Drei große Herausforderungen für Einzelhändler nach der Pandemie und wie man sie meistert

Bundesweit sinkende Inzidenzwerte und stetig wachsende Impfquoten lassen auf ein baldiges Ende der Pandemie hoffen. Mit der Wiedereröffnung des stationären Einzelhandels rücken altbekannte Herausforderungen in den Fokus, deren Lösung die Händler weiterhin vor enorme Probleme stellt. Dass diese Probleme lösbar sind und wie das Düsseldorfer Softwareunternehmen aifora Einzelhändlern dabei hilft, die Herausforderungen zu meistern, lesen sie hier.

Herausforderung 1: Der Umgang mit der Rabatt-Sucht

Rabatte und Sonderpreise stellen für viele Kunden einen ausschlaggebenden Anreiz zum Kauf dar. Doch auch Händler sind mittlerweile gezwungenermaßen süchtig nach Rabatten. Doch das Reduzieren hat seine Schattenseiten: Unabhängig vom Vertriebskanal ist die übermäßige Rabattierung für viele Händler längst ein ungesundes Mittel zur Traffic Generierung geworden, welches die Verbraucher daran gewöhnt Vollpreisartikel fast gänzlich abzulehnen. So ergibt sich ein Dauerzustand, in dem Wettbewerber eine geringere Marge in Kauf nehmen müssen, oder sich auf niedrigere Abverkaufsquoten einstellen können.

Dass das Spiel mit den Preisreduzierungen wenig Regelmäßigkeit kennt, ist besonders in der Fashionbranche präsent. Modeunternehmen finden sich durch das Kaufverhalten ihrer Kunden, sowie den unterschiedlich getakteten Rabattierungsrythmus der Konkurrenz mittlerweile in einem nahezu ganzjährigen Abschriftenprozess. Selbst bei langjähriger Berufserfahrung und ausgeklügelten Berechnungsmodellen verschenkt der Händler so viel Potenzial.

Wie aifora hilft:

Einzelhändler schmälern ihr Gewinnpotenzial meist durch zu hohe oder zu frühe Preisnachlässe, die durchaus vermeidbar sind. Mit Hilfe von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen kann aifora Einzelhändlern dabei helfen dieses Potenzial auszuschöpfen. Die KI-basierten Anwendungen helfen Händlern Sinn aus unüberschaubaren Datensätzen zu machen und dabei alle relevanten internen und externen Einflussfaktoren zu berücksichtigen. So wird für jeden einzelnen Artikel die optimale Abschriften-Höhe ermittelt. Und das individuell für jeden Standort und jede Filiale in Echtzeit. Die Automatisierungsstufe dieses Prozesses durch die KI ist frei wählbar. Nach welcher Strategie die KI diese Preise berechnet, kann der Nutzer zuvor genau festlegen.

Herausforderung 2: Das Inventar flexibel halten

Kunden sind durch Online Shopping daran gewöhnt, den gewünschten Artikel in der richtigen Ausführung zu erhalten - normalerweise ohne viel Aufwand und per Next Day Delivery. Ständige Verfügbarkeit und kurze Wartezeiten sind Ansprüche, die immer mehr Kunden auch an stationäre Geschäfte haben. Die Herausforderung für Händler ist hierbei den richtigen Artikel zur richtigen Zeit am richtigen Ort zu haben - leichter gesagt als getan. Wer nicht fähig ist diesem Anspruch gerecht zu werden, riskiert nicht nur den Verkauf des Artikels, sondern womöglich eine mühsam aufgebaute Kundenbeziehung. Auch Nachhaltigkeit spielt eine Rolle, denn den Kundenwünschen nachzukommen bedeutet oft auch, dass die Artikel erneut versandt werden müssen. Je nach Transportweg entstehen so sowohl Mehrkosten als auch ungewollte Emissionen, die umweltbewussten Unternehmen seit geraumer Zeit ein Dorn im Auge sind.

Wie aifora hilft:

Aifora kann Nachfrage deutlich besser prognostizieren als menschliche Intuition oder Excel Modelle. Dazu analysiert die künstliche Intelligenz Unmengen an Händlerdaten und reichert diese mit externen Daten an. Erkannte Muster werden geclustert und in Berechnungen getestet, bis die jeweiligen Optimalwerte gefunden sind. Dabei berücksichtigen die daraus resultierenden Vorschläge für Bestandslevel die individuellen Logistikbedingungen der Händler bis ins Detail. Optimierungen werden stets durch die zugrundeliegenden Machine Learning Algorithmen aufgegriffen und in die nächsten Berechnungen integriert. So ermöglicht aifora es den Händlern Inventar selbst auf Ebene der Stores flexibel zu halten und geringe Bestandslevel mit höchstmöglicher Servicerate zu verbinden.

Herausforderung 3: Die Omni-Channel Erfahrung meistern

Einzelhändler ermöglichen ihren Kunden immer mehr kanalübergreifende Touchpoints. Das verbreitetste Omni-Channel Modell ist weiterhin die Mischung aus stationärem Handel und Onlineshops. Bemerkenswert hierbei: das Kundenerlebnis zwischen diesen zwei Kanälen vermischt sich immer mehr. So vergleichen Kunden auf dem Smartphone die Preise im Laden mit denen des Onlineshops, schauen nach zusätzlichen Angeboten, oder sehen nach, ob bestimmte Größen oder Farben noch vorrätig sind. Die Herausforderung für Unternehmen ist hierbei ein Erlebnis zu schaffen, bei dem den Kunden ein einheitliches Gesamtbild präsentiert wird. Das bedeutet: Die gleichen Artikel zum gleichen Preis - Aktionen, Sonderangebote und Treueprogramm eingeschlossen. Insgesamt gilt die Anforderung: der physische Store muss all die Vorteile des Onlineshops vorweisen und mehr.

Wie aifora hilft:

Die Fähigkeit Preise dynamisch auf einem attraktiven Level zu halten ist nur durch die Echtzeitanalyse von Preisdaten möglich. Die Algorithmen des Dynamic Pricing Tools von aifora analysieren konstant Produktpreise der eigenen Kanäle, sowie die der Wettbewerber. Der attraktivste Preis wird unter Berücksichtigung der Mindestmargen und Geschäftsregeln des jeweiligen Kunden ermittelt und kann so kanalübergreifend implementiert werden. Im Zusammenhang mit intelligentem Bestandsmanagement wird dem Kunden so ein deutlich besseres Einkaufserlebnis geboten, ohne dass dieser sich an fehlenden Produktvarianten oder Preisdifferenzen stören muss.

Mehr Infos zu aifora finden Sie auf der Website www.aifora.com