Steigern Sie den Einzelhandelsumsatz mit AWS Generative AI: Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung

Generative AI ist Revolutionierung des Einzelhandels, die es Unternehmen ermöglichen, ihr Marketing zu automatisieren, das Kundenerlebnis zu verbessern und Abläufe zu optimieren. Durch die Nutzung der Leistungsfähigkeit der KI-gesteuerten Content-Generierung, Personalisierung und prädiktiven Analysen können Einzelhändler einen Wettbewerbsvorteil erlangen und das Umsatzwachstum steigern.

Dieser Artikel enthält eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Implementierung von KI-Tools für Umsatzprognosen, KI-gestützter Kundensupport, dynamische Preisgestaltung mit KI und KI zur Supply-Chain-Optimierung mit Amazon Web Services (AWS). Wir werden praktische Anwendungsfälle untersuchen, darunter:

• KI-Umsatzprognose
• Automatisierung des Kundensupports mit KI-Chatbots
• KI-basierte dynamische Preisgestaltung
• Optimierung der Einzelhandelslieferkette mit KI

Wir sehen uns auch ein praktisches Beispiel dafür an, wie ein kleiner Hersteller, Agrovia, seine Marketingbemühungen mithilfe von AWS AI Marketing Automation Services erfolgreich automatisiert hat.

Am Ende dieses Artikels werden Sie ein klares Verständnis dafür haben, wie Sie die Leistungsfähigkeit von generativer KI und AWS nutzen können, um Ihr Einzelhandelsgeschäft anzukurbeln. Lassen Sie uns eintauchen!

1: Prognose von Einzelhandelsumsätzen mit KI

Ein offensichtlicher Ausgangspunkt ist mit KI für Umsatzprognosen. Genaue Umsatzprognosen sind für eine effektive Bestandsverwaltung, Personalbesetzung und Finanzplanung unerlässlich. Bei der Nutzung von KI für Umsatzprognosen können Einzelhändler zukünftige Verkäufe auf der Grundlage historischer Daten, Markttrends und Saisonalität vorhersagen.

Schritt 1: Datenvorbereitung

• Verwenden Sie ein Datenintegrationstool wie z. B.AWS Glue, um historische Verkaufsdaten aus Systemen wie POS und ERP zu extrahieren, zu bereinigen und zu Analysezwecken in Amazon S3 zu speichern.

Schritt 2: Erstellen des Prognosemodells

• Verwenden Sie Amazon SageMaker, eine End-to-End-Plattform für maschinelles Lernen, um ein Umsatzprognosemodell zu erstellen mithilfe von KI.
• Der DeepAR-Algorithmus in SageMaker kann verwendet werden, um zukünftige Verkäufe basierend auf Trends und Saisonalität vorherzusagen.

Schritt 3: Prognosen überwachen und anpassen

• Visualisieren Sie KI-Verkaufsprognosen mit Amazon QuickSight, ein Business-Intelligence-Tool, das interaktive Dashboards und Dateneinblicke bietet.
• Richten Sie eine regelmäßige Neuschulung des Modells ein, um sicherzustellen, dass es weiterhin genaue Vorhersagen liefert, wenn neue Verkaufsdaten eingehen.

Durch die regelmäßige Neuschulung des Verkaufsprognosemodells stellen Einzelhändler sicher, dass die Prognosen korrekt bleiben, sobald neue Verkaufsdaten verfügbar werden. Dieser iterative Prozess ermöglicht es dem Modell, sich an sich ändernde Marktbedingungen, Verbraucherverhalten und Produkttrends anzupassen.

Über die Umschulung hinaus ist es wichtig, das KI-Umsatzprognosemodell regelmäßig zu überwachen. Zu den wichtigsten Leistungskennzahlen gehören:

• Mean Absolute Percentage Error (MAPE): Misst den prozentualen Unterschied zwischen prognostizierten und tatsächlichen Verkäufen, wobei niedrigere Werte auf eine bessere Genauigkeit hinweisen.
• Prognoseverzerrung: Bewertet, ob das Modell die Umsätze über- oder unterschätzt, wobei eine Verzerrung nahe null angestrebt wird.
• Prognoseabweichung: Bewertet die Konsistenz von Prognosefehlern, wobei eine geringere Varianz auf zuverlässigere Vorhersagen schließen lässt.

Die Überwachung dieser Kennzahlen und die Anpassung des Modells nach Bedarf helfen Einzelhändlern bei der Aufrechterhaltung hochwertige KI-Verkaufsprognosen. Dies ermöglicht eine proaktive Entscheidungsfindung und eine bessere Ressourcenzuweisung. Wirksame KI-Tools für Umsatzprognosen beinhalten:

1. Planen Sie regelmäßige Umschulungen: Automatisieren Sie die Umschulung mithilfe von AWS Lambda und Amazon CloudWatch-Ereignissen, um sicherzustellen, dass das Modell die neuesten Verkaufsdaten enthält und sich an sich entwickelnde Muster anpasst.
2. Bewertung der Modellleistung: Verwenden Amazon SageMaker. Mithilfe der Kennzahlen können Sie Genauigkeit, Verzerrung und Varianz bewerten und Prognosen mit tatsächlichen Verkäufen vergleichen.
3. Feinabstimmung von Hyperparametern: Experimentieren Sie mit Hyperparametern wie Lernrate oder Regularisierung, um die Leistung des Modells zu optimieren, mit der Automatischen Abstimmung von SageMaker.
4. Einbindung externer Daten: Verbessern Sie Vorhersagen durch Hinzufügen externer Faktoren (z. B. Wetter, Social-Media-Trends). Nutzen Sie AWS Glue, um diese Daten zu extrahieren und umzuwandeln.

Durch die Befolgung dieser Schritte behalten Einzelhändler eine bei robustes und genaues KI-Prognosemodell, das sich an die Marktdynamik anpasst und zu besseren Geschäftsentscheidungen führt.

2: Automatisierung des Kundensupports mit KI-Chatbots

Im heutigen schnelllebigen Einzelhandelsumfeld ist die Bereitstellung eines schnellen und effektiven Kundensupports von entscheidender Bedeutung für den Aufbau der Kundenbindung und die Steigerung des Umsatzes. KI-gestützter Kundensupport durch Chatbots können Einzelhändler den Kundenservice automatisieren, häufige Anfragen bearbeiten und menschliche Agenten entlasten, damit sie sich auf komplexere Probleme konzentrieren können. So richten Sie mithilfe von AWS-Diensten eine KI-Chatbot-Kundensupportlösung ein:

Schritt 1: Einrichten von Amazon Lex

• Richten Sie einen KI-gestützten Kundensupport-Chatbot ein, mit Amazon Lex, ein Dienst zur Verarbeitung natürlicher Sprache, um häufige Kundenanfragen wie Produktinformationen, Bestellstatus und Rückgaberichtlinien zu bearbeiten.
• Konfigurieren Sie den Chatbot mit Absichten, Äußerungen und Slots, um Kundenanfragen genau zu verstehen und darauf zu reagieren.

Schritt 2: Integration mit Backend-Systemen

Verwenden Sie AWS Lambda, um Amazon Lex in Ihre Backend-Systeme zu integrieren, sodass der KI-Chatbot für den Kundensupport Echtzeitdaten zu Bestellungen, Lagerbeständen und Versandinformationen abrufen kann. Diese Integration stellt sicher, dass der Chatbot den Kunden genaue und aktuelle Informationen bereitstellt.

Schritt 3: Kundeninteraktionen verbessern

1. Implementieren Sie Amazon Comprehend für die Stimmungsanalyse, damit der Chatbot seine Antworten auf der Grundlage des emotionalen Tons des Kunden anpassen kann.
2. Dies verbessert die Qualität der Interaktionen und hilft dem Chatbot, einfühlsamer und personalisierter zu unterstützen.
3. Nutzen Sie Amazon Connect, um den Chatbot in Ihr Callcenter zu integrieren,
   das ermöglicht bei Bedarf eine nahtlose Übergabe an menschliche Agenten.

Durch die Automatisierung des Kundensupports mit KI können Einzelhändler rund um die Uhr Hilfe leisten, Reaktionszeiten verkürzen und Verbesserungen erzielen KI-gestütztes Kundenerlebnis. Dies verbessert nicht nur die Kundenzufriedenheit, sondern gibt auch menschlichen Agenten mehr Zeit, sich auf höherwertige Interaktionen zu konzentrieren. Zusätzlich, KI-Chatbots können Kunden proaktiv ansprechen, indem sie personalisierte Produktempfehlungen und Werbeaktionen auf der Grundlage ihrer Browsing- und Kaufhistorie anbieten und so ein individuelleres und ansprechenderes Einkaufserlebnis schaffen.

Darüber hinaus, mit KI-Chatbots sammeln Sie wertvolles Kundenfeedback und Erkenntnisse, indem Sie Interaktionen und Stimmungen analysieren und Einzelhändlern dabei helfen, Verbesserungsmöglichkeiten bei ihren Produkten, Dienstleistungen und dem gesamten Kundenerlebnis zu identifizieren. Die Umsetzung desKI-gestützten Kundensupports rationalisiert Abläufe, positioniert Einzelhändler als innovativ und erfüllt die wachsende Nachfrage der Verbraucher nach schnellem, personalisiertem Service – unerlässlich, um in der sich entwickelnden Einzelhandelslandschaft wettbewerbsfähig zu bleiben.

3: Dynamische Preisgestaltung mit KI

Im Kontext eines hohen Wettbewerbs und eines dynamischen, globalen Einzelhandelsmarktes dynamische Preisgestaltung mit KI ist zu einer entscheidenden Strategie zur Maximierung der Rentabilität geworden. KI-basierte dynamische Preisgestaltung passt die Preise automatisch in Echtzeit an, basierend auf Faktoren wie Nachfrage, Lagerbeständen und Wettbewerbspreisen. So implementieren Sie KI für dynamische Preisstrategien mithilfe von AWS-Services:

Schritt 1: Wettbewerbsdaten sammeln

Verwenden Amazon Kinesis, um Echtzeitdaten zu Wettbewerbspreisen, Kundennachfrage und Lagerbeständen zu streamen. Diese Daten dienen als Grundlage für das dynamische Preismodell und ermöglichen es, fundierte Preisentscheidungen zu treffen.

Schritt 2: Erstellen Sie ein Preismodell

1. Trainieren Sie ein dynamisches Preismodell mit einem Tool wie Amazon SageMaker, um Preise basierend auf Nachfrage, Lagerverfügbarkeit und Wettbewerbspreisen automatisch anzupassen.
2. Nutzen Sie Algorithmen des maschinellen Lernens wie Regression oder Reinforcement Learning, um Preisstrategien zu optimieren.

Schritt 3: Preisaktualisierungen automatisieren

1. Verwenden Sie AWS Lambda, um dynamische Preisaktualisierungen direkt auf Ihre E-Commerce-Plattform zu übertragen und so Preisanpassungen in Echtzeit auf der Grundlage von KI-generierten Empfehlungen sicherzustellen.
2. Integrieren Sie das Preismodell in Ihr Bestandsverwaltungssystem
   Stellen Sie sicher, dass die Preise basierend auf Lagerbeständen und Verfügbarkeit aktualisiert werden.

Durch die Umsetzung dynamischer Preisstrategien mit KI können Einzelhändler ihren Umsatz maximieren und sich einen Wettbewerbsvorteil sichern, indem sie die Preise in Echtzeit auf der Grundlage von KI-gesteuerten Empfehlungen anpassen. Das KI-gesteuerte Preismodell analysiert kontinuierlich große Datenmengen und identifiziert Muster und Trends, die für menschliche Analysten möglicherweise nicht erkennbar sind. Dies ermöglicht es Einzelhändlern, datengesteuerte Preisentscheidungen zu treffen, die sich an veränderte Marktbedingungen und Verbraucherverhalten anpassen.

Die dynamische Preisgestaltung ermöglicht es Einzelhändlern außerdem, ihre Bestände besser zu verwalten und das Risiko von Fehlbeständen oder Überbeständen zu verringern. Durch die Anpassung der Preise auf der Grundlage der Nachfrage und des Lagerbestands können Einzelhändler den Verkauf von Artikeln mit langsamer Laufzeit fördern und Lagerbestände bei beliebten Produkten verhindern. Dies führt zu einem verbesserten Lagerumschlag, geringeren Lagerkosten und einer höheren Rentabilität.

4: Optimierung der Einzelhandelslieferkette mit KI

Im heutigen schnelllebigen und globalisierten Einzelhandelsumfeld ist die Optimierung der Lieferkette von entscheidender Bedeutung, um Kosten zu senken, die Effizienz zu verbessern und die Kundenzufriedenheit sicherzustellen. KI und maschinelles Lernen können Einzelhändlern dabei helfen, ihre Lieferkettenabläufe zu optimieren, indem sie die Nachfrage vorhersagen, Lagerbestände optimieren und Nachschubprozesse automatisieren. So nutzen Sie AWS-Services zum Aufbau einer KI-gesteuerten Lösung zur Lieferkettenoptimierung:

Schritt 1: Datenaufnahme

1. Sammeln Sie Daten von Lieferanten, Logistikanbietern und internen Systemen mithilfe eines Dienstes wie AWS loT Core und verwenden Sie dann AWS Glue, um die Informationen für die Analyse zu zentralisieren.
2. Zu diesen Daten gehören Lagerbestände, Versandstatus, Lieferzeiten und historische Verkaufsdaten.

Schritt 2: Aufbau eines KI-gesteuerten Lieferkettenmodells

1. Der nächste Schritt besteht darin, mithilfe von Amazon SageMaker ein KI-gesteuertes Modell zu erstellen, das Unterbrechungen der Lieferkette vorhersagt, Lageranforderungen prognostiziert und Nachbestellmengen auf der Grundlage historischer Muster und Echtzeiteingaben optimiert.
2. Nutzen Sie Algorithmen für maschinelles Lernen wie Zeitreihenprognosen, Anomalieerkennung und Optimierung, um ein robustes Lieferkettenmodell zu erstellen.

Schritt 3: Automatisierung der Anpassungen der Lieferkette

• Automatisieren Sie die Lagerauffüllung und Lieferantenkommunikation mit AWS Lambda und Amazon SNS, um Echtzeitanpassungen basierend auf KI-gesteuerten Erkenntnissen sicherzustellen.
• Integrieren Sie das Lieferkettenmodell in Ihre ERP- und Bestandsverwaltungssysteme, um eine nahtlose Umsetzung optimierter Lieferkettenstrategien zu ermöglichen.

Durch den Einsatz von KI bei der Optimierung der Lieferkette können Einzelhändler Fehlbestände reduzieren, Überbestände minimieren und die betriebliche Effizienz verbessern. KI-Modelle analysieren umfangreiche Daten, um Störungen vorherzusagen und proaktive Maßnahmen zu ermöglichen, die einen reibungslosen Warenfluss gewährleisten.

Mit einer genauen Nachfrageprognose können Einzelhändler ihre Lagerbestände auch an Markttrends und externe Faktoren anpassen und so das Risiko einer Über- oder Unterbevorratung verringern. Die Integration von KI in ERP-Systeme automatisiert den Nachschub, reduziert manuelle Eingriffe und stellt rechtzeitige Lagerbestellungen sicher, was letztendlich die Rentabilität steigert und den Lagerumschlag erhöht.

5: Ein reales Beispiel für die Automatisierung des Marketings für Kleinproduzenten

Gibt es einen besseren Abschluss als ein erfolgreiches Beispiel aus der Praxis von einem unserer Kunden? Für diese Lösung arbeitete PCG mit Agrovia, einem schwedischen Einzelhandels- und Konsumgüterunternehmen, zusammen, um seine Marketingbemühungen mithilfe von AWS-Diensten zu automatisieren. Durch den Einsatz generativer KI konnte unser Kunde mit minimalem manuellen Aufwand personalisierte Marketingkampagnen erstellen, die Kundenbindung verbessern und den Umsatz steigern.

Schritt 1: Datenverwaltung mit Amazon DynamoDB

Die Hersteller- und Produktdaten von Agrovia, einschließlich Browsing-Verhalten und Produktpräferenzen, werden in Amazon DynamoDB gespeichert und verwaltet. Diese Datenbank dient als Grundlage für die Erstellung personalisierter Inhalte.

• Amazon DynamoDB speichert und verwaltet Hersteller- und Produktdaten und ermöglicht so einen effizienten Abruf der Informationen, die zur Erstellung personalisierter Marketinginhalte erforderlich sind.
• AWS Lambda-Funktionen greifen auf diese Daten zu, wenn Inhalte oder Bilder generiert werden müssen, und gewährleisten so eine Echtzeit-Personalisierung basierend auf den Präferenzen und Aktionen des Produzenten.

Schritt 2: Inhalts- und Bildgenerierung mit Amazon Bedrock, ChatGPT und Midjourney API

Sobald die Daten vorhanden sind, können Produzenten mit dem System von Agrovia zwischen zwei KI-gesteuerten Lösungen für die Content-Generierung wählen: Amazon Bedrock oder ChatGPT & Midjourney. Dadurch können Hersteller verschiedene Implementierungen vergleichen und die für ihre Anforderungen am besten geeignete auswählen.

• Amazon Bedrock generiert personalisierte Textinhalte wie Produktbeschreibungen und Werbebotschaften, die auf die Vorlieben und Interaktionen der Produzenten zugeschnitten sind.
• Alternativ können die Produzenten ChatGPT wählen, das in Kombination mit der Midjourney-API, um Bilder basierend auf KI-erstellten Eingabeaufforderungen zu generieren.
• Bei der Verwendung von ChatGPT & Midjourney: ChatGPT generiert Bildaufforderungen, die dann an die Midjourney-API gesendet werden, um benutzerdefinierte Visuals zu erstellen. Midjourney löst einen Webhook aus, um die generierten Bilder zur Verwendung in Marketingmaterialien zurückzusenden.
• Wenn Amazon Bedrock sowohl für die Inhalts- als auch für die Bildgenerierung ausgewählt wird, übernimmt es die Erstellung von Text- und Bildaufforderungen.
• Die von Amazon Bedrock oder Midjourney generierten Bilder werden in Amazon S3 zur Verwendung in Marketingmaterialien gespeichert.

Schritt 3: Automatisierung mit AWS Lambda und Content Delivery über Amazon CloudFront

Sobald die Inhalte und Bilder bereit sind, automatisiert AWS Lambda den Arbeitsablauf, orchestriert die Inhaltsgenerierung und löst Echtzeitinteraktionen basierend auf dem Verhalten des Produzenten aus. Amazon CloudFront stellt sicher, dass die Inhalte und Bilder schnell und effizient an das Publikum von Agrovia geliefert werden.

• AWS Lambda orchestriert den gesamten Prozess und löst die Inhaltsgenerierung basierend auf Aktionen des Produzenten aus, beispielsweise der Registrierung von Produkten oder der Aktualisierung von Produktdetails.
• Amazon CloudFront verteilt die in Amazon S3 gespeicherten Inhalte und Bilder und sorgt so für ein schnelles und nahtloses Erlebnis für Benutzer, die auf die Website und Marketingmaterialien von Agrovia zugreifen.

Mit dieser KI-gestützten Lösung konnte Agrovia den Zeitaufwand für die Verwaltung seines Marketings erheblich reduzieren und gleichzeitig die Gesamtwirkung seiner Kampagnen steigern. Daher sind wir davon überzeugt, dass dies ein gutes Beispiel dafür ist, wie Generative AI und AWS-Services das Marketing für kleine Produzenten wirklich verändern und effizienter und effektiver machen können.

Erwecken Sie Generative AI in Ihrem Einzelhandelsgeschäft zum Leben

Haben wir Sie schon gefesselt? Wenn Sie zumindest vom Potenzial der generativen KI und davon, wie sie Ihre Einzelhandelsabläufe verändern kann, fasziniert sind, ist es jetzt an der Zeit, Maßnahmen zu ergreifen. Von der Marketingautomatisierung bis zur Lieferkettenoptimierung liegen die Vorteile auf der Hand – aber die Einführung von KI kann eine Herausforderung darstellen. Hier kommen wir ins Spiel.

Wie PCG Einzelhändler bei der Implementierung dieser Lösungen unterstützen kann

Als AWS Premier Tier-Partner sind wir darauf spezialisiert, Einzelhändler bei der Einführung modernster generativer KI-Lösungen wie den oben beschriebenen zu unterstützen. Unser Generative AI-Workshop und Proof of Concept (PoC) soll Unternehmen dabei helfen, klein anzufangen, Ideen zu testen und ihre KI-Initiativen effektiv zu skalieren. Jede einzelne PCG-KI-Lösung ist auf die individuellen Bedürfnisse unserer Einzelhandelskunden zugeschnitten und sorgt für die richtige Balance zwischen Innovation und betrieblicher Effizienz.

Durch eine Partnerschaft mit PCG können Sie unsere Expertise in AWS-Services und KI nutzen, um aussagekräftige Ergebnisse zu erzielen. Unsere erfahrenen Berater:innen und Datenwissenschaftler begleiten Sie durch jeden Schritt des Implementierungsprozesses und sorgen für eine nahtlose Integration und erfolgreiche Ergebnisse.