Tipps zur Verbesserung des Einzelhandelsmerchandisings mit KI

Als eine Bestellung von CalExotics in einem unserer Geschäfte in Livermore eintraf, wollte ich beim Aufbau der Wand helfen.

Nachdem ich sie neu organisiert hatte, machte ich ein Foto und fragte ChatGPT, was es von der Wand hielt. Zunächst bemerkte es eine Lücke in der obersten Reihe und empfahl, dort ein Spielzeug hinzuzufügen oder den Abstand zu ändern. Dann sagte es: „Mir ist aufgefallen, dass einige Spielzeuge auf der rechten Seite nicht in Kartons verpackt sind. Sie sollten diese entweder wegnehmen oder in Kartons verpacken.“

Ich erklärte ihm: „Das sind Testprodukte.“

„Eine KI, die mit Millionen von Einzelhandelsbildern trainiert wurde, kann Lücken erkennen, Probleme mit der visuellen Balance identifizieren, Produktgruppierungen vorschlagen und Fehler entdecken, die Ihren Augen entgehen könnten, wenn Sie jeden Tag dieselbe Wand sehen.“

Es antwortete sofort: „Oh, das macht Sinn. Sie sollten eine Handdesinfektionsstation hinzufügen und ein Schild mit der Aufschrift „Teststation: Probieren Sie mich aus“ anbringen. Es wäre hilfreich, wenn Sie alle Verkaufsargumente für jedes Testprodukt angeben würden, damit die Leute wissen, was sie sehen.“

Das war kein Zufall. Eine KI, die mit Millionen von Einzelhandelsbildern trainiert wurde, kann Lücken erkennen, Probleme mit der visuellen Balance identifizieren, Produktgruppierungen vorschlagen und Fehler entdecken, die Ihren Augen entgehen könnten, wenn Sie jeden Tag dieselbe Wand sehen.

Dieser Moment zeigt, wie KI das Merchandising im Einzelhandel grundlegend verändert, indem sie Muster erkennt, Verbesserungen vorschlägt und aus jeder Interaktion lernt. Lassen Sie uns untersuchen, wie KI dazu beitragen kann, die Art und Weise zu verändern, wie Ihr Geschäft Produkte präsentiert und verkauft.

Die vier Säulen des KI-Merchandising

KI-Merchandising basiert auf vier grundlegenden Fähigkeiten, die zusammenwirken, um den Einzelhandel zu verändern:

Vorausschauende Intelligenz. KI kann die Bedürfnisse Ihrer Kunden vorhersagen, indem sie Kaufgewohnheiten, Markttrends und externe Faktoren wie Wetter und lokale Ereignisse analysiert, um die Nachfrage mit unübertroffener Genauigkeit zu prognostizieren. Dabei geht es nicht nur darum, mehr Regenschirme auf Lager zu haben, wenn Regen vorhergesagt wird, sondern darum, die komplexen Faktoren zu verstehen, die Kaufentscheidungen beeinflussen. Target hat bereits eine Genauigkeit von 87 % bei der Vorhersage der Phasen des Kundenlebenszyklus erreicht. Walmart hat ähnliche Funktionen genutzt, um Lagerengpässe um 30 % zu verringern und Überbestände um 20 bis 25 % zu reduzieren.

Dynamische Anpassung. Traditionelles Merchandising stützt sich auf feste Planogramme, saisonale Neugestaltungen und die Intuition erfahrener Merchandiser. Diese Methoden funktionieren, aber sie sind langsam in der Anpassung und lassen sich nicht in großem Maßstab personalisieren. KI verändert diesen gesamten Ansatz. Stellen Sie sich ein KI-System vor, das das Kundenverhalten in Ihrem Geschäft die ganze Woche über beobachtet und Ihnen dann sagt: „Verlegen Sie die Premium-Produkte auf Augenhöhe auf die linke Seite. Dort schauen 73 % Ihrer hochwertigen Kunden zuerst hin.“ Oder Sie erhalten eine Benachrichtigung mit dem Hinweis: „Das Endcap-Display wurde während der Stoßzeit seit drei Stunden nicht angerührt. Hier sind drei Alternativen, die in der Vergangenheit eine um 40 % bessere Performance erzielt haben.“ Moderne KI-Systeme nutzen Computer Vision – dieselbe Technologie, mit der meine Wand in Livermore analysiert wurde –, um Produktdisplays ständig zu überwachen und zu verbessern. Im Gegensatz zu festen Planogrammen, die strengen Vorlagen folgen, entwickeln KI-gestützte Systeme standortspezifische Pläne, die sich in Echtzeit an die lokale Nachfrage, die Lagerbestände und die Kundenpräferenzen anpassen. Sie ermöglichen eine dynamische Sortimentsplanung, die Produktkombinationen identifiziert, die bestimmte Kundensegmente ansprechen. Durch die Analyse von Verkaufsdaten zusammen mit Kundenpräferenzen und lokalen Marktbedingungen kann die KI Sortimente empfehlen, die auf die einzigartigen demografischen Merkmale jedes Geschäfts zugeschnitten sind.

Automatisierte Ausführung. Die Erstellung traditioneller Planogramme ist eine arbeitsintensive manuelle Aufgabe, deren Umsetzung in einer Kette Wochen dauern kann. KI kann automatisch optimierte Planogramme für Einzelhändler generieren, wobei Faktoren wie Produktbeliebtheit, Gewinnspannen und räumliche Beschränkungen berücksichtigt werden. Smart Merchandiser AI, kürzlich von der Zobrist Software Group auf den Markt gebracht, veranschaulicht diesen Trend, indem es Plug-and-Play-Intelligenz bereitstellt, die die Produktfindung verbessert und gleichzeitig den Umsatz sichert. Diese Systeme schlagen nicht nur Änderungen vor, sondern setzen Erkenntnisse nahtlos in Maßnahmen um, indem sie automatisch Implementierungsanleitungen, Aufgabenlisten für Mitarbeiter und sogar Augmented-Reality-Overlays bereitstellen, die genau zeigen, wie Produkte angeordnet werden sollen.

Kontinuierliches Lernen. Der vielleicht leistungsstärkste Aspekt des KI-Merchandising ist seine Fähigkeit, kontinuierlich zu lernen und sich zu verbessern. Jede Kundeninteraktion, jeder Verkauf, jedes Browsing-Muster wird zu Daten, die das Verständnis des Systems verfeinern. Die KI, die Ihnen heute hilft, wird morgen noch intelligenter sein.

Die Revolution wird nicht überdimensioniert sein

Im Gegensatz zu früheren Revolutionen im Einzelhandel, die die größten Akteure begünstigten, machen KI-Merchandising-Tools fortschrittliche Funktionen für alle zugänglich und bieten jedem Einzelhändler – von globalen Ketten bis hin zu einzelnen Geschäften – Zugang zu Erkenntnissen und Fähigkeiten, die vor wenigen Jahren noch unvorstellbar waren. Selbst Einzelhändler mit nur einem Standort können KI-Merchandising-Tools nutzen, von denen Sie einige wahrscheinlich bereits haben.

Wählen Sie Ihre Tools mit Bedacht aus. Entscheiden Sie sich für Lösungen, die sich nahtlos in Ihre bestehenden Systeme integrieren lassen und gleichzeitig klare ROI-Kennzahlen liefern. Lassen Sie sich nicht von Funktionen beeinflussen, die Sie nicht nutzen werden – konzentrieren Sie sich auf Tools, die Ihre spezifischen Herausforderungen lösen.

Hier sind einige Optionen, gruppiert nach Preisklassen:

● Kostenlos und kostengünstig. Für nur 20 US-Dollar pro Monat bieten ChatGPT Plus und Claude Pro Merchandising-Feedback zu hochgeladenen Fotos Ihrer Auslagen. Fotografieren Sie Ihre schlechtesten Displays und fragen Sie die KI, was an diesem Bild falsch ist. Machen Sie Fotos von Ihren drei wichtigsten Produktkategorien und bitten Sie um Optimierungsvorschläge. Vergleichen Sie Ihre Kasse mit den KI-Empfehlungen für Impulsartikel. Holen Sie sich KI-Feedback zu Schaufensterauslagen, bevor Sie diese gestalten. Mit Roboflow können Sie einfache KI-Modelle trainieren, um mit einer Handykamera nicht vorrätige Artikel zu identifizieren. Mit nur wenigen Minuten Aufwand erhalten Sie sofort umsetzbare Erkenntnisse ohne Lernkurve. Sie können sich auch beim Visual Merchandising unterstützen lassen, beispielsweise mit den KI-gestützten Design-Tools von Canva Pro zum Erstellen von Beschilderungen, Displays und Werbematerialien oder mit den intelligenten Vorlagen und KI-Designvorschlägen von Adobe Express für Grafiken im Einzelhandel.

● Grundlegende Analysen. Für etwa 50 US-Dollar pro Monat und einen Zeitaufwand von einer halben Stunde pro Woche können Sie mit den Premium-Funktionen von Google Analytics mit KI-Erweiterung überwachen, welche Produkte Kunden online ansehen und welche Seiten die höchsten Konversionsraten haben. Verwenden Sie ChatGPT, um Ihre Google Analytics-Exporte zu analysieren, fragen Sie die KI „Welche Muster sehen Sie? Was sollte ich testen?“ oder verwenden Sie Google Sheets, um Ihre Verkaufsdaten in ChatGPT hochzuladen und Erkenntnisse zu gewinnen. Mögliche Fragen sind: „Welche Produkte sind im Trend?“ „Was sollte ich nachbestellen?“ „Welche Kategorien sind saisonabhängig?“ Oder probieren Sie die Pay-as-you-go-API Google Cloud Vision für die automatisierte Bildanalyse Ihrer Displays aus.

● Merchandising-Tools für KMU. Für 50 bis 200 US-Dollar pro Monat erhalten Sie Zugang zu verschiedenen Tools für das E-Commerce-Merchandising. Dazu gehören Fast Simon, das KI-gestützte Such- und Produktempfehlungen für Shopify und WooCommerce bietet, Octane AI, das personalisierte Produktempfehlungen und Quizfragen anbietet, und Rebuy, das intelligente Produktbündelungen und Upsells für Online-Shops bietet.

Dank dieser wachsenden Auswahl finden kleinere Einzelhändler zugängliche Einstiegsmöglichkeiten und erzielen echte Ergebnisse:

● Eine Boutique-Bekleidungsboutique in Portland nutzt Couture.ai, um ihre Online-Produktanzeigen automatisch anhand von Browsing-Mustern anzupassen, was zu einer Steigerung der Konversionsraten um 23 % geführt hat. Der Besitzer verbringt 10 Minuten pro Woche damit, die KI-Vorschläge zu überprüfen, anstatt stundenlang manuell Produktseiten neu zu ordnen.

● Eine regionale Lebensmittelkette implementierte die Visual-Merchandising-Software von BeatRoute und konnte innerhalb von drei Monaten eine Steigerung der Planogramm-Einhaltung von 60 % auf 92 % verzeichnen. Sie kauften keine Roboter, sondern statteten die Filialleiter mit Tablets aus, auf denen die von der KI generierten Planogrammkorrekturen angezeigt wurden.

● Ein Einzelhändler für Erwachsenenartikel (wie das Beispiel aus Livermore) nutzt nun bei jeder Neugestaltung einer Wand eine Fotoanalyse, um visuelle Probleme zu erkennen, bevor Kunden sie sehen. Kosten: 20 $/Monat. Zeitersparnis: zwei Stunden pro Woche durch weniger Versuch und Irrtum. Auswirkungen auf den Umsatz: 15 % Verbesserung der Produkte pro Transaktion bei analysierten Displays.

Unternehmenslösungen

Wenn Sie mehr als fünf Standorte betreiben oder einen Umsatz von über 50 Millionen Dollar erzielen, sind fortschrittlichere Tools kosteneffizient. Hier sind einige Optionen für Einzelhändler, die in etwas größerem Maßstab arbeiten:

● Plattformen für visuelles Merchandising. Flagship bietet umfassendes visuelles Merchandising für Einzelhändler mit mehreren Standorten. Dragonfly AI bietet eine Echtzeit-Analyse des Kundenverhaltens, die auf über 10 Jahren universitärer Forschung basiert. LEAFIO AI bietet die Erkennung leerer Regale, Heatmapping und Planogrammoptimierung.

● Intelligentes Regalmanagement. Focal Systems verfügt über KI-gestützte Kameras für die 24/7-Regalüberwachung mit adaptiver Planogrammierung, Simbe Tally 3.0 bietet robotergestütztes Regalscannen und Retail AI 360 Bildanalyse unterstützt eine zuverlässige Bestandsverwaltung und präzise Preisgestaltung.

● Preisintelligenz. Revionics und PROS Smart POM bieten beide KI-gestützte Einzelhandelspreisoptimierung, während Clear Demand Bedarfsmodellierung und Preiselastizitätsanalyse bereitstellt.

● Umfassende Plattformen. Vue.ai ist eine Multichannel-Merchandising-Plattform mit automatischer Produktkennzeichnung, während One Door eine komplette visuelle Merchandising-Lösung für Planung und Ausführung ist.

Diese Unternehmenslösungen sind nützlich, wenn Sie das Merchandising über mehrere Standorte hinweg koordinieren, Tausende von SKUs verwalten oder in großem Maßstab operieren, wo eine Effizienzsteigerung von 1 % Millionenumsätze generieren kann.

Change Management

KI-Merchandising markiert einen bedeutenden Wandel: weg von der Intuition hin zu Entscheidungen auf der Grundlage von Daten. Das Ziel ist jedoch nicht, Merchandiser zu ersetzen, sondern ihre Fähigkeiten zu verbessern. Die erfolgreiche Umsetzung dieses Ansatzes erfordert daher die Schulung von Teams in der Zusammenarbeit mit KI-Systemen, wobei die kreativen Elemente des Merchandisings, die auf menschlicher Intuition beruhen, erhalten bleiben. Beginnen Sie damit, Ihrem Team die Vorteile und Ergebnisse zu präsentieren. Wenn die KI empfiehlt, ein Produkt zu verschieben, und dies zu einer Umsatzsteigerung führt, wird dies schneller akzeptiert als jede Schulung.

Sie können auch mit bestimmten Schwachstellen beginnen, anstatt sofort eine vollständige Umstellung zu versuchen. Wählen Sie einen Bereich aus, in dem bessere Daten schnelle Ergebnisse liefern können, z. B. Bestandsgenauigkeit, Produktplatzierung oder Nachfrageprognosen. Legen Sie eine bescheidene Anfangsagenda wie die folgende fest:

● Woche 1: Fotoanalyse. Machen Sie Fotos von drei bis fünf Displays, holen Sie sich Feedback von der KI und setzen Sie einen Vorschlag um.

● Woche 2: Ergebnisse verfolgen. Hat der Vorschlag der KI etwas verbessert?

● Woche 3: Ausweiten. Wenn die KI geholfen hat, analysieren Sie weitere Displays. Wenn nicht, probieren Sie andere Eingaben oder Ansätze aus.

● Monat 4: Analysen hinzufügen. Beginnen Sie damit, Verkaufsdaten in die KI einzugeben, um Muster zu erkennen.

Legen Sie vor der Implementierung Basis-Kennzahlen fest. Verfolgen Sie nicht nur den Umsatz, sondern auch die betriebliche Effizienz, die Zeitersparnis für die Mitarbeiter und die Kundenzufriedenheit. Der ROI kommt oft aus unerwarteten Quellen.

Zu den wichtigsten Kennzahlen für kleine Einzelhändler gehören:

● Produkte pro Transaktion. Führen bessere Displays zu Mehrfachkäufen?

● Zeit für das Neuanrichten der Displays. Sparen Sie Zeit durch die KI-Anleitung?

● Rabattquoten. Verkaufen Sie durch eine bessere Platzierung schneller?

● Kundenfragen. Sind die Displays intuitiver?

KI-Merchandising ist keine futuristische Idee mehr, sondern eine Wettbewerbsnotwendigkeit. Da die Erwartungen der Verbraucher steigen und die Marktbedingungen immer komplexer werden, sind Einzelhändler, die KI-gesteuertes Merchandising einsetzen, besser darauf vorbereitet, personalisierte, effiziente Einkaufserlebnisse zu bieten, die die Kundenbindung und das Geschäftswachstum fördern. Die Frage ist nicht, ob Sie KI-Merchandising einsetzen sollten, sondern wie schnell Sie damit beginnen können, daraus zu lernen.

Zondre Watson ist General Manager für Technologie und Analytik bei der Erotik-Einzelhandelskette Ero-Tech. Mit seinem Hintergrund in den Bereichen Finanzen, Schokolade und kontrolliertes Chaos kombiniert er Einzelhandels-Know-how mit KI-Tools, um den reibungslosen Verkauf von 17.000 Produkten sicherzustellen.