Wie Künstliche Intelligenz den Handel der Zukunft umkrempelt

Ob auf dem Weltwirtschaftsforum in Davos  , auf der DLD Konferenz   in München und der CES   in Las Vegas: Das Thema Künstliche Intelligenz ist 2017 omnipräsent und dominierte die Schlagzeilen. Jedes Unternehmen, das etwas auf sich hält, schreibt sich Machinenlernen, Agenten, digitale Assistenten oder Bots auf die Agenda - allen voran die großen Internetunternehmen wie Amazon   oder Google  . Aber auch IBM  , Salesforce   oder Otto   kündigten bereits Initiativen und Produkte an.

Die künstliche Intelligenz soll alle Bereiche des Lebens und Arbeitens umkrempeln. Auch den Handel. Auch wenn sich dieser eher technikverschlossen zeigt - sieht man mal von einigen tech-affinen ECommerce-Unternehmen ab. Marktforscher prognostizieren hier jedoch viel Potenzial durch KI. Eine aktuelle Studie   von Accenture sagt durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz bis 2035 einen Anstieg des Wirtschaftswachstums um jährlich drei Prozent in Deutschland voraus. Das wäre mehr als eine Verdopplung gegenüber einem Basisszenario, das mit einer Wachstumsrate von 1,4 Prozent pro Jahr die zukünftige Entwicklung der Wirtschaft auf Grundlage des technischen Stands von heute voraussagt.

Künstliche Intelligenz sichert künftiges Wirtschaftswachstum

Die zusätzliche Bruttowertschöpfung der Roboterökonomie in Deutschland beziffert die Studie auf knapp eine Billion Euro innerhalb der nächsten zwanzig Jahre. Außerdem würde die Produktivität der Beschäftigten hierzulande um 29 Prozent steigen, da viele Arbeitsabläufe effizienter gestaltet wären und Mitarbeiter sich stärker auf Aufgaben mit einer hohen Wertschöpfung konzentrieren könnten.

"Gerade im Dienstleistungsbereich gibt es zahlreiche Einsatzszenarien für Künstliche Intelligenz, sei es die Beantwortung von Kundenanfragen durch virtuelle Agenten oder die Automatisierung von dokumentationspflichtigen Abläufen", erläutert Matthias Kaper, Leiter Künstliche Intelligenz bei Accenture. "Die Studie zeigt, dass KI angesichts stagnierender Produktivität und dem immer größer werdenden Fachkräftemangel ein wichtiger Wegbereiter für zukünftiges Wirtschaftswachstum ist."

Auch im Handel ergeben sich durch KI zahlreiche Potenziale: "Für Händler wäre es ein großer Mehrwert, nicht nur zu vermuten oder zu raten, was ihre Kunden wollen", sagt Bernd Wagner , Regional Vice President Marketing Cloud bei Salesforce  , "sondern auf Basis der Analyse vorhandener Daten über ihre Kunden verlässliche Vorhersagen dazu machen zu können, welche Angebote zu welchem Zeitpunkt über welchen Kanal die größte Erfolgswahrscheinlichkeit haben."

Der Übergang von klassischer Datenanalyse zu Künstlicher Intelligenz ist fließend

Doch noch steht die Branche ganz am Anfang ihrer Entwicklung. Zumindest wenn man von einer etwas strengeren Definition des Begriffes ausgeht. Zwar werden zum Teil bereits einfache Produktempfehlungen auf Basis der Kauf- oder Klickhistorie in die KI-Schublade eingeordnet. Doch bei genauerer Betrachtung handelt es sich meist um das einfache Verknüpfen von Merkmalen und nicht um einen lernenden Algorithmus.

Bei echten KI-Anwendungen lernen die Algorithmen stetig dazu, verknüpfen die Informationen mit Hintergrundwissen und Informationen zur Umgebung und leiten daraufhin Aktionen für die Zukunft ab. Zugegebenermaßen ist der Übergang von klassischer, tiefer Datenanalyse hin zu Künstlicher Intelligenz fließend."Betrachtet man KI im engeren Sinne als lernende Systeme, die lernende Algorithmen nutzen, dann steht der Handel sicher noch am Anfang", bestätigt Klaus Gutknecht, Partner bei Elaboratum - New Commerce Consulting   . "Nicht nur im stationären Handel, sondern auch im Onlinehandel sind KI-Anwendungen noch recht selten." Auf der Hub Konferenz im Herbst in Berlin erklärte Silvan Rath, Gründer des Start-ups Predict.io   den Fortschritt so: "Künstliche Intelligenz ist wie Teenagersex. Jeder redet darüber und glaubt, der andere tut es, aber keiner macht es wirklich."

Über erste Leuchtturmprojekte ist die Branche bisher kaum hinausgekommen. Amazon Echo   mit der integrierten Sprachassistenz Alexa ist solch ein Beispiel. Auch andere Marktführer im Onlinebereich zeigen erste interessante Anwendungen. "Neben Bots und Prognosesystemen ist da zum Beispiel die Personalisierung und die Betrugsprävention zu nennen", erzählt Dominique Ziegelmayer, Director Enterprise Solutions bei Trusted Shops  , der zum Thema KI promoviert hat. Hier sind maschinelle Lernverfahren schlicht nicht mehr wegzudenken.

Für maschinelles Lernen werden zwei Dinge benötigt: Technologie und Daten. "Da der Onlinebereich hier offensichtlich besser aufgestellt ist, spreche ich ihm eine gewisse Vorreiterrolle zu", fügt Ziegelmayer hinzu. Da aber der Online- und Offlinehandel zunehmend zusammenwachsen, wird eine einheitliche Datenbasis für sämtliche Algorithmen entstehen. In Kombination der Kanäle entstehen so viele Touchpoints mit dem Kunden, von denen Unternehmen lernen können, wie in kaum einer anderen Branche.

KI wird die gesamte Wertschöpfungskette des Handels beeinflussen

Die Einsatzszenarien Künstlicher Intelligenz im Handel beschränken sich keineswegs auf die Kundenkommunikation. Es ist davon auszugehen, dass lernende Systeme künftig alle Bereiche der Wertschöpfungskette beeinflussen werden:

Produktion:

Intelligente Systeme für die Abverkaufsprognose werden bereits bei der Produktion ansetzen. So wird entsprechend der voraussichtlichen Nachfrage produziert, der Peitschen- oder Bullwhip-Effekt reduziert und Lieferengpässe vermieden.

Einkauf:

Gleiches gilt für den Einkauf: Heruntergebrochen auf die jeweilige Filiale helfen intelligente Absatzprognosen, das Sortiment zu optimieren und die Lagerflächen zu reduzieren. Auch lassen sich darüber Einkaufs- und Verkaufspreise an die zukünftige Nachfrage anpassen.

Logistik:

Über die Abverkaufsprognose lässt sich der Einsatz von Transportfahrzeugen besser planen. Staus lassen sich umfahren und Wartezeiten an der Anlieferung vermeiden. Auch die Pausenzeiten der Lkw-Fahrer lassen sich besser organisieren und die Autobahnraststätten gleichmäßiger auslasten. Darüber hinaus können intelligente Systeme die Frische von verderblichen Produkten verbessern. Zum Beispiel das US-Start-up FreshSurety   will mit einem sensorenbasierten System die Stoffwechselprodukte der Waren über die gesamte Lieferkette messen, die Daten in die Cloud übertragen und darüber informieren, welche Waren zuerst verbraucht werden sollten, was bereits in die Tonne muss oder wo Schwachstellen in der Logistik stecken. In der ECommerce-Logistik optimiert KI darüber hinaus die Lieferung auf die letzte Meile. Sie kann berechnen, welche Möglichkeiten es für die schnellste Zustellung gibt - oder sogar wo man den Empfänger unterwegs treffen kann.

Warenwirtschaft:

Die intelligente Warenwirtschaft der Zukunft weiß nicht nur, welche Waren voraussichtlich in den nächsten Wochen wie häufig verkauft werden und was nachgeordert werden sollte. Sie spuckt auch Informationen darüber aus, wie die Preise im Voraus an die prognostizierte Nachfrage angepasst werden sollten und wo nachgefüllt werden muss. Sie zeigt, welche Produkte oft gemeinsam gekauft und deshalb zusammen platziert werden sollten und wo sich eine Sonderplatzierung anbietet. "Fahrende Roboter werden Leerstände in Regalen identifizieren, Bestellungen auslösen und das Auffüllen veranlassen", berichtet Gerrit Kahl,
Leiter des Innovative Retail Laboratory (IRL)   am Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI)  . Mit genau solchen Robotersystemen befasst sich sein Team zurzeit unter anderem.

Preisgestaltung:

Dynamisches Pricing bezieht sämtliche Informationen über Warenverfügbarkeit, Kaufbereitschaft und -historie des Kunden ein, um kurzfristig den optimalen Preis zu finden. Amazon setzt solche Systeme heute bereits ein. In Zukunft wird die Verbreitung zunehmen und die Qualität der Ergebnisse deutlich verbessert.

Beratung:

In der Kundenberatung wird Künstliche Intelligenz Produktvorschläge, die es heute schon in einfacher Form gibt, deutlich verbessern. Außerdem wird sie die heutigen Chatbots auf ein neues Level heben und als wirkliche Berater qualifizieren.

Vertrieb:

Eine mit KI ausgestattete B2B-Vertriebslösung automatisiert nicht nur Abläufe wie Erinnerungen und Kontakte mit dem digitalen Assistenten, der Gesprächstermine plant und daran erinnert. "Sie erkennt beispielsweise durch die Kombination von Daten aus verschiedenen Quellen, wie erfolgversprechend ein Lead ist, und welche Aktion dafür am geeignetsten ist", erläutert Bernd Wagner. Die KI analysiert selbstständig, wie weit ein Vertriebsteam von seinen Quartalszielen entfernt ist und identifiziert Leads, deren Abschluss am wahrscheinlichsten ist. "Außerdem werden konkrete Handlungen vorgeschlagen, die am schnellsten zum Erfolg führen werden."

Personal:

Selbst im Personalmanagement erleichter KI die Arbeit: Zum Beispiel kann Software "auf Basis gelernter statistischer Daten den jeweiligen Manager darauf aufmerksam machen, dass ein Motivations- oder Tadelgespräch notwendig sein könnte", weiß Dominique Ziegelmayer.

Kundenservice:

Intelligente Kundenservice-Lösungen können einzelne Fälle vorausschauend an den richtigen Agenten weiterleiten. Sie schlagen dem Mitarbeiter die wahrscheinlich am besten geeigneten Antworten vor oder beantworten als Chatbots einen Teil der Anfragen selbst. In Zusammenarbeit mit Sensoren in Geräten werden Servicesysteme im Voraus erkennen, wenn bald ein Problem auftritt. Die Servicemitarbeiter oder Bots können sich mit diesen Informationen gezielt an den Kunden wenden und ihm Lösungen anbieten, bevor Probleme auftreten oder der Kunde sich meldet.

Payment:

In der Bezahlung wird die Handelsbranche künftig auf Betrugspräventionssysteme setzen, "die auf Basis von Verhaltens-, Zahlungs- und Produktdaten in Sekundenschnelle entscheiden, welche Zahlungsarten einem Käufer angeboten werden", berichtet Dominique Ziegelmayer.

Marketing:

Im Marketing geht es vor allem um Personalisierung der Angebote. KI-gestütztes Marketing erreicht jeden Kunden zur richtigen Zeit, kennt die passenden Empfänger für jede Kampagne und zeigt stets die relevantesten Inhalte. Bernd Wagner führt aus: "Es hilft dem Marketing dabei, Segmentierung und Erstellung von Zielgruppen auf Basis von Prognosen zu deren zukünftigen Verhalten zu erstellen, berechnet die Konversions-Wahrscheinlichkeit für jeden Kunden und ermöglicht dadurch, die Customer Journey individuell für jeden einzelnen Kunden anzupassen." Das schließt Echtzeitpersonalisierung von Webseiten in Abhängigkeit vom Kundenprofil ein, genauso wie die Verknüpfung von Daten aus dem E-Commerce und dem Stationärhandel.

Künstliche Intelligenz wird langfristig ein wichtiger Hebel für Wettbewerbsfähigkeit

Einige große Handelsunternehmen setzen sich heute bereits mit Künstlicher Intelligenz auseinander. Zum Beispiel Otto hat eine KI-Lösung implementiert, die bis zu zehn Wochen im Voraus mit einer Wahrscheinlichkeit von 90 Prozent vorhersagen können soll, wie oft ein bestimmtes Kleid in einer bestimmten Kalenderwoche bestellt werden wird. Aber lernende Algorithmen werden auch für kleinere und mittelständische Händler immer wichtiger, wenn sie gegen die großen Handelsboliden bestehen wollen.

Doch kleinere Händler haben es hier schwer, denn sie verfügen oftmals nicht über die Ressourcen, KI-Wissen in der IT-Abteilung aufzubauen. Qualifiziertes Personal ist rar und stark gefragt. Hinzu kommt, gibt Gerrit Kahl zu bedenken: "Für kleinere Unternehmen ist es schwieriger, ausreichende Datenmengen zu sammeln." Die einzigen, die seiner Ansicht nach von dem Konkurrenzdruck weniger betroffen sind, sind Spezialhändler. "Sie haben eine Sonderstellung, weil sie durch ihr Knowhow und ihre Sortimentstiefe weniger Wettbewerb haben und von Natur aus individueller beraten können."

Die meisten anderen werden sich früher oder später dem Druck ausgesetzt fühlen, in KI-Technologien zu investieren. "Dort steckt zweifellos ein großer Hebel für Wettbewerbsfähigkeit", bestätigt Klaus Gutknecht. Mittelständische Händler mit hoher Technikaffinität könnten im Einzelfall mit den großen mithalten, aber für die Masse der Betriebe ist künstliche Intelligenz in weiter Ferne, schätzt er. KI-Software-Anbieter werden diesen Markt für sich entdecken und erschwingliche Lösungen anbieten. Zum Beispiel Salesforce will hier mitmischen: "Unsere KI-Lösung 'Einstein' ist eine in die Salesforce-Plattform integrierte Schicht, die allen Anwendern in gleicher Art und Weise zur Verfügung steht", freut sich Bernd Wagner. "Damit wird es auch für kleine und sehr kleine Unternehmen möglich, die Vorteile dieser Technologie zu nutzen", ist er sich sicher. Klaus Gutknecht setzt darüber hinaus auf den Handelsnachwuchs: "Hier habe ich Hoffnung für die nächste Führungsgeneration, die entstehende Chancen der Technologie noch besser und konsequenter nutzen wird."

Künstliche Intelligenz mit natürlicher Intelligenz kombinieren

Händlern, die erste Erfahrungen mit Künstlicher Intelligenz sammeln wollen, empfiehlt Gerrit Kahl, die richtigen Fragen zu stellen: "Man sollte sich fragen, in welchen Verbesserungen am meisten Potenzial stecken könnte und bei welchen Punkten man eine Optimierung realisieren kann." Dafür sollte man sich die entsprechende KI-Lösung suchen. Und dann aber auch gewillt sein, auf die Erkenntnisse intelligent zu reagieren. "Wenn sich ein Produkt als Ladenhüter entpuppt, dann sollte man es auch aus dem Sortiment nehmen."

Der rasche Fortschritt lässt vermuten, dass die Durchdringung von KI im Handel bereits in fünf Jahren deutlich höher sein wird als heute. Aber sie wird schwierig zu messen sein, da KI wichtiger Bestandteil von vielen Softwarelösungen sein wird. Dass KI aber in Kürze den kompletten Handel umkrempeln wird, ist unwahrscheinlich. Stattdessen wird sie viele Bereiche optimieren. Den Berater im Einzelhandel oder den Callcenter-Agent wird es aber aus gutem Grund auch in Zukunft noch geben. "Jeder, der schon mal mit einem Roboter im Callcenter gesprochen hat, ist in der Regel froh, wenn endlich ein Mensch am Hörer ist, auch wenn der erfahrungsgemäß längst nicht alle Probleme lösen kann", gibt Bernd Wagner zu bedenken.

Es gibt drei Eigenschaften, die Roboter zumindest jetzt noch nicht beherrschen: soziale Intelligenz, Gedächtnis und Kreativität. Alle Tätigkeiten, die diese Eigenschaften erfordern, werden also so schnell nicht durch lernende Algorithmen abgelöst.