Use Case 18: Predictive Baskets

Die Prognose des Warenkorbs eines Kunden ist für Händler*innen von großer Bedeutung. Bei regelmäßigen Bestellungen können mit Hilfe historischer Daten typische Warenkörbe prognostiziert und weitere Produkte beim Einkaufsvorgang gezielt vorgeschlagen werden. Die dafür notwendigen Daten sind allerdings komplex, dynamisch und können nur durch eine automatisierte Verarbeitung sinnvoll eingesetzt werden.

Durch den Einsatz von KI können Stammkunden und ihre Einkaufsmuster automatisiert erkannt werden. Auf Grundlage dieser Einkaufsmuster kann so ein Ranking der üblich nachgefragten Artikel und beliebten Hersteller erstellt und den Kunden ein personalisierter Warenkorb vorgeschlagen werden. Dabei werden sowohl saisonale Schwankungen als auch besondere Ereignisse, wie z.B. Feiertage, berücksichtigt. Selbst wenn Kunden etwas an den ihnen vorgeschlagenen Artikeln ändern, kann die eingesetzte KI diese Änderungen erlernen und sie in künftige Prognosen mit einbeziehen.

Daraus ergeben sich folgende Vorteile für Kund*innen und Händler*innen:

• Aufwendige Nachbestellungen werden vereinfacht (z.B. durch automatische Abo-Services)
• Kund*innen erhalten ihre bevorzugten Artikel vollständig und in der gewünschten Frequenz
• Die Kundenbindung wird durch personalisierte Angebote gesteigert, was wiederum zu einer Steigerung des Umsatzes führen kann

Aber auch Herausforderungen ergeben sich:

• Regelmäßige Einkaufsvorgänge mit einem ähnlichen Warenkorb sind eine Voraussetzung für eine genaue Prognose
• Umfangreiche Analysen der historischen Daten sind erforderlich
• Loyalitätsprogramme oder zumindest ein direkter Kanal zum Kunden, beispielsweise über eine App, sind erforderlich