Wie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen den Einzelhandel verändern

Das personalisierte Einkaufserlebnis unterstützt Einzelhändler und Kunden. Ein Erfahrungsbericht.

Auf der SAPPHIRE NOW und der ASUG-Jahreskonferenz fünf atemberaubend schöne Designer-Roben zu sehen, das hatte ich nicht im Geringsten erwartet. Die glamourösen Kleider – eines davon mit leuchtenden fuchsiafarbenen Blüten ist mir besonders im Gedächtnis geblieben – standen für eine völlig neue Art wie Einzelhändler und Designer mithilfe von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellen Lernverfahren mehr Kundennähe schaffen können.

SAP Customer Experience hilft Einzelhändlern mit maschinellem Lernen und KI wirklich interessierte Kunden anzuvisieren.

„Wir wollten Unternehmen zeigen, wie sie SAP Customer Experience nutzen können, um Kunden durch den Kaufvorgang zu begleiten“, erklärte Hansen Lieu, Director von SAP Hybris Marketing. „Sieht ein Kunde bei einer Modenschau oder in den sozialen Medien ein Kleidungsstück, das ihm gefällt, weiß er nicht, was er als nächstes tun soll. Unsere Software erleichtert es dem Nutzer, genau das Outfit zu finden das er sucht. Einzelhändlern und Designern hilft die Lösung, effizienter und gezielter auf die Kunden einzugehen.“

Maschinelles Lernen für eine individuelle Kundenansprache

Alles, was mit Shopping zu tun hat, dafür bin ich immer zu haben. Und so schwebte ich regelrecht durch die Demo. Schritt für Schritt wurde ich durch das Kauferlebnis geführt. Vom ersten Moment, in dem der Kunde das Kleidungsstück sieht, über die Suche nach der eigenen Größe, bis hin zum Kauf. Nachdem ich jedes der angezeigten Kleider bewertet hatte, wurde mir im Dashboard das Kleid präsentiert, das mir am besten gefiel. Dann wurde ich gefragt, ob ich damit einverstanden wäre, dass mir weitere Informationen über dieses Kleid zugesendet werden.

Lieu sagte, dass SAP Marketing Cloud Einzelhändlern helfe, die Personen zu ermitteln und zu erreichen, die sich am meisten für bestimmte Artikel interessieren. In meinem Fall war dies ein Kleid im Rosenblüten-Dessin. Die Software hilft, zu unterscheiden, ob es sich um ernsthaft interessierte Käufer handelt oder um Personen, die sich nur ein bisschen umschauen. Mit diesen Informationen lässt sich die Effizienz der Marketingkampagnen erhöhen.

„Unter den Millionen von Besuchern, die sich auf der Webseite des Einzelhändlers getummelt haben, kann der Marketingmitarbeiter die Tausenden von Kunden herausfiltern, die an diesem bestimmten Kleid interessiert waren, und er kann um ihre Zustimmung zur Kontaktaufnahme bitten“, sagte Lieu. „KI und maschinelles Lernen können dazu beitragen, die Zielgruppe noch weiter herauszuschälen. Dazu wird ermittelt, in welchem Kaufstadium sich der einzelne Kunde befindet. Und anhand der Interaktionen wird der Grad des Interesses bestimmt. Durch Auswertung von Social-Media-Aktivitäten kann der Einzelhändler nur die Personen ins Visier nehmen, die großes Interesse an diesem speziellen Kleid gezeigt haben.“

Mithilfe von Geolokationsfunktionen können die Marketingfachleute Kampagnen für bestimmte Zielgruppen in bestimmten Regionen entwerfen. Potenzielle Kunden können anhand zahlreicher Faktoren kategorisiert werden, zum Beispiel Alter, Geschlecht und Grad des Interesses. Sie können gezielt angesprochen werden, wenn sie in der Nähe einer Filiale wohnen, denn dann ist es möglich, die Bestände auf die Wünsche der Kunden abzustimmen.

„Bevor Sie für etwas werben, wollen Sie sichergehen, dass das Kleid in der nächstgelegenen Filiale in der richtigen Größe zu haben ist“, betonte Lieu.

Ein attraktiveres Einkaufserlebnis

Mit jedem Schritt kam ich meinem Ziel – dem Kleid im Rosenblüten-Design – ein Stück näher. Ich erhielt eine Werbe-E-Mail zu diesem Kleid und begann damit, Bewertungen zu lesen. Dann schaute ich mir die Demo weiter an. Es erschien ein Chatbot, der den Kunden mit seinem Namen ansprach und ihm Hilfe anbot. Der Kunde antwortete, dass er sich bei der Größe nicht sicher sei und sofort zeigte der Chatbot die entsprechende Größentabelle an. Wieder erschien die Antwort des Kunden auf dem Bildschirm. Er gab an, dass er sich zwischen zwei Größen befinde. Der Chatbot reagierte sofort und verwies den Kunden an einen Live Agent, der dann weitere Vorschläge unterbreiten sollte.

„Der Live Agent des Einzelhändlers kennt den Namen des Kunden und weiß, dass dieser eine Zwischengröße benötigt. Anhand der Kaufhistorie schlägt er ihm die am besten geeignete Größe vor. Er kann auch prüfen, ob die Größe in einer nahegelegenen Filiale vorrätig ist und dem Kunden eine Anprobe vor Ort anbieten. Darüber hinaus kann er den Kunden über Werbeaktionen informieren und ihm so helfen, Geld zu sparen“, erklärte Lieu.

Der Verkäufer in der Filiale erhält dann eine Benachrichtigung, dass der Kunde zur Anprobe vorbeikommen wird und kann die entsprechenden Größen bereitlegen. Zusätzlich kann er für die richtige Produktplatzierung sorgen und die Schaufensterpuppen in der Filiale mit den passenden Accessoires dekorieren. Zugegeben, dies wird wohl eher im Luxussegment der Fall sein, aber Innovationen wie diese legen die Messlatte für ein personalisiertes Kauferlebnis immer höher.