Künstliche Intelligenz im Crosschannel-Handel: Elf erfolgreiche Anwendungsszenarien für den POS

Es gibt viele verschiedene Meinungen darüber, was "Künstliche Intelligenz" (KI) ist. Worüber sich die meisten Experten aber einig sind: Eine KI ist dazu da, ein bestimmtes "Problem" zu lösen, schildert Denise Linge , Marketing Managerin bei Prudsys   , Anbieter agiler KI-Technologien für den Omnichannel-Handel: "Die KI erledigt etwas, das bislang eine menschliche Intelligenz ausgeführt hat. Einer KI liegt mindestens ein intelligenter Algorithmus zugrunde. Der Algorithmus kann eine Sache besonders gut. Er ist allerdings nicht in der Lage, fremde Aufgaben zu übernehmen: Ein Schachcomputer lernt extrem schnell und spielt bereits nach kurzer Zeit überragend gut Schach. Er ist aber nicht fähig, ein Auto zu fahren."

Eine KI ist zudem immer nur so schlau, wie die Menschen, die den Algorithmus programmiert haben, d.h. der intelligente Algorithmus ist kein Selbstläufer, er wird vom Menschen gesteuert, und dieser kann auch jederzeit eingreifen. "Der Mensch legt die Strategie fest, der intelligente Algorithmus führt sie aus. Von der sogenannten Superintelligenz, die selbst neue künstliche Intelligenzen entwickelt, die besser sind als sie selbst, sind wir noch ein gutes Stück weit entfernt", definiert Linge. Prudsys entwickelt seit fast 20 Jahren intelligente Algorithmen für den Handel. Diese messen Daten in Echtzeit, lernen unmittelbar daraus, reagieren entsprechend und spielen die Ergebnisse in Echtzeit zurück. Sie basieren auf mathematischen Verfahren wie dem Reinforcement Learning   .

Beispiele für sichtbare Anwendungsszenarien von KI am POS:

• Digital Signage - relevante Angebote auf digitalen Werbetafeln in der Filiale
  Die Inhalte der Werbetafeln werden an Tageszeiten, Orte, regionale Events oder das aktuelle Kundenverhalten angepasst. Gibt es zum Beispiel in einer Abteilung aktuell wenig Nachfrage, kann über die Werbetafel ein Sonderangebot für ein bestimmtes Zeitfenster angezeigt werden. Es herrscht Regenwetter draußen? Das System hinter der digitalen Werbetafel erkennt es und spielt Empfehlungen für Regenschirme aus.
  
  
• Intelligenter Spiegel mit personalisierten Empfehlungen in der Umkleide
  Der Kunde erhält auf der Grundlage seines Erscheinungsbildes (Stil/Farbe der Kleidung/Geschlecht) passende Produktempfehlungen für Kleidungsstücke. Berührt der Kunde ein Kleidungsstück, weil es ihm gefällt, erhält er weitere Teile zur Komplettierung des Outfits. Mit Bestätigung des Outfits erfolgt der Druck eines Bons mit den Informationen und ein Filialmitarbeiter erhält die Information über das interne CRM-System. Innerhalb kurzer Zeit stellt der Mitarbeiter das gewählte Outfit zusammen und der Kunde hat die Möglichkeit zur Anprobe.
  
  
• Berater-Tablet mit personalisierten Empfehlungen
  Mit dem Berater-Tablet können Verkäufer ihre Kunden in der Filiale beraten. Nach der Identifizierung (z.B. Kundenkarte oder EMail-Adresse) stehen dem Filialmitarbeiter alle verfügbaren Kundeninformationen - kanalübergreifend - zur Verfügung: z.B. letzte Käufe oder seine Wunschliste. Die KI berechnet auf deren Grundlage Produktempfehlungen. Damit kann der Händler sein Verkaufsgespräch auf die Wünsche des Kunden abstimmen. Die Reaktion des Kunden (Kauf/Nichtkauf) wird wieder zurück ins System gespielt. Und schließlich kann der Kunde direkt beim Berater bezahlen, ohne sich in die Kassenschlange einreihen zu müssen.
  
  
• Personalisierte Coupons für treue Kunden
  Zur Kundenbindung setzen Händler gern Coupons ein. Gut ist es, wenn die Kunden dabei Angebote für Produktgruppen erhalten, die zu ihrem Einkaufsverhalten passen, allerdings noch nicht gekauft wurden. Einem Vegetarier hier einen Coupon für Wurstwaren zu geben, wäre kontraproduktiv. Selbstlernende Algorithmen spielen automatisiert Produktempfehlungen von höchster persönlicher Relevanz aus und kombinieren diese mit individuellen Rabatten oder festen Rabatten. In der Filiale erhält der Kunde den Coupon, beispielsweise über den Kassenbon oder ein System für Gamification. Die Identifizierung erfolgt beispielsweise über eine Kundenkarte.
  
  
• Virtual Reality
  Hier befindet sich der Kunde nicht physisch am POS. Der POS wird durch Virtual Reality zuhause erlebbar. Praktisch für Menschen, die nicht im Laden direkt einkaufen können, z.B. durch Zeitnot oder körperliche Einschränkungen. Über eine VR-Brille können Kunden die Ware anschauen und von zuhause aus einkaufen. In der virtuellen Filiale können sie Produktinformationen abrufen, Artikel in den Warenkorb legen, die Ware anschließend bezahlen und sich die Produkte per Lieferdienst nach Hause bestellen oder selbst abholen.
  
  Anders herum wird mit VR auch schon experimentiert: Der britische Mobilfunkprovider EE   setzt VR für eine "immersive experience" ein, d.h. der Kunde kann in Showcase Stores   in London und Nottingham Produkte ausprobieren, unter anderem die Apple Watch und Samsungs VR-Brille. Der interaktive Product Finder soll dabei helfen, das passende Handy zu finden.
  
  
• Laufwege im Laden optimieren
  Steht der Kunde im stationären Geschäft vor einer Promotionsäule, kann diese erkennen, ob es sich um einen Mann oder eine Frau handelt und wie alt die Person ungefähr ist. Die Supermarktkette Real hat ein ähnliches Prinzip hierzulande schon ausprobiert. Auch wenn keine personenbezogenen Daten erhoben und gespeichert wurden, war den Kunden das Prinzip doch zu "creepy". Der Versuch floppte wegen Datenschutzbedenken. Eine internationale Supermarktkette testet dieses Prinzip in Nahost und Nordafrika.
  
  
• Geruchsattacke am POS
  Es gibt sogar schon Promotion-Systeme im stationären Handel, die den Kunden nicht nur audiovisuell, sondern auch über den Geruchssinn ansprechen, erzählt Boris Kaapke , Sprecher von BT Germany  , die ein solches Projekt in einem italienischen Einkaufszentrum umgesetzt haben: "Die Display-Säulen, die an mehreren Stellen im Einkaufszentrum stehen, erkennen via Kamera Geschlecht und Alter des Kunden und können entsprechende Angebote anzeigen. Die Dame sieht also zum Beispiel eine Handtasche aus der aktuellen Kollektion, und die Promo-Säule strömt dazu dezenten Lederduft aus; das passende Parfum duftet nach Rosen. Der Cheeseburger hingegen, der dem hungrigen Jugendlichen angezeigt wird, riecht lecker nach Bacon."

Die Diskussion über den Einsatz von KI im Handel wird vor allem durch den Einsatz "sichtbarer KI" befeuert: Was können ein intelligenter Spiegel, eine VR-Brille oder intelligente Roboter wie "Paul", den die Eletronikkette MediaSaturn in einzelnen Märkten einsetzt   oder "Pepper", ein humanoider Roboter, dessen Akzeptanz Patrick Meyer , Consultant bei Elaboratum New Commerce Consulting    im Rahmen der Studie Robotics in Retail   untersucht hat? Unterhalten sich Kunden lieber mit einem Roboter als mit Menschen? Wie unterscheiden sich Dialoge mit dem Roboter von solchen mit Menschen? Und vertraut man einer Maschine mehr oder weniger Daten an? In einem Live-Test wurde Pepper auf Kunden des Stuttgarter Einkaufszentrums Gerber losgelassen  . Das Ziel: herauszufinden, welches Potenzial der Einsatz von Robotik und Conversational Interaction für den Handel hat.

"Serviceroboter haben bislang deutlich geringere Adoptionsraten als ihre industriellen robotischen Kollegen, welche meist vordefinierte und starre Aufgaben ausführen", erklärt Meyer. Man spüre aktuell einen gewissen Hype rund um Servicerobotik auf dem Markt, der sich auch in Zusammenhang mit Aktivitäten von Schlüsselanbietern erklären könnte, wie beispielsweise Softbank Robotics  , das die "Pepper for Biz"-Studios gegründet hat, um die Kommerzialisierung von Geschäftsanwendungen zu beschleunigen. Oder 2016 begannen Versuche in einigen Marriott-, Hilton-, Westin-Hotels für den Zimmerservice durch Roboter. In Japan ersetzte die Hotelkette Henn'na Hotels sogar das Empfangspersonal durch Roboter  . Meyer: "Auf Gartners Hype Cycle stehen intelligente Serviceroboter deshalb kurz davor den 'Gipfel überhöhter Erwartungen' (Peak of Inflated Expectations) zu besteigen (Gartner, 2017). Das Thema wird weiterhin präsent bleiben. Mit steigenden Adoptionsraten werden auch vermehrt Pilotprojekte etabliert werden. Nach und nach wird sich zeigen, welche Rolle Serviceroboter z.B. auch im stationären Handel einnehmen können und sollen."

Nur wie intelligent können Pepper & Co. in absehbarer Zeit überhaupt sein? Welche Einsatzszenarien sind realistisch? Aktuell sieht Meyer Pilotierungen und Einsätze vornehmlich zu Zwecken des Showcasings: "Die Serviceroboter wirken attraktiv auf Kunden und können so kurzfristig zu einer Frequenzerhöhung im stationären Handel führen. Neben hedonistischen Anwendungsfällen, wie beispielsweise Unterhaltung und Spielen, werden auch funktionale Anwendungsfälle realistisch, wie Kundenbefragung und Auskunft."

Intelligente Serviceroboter können Auswirkungen auf ein breites Spektrum von Produkt- und serviceorientierten Industrien haben, skizziert er. "Ihre Fähigkeit, körperliche Arbeit mit größerer Zuverlässigkeit und höherer Produktivität bei gleichzeitig niedrigeren Kosten zu verrichten, macht sie interessant für viele Branchen." Dies könnte Unternehmen erlauben, ihre Mitarbeiter bei wertschöpfenden Tätigkeiten durch den Einsatz von Servicerobotern zu unterstützen. Darüber hinaus könnten durch den Einsatz von Servicerobotern neue Interaktionswege zu Kunden entstehen, wodurch sich Händler neue Wettbewerbsvorteile erschließen könnten, sagt Meyer: "Potenzielle Anwendungsfälle im stationären Handel könnten z.B. Einkaufsbegleitung, Kundenbetreuung, Concierge sein."

Keine Frage, ob das geht, sondern ob wir das wollen

Bisher können Pepper & Paul aber vor allem Standardfloskeln und Minimalfunktionen. "Intelligenter wirkt ein Serviceroboter dann, wenn er kontextsensitiv antwortet, d.h. der Nutzer das Gefühl hat, dass der Serviceroboter versteht was man sagt. Hierfür reichen einfache, prozedural programmierte und offline-gekapselte Anwendungsfälle eines Serviceroboters nicht aus", erklärt Meyer. Die Internetfähigkeit der Serviceroboter erlaube jedoch bereits heute die Kopplung zu Spracherkennungssoftware, welche online laufen. Dadurch könnten Serviceroboter kontextbewusster antworten. Zudem werden sich aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz heraus immer mehr selbstlernende Systeme entwickeln, die eingesetzt werden können. Meyer sieht hier mittel- und langfristig nicht die Fragestellung der technologischen Machbarkeit im Vordergrund, sondern vornehmlich Fragestellungen rund um die Nutzerakzeptanz: "Sprich: Nicht die Frage, 'ob das geht', sondern eher, 'ob wir alle das so wollen'".

Neben den sichtbaren gibt es diverse unsichtbare Einsatzszenarien, betont Denise Linge: "Dies betrifft zum Beispiel die dynamische Preisoptimierung durch intelligente Algorithmen. Es liegen also viele Anwendungen von KI im Verborgenen, was sicher auch eine Ursache ist, dass das Thema nicht omnipräsent ist." Künstliche Intelligenz werde auch erfolgreich zum Optimieren von Prozessen eingesetzt. Ziel sei es, durch den Einsatz von KI "nahezu perfekte Abläufe in der Filiale zu schaffen".

Beispiele für unsichtbare Anwendungsszenarien von KI am POS:

• Reduzierung von Abschriften bei Frische- und Saisonartikeln/Reduzierung Lebensmittelverschwendung
  Fast jeder Händler, unabhängig vom Sortiment, ist darauf bedacht Abschriften zu reduzieren. Insbesondere Händler, die Produkte mit kurzer Lebensdauer oder mit raschem Werteverfall verkaufen, profitieren von einer automatisierten Preisoptimierung. So auch der Lebensmitteleinzelhandel mit seinen Frischeartikeln. Rund 40 Prozent der Umsätze im Lebensmitteleinzelhandel gehen, laut einer Studie von McKinsey  , auf das Konto von Frischeprodukten. Händler stehen vor der Herausforderung, die Frische der Produkte zu gewährleisten und die Marge nicht zu vernachlässigen. Eine KI-Lösung kann durch intelligente Pricing-Algorithmen die Preise für jedes Produkt basierend auf Haltbarkeit, Bestand und Nachfrage anpassen, um Abschriften zu minimieren und zur Reduzierung der Lebensmittelverschwendung beizutragen.
  
  
• Nutzung von Kreuzpreiselastizitäten zur Ertragssteigerung
  Wie entwickelt sich der Absatz von Spargel, wenn die Sauce Hollandaise im Regal daneben reduziert ist? Intelligente Pricing-Algorithmen können durch die optimale Nutzung von Kreuzpreiselastizitäten den Absatz der Händler ankurbeln.
  
  
• Effektive Personaleinsatzplanung (Staffing)
  Saison- und tageszeitenabhängig kann der Bedarf an Mitarbeitern in der Filiale stark schwanken. Eine KI-Lösung berechnet anhand von relevanten Einflussfaktoren (z.B. Besucherstrom, Rabatt-Aktionen, Wetter, Tageszeit, Wochentag, Erfahrungswerte aus der Vergangenheit) in Echtzeit, wie viele Mitarbeiter der Händler in den nächsten Stunden oder Tagen benötigt.
  
  
• Intelligente Produktplatzierung
  Der Eingangsbereich in der Filiale ist besonders wichtig für den Händler hinsichtlich der spontanen Laufkundschaft. Stehen interessante Produkte im Sichtfeld potenzieller Kunden, gehen sie spontan in das Ladengeschäft. Welche Produkte sind derzeit besonders stark nachgefragt (auch hinsichtlich anderer Kanäle des Unternehmens wie Onlineshop), welche äußeren Einflussfaktoren (Wetter, Saison, Zeit) herrschen vor? Eine KI-Lösung kann aus diesen Informationen Produkte aus dem Sortiment wählen, die mit hoher Wahrscheinlichkeit aktuell eine hohe Nachfrage erfahren und deshalb im Eingangsbereich gut aufgehoben sind.