Automatisierung & KI: Drei Szenarien für den digitalen Modehandel 2023

Die Welt des digitalen Einzelhandels ist schnelllebig und stellt eine Vielzahl an Herausforderungen, die auch durch die Pandemie, Vorkrieg, Inflation und einen globalen wirtschaftlichen Umbruch beeinflusst werden. Der stetige Wandel fordert kurz- und langfristige Entscheidungen, bei denen mehr in Betracht gezogen wird, als das bloße über Wasser halten. Und das gilt auch im Bereich E-Commerce, der nach wie vor ein entscheidender Faktor für die Entwicklung des Einzelhandels ist.

Bereits im Jahr 2018 berichtete das Wirtschaftsprognose-Unternehmen Gartner, dass Unternehmen, die bis 2023 Künstliche Intelligenz (KI) für den digitalen Handel nutzen, eine Steigerung von 25% bei Kund:innenzufriedenheit, Umsatz und Kosteneffizienz erfahren werden - eine Prognose, die durch den stetig fortschreitenden Einsatz technologischer Mittel in den letzten Jahren bekräftigt wird.

Besonders in Regionen, in denen einige der oben aufgeführten Kategorien bereits erfüllt sind, erreichen Online-Kanäle einen immer höheren Standard. Somit wird es für Brands und Einzelhändler unerlässlich ‘mitzuziehen’ und die Vorteile der technologischen Entwicklung in ihr tägliches Geschäft zu integrieren. Die Methoden und Tools, die die Trendphase hinter sich gelassen haben und die Basis für technologischen Fortschritt liefern, können Unternehmen dabei helfen, ihren Datenfluss in Bezug auf Ware und Kund:innen besser zu steuern.

Lesen Sie weiter, um zu erfahren, welche drei Szenarien den digitalen Einzelhandel im Jahr 2023 prägen werden und wie Unternehmen Teil der ‘Erfolgswelle durch Technologie’ werden können.

1. KI und Automatisierung: Die vielversprechende Basis

Die 2018 noch eher abstrakt wirkende Idee, dass künstliche Intelligenz aus dem Einzelhandel nicht mehr wegzudenken sein wird, nimmt im Jahr 2023 Form an - und das vor allem durch Automatisierung und KI, die das Einkaufserlebnis für die Kundschaft schneller, einfacher und effizienter machen sollen.

Mithilfe von KI sind Einzelhändler in der Lage, das Verhalten und die Vorlieben ihrer Kund:innen zu verfolgen, um ihnen ein personalisiertes Einkaufserlebnis zu bieten. So können Marken zum Beispiel ihre Marketingstrategien verbessern, indem sie personalisierte Daten und Einblicke nutzen, die Aufschluss über den Kundenstamm liefern und Kundenbindung fördern. KI-basierte Tools wie virtuelle Assistent:innen, Chatbots und automatisierte Customer-Service-Systeme, die die Interaktion mit Kund:innen betreffen, werden immer beliebter - denn durch den Einsatz von KI zur Kundenbetreuung wird nicht nur Zeit und Geld gespart, sondern gleichzeitig ein besseres Erlebnis für die Kund:innen geschaffen. Die KI kann beispielsweise Kundendaten analysieren, um personalisierte Empfehlungen auszusprechen, die Customer Journey anzupassen oder potenziell betrügerische Aktivitäten zu erkennen.

Neben KI spielt auch Automatisierung eine immer größere Rolle. Sie ermöglicht es vor allem, Abläufe zu rationalisieren und manuelle Arbeit zu verringern, aber auch Kosten und Zeit zu sparen. So lassen sich beispielsweise die Auftragsabwicklung, der Kundenservice und die Bestandsverwaltung vereinfachen. Gleichzeitig wird auch hiermit die Kundenzufriedenheit erhöht: In einer Branchenumfrage von Euromonitor vom November 2022 gaben fünfundvierzig Prozent der Fachleute an, dass ein positives digitales Kundenerlebnis erfolgsentscheidend ist.

2. Neue Prioritäten: Nachhaltige Ansätze

Auch das zunehmende Bewusstsein für Nachhaltigkeit wird durch KI und Automatisierung weiter vorangetrieben. 2023 werden mehr und mehr Einzelhändler nachhaltigere Lösungen einführen, wie beispielsweise die Verwendung recycelter Materialien, die Reduzierung von Verpackungen und der Einsatz energieeffizienter Technologien. Die Unternehmen arbeiten daran, ihren CO2-Fußabdruck zu verringern und ihre Umweltauswirkungen bis 2026 zu verbessern - eine steile Lernkurve, die notwendig ist, um dem wachsenden Bedürfnis von mehr als der Hälfte der Online-Kundschaft gerecht zu werden, den Klimawandel zu stoppen.

Um ein erfolgreiches Unternehmen zu führen ist es wichtig, die Erwartungen der Aktionäre mit den Sorgen und Anforderungen der Mitarbeiter:innen, Kund:innen, Lieferanten, der Lieferkette und der Umwelt in Einklang zu bringen. KI ebnet den Weg für Dateneinblicke in die Auswirkungen umweltfreundlicher Methoden in einer Branche, in der CO2-Emissionen, Logistikleistung und Abfall unumgänglicher Teil der Produktion und der Lieferketten sind.

Nach Angaben von Invescpcor geben mehr als 60 Prozent der Verbraucher:innen Artikel mehr als einmal zurück und schicken sie mehrfach zurück, ohne dass ihnen zusätzliche Kosten entstehen. Die Kosten liegen stattdessen bei den Einzelhändlern und bei der Umwelt: Um die 10-20 Einheiten mehr in jeder Währung und in hohen CO2-Emissionen.

Die Bereitschaft, der Unternehmen, erneuerbare Energiequellen wie Solar- und Windenergie für den Betrieb von Websites und anderen digitalen Infrastrukturen zu nutzen und bewusst nachhaltige Verpackungsmaterialien und Versandmethoden zu verwenden, wächst - doch es bleibt die Frage: Wieso werden die Unternehmen trotz dessen nicht nachhaltiger?

Langfristig verantwortungsvollere Entscheidungen in Bezug auf Produktion, Lieferketten-Management und Einhaltung von Produktstandards finden ihren Ursprung in dem Vorhaben, sie überhaupt machen zu wollen. Wir verfügen heute über genügend Kapazitäten und Automatisierungssoftware, um die Daten zu erfassen und zu organisieren, die für diese Vorhaben von Bedeutung sind - ganz zu Schweigen davon, wie sie auch zur Umsatzsteigerung und Kundenbindung beitragen können. Zusätzlich kann mit diesen Daten Transparenz unterstützt werden, indem Informationen zu Material und Produktfluss mit Verbraucher:innen geteilt werden.

Adidas sticht mit seinen Nachhaltigkeits-Bemühungen hervor. Im Rahmen der Partnerschaft mit Infinited Fiber Company und dem von der EU finanzierten Projekt ‘New Cotton’ hat die Sportbekleidungsmarke bis 2022 96 Prozent des gesamten verwendeten Polyesters recycelt und eine Bekleidungskollektion mit mindestens 60 Prozent Fasern aus recycelten Baumwollabfällen und 40 Prozent Bio-Baumwolle hergestellt.

Unternehmen setzen zunehmend auf Professionalisierung und Datenverarbeitung durch maschinelles Lernen, um die richtige Zuteilung vorzunehmen und den Umsatz zu steigern. In einem weiteren erfolgversprechenden Schritt können Unternehmen Richtlinien anstreben, die nicht nur die Kundschaft zufrieden stellen und Treue in der von Authentizität geprägten Metaverse schaffen, sondern gleichzeitig einen umweltfreundlichen und nachhaltigen Einzelhandel ermöglichen.

3. DTC- und Omnichannel-Modelle

Die Verschmelzung von Direct-to-Consumer (D2C) und Omnichannel bietet Marken und Einzelhändlern die Möglichkeit, ein einheitliches, integriertes Kundenerlebnis zu schaffen. Da die Anforderungen der Kund:innen in Bereichen wie Komfort und Effizienz weiter steigen, wird es immer wichtiger für Unternehmen ein Omnichannel-Erlebnis zu bieten - nur so bleiben sie langfristig wettbewerbsfähig.

Auch hier liegt das Erfolgsgeheimnis im Erfassen und Verwenden von Daten. Für ein individuelles, maßgeschneidertes Kundenerlebnis, müssen Daten aus verschiedenen Kanälen zusammengeführt und ausgewertet werden - dazu gehören beispielsweise Kundenfeedback und Verkaufsdaten, mit denen Marketingkampagnen und Produktangebote zielgerichteter werden.

Kampagnen werden mittlerweile nicht nur durch innovative Ideen vorangetrieben, sondern auch maßgeblich durch KI gestaltet. Der Prozess, der durch KI automatisierte Konsumverhalten dokumentiert, ermöglicht es Einzelhändlern, präzise Vorhersagen hervor zu bringen, die durch Erkennung, Verarbeitung und Simulation zu maschinenlesbaren Vorlagen werden. Während KI und Automatisierung zum Standard werden, wird es für Marken und Einzelhändler immer einfacher, einen Omnichannel-Ansatz zu entwickeln, ein D2C-Modell aufzubauen und Prozesse zu automatisieren - was ein personalisiertes Einkaufserlebnis, rationalisierte Ablauf und damit letztlich auch zu höheren Umsätzen und mehr Rentabilität führt.

Insbesondere für den Omnichannel-Ansatz sind KI und Automatisierung eine perfekte Kombination, denn durch die Nutzung der maschinellen Lernfähigkeit von KI wird die Preisgestaltung über verschiedene Kanäle hinweg verwaltet, wobei die Kaufhistorie und die Preissensibilität von Kund:innen berücksichtigt werden können. Auch die IT-Infrastruktur kann neu konfiguriert werden, um die Anforderungen, die Omnichannel-Vertrieb mit sich bringt, besser zu erfüllen - dazu gehört das Digitalisieren der Lieferkette für bessere Zeit- und Kosteneffizienz.

Beim DTC-Modell wird oft der Vorteil übersehen, dass die generierten Daten und Einblicke an einem zentralen Punkt gebündelt werden - auch wenn sie sich aus verschiedenen Systemen zusammensetzen.

Seit 2009 hat sich Tradebyte als Marktführer in der Revolution von DTC und Marketplace SaaS etabliert. Als zuverlässiger Integrator für Mode- und Lifestyle-Marketplaces in Europa hat das Unternehmen mit über 1000 Marken, Einzelhändlern und Herstellern zusammengearbeitet, wie beispielsweise About You, Asics, Guess, Karl Lagerfeld und Puma.

Immer mehr Kund:innen nutzen mehrere Kanäle wie Web, Mobile und Social Media, um ihre Einkäufe zu tätigen, und erwarten, dass Einzelhändler immer erreichbar und bereit sind, sie zu unterstützen. Laut Forbes wird prognostiziert, dass bis zu 75 Prozent der DTC-Marken bis Ende 2023 ein abonnement-basiertes Angebot haben werden. Um ihre Umsatzziele zu erreichen und sich von der Konkurrenz abzuheben, müssen sich Marken auf die Personalisierung des Kundenerlebnisses konzentrieren und dabei KI und maschinelle Lerntechnologien einsetzen. Dadurch kann Besucher:innen ein maßgeschneidertes, personalisiertes Erlebnis geboten werden.

Um dieser Erwartung gerecht zu werden, setzen viele Einzelhändler auf Unified Commerce, das heißt sie bauen ein 360-Grad-Einzelhandelsnetzwerk auf, um über eine einzige und vollständig integrierte Softwareplattform schneller und gezielter Daten zu erhalten. Mit diesem Ansatz entfällt die Notwendigkeit, Daten aus verschiedenen Systemen abzugleichen, wodurch Zeit und Ressourcen gespart werden. Darüber hinaus werden Datenbestände aufgebrochen und es wird sichergestellt, dass die Daten aus verschiedenen Quellen sicher und intakt innerhalb des einheitlichen Warenwirtschaftssystems aufbewahrt werden.

Die Technologie hilft Unternehmen, Daten in digitale Kundenerlebnisse umzuwandeln, die dem Einkaufen in einem Ladengeschäft ähneln. Der Online-Einkaufsstil der Generation Z fordert ein immer intensiver werdendes Erlebnis, mit visuellen und akustischen Eindrücken, die ansprechend wirken - Live-Shopping und virtuelle Anproben sind Beispiele dafür. Die Grenzen des Online-Erlebnisses weichen zunehmend auf, Technologi dient immer mehr dazu, alle Sinne mit einzubeziehen - einschließlich Berührung, Geruch und sogar Geschmack.

Zusammenfassung

Der digitale Einzelhandel im Jahr 2023 ist herausfordernd, ebnet aber dennoch den Weg, um von den Fortschritten in den Bereichen KI, Automatisierung und Nachhaltigkeit zu profitieren. Es liegt an den Unternehmen selbst, sich den Herausforderungen zu stellen und ihre E-Commerce-Abläufe zu optimieren, um Kund:innen ein besseres Erlebnis zu bieten und datengesteuerte Tools zu nutzen, um die Auswirkungen auf die Umwelt zu reduzieren.

Von David Juarez-Schmidt