Künstliche Intelligenz im Einzelhandel. Digitalisierungsdruck auf derzeitige Geschäftsmodelle

Inhaltsverzeichnis

1 Einleitung

1.1 Problemstellung

1.2 Zielsetzung und Vorgehensweise

2 Begriffliche Grundlagen

2.1 Künstliche Intelligenz

2.1.1 Maschinelles Lernen (ML)

2.1.2 Deep Learning (DL)

2.2 Einzelhandel

2.2.1 Big Data

2.2.1 Internet of Things (IoT)

3 Anwendungsfelder künstlicher Intelligenz

3.1 Natural Language Processing (NLP)

3.2 Computer Vision (Bildverarbeitung)

3.3 Expertensystem

3.4 Robotics

4 Anwendung künstlicher Intelligenz im Einzelhandel

4.1 Bedeutung und Voraussetzungen

4.2 Project: Predictive Analytics (Bedarfsprognosen und Bestandssteuerung)

4.2.1 Bedarfsprognosen

4.2.2 Bestandssteuerung

4.3 Produce: Intralogistik

4.3.1 Fulfillment

4.3.2 Kollaborative Lagerroboter

4.3.3 Fahrerlose Transportsysteme (FTS)

4.3.4 Last-Mile Lieferung

4.4 Promote: Optimierung von Preis und Angebot

4.4.1 Dynamische Preisgestaltung

4.4.1.1 Markdown Pricing

4.4.1.2 Kreuzpreis-Elastizität

4.4.1.3 intelligentes Price Bundling

4.4.1.4 Intelligentes Couponing

4.4.2 Personalisierte Produktempfehlungen

4.5 Provide: Customer Journey

4.5.1 persönliche Einkaufshilfen

4.5.1.1 Chatbots

4.5.1.2 virtuelle persönliche Assistenten

4.5.1.3 Verkaufs- und Serviceroboter

4.5.1.4 Smart Mirror

4.5.2 Location-based Services

4.5.3 Just walk out Store

5 Bewertung der KI

5.1 Einzelhandel

5.2 Konsumenten

6 Fazit und Ausblick

Zielsetzung & Themen

Die Arbeit untersucht den Transformationsprozess im Einzelhandel durch den zunehmenden Digitalisierungsdruck und die Implementierung von künstlicher Intelligenz, um Wettbewerbsvorteile im Omni-Channel-Handel zu sichern und das Kundenerlebnis zu optimieren.

• Grundlagen und Definitionen zu Künstlicher Intelligenz, Maschinellem Lernen und Deep Learning.
• Anwendungsbereiche von KI-Technologien wie NLP, Computer Vision, Expertensystemen und Robotik.
• Operative Umsetzung von KI in den Bereichen Bedarfsprognose, Intralogistik und Preisoptimierung.
• Personalisierung der Customer Journey durch Chatbots, Smart Mirrors und kassenlose Stores.
• Bewertung der ökonomischen Potenziale und gesellschaftlichen Herausforderungen durch den KI-Einsatz.

Auszug aus dem Buch

Zusammenfassung der Kapitel

1 Einleitung: Die Einleitung beleuchtet den durch die Digitalisierung induzierten Transformationsprozess des Handels und definiert das Ziel, die Auswirkungen und Potenziale von KI-Implementierungen aufzuzeigen.

2 Begriffliche Grundlagen: Dieses Kapitel definiert die zentralen Begrifflichkeiten, insbesondere KI, maschinelles Lernen, Deep Learning, Big Data sowie das Internet of Things, als Basis für die weitere Analyse.

3 Anwendungsfelder künstlicher Intelligenz: Hier werden die technologischen Kernbereiche wie Sprachverarbeitung (NLP), Computer Vision, Expertensysteme und Robotik theoretisch vorgestellt.

4 Anwendung künstlicher Intelligenz im Einzelhandel: Das Hauptkapitel konkretisiert den KI-Einsatz anhand der vier Prozessbereiche Bedarfsprognose, Logistik, Preisgestaltung und Kundeninteraktion im Einzelhandel.

5 Bewertung der KI: Dieses Kapitel analysiert die Vor- und Nachteile sowie die ökonomischen und betrieblichen Auswirkungen des KI-Einsatzes aus Sicht des Einzelhandelsunternehmens und der Konsumenten.

6 Fazit und Ausblick: Das Fazit fasst die Ergebnisse zusammen und bewertet die Notwendigkeit von KI-Investitionen als entscheidenden Faktor für die zukünftige Wettbewerbsfähigkeit im Handel.

Schlüsselwörter

Künstliche Intelligenz, Einzelhandel, Maschinelles Lernen, Deep Learning, Big Data, Internet of Things, Predictive Analytics, Intralogistik, Dynamische Preisgestaltung, Customer Journey, Chatbots, Personalisierung, Omni-Channel, Robotik, Automatisierung.

Häufig gestellte Fragen

Worum geht es in dieser wissenschaftlichen Arbeit grundlegend?

Die Arbeit analysiert die grundlegende Transformation des Einzelhandels durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz und beleuchtet, wie Technologien Geschäftsprozesse und Kundeninteraktionen verändern.

Welche zentralen Themenfelder deckt das Dokument ab?

Zu den Schwerpunkten gehören die technologischen Grundlagen (KI, ML, Big Data), die Anwendungsbereiche (Logistik, Preisgestaltung, Kundenservice) sowie die Bewertung der Auswirkungen auf Unternehmen und Konsumenten.

Was ist das primäre Ziel der Untersuchung?

Das Ziel ist es, den aktuellen und zukünftigen Transformationsprozess im Einzelhandel durch KI aufzuzeigen und zu evaluieren, wie Unternehmen diese Technologien zur Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit nutzen können.

Welche methodische Herangehensweise wurde gewählt?

Es handelt sich um eine theoretische Arbeit, die den aktuellen Stand der Technik und verschiedene Anwendungsfelder auf Basis von Literatur und Fallbeispielen systematisch erschließt und analysiert.

Welche Schwerpunkte werden im Hauptteil behandelt?

Der Hauptteil konzentriert sich auf die vier McKinsey-Kategorien Project (Prognosen), Produce (Logistik), Promote (Preise) und Provide (Customer Journey) sowie deren operative Umsetzung.

Durch welche Schlüsselwörter lässt sich diese Arbeit charakterisieren?

Die Arbeit lässt sich durch Begriffe wie Künstliche Intelligenz, Einzelhandel, Automatisierung, Omni-Channel, Predictive Analytics und Personalisierung beschreiben.

Wie unterstützt Deep Learning konkret die Bildverarbeitung im Handel?

Deep Learning ermöglicht es Systemen, durch das Training mit einer Vielzahl von Bildern Objekte zu erkennen oder zu klassifizieren, was beispielsweise bei kassenlosen Stores wie Amazon Go zur Identifizierung von Waren genutzt wird.

Welche Rolle spielt die Dynamische Preisgestaltung im modernen Einzelhandel?

Sie erlaubt es Händlern, Preise basierend auf Echtzeitdaten wie Nachfrage, Wetter oder Konkurrenzpreisen durch intelligente Algorithmen anzupassen, um Erträge zu optimieren und Out-of-Stock-Szenarien zu vermeiden.