, welche Produkte wo und wie häufig verkauft werden, um die Verkaufsstrategie entsprechend anzupassen.
Darüber hinaus ermöglichen sie eine tiefgehende Analyse der Zielgruppen, was zur Optimierung der Marketingausgaben führen kann. Durch die Identifizierung der Kundengruppen, die über bestimmte Kanäle bestimmte Produkte am häufigsten kaufen, kann ein Unternehmen seine Marketingbemühungen und -ressourcen gezielter und effizienter einsetzen.
Ein weiterer Mehrwert von intelligenten Algorithmen liegt in der Optimierung der Verteilung verschiedener Produkte, basierend auf Verkaufswahrscheinlichkeiten. Indem sie vorhersagen, in welchem Lager welche Mengen eines bestimmten Produkts vorgehalten werden müssen, können sie dazu beitragen, die Effizienz der Produktions- und Lieferkette zu steigern.
All diese Technologien bieten erhebliche Vorteile. Sie ermöglichen eine bessere Entscheidungsfindung, da sie auf konkreten Daten und Analysen basieren, statt auf Annahmen. Sie verbessern die Effizienz, da sie eine Automatisierung der Datenverarbeitung und -analyse ermöglichen. Und sie bieten ein besseres Verständnis der Kunden und des Marktes, was letztendlich zu einer verbesserten Kundenzufriedenheit und einem gesteigerten Unternehmenserfolg führt.
Fazit
Die Nutzung von Daten und Machine Learning (ML) im Einzelhandel ist ein mächtiges Instrument, das nicht nur Großunternehmen vorbehalten ist. Mit einer schrittweisen Einführung eines modernen Datastacks und der Nutzung von Open-Source-Software können auch mittelständische Unternehmen den Einstieg finden und ihre Geschäftsmodelle optimieren.
Das Beispiel von Leineweber mit seinen Marken BRAX, RAPHAELA, EUREX und PNTS zeigt eindrucksvoll, welche Möglichkeiten die Datenanalyse bietet. Sei es die Optimierung der Preisfindung oder die Erstellung präziser Verkaufsprognosen - Daten und Machine Learning (ML) haben das Potenzial, den Einzelhandel grundlegend zu revolutionieren und Unternehmen jeder Größe zu unterstützen.
Contiamo ist eine führende Daten- und KI-Beratung, die sich der Lösung komplexer Geschäftsherausforderungen durch modernste Technologie verschrieben hat. Unser Team zeichnet sich durch jahrelange Erfahrung aus. Wir helfen Unternehmen in den Bereichen Data Science, Machine Learning, Compliance, datenintensiven Anwendungen, skalierbaren Datenarchitekturen, strategischer Ausrichtung und generativen KI-Lösungen. Mit einer Leidenschaft für Open-Source-Software stellen wir nachhaltige, effiziente und effektive Ergebnisse sicher.