Studie: Drei Viertel der Fashionhändler werden in den nächsten 24 Monaten in Künstliche Intelligenz investieren
Mithilfe von Personalisierung und Online-Merchandising können Einzelhändler ihren Kunden Trends in Echtzeit anbieten
London, Lund, München, 11. Mai 2017: Zwei voneinander unabhängige Studien, von Apptus in Zusammenarbeit mit IMRG und Hive durchgeführt, zeigen auf, dass Fashion-Einzelhändler in den nächsten zwei Jahren verstärkt in Künstliche Intelligenz (KI) investieren werden. Dadurch erhalten sie die Möglichkeit, ihren Kunden Trends in Echtzeit und ein individuell abgestimmtes Shoppingerlebnis anzubieten, was entscheidende Auswirkungen auf die Sales-Performance hat.
Eine IMRG Benchmark Studie belegt:
– 52 Prozent wollen in den nächsten 12 Monaten in Künstliche Intelligenz für „Online-Merchandising“ investieren
– Weitere 19 Prozent wollen in den darauffolgenden 12 Monaten nachziehen
– Weniger als ein Drittel plant, nicht in Künstliche Intelligenz zu investieren
Die von Hive durchgeführte Studie ergab, dass die priorisierten Einsatzfelder bei Investitionen in KI für die Einzelhändler im Online-Merchandising und Personalisierung liegen.
Nach dem Ranking der relevanten Bereiche ihres Unternehmens gefragt, die auf einer Skala von eins bis zehn am meisten von der Automatisierung mithilfe künstlicher Intelligenz in den kommenden drei bis fünf Jahren profitieren werden, bewerteten die Befragten Personalisierung mit 7,9 und Online-Merchandising mit 7,8. Im Vergleich dazu wurde der Kundenservice nur mit 5 von 10 Punkten bewertet.
Case Study: Ein „Missionar“ der Fashion-Branche
Der schwedische Fashionretailer Stayhard hat Künstliche Intelligenz bereits in seinem Unternehmen eingeführt und verzeichnet seither signifikante Erfolge. Bevor Stayhard auf KI setzte, musste sich das Unternehmen mit Herausforderungen auseinandersetzen, die den meisten Onlinehändlern bekannt sein dürften:
– Wie können wir eine Customer Experience schaffen, die für jeden Kunden und jeden Kontext zu jeder Zeit relevant ist?
– Wie kann abgesehen von der Conversion weitergedacht werden und die Strategie der Ausspielung relevanter Artikel direkt mit den Business-KPIs, wie zum Beispiel den Umsätzen, verbunden werden?
– Wie kann all dies effizient umgesetzt werden, ohne dass die Profitabilität einbricht, weil eine hohe Investition in die Erweiterung des Shop-Management Teams zu tätigen ist?
Um diese Herausforderungen zu bewältigen, entschied sich Stayhard für die Software-Lösung Apptus eSales. Apptus eSales setzt zur eCommerce-Optimierung auf Künstliche Intelligenz sowie auf Verhaltensdaten und Machine Learning. So kann die Ausspielung der Artikel bei Recommendations, in der Suche und in der Navigation in Echtzeit an die individuellen Präferenzen des einzelnen Users angepasst werden. Zusätzlich kann die Strategie der Ausspielung der Artikel je nach Einstellung auch im Hinblick auf die relevanten KPIs wie den Umsätzen und dem Profit gesteuert werden – und nicht nur durch die Conversion.
Johan Davidsson, CEO von Distancify, einem strategischen Partner von Stayhard, sagt: „Wir leben Apptus eSales. Es ist ein Performance-Monster, das mühelos auch Spitzen-Lasten bewältigt und wir konnten sofort sehen, wie die Verkaufszahlen ansteigen, sobald die Software die Priorisierung des Sortiments übernommen hat.“
„Wir haben 60 Tage lang zwei verschiedene Strategien in Apptus eSales miteinander verglichen und getestet. Zum einen wurden Produkte ausgespielt, die eine höhere Marge generieren, zum anderen wurden Produkte ausgespielt, die zu einer höheren Conversion führen. Es stellte sich schnell heraus, dass die Margenstrategie die Profitabilität um 3,5 Prozent steigerte. So haben wir uns langfristig für diese Ausrichtung entschieden.“
Warum Künstliche Intelligenz?
Das Rennen der Fashionhändler, um den Sieg bei der Einführung von Künstlicher Intelligenz, wird von einem wachsenden Bewusstsein dafür begleitet, dass der jetzige, manuelle Umgang mit Online-Merchandising und der Ausspielung von Artikeln sinkende Erträge zur Folge hat. Die Conversion-Rate nimmt ebenso wie die Kundenloyalität ab, während die Zahl der abgebrochenen Warenkörbe steigt.
Diese erschreckenden Zahlen sind wiederum nicht zuletzt auf die limitierten Ressourcen einer manuellen Herangehensweise zurückzuführen, obwohl im Bereich des Merchandising und der dynamisch ausgespielten Sortimente eigentlich nahezu endlose Möglichkeiten bestehen.
Vor dem Hintergrund dieser Probleme haben Nachforschungen von IMRG folgendes ergeben:
– Weniger als ein Drittel der Online-Fashionretailer können die Ausspielung der Artikel in Echtzeit an die aktuellen Trends anpassen
– 63 Prozent sagten, dass dies Stunden oder Tage dauern würde
– 5 Prozent gaben an, es gar nicht zu können
– 90 Prozent berichteten, dass sie Probleme damit haben, Personen mit den entsprechenden Fähigkeiten für ihr Merchandising-Team einzustellen
– Allgemein bewerteten die Befragten ihre Merchandising-Möglichkeiten im Schnitt mit 6,5 von 10 Punkten an , wenn es darum geht, mit dem Tempo des modernen Fashion-Einzelhandels mitzuhalten.
Ebenso hat die Studie von Hive ergeben, dass die Probleme mit der Einführung von KI überwiegend mit der Notwendigkeit zusammenhängen, den Kunden eine außergewöhnliche Customer Experience zu vertretbaren Kosten zu bieten.
– 67 Prozent der Befragten gaben an, dass die Künstliche Intelligenz die Effizienz in Ihrem Unternehmen verbessert hat
– 62 Prozent gaben an, dass sie ihnen ermöglichen würde, eine verbesserte Customer Experience anzubieten
– 58 Prozent gaben an, dass sie durch die Künstliche Intelligenz Big Data effektiver nutzen könnten
– Weniger als die Hälfte (49 Prozent) verwiesen auf Kostensenkungen
Vor dem Hintergrund dieser Ergebnisse kommentiert Florian Lüft, Vice-President of Sales D/A/CH bei Apptus:
„Es ist eine unbequeme Wahrheit, aber gerade Online-Fashionretailer mit großen Sortimenten haben massive Probleme, jedem Kunden eine für diesen relevante Customer Experience anzubieten, ohne mit massiven Kosten, massivem Aufwand und negativer Auswirkung auf die Abverkäufe konfrontiert zu sein. Gleichwohl ist es Fakt, dass der in der Praxis etablierte Ansatz eines manuellen Merchandising hier Teil des Problems und nicht Teil der Lösung ist.“
„Bei Apptus glauben wir, dass eine radikale Neuausrichtung der Herangehensweise notwendig ist. Eine Herangehensweise, die auf dem Finanzmarkt schon lange in der Praxis erprobt worden ist. In dieser Branche löst vorausschauendes Machine Learning genau dieselben Probleme wie die der Einzelhändler – die Verarbeitung von Massen an Informationen und gleichzeitig nicht ausreichende Ressourcen, um intelligent und unmittelbar darauf zu reagieren.“
„Die Forschungsergebnisse legen Einzelhändlern nahe, Künstliche Intelligenz ernst zu nehmen. Ich bin zuversichtlich, dass diejenigen, die KI in den richtigen Bereichen aufgreifen und mit den angemessenen Veränderungen in ihren Unternehmen und deren Organisation unterstützen – hinsichtlich Kundenzufriedenheit und Geschäftserfolg – die großen Gewinner sein werden.“
Seit seiner Gründung im Jahr 2000 nimmt Apptus eine technologische Spitzenposition in den Bereichen High Performance Computing, Suche und Navigation, Recommendations und der Online-Verhaltensanalyse ein. Heute ermöglicht seine eSales-Lösung weltweit führenden Einzelhändlern eine beträchtliche Steigerung der Sales Performance durch die Integration neuer Online Merchandising Tools. Als Gesamtlösung nutzt Apptus gezielt Big Data, um zuvor reaktives, manuelles und Regel-basiertes Merchandising in eine automatisierte prädiktive Anzeige zu verwandeln, die sich in Echtzeit an das User-Verhalten anpasst und die richtigen Produkte zur richtigen Zeit dem richtigen Kunden anzeigt. Mit einer schnell wachsenden Kundenbasis in Skandinavien, Großbritannien, DACH und den USA hat Apptus seinen Sitz in Lund, Schweden mit Niederlassungen in London und München.
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