Mehr als die Hälfte der befragten Einzelhändler in Deutschland berichteten im Jahr 2024 von sinkenden bis deutlich sinkenden Kundenfrequenzen in den vergangenen zwei Jahren. Im Jahr 2022 gab es den Negativrekord. Im genannten Jahr gaben 76 Prozent sinkende bis deutlich sinkende Kundenfrequenzen an. Ein Grund hierfür waren unter anderem die coronabedingten Schließungen im stationären Einzelhandel.

Das zwingt deutsche Einzelhändler vor eine entscheidende Herausforderung: Die richtige Ansprache ihrer Zielgruppe wird in einem zunehmend digitalisierten Markt immer komplexer und umfangreicher. Die ursprünglichen traditionellen Ansätze reichen längst nicht mehr aus, um den Erwartungen der modernen Kunden gerecht zu werden. Häufige Probleme sind Streuverlust, ineffiziente Marktkampagnen und mangelnde Personalisierung, welche dazu führen, dass potenzielle Kunden nicht erreicht werden und somit die Umsätze stagnieren. Sie sind aufwendig zu erheben und nicht immer mit konkretem Kaufverhalten verknüpfbar. Zudem sind traditionelle Methoden kostenintensiv, nur bedingt individualisierbar oder es werden nicht sämtliche Daten berücksichtigt. In dieser Zeit sind Handelsunternehmen in der Pflicht, neue Wege zu finden, um ihre Zielgruppen präzise zu identifizieren und individuell anzusprechen. Mit der Integration von KI im Vertrieb können sie diese Herausforderungen effektiver meistern. Künstliche Intelligenz bietet hier revolutionäre Möglichkeiten, die nicht nur das Marketing wesentlich effizienter gestalten, sondern auch im gleichen Zuge die Kundenzufriedenheit steigern.   Dies bietet Einzelhändlern eine neue Art, wie Kunden zu verstehen und anzusprechen sind.

Definition und Komponenten

Bei einer KI-gestützten Zielgruppenanalyse/ Zielgruppenidentifikation wird KI genutzt, um präzisere und dynamischere Einblicke in eine Zielgruppe zu gewinnen. Dabei werden große Datenmengen analysiert, um eventuelle Muster, Vorlieben und Verhaltensweisen von Kunden zu erkennen und zu interpretieren. Dies ermöglicht Unternehmen, ihre Zielgruppen besser zu verstehen und ihre Marketingstrategien entsprechend anzupassen.

Im Kern basiert die KI-gestützte Zielgruppenanalyse auf diesen wesentlichen Komponenten:

• Datensammlung
• Datenverarbeitung und -analyse für Mustererkennung und Prognosen
• Erstellung von Zielgruppenprofilen
• Automatisierte Optimierung
• Predictive Analytics für zukunftsgerichtete Erkenntnisse

Diese fortgeschrittene Form der Zielgruppenanalyse ermöglicht es dem Einzelhandel, seine Marketingstrategien zu optimieren, die Kundenzufriedenheit zu verbessern, die Kundenfrequenz zu erhöhen und letztendlich den Umsatz zu steigern.

Grundlagen der KI-gestützten Zielgruppenanalyse

Die Integration von Künstlicher Intelligenz in die Zielgruppenanalyse eröffnet neue Möglichkeiten im Handel.  Hochwertige Daten sind die Grundlage jeder KI-Analyse, auch in der Identifikation der Zielgruppen und der Kundenansprache. Sämtliche Kundendaten sowie demografische Faktoren und/oder Transaktionsdaten werden zu dieser Analyse herangezogen. Ebenso wichtig sind externe Daten wie beispielsweise Branchen- und Marktdaten. Essenziell ist hierbei, dass sämtliche Daten qualitativ hochwertig und aktuell sind. Eine weitere Grundlage sind die technologischen Voraussetzungen sowie das nötige Know-how der Mitarbeiter und eine klare Strategie für Integration sowie Nutzung der KI. Auf diesen Grundlagen wird Künstliche Intelligenz im Handel Zielgruppen präzise analysieren, personalisierte Kampagnen entwickeln und die Effizienz im Marketing erheblich steigern.

Technologische Voraussetzungen

Für den erfolgreichen Einsatz von KI im Vertrieb benötigen Einzelhändler eine solide technische Basis. Diese soll sicherstellen, dass Daten gesammelt, verarbeitet und analysiert werden und die Ergebnisse in die Geschäftsprozesse integriert werden können. Ein zentraler Punkt ist dabei die Digitalisierung des Unternehmens.

Es muss in jedem Fall sichergestellt werden, dass die Daten strukturiert vorliegen und in geeigneten Datenbanken gespeichert sind. Dabei gibt es verschiedene Optionen. Es eignen sich Open-Source-Lösungen wie beispielsweise PostgreSQL oder MongoDB (SQL- oder NoSQL-Systeme) für große Datenmengen sowie Systeme zur Echtzeit-Datenverarbeitung und Datenintegration. Alternativ bieten sich Cloud-Lösungen an, die mehr Flexibilität und Skalierbarkeit ermöglichen. Diese Wahl sollte unter Berücksichtigung der unternehmensspezifischen Anforderungen sowie des geplanten Einsatzes der KI getroffen werden. Ebenso essenziell sind spezialisierte Frameworks, welche die Entwicklung und das Training von KI-Modellen ermöglichen. Integration von APIs und Schnittstellen, die Daten aus verschiedenen Systemen verknüpfen, ist ebenfalls ein wichtiger Bestandteil der technologischen Voraussetzungen.

Vorteile gegenüber traditionellen Methoden

Es kristallisieren sich deutliche Vorteile der KI-gestützten Analyse gegenüber klassischen Ansätzen heraus. Ein zentraler klassischer Ansatz ist die Datenanalyse, bei der demografische, psychografische, geografische und verhaltensbezogene Daten ausgewertet werden, um den Markt in Segmente zu unterteilen. Diese Ansätze beruhen oft auf manuell definierten Kriterien und bieten nur begrenzte Personalisierung. Eine KI-gestützte Analyse bietet dem gegenüber mehrere Vorteile.

1. Echtzeit-Einblicke: Durch die Datenverarbeitung in Echtzeit werden Zielgruppensegmente dynamisch an aktuelle Trends und Nachfrageschwankungen angepasst. Dies wiederum erlaubt es Einzelhändlern, schnell auf Marktveränderungen zu reagieren, und bietet hohe Flexibilität.
2. Tiefere Einblicke: Künstliche Intelligenz erlaubt deutlich präzisere Analysen komplexer Muster in großen und unstrukturierten Datensätzen, die traditionellen Methoden oft verborgen bleiben. Dadurch wird unter anderem eine personalisierte Ansprache ermöglicht, die kundenindividuelle Präferenzen und Kaufverhalten berücksichtigt.
3. Effizienzsteigerung: Manuelle Analysen sind zeit- und ressourcenintensiv. Durch den Einsatz von KI werden hier langfristig Kosten gespart.
4. Präzise Segmentierung: kanalübergreifende Analysen, die physische und digitale Verkaufswege miteinander verbinden.
5. Vorhersagemodelle: Mithilfe von Predictive Analytics werden Vorhersagen über Kundenabwanderung oder den Erfolg von Marketingmaßnahmen getroffen. Einzelhändler sind in der Lage, rückblickende Analysen durchzuführen und im gleichen Zuge proaktive Maßnahmen zu ergreifen. Die Möglichkeit, personalisierte Angebote und Produktempfehlungen zu erstellen, verbessert zudem die Kundenbindung und steigert die Relevanz der Angebote, was die Kundenzufriedenheit signifikant erhöht.
6. Innovationskraft: Durch den Nutzen von KI verschaffen sich Einzelhändler eine Position als modern und kundenorientiert.
7. Omnichannel-Datenintegration: KI kann Daten aus verschiedenen Quellen wie beispielsweise E-Commerce, stationärem Handel und lokaler Umgebung kombinieren und analysieren, wobei die APIs die technische Grundlage hierfür bilden.
8. Hohe Genauigkeit und Minimierung von menschlichen Fehlern.

Implementierung im Handelsunternehmen

Bei der Implementierung von Künstlicher Intelligenz im Handel stehen Handelsunternehmen vor spannenden Herausforderungen, die eine sorgfältige Planung erfordern. Aus diesem Grund sind eine strukturierte Herangehensweise, die Sicherstellung technischer und rechtlicher Voraussetzungen sowie eine klare Kommunikationsstrategie essenziell, um die Implementierung von KI im Einzelhandel erfolgreich zu gestalten.

Datenschutz und rechtliche Aspekte

Einzelhändler, welche KI-gestützte Zielgruppenidentifikation implementieren möchten, müssen eine Vielzahl an Datenschutzrichtlinien beachten, die vor allem in der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) und im Bundesdatenschutzgesetz (BDSG) geregelt sind. Die Kernprinzipien wie Rechtmäßigkeit, Zweckbindung und Datensparsamkeit sind essenziell. Jede Datenverarbeitung muss auf einer rechtlichen Grundlage basieren. Diese werden auf den festgelegten Zweck beschränkt und ausschließlich die notwendig erforderlichen Daten dürfen erhoben und verarbeitet werden. Kunden müssen transparent informiert werden, welche Daten erfasst werden und wie diese verwendet werden. Zudem muss der Kunde aktiv und freiwillig diesem Datenverarbeitungsprozess sowie der Erhebung zustimmen. In diesem Zuge haben Kunden weitreichende Rechte, wie auch das Recht auf Löschung ihrer erhobenen Daten sowie die Möglichkeit, der Verarbeitung zu widersprechen.

Um personenbezogene Daten vor Verlust sowie unbefugtem Zugriff oder Diebstahl zu schützen, sind organisatorische und technische Maßnahmen notwendig. Hierunter zählen unter anderem Zugriffsbeschränkungen und regelmäßige Systemaudits.

Sollten KI-Systeme im Unternehmen persönliche Aspekte bewerten, muss die Durchführung einer sogenannten Datenschutzfolgeabschätzung berücksichtigt werden. Hierbei handelt es sich um die Pflicht, vor Beginn einer geplanten Datenverarbeitung eine Abschätzung der Folgen vorzunehmen und zu dokumentieren. Bei mehreren Verarbeitungsvorgängen kann die Untersuchung gebündelt vorgenommen werden. Sie ist immer dann durchzuführen, wenn die Verarbeitung ein voraussichtlich hohes Risiko für die Rechte und Freiheiten natürlicher Personen zur Folge hat. Ebenso sollten die Bestimmungen der KI-Verordnung (AI-Act) in jedem Fall berücksichtigt werden.

Change-Management und Mitarbeiterschulung

Eine erfolgreiche Einführung von Künstlicher Intelligenz im Einzelhandel hängt maßgeblich von der Akzeptanz der Mitarbeiter ab. Bei der „TÜV-Weiterbildungsstudie 2024“, bei der 500 Unternehmen ab 20 Mitarbeitern aufwärts zum Thema Weiterbildungen befragt wurden, zeigt sich, dass 93 % der Unternehmen Weiterbildung der Mitarbeiter wichtig ist, jedoch bieten nur 18 % KI-Weiterbildungsmöglichkeiten an oder planen diese. Diese Daten deuten darauf hin, dass fehlende Schulungen ein Hindernis für eine erfolgreiche KI-Implementierung darstellen könnten. Besonders wichtig ist die Schaffung einer positiven Einstellung gegenüber KI-Technologien. Zentrale Erfolgsfaktoren für das Change-Management sind:

1. Klare Zielsetzung
2. Frühzeitige Einbindung
3. Kontinuierliche Weiterbildungsangebote
4. Klare Kommunikation und Transparenz
5. Akzeptanz und Vertrauenskultur im Unternehmen ausbauen

Durch ein strukturiertes Change-Management und gezielte Schulungen wird nicht nur der Erfolg der KI-Systeme gesichert, sondern auch das gesamte Unternehmen auf einen zukunftsorientierten Kurs gebracht. Das Vertrauen und die Akzeptanz in KI-Technologie steigen, während Ängste abgebaut werden. Durch Schulungen werden die KI-Systeme effizienter genutzt, was wiederum die Produktivität steigert und Fehler reduziert. Dies unterstützt eine nachhaltige Integration und verbessert die Zusammenarbeit im Team.

Datenbasierte Kundenanalyse

In der modernen Handelslandschaft ist die datenbasierte Kundenanalyse zum Schlüsselfaktor für erfolgreichen Vertrieb geworden.

Ein treffendes Beispiel ist hier die Otto Group, welche sich als Pionier im Bereich KI im E-Commerce bezeichnet. Ein besonderer Fokus liegt auf der Verbesserung der Kundenerfahrung: Zum einen durch die semantische Suchmaschine, welche die Bedeutung von Wörtern und Sätzen auswertet, um passende Produktvorschläge zu machen. Zum anderen ermöglicht die Personalisierung durch KI eine individuellere Ansprache des Kunden und eine verbesserte Navigation auf der Plattform. Auch bei der Auswertung von Kundenbewertungen kommt KI zum Einsatz, um Nutzern gezielte Filtermöglichkeiten anhand relevanter Schlagworte zu bieten. Dies führte zu einer Personalisierung des Einkaufserlebnisses und zu einer Steigerung der Conversion-Rate um ca. 30%. Auch Zalando verzeichnet einen Anstieg der Conversion-Rate um ca. 15–20 %. Sie nutzen KI, um das Verhalten Ihrer Kunden zu analysieren und personalisierte Produktempfehlungen zu generieren.

Sammlung und Aufbereitung von Kundendaten

Um Zielgruppen im Handel durch KI präzise zu identifizieren, bedient sich die KI einer Vielzahl an unterschiedlichen Datenquellen, um ein präzises und umfangreiches Bild der Kunden zu erhalten. Besonders wichtig sind dabei:

• Transaktionsdaten aus dem ERP-System
• Kundeninteraktionen aus dem CRM
• Support-Anfragen und Feedback
• Verhaltensdaten/ Verhaltensanalysen aus Online-Shops
• Demografische/Geographische und psychografische Daten
• IoT- und Sensordaten (stationärer Einzelhandel)

Predictive Analytics und Verhaltensmuster

Bei Predictive Analytics spricht man von einer Analysemethode, welche historische und aktuelle Daten nutzt, um zukünftige Ereignisse, Trends oder Verhaltensmuster vorherzusagen.

Die Predictive Analytics ermöglicht:

1. Frühzeitige Erkennung von Kaufabsichten
2. Steigerung der Personalisierung und Kundenbindung
3. Umsatzsteigerung und Conversion-Rate
4. Effizienzsteigerung im Marketing
5. Optimierung der Bestandsplanung

Segmentierung und Clustering

Unter einem Clustering-Verfahren versteht man eine Gruppe von Techniken im Bereich des maschinellen Lernens und der Datenanalyse, welche darauf abzielen, Datenobjekte in Gruppen oder in sogenannte Cluster zu unterteilen, sodass Objekte innerhalb eines Clusters sich ähneln. Durch moderne Clustering-Verfahren können heute deutlich präzisere Kundensegmente identifiziert werden. Die KI-gestützte Segmentierung ermöglicht uns die Analyse von Kundengruppen in Echtzeit. Dabei werden verschiedene Clustering-Algorithmen genutzt, die dabei helfen, Kunden basierend auf ihrem Verhalten und ihren Präferenzen zu gruppieren. Es gibt verschiedene Clustering-Verfahren, die nicht nur vom Unternehmen und dem jeweiligen Einsatzgebiet abhängig sind, sondern auch von der Art der Daten, den gewünschten Ergebnissen und weiteren Faktoren.

Bei der Kundenidentifikation können Clustering-Verfahren eine zentrale Rolle spielen, da sie helfen, Kundendaten in verschiedene Gruppen zu unterteilen. Dies ermöglicht Einzelhändlern, personalisierte Marketingstrategien zu entwickeln, gezielte Produktempfehlungen zu geben und somit das Einkaufserlebnis zu verbessern. Ebenso können bislang verborgene Muster in großen Datenmengen entdeckt werden, die ohne KI schwer erkennbar wären, wodurch die Effizienz und Präzision der Kundenansprache wesentlich gesteigert werden.

Erfolgreiche Kundenansprache

Die erfolgreiche Integration von KI im Vertrieb ermöglicht eine präzise und personalisierte Kundenansprache, die messbare Resultate liefert. Unternehmen, welche bereits erfolgreich KI-gestützte Zielgruppenanalysen implementiert haben, berichten häufig von einer deutlichen Verbesserung ihres Marketing-ROI und einer stärkeren Wettbewerbsposition am Markt. Personalisierte Marketingkampagnen, die durch KI ermöglicht werden, führen zu einer höheren Kundentreue und langfristigen Kundenbeziehungen. Unternehmen, die personalisierte Ansprache nutzen, profitieren zusätzlich von einer gesteigerten Kundenbindung.  Ganze 80% der Konsumenten neigen dazu, bei Unternehmen zu kaufen, die personalisierte Kundenerlebnisse anbieten.

Personalisierte Marketing-Automation

Mit KI-gestützten Marketing-Automation-Tools erreichen Einzelhändler eine neue Stufe der Personalisierung. Eine Untersuchung von McKinsey zeigt, dass 46 % der deutschen Verbraucher bewusst personalisierte Werbung anfordern und 27 % auf solche Nachrichten aktiv reagieren, indem sie sie öffnen. Als besonders effektiv gilt der Einsatz von KI-gesteuerten Empfehlungssystemen, die auf Basis von

• Kundenverhalten und Präferenzen
• Transaktionshistorie
• Echtzeitinteraktionen
• kontextbezogenen Daten

individuelle Angebote erstellen.

Kanalübergreifende Kommunikation

Die Integration verschiedener Kommunikationskanäle ist entscheidend für den Erfolg unserer Kundenansprache. KI-Tools ermöglichen es, Kundenanfragen kanalübergreifend effizient zu bearbeiten. Es gibt KI-Lösungen, die den Vertriebsaufwand um bis zu 90% reduzieren können, und zwar indem sie Aufgaben wie beispielsweise die Kontaktaufnahme mit Kunden, die Interessenten-Nachverfolgung und die Lead-Qualifizierung in Echtzeit optimal bearbeiten. Untersuchungen ergaben, dass Unternehmen ihre Abschlussquote um 800% steigern können, sollten sie binnen der ersten fünf Minuten auf eine Kontaktanfrage eingehen. Dies unterstreicht die Bedeutung schneller und effizienter Kundenansprache.

Schlussfolgerung

Die Implementierung von Künstlicher Intelligenz im Handel zur präzisen Identifikation von Zielgruppen stellt eine vielversprechende Lösung dar, um den Herausforderungen wie beispielsweise sinkenden Kundenfrequenzen und ineffizienten Marketingstrategien entgegenzuwirken. Hierbei stoßen traditionelle Methoden an ihre Grenzen, da sie die Komplexität und Dynamik des modernen Marktes oft nicht genau abbilden können. KI hingegen ermöglicht es, große Datenmengen in Echtzeit zu analysieren und präzise Zielgruppenprofile zu erstellen, welche auf den individuellen Bedürfnissen der Kunden basieren. Durch Predictive Analytics und automatisierte Optimierungen können Einzelhändler nicht nur gezielt auf ihre Kunden und deren Wünsche eingehen, sondern auch individuelle Angebote entwickeln, die die Kundenzufriedenheit sowie den Umsatz steigern.

In der Praxis ist eine deutliche Steigerung bei Conversion-Raten, Kundenbindung und Umsatz durch präzise Zielgruppenidentifikation zu beobachten. KI ermöglicht im Handel eine Präzision bei der Kundenansprache und führt zu einer höheren Effizienz sowie einer Reduktion von Streuverlusten.

Für eine erfolgreiche Implementierung sind einige wesentliche Punkte entscheidend: eine solide technische Infrastruktur, die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen sowie eine datengestützte Kundenanalyse durch Predictive Analytics. Unternehmen verschaffen sich durch die Implementierung von KI-Systemen einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil und positionieren sich als zukunftsorientierte, kundennahe Anbieter.

Letztlich eröffnet Künstliche Intelligenz im Handel neue Perspektiven. Sie verändert nicht nur die Art und Weise, wie Unternehmen ihre Zielgruppen identifizieren und ansprechen, sondern sichert auch die langfristige Wettbewerbsfähigkeit.

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