Der bedarfsgerechte Einkauf von Waren auf Basis von Datenanalysen ist ein Beispiel für Data-driven Commerce. Ein weiteres häufiges Anwendungsszenario ist Churn-Management, sprich der Versuch, die Abwanderung von Kunden zu vermeiden. KI-gestützte Datenmodelle sagen dann etwa bei Telekommunikations-Unternehmen die Kündigungswahrscheinlichkeit voraus und identifizieren Kunden mit einem potenziell höheren Abwanderungsrisiko. Vertrieb und Marketing können dann im Zusammenspiel reagieren und beispielsweise Kampagnen gezielter ausrichten oder Rabatte und andere Incentives anbieten, um die entsprechenden Kunden zu halten.

Die Analyse von Daten bietet dem Handel also viele Vorteile. Hier eine Auswahl möglicher Anwendungsszenarien:

• Analyse des Kundenverhaltens: Wie lange haben Kunden welche Seite besucht? Welche Inhalte haben sie angeklickt?
  
  
• Profilierung von Kundengruppen: Welche Kunden schauen sich welche Produkte wie lange an? Daraus ergibt sich auch die Chance, die künftige Kollektion auf den Geschmack bestimmter Kundengruppen auszurichten.
  
  
• Dynamische Preisgestaltung: Unternehmen können dank Analytics ihre Preise - auch in Echtzeit - an die aktuelle Markt- und Wettbewerbssituation sowie an Verfügbarkeiten und Lieferbedingungen anpassen.
  
  
• Personalisierte Customer-Journey: Personalisierte und genaue Ansprache mit individuellen Angeboten über alle Kanäle und Touchpoints - das richtige Produkt zum richtigen Zeitpunkt zum richtigen Preis.
  
  
• Optimierte Disposition: Mithilfe von Forecasts oder Absatzprognosen können Firmen Filialen gezielt beliefern und die Lagerhaltung optimieren, um Leerverkäufe zu vermeiden.
  
  
• Next Best Action: Automatisierte Vorschläge für weitere Aktionen, Spezialpreise, ergänzende Angebote, die Art der Kundenansprache (etwa E-Mail oder Telefon) oder die intelligente Steuerung von Online-Kampagnen.
  
  
• Programmatic Advertising: Algorithmen steuern die Interaktion, stellen die jeweiligen Angebote an die Nutzer zusammen und spielen sie zum optimalen Zeitpunkt aus.
  
  
• Churn-Management: KI-gestützte Datenmodelle sagen die Kündigungswahrscheinlichkeit voraus und identifizieren Kunden mit einem potenziell höheren Abwanderungsrisiko. Vertrieb und Marketing können dann beispielsweise Kampagnen gezielter ausrichten, um Kunden weiter an sich zu binden.