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Recap: Data Driven Commerce Days

KI und Datenauswertung sind die Trends im Handel

Institut für Künstliche Intelligenz/Universität Bremen
Institut für Künstliche Intelligenz/Universität Bremen

Der stationäre Handel lernt von den Online Pure Playern, wie relevant die Datenauswertung für die Optimierung von Geschäftsprozessen ist. Die (virtuelle) Konferenz "Data Driven Commerce Days" hat die Potenziale des datengetriebenen Handels aufgezeigt.

Für den Handel ist der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) aktuell das Technologie-Trend-Thema schlechthin. Marco Atzberger, Mitglied der Geschäftsleitung beim EHI Retail Institute, hatte für seinen Vortrag bei den "Data Driven Commerce Days" Umfrageergebnisse mitgebracht, die das eindrucksvoll belegten.

Szenarien für KI-Entwicklung im Handel

EHI Retail Institute

Atzberger hat aufgezeigt, in welchen Bereichen Künstliche Intelligenz im Handel zum Einsatz kommen kann. Dafür hatte er ein Schaubild dabei, das die unterschiedlichen Anwendungsmöglichkeiten in der Zentrale, bei der Kundenerfahrung, in der Filiale und in Logistik und Transport aufzählte.

Außerdem zeichnete Atzberger verschiedene Szenarien, wie sich KI-Anwendungen im Handel künftig entwickeln könnten. Und er gab ein Update, wie sich das Forschungsprojekt "Knowledge4Retail", an dem das EHI Retail Institute ebenfalls beteiligt ist, entwickelt.

Im zweiten Vortrag beschrieben Urs Wohler, Geschäftsführer der Niesenbahn, und Judith Noerpel-Schneider, Co-Founder des Schweizer Start-ups Pricenow, wie die Niesenbahn in diesem Jahr dynamisches Pricing eingeführt hat. Wohler und Noerpel-Schneider erklärten abwechselnd, wie die Price Engine funktioniert, mit welchen Daten sie gefüttert wurde und welche Tools außerdem noch zum Einsatz kommen.

Price Engine bringt der Niesenbahn mehr Transparenz

Niesenbahn im Berner Oberland

Niesenbahn.ch

Die Niesenbahn sei mit der Einführung der Price Engine sehr zufrieden, erklärte Wohler. Das Unternehmen habe nun transparenten Einblick, zu welchen Zeiten die Bahn beziehungsweise das Berghaus gut ausgelastet sind. So kann sie Marketingmaßnahmen planen, um beispielsweise für Zeiten mit weniger Nachfrage mehr Besucher zu gewinnen.

Im dritten Vortrag ging es um den Einsatz von Künstlicher Intelligenz, um Produkte im Shop einfacher zu finden. Simon Mathis, Director Data bei der Digitalagentur Towa, setzt gemeinsam mit Haberkorn, Österreichs größtem technischen Händler, eine Bilderkennung um.

Günther Kapfer, Leiter Digital & E-Commerce bei Haberkorn, erklärte recht anschaulich, warum der Händler als erstes Produkt "Schrauben" gewählt hat. Es gibt so viele davon und sie unterscheiden sich in vielen Details. Wenn die Bilderkennung mit so einer schwierigen Kategorie gelingt, könne sie auch auf einfache Kategorien angewandt werden, meint Kapfer.

Data Driven Marketing in der praktischen Umsetzung

Am zweiten Konferenztag drehten sich die Vorträge darum, wie Daten die Customer Experience und das Online Marketing verbessern. Daniela Grumbach, Leiterin Marketing bei Hailo, hat sehr detailliert beschrieben, wie das traditionelle mittelständische Unternehmen sein Marketing und den Vertrieb digitalisiert. Die Hürden bleiben nicht unerwähnt.

Im Anschluss daran präsentierten Salesforce Datorama und Namics, wie es mit Marketing Intelligence gelingt, wertvolle Zielgruppen zu identifizieren. Jonas Rashedi, Head of Data Intelligence & Technologies bei der Parfümerie Douglas, zeigte dann, wie Daten nicht nur die Welt im Allgemeinen sondern die Welt des Marketings verändern. Rashedi zeigte mit vielen Beispielen, wie die Parfümerie Douglas erfolgreich Kundendaten für die unterschiedlichsten Marketingzwecke nutzt.

Wie Daten den Modehandel unterstützen

Am dritten Konferenztag stammten die Praxisbeispiele aus dem Modehandel und vom Telekommunikationsanbieter Telefonica Germany. Bianca Wagner, Projektleitung Strategischer Einkauf & Planning beim Fashion- und Lifestyle-Händler E. Breuninger berichtete sehr lebendig, wie sie Datensilos aufgebrochen und ein Self Service Business Intellligence Tool für ihre tägliche Arbeit eingeführt hat. Nachdem auch ihre Kolleginnen und Kollegen für die Arbeit mit dem Tool geschult worden waren, war das Interesse groß, mit dem Tool neue Insights zu generieren und vor allem schneller zu Erkenntnissen zu gelangen.

Wagners Kollege Steffen Renz, Senior Software Engineer Content Production bei E.Breuninger, erklärte, wie komplex die Anreicherung von Produktdaten mittlerweile geworden ist. Er gab den Zuhörerinnen und Zuhörern auch Tipps, wie sie beispielsweise mit einer Wardley Map Trends erfassen und die Reife von Technologien visualisieren können.

Tom Kussmaul, Data Driven Marketing Manager bei Telefonica Germany, beschrieb gemeinsam mit Felix Schirl, Geschäftsführer von Trbo, wie Kunden von Telefonica mit Hilfe der SaaS-Lösung von Trbo personalisiert angesprochen werden können. Dazu verknüpft Trbo Daten aus den Werbelösungen von Google mit Onsite- und CRM-Daten von Telefonica.

Dass Transaktionsmails ein wertvolles Kommunikationsmittel mit Kundinnen und Kunden sind, hat Maurice Ferbert, Digital Product Manager beim Mode-Händler Peter Hahn erläutert. Er veranschaulichte, wie der Online-Shop von Peter Hahn die Lösung von Parcellab einsetzt, um Kundinnen über den Status ihrer Bestellung zu informieren. Nicht nur die Kundenzufriedenheit ist dank dieses Tools gestiegen, die Transaktionsmails führen auch zu mehr Aufträgen, weil die Mails auf eine Order-Tracking-Seite im Webshop zurückverlinken und die eine oder andere Kunden dann erneut bestellt. Das sei so gar nicht geplant gewesen, sagt Ferbert, es sei aber ein willkommener Nebeneffekt.

Drei rote Fäden

Drei rote Fäden zogen sich durch die Vorträge der Data Driven Commerce Days:

1. Wer wettbewerbsfähig bleiben will, kommt an der Datenauswertung nicht vorbei.

2. Unternehmen wollen ihre Kundinnen und Kunden besser kennenlernen, um ihnen gezielt Angebote zu machen und die Kommunikation zu personalisieren.

3. Eine Schwierigkeit ist nach wie vor, dass Daten in Silos liegen und nicht miteinander verknüpft sind. Das ist jedoch die Grundvoraussetzung für Data Driven Commerce.

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