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Computer Vision im Einzelhandel – Lohnt sich die Investition?

Technology

13 Juni 2022 - 6 Minuten lesen

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Melania Sulak Content Marketing Manager

Sie ist spezialisiert auf das Schreiben und überblickt Inhalte, die auf die Bedürfnisse und Interessen der Leser des IT B2B Sektors zugeschnitten sind.  

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Inhaltsverzeichnis

  1. Sollte Ihr Einzelhandelsunternehmen in Computer Vision investieren?
  2. Top 5 Use Cases für Computer Vision im Einzelhandel
  3. Zusammenfassung

Computer-Vision-Lösungen können Ihre Verkaufsstrategie im Omnichannel optimieren. Dabei dienen sie nicht nur als praktische Anwendungen, von denen Ihre Kunden begeistert sein werden, sondern bieten sie auch eine Fülle umsetzbarer Analysen. Ausgestattet mit einer Reihe von detaillierten Datenerkenntnissen können Sie Ihren Absatz steigern, Ihre Abläufe verbessern, Verluste reduzieren, die Sicherheit erhöhen und Ihr Geschäft in Echtzeit verwalten.

Die Umstellung auf Omnichannel ist jetzt möglicherweise der günstigste Zeitpunkt, um in leistungsstarke neue Portfolios zu investieren. Erfüllen Sie somit bestehende und zukünftige Anforderungen der Kunden.

Aber lohnen sich die Entwicklungskosten von Computer-Vision-Anwendungen wirklich?

Sollte Ihr Einzelhandelsunternehmen in Computer Vision investieren?

Wenn Sie Ihren Kunden ein durchweg großartiges Einkaufserlebnis bieten möchten, könnte der Einsatz von Computer-Vision-Lösungen eine Möglichkeit sein dies zu erreichen.

Die Customer Journey umfasst immer mehr digitale Berührungspunkte. Es wird entscheidend darauf ankommen sicherzustellen, dass alle Ihre physischen und virtuellen Kanäle nahtlos miteinander verbunden und synchronisiert sind. Computer-Vision-Anwendungen können als effektive Brücke zwischen dem Online- und Offline-Einkauf dienen. Diese Schlüsselverbindung, mit einer Menge an generierten erweiterten Analysen, kann dazu dienen Ihre Abläufe im Kern zu verändern.

Somit kann eine digital geführte Transformation Ihrer Prozesse zu einem Ihrer größten Unterscheidungsmerkmale werden. Wenn modernste Technologie effektiv eingesetzt wird, kann sie Ihnen dabei helfen, eine nahtlose Omnichannel-Konnektivität aufzubauen – eine Leistung, die bis heute noch nicht viele Einzelhändler vollbracht haben.

Die durch die Pandemie vorangetriebene schnelle Expansion in digitale Kanäle, hat stationäre Einzelhändler davon überzeugt, größere Investitionen in E-Commerce-Optionen zu tätigen.

Jedoch kommen viele Einzelhändler mit dem Tempo des Wandels nicht klar und können nicht wirklich mit den Kundenerwartungen Schritt halten. Wenn Sie sich entscheiden Ihr Lösungsportfolio für den Einzelhandel durch die Einführung von Computer-Vision-Technologien zu erweitern, würde Ihr Unternehmen zu den wenigen branchenführenden Unternehmen gehören.

Top 5 Use Cases für Computer Vision im Einzelhandel

McKinsey prognostiziert, dass künstliche Intelligenz (KI) Einzelhändler bis 2030 mit den Tools ausstatten könnte, die sie benötigen, um ihre Entscheidungsprozesse zu automatisieren. Damit können Unternehmen fundierte Entscheidungen in Echtzeit treffen und somit verschiedene Prozesse von der Bestandsverwaltung bis hin zur Analyse der Ladenbesucher, wie nie zuvor genutzt werden.

Die enormen Mengen an Datenerkenntnissen, die Computer-Vision-Technologien liefern, können Einzelhändlern helfen sich an ein zunehmend dynamisches Marktumfeld anzupassen und Automatisierung in einer Reihe verschiedener Bereiche einzuführen.

Im Folgenden finden Sie einige Beispiele, wo und wie Computer Vision im Einzelhandel für den größten Mehrwert eingesetzt werden kann.

Online & Offline-Lagerverfügbarkeit

Die Verfügbarkeit von stationären Lagerbeständen kann sich darauf auswirken, ob Kunden in Zukunft bei Ihnen einkaufen. Jedoch genauso wichtig ist es heute, dass Sie genaue und aktuelle Angaben zur Verfügbarkeit, der von Ihnen online gelisteten Produkte bereitstellen.

Die Statistiken aus unserem umfassenden Branchenbericht „Top 5 Einzelhandel Tech Trends für 2022“ zeigen, dass die Produktverfügbarkeit eine der wichtigsten Erwartungen der Verbraucher ist:

  • 76 % der Verbraucher geben an, dass der Komfort ihre oberste Priorität beim Online-Kauf ist.
  • 81 % der Kunden erwarten von Marken einen nahtlosen Kaufprozess auf allen Geräten.
  • Nur 11 % der Verbraucher sind bereit zu warten, bis das Produkt beim Händler ihrer Wahl verfügbar ist, während 33 % es lieber in einem anderen Geschäft kaufen würden.

In Anbetracht dessen ist es nicht verwunderlich, dass 64 % der Einzelhändler das Ziel haben, ihr Bestandsmanagement durch die Implementierung modernster Analyselösungen wie Computer Vision zu optimieren.

Durch die Automatisierung von Inventarprozessen mit Computer-Vision-Technologie können Sie Ihre Bestandsinformationen in Echtzeit aktualisieren und sicherstellen, dass sich Ihr Bestand zur richtigen Zeit am richtigen Ort befindet.

In-Store Inventory Management  

Wenn Sie sicherstellen möchten, dass Ihre Kunden ein wirklich nahtloses Omnichannel-Erlebnis erhalten, kann die Automatisierung von Bestandsprozessen ein entscheidender Schritt zur Erreichung dieses Ziels sein.

Digital unterstützte Tools wie Computer Vision ermöglichen es Einzelhändlern, ihre Lagerbestände und den Bestand im Geschäft besser zu kontrollieren. SIM-Anwendungen können mit anderen digitalen Lösungen im Geschäft integriert werden, um den bestmöglichen Überblick über die Lagerbestände und den Nachschubbedarf zu bieten.

Durch den Einsatz von Imaging-Technologie können Ihnen Computer-Vision-Lösungen Echtzeitinformationen über Ihre Geschäftsumgebung liefern. Kameras erkennen leere Regalplätze automatisch und die entsprechende Softwarelösung sendet Ihren Mitarbeitern eine Benachrichtigung, um den fehlenden Bestand aufzufüllen.

Wenn Produkte immer dann vorrätig sind, wenn Ihre Kunden sie brauchen, wird ihr gesamter Customer Lifetime Value wahrscheinlich erheblich steigen. Daher kann Ihnen die Einführung von Computer-Vision-Anwendungen zur Unterstützung von Bestandsverwaltungsprozessen die Oberhand verschaffen, um Ihrer Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein.

Real-Life Success Story 

Der US-Einzelhandelskonzern Walmart nutzt die Fähigkeiten der KI, um Bestände zu überwachen und den besten Ersatz für Out-of-Stock Artikel zu finden. Ihre Lösung analysiert Hunderte von Elementen (z. B. Größe, Typ, Marke, Preis, Kundenpräferenzen und Ladenbestand), um die Lagerbestände zu optimieren und den Umsatz zu steigern.

Self-Checkout Lösungen

Jüngste Untersuchungen haben ergeben, dass 61 % der britischen Verbraucher immer öfter Selbstbedienungskassen in Geschäften nutzen. Diese Zahl wurde sicherlich durch die Anforderungen der Pandemie und der erhöhten Hygieneempfehlungen beeinflusst. Seitdem hat sich die verstärkte Nutzung von Self-Checkouts jedoch zu einer kundenfreundlichen Option entwickelt.

Das Bedürfnis der Kunden nach Komfort und berührungslosen Interaktionen kann durch die Einführung intelligenter Kassenlösungen erfüllt werden – z. B. Self-Checkout, RFID-fähige intelligente Lösungen (z. B. Decathlon) oder vollständig kassenlose Geschäfte. Letzteres, vor einigen Jahren von Amazon eingeführt, folgt dem Convenience-Trend und hilft, personalbezogene Kosten, Kundendurchsatz und Schwund zu optimieren. Amazon Go und andere Geschäfte, die diesem Beispiel folgten, kombinieren Computer Vision, KI, maschinelles Lernen und Sensortechnologien, um ausgewählte Produkte zu erkennen, die Gesamtkosten des Warenkorbs zu berechnen und die Zahlung zu verwalten.

Bei den meisten Selbstbedienungskassen müssen Kunden jedoch immer noch Barcodes einzelner Artikel manuell scannen, was – wenn es um die Bequemlichkeit geht – nicht ideal ist. Hier können Computer-Vision-Technologien helfen. Die Bildverarbeitungstechnologie kann Produkte automatisch erkennen und sie dem Warenkorb hinzufügen, ohne dass ihre Barcodes gescannt werden müssen. Ein solcher Smart-Checkout verbessert nicht nur das Kundenerlebnis, sondern erhöht auch die Sicherheit und beschleunigt den gesamten Bezahlvorgang.

Targeted Advertising

Fortschrittliche Echtzeit-Datenanalysen dank Computer-Vision-Lösungen, können auch verwendet werden, um gezielter und relevanter für Kunden zu werben. Solche Anwendungen bieten Einblicke in das Kaufverhalten der Kunden, was es viel einfacher macht, Produktempfehlungen oder Rabatte zu versenden, welche individuelle Kaufpräferenzen am besten widerspiegeln.

Analytics ermöglicht es Einzelhändlern auch, ihre Kunden über die Verfügbarkeit der Produkte, an denen sie Interesse gezeigt haben, auf dem Laufenden zu halten. All dies dient dazu Ihre Kunden zu begeistern und Ihnen gleichzeitig zu helfen Ihr Geschäft effektiver zu führen.

Store Visitor Analytics

Durch das Verfolgen und Analysieren von Verhaltensmustern können Einzelhändler die Art von Optimierungen an ihren Abläufen vornehmen, die zu einem höheren Absatz führen. Diese Technologie kann angewendet werden, um die Effektivität des Ladenlayouts, den Kundenverkehr sowie die Leistungsunterschiede der einzelnen Geschäfte genau zu bewerten.

Langfristig kann der Zugriff auf diese Daten zu erheblichen Kosteneinsparungen führen. Wenn Daten beispielsweise wiederholt zeigen, dass eines Ihrer Geschäfte nicht so viel Umsatz generiert wie der Rest Ihrer stationären Standorte, können Sie damit weitere fundierte Entscheidung treffen. Dies ist nur ein Beispiel dafür, wie Computer Vision für mehr Geschäftserfolg genutzt werden kann. Zusätzlich zu diesem Anwendungsfall gibt es verschiedene andere Möglichkeiten diese Technologie und deren Vorteile zu nutzen.

Zusammenfassung

Computer Vision hat bereits damit begonnen, verschiedene Aspekte der Einzelhandelsbranche zu beeinflussen – von der Erfüllung der Verbrauchererwartungen über die Optimierung von Geschäftsökosystemen, bis hin zur umfassenden digitalen Transformation.

Die neue Realität im Einzelhandel zeigt, dass nur wenige Einzelhändler wirklich wachsen konnten. Was sie oft von anderen unterscheidet, ist der intelligente Einsatz von Technologie, der ihnen geholfen hat, dem Tempo des Wandels in einem sich schnell entwickelnden Markt immer einen Schritt voraus zu sein. Erfolgreiche Einzelhändler würden wahrscheinlich argumentieren, dass sich ihre Entscheidung, in Computer Vision zu investieren, tatsächlich gelohnt hat.

 

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