Seit einigen Jahren ist der Einzelhandel von einem massiven strukturellen Wandel betroffen. Im Zuge der Digitalisierung aller Lebensbereiche haben sich die Märkte tiefgreifend verändert. Onlinehändler wie Amazon und Zalando verzeichnen steigende Umsätze, während der Einzelhandel mit starken Einbußen zu kämpfen hat. Einer der Gründe für den Erfolg dieser Online-Pure-Player ist ihr datenbasiertes Geschäftsmodell: Mithilfe von Algorithmen optimieren sie Warenflüsse und steuern die Preisgestaltung automatisch. Dem Einzelhandel hingegen fehlen in den meisten Fällen die Mittel, um aus eigener Kraft die hierfür notwendigen IT-Strukturen zu etablieren.

Seit einigen Jahren ist der Einzelhandel von einem massiven strukturellen Wandel betroffen. Im Zuge der Digitalisierung aller Lebensbereiche haben sich die Märkte tiefgreifend verändert. Onlinehändler wie Amazon und Zalando verzeichnen steigende Umsätze, während der Einzelhandel mit starken Einbußen zu kämpfen hat. Einer der Gründe für den Erfolg dieser Online-Pure-Player ist ihr datenbasiertes Geschäftsmodell: Mithilfe von Algorithmen optimieren sie Warenflüsse und steuern die Preisgestaltung automatisch. Dem Einzelhandel hingegen fehlen in den meisten Fällen die Mittel, um aus eigener Kraft die hierfür notwendigen IT-Strukturen zu etablieren.

Künstliche Intelligenz sorgt für optimale Preise und nachfragegerechte Warenbestände

Das Düsseldorfer Softwareunternehmen aifora bietet Händlern und Marken durch verschiedene SaaS-Lösungen auf seiner Data-Sharing- und KI-Plattform die Möglichkeit, über intelligentes Bestands- und Preismanagement profitabler zu arbeiten und sich so gegen die großen Onlinehändler zu behaupten. Dadurch bleibt langfristig zudem die Vielfalt im Einzelhandel erhalten. Denn ohne eine intelligente Nutzung ihrer Daten wird es für die meisten Händler auf Dauer schwer, gewinnbringend zu wirtschaften und ihr Unternehmen erfolgreich fortzuführen. Die Plattform ist nutzbar sowohl vom rein stationären Handel oder E-Commerce als auch von Omni-Channel-Händlern.

Die cloudbasierte Plattform funktioniert dabei als digitales Ökosystem, dem die Einzelhändler ihre Daten zur Verfügung stellen. Die Plattform verwendet diese Daten, um mithilfe selbstlernender Algorithmen das Bestandsmanagement und die Preisgestaltung zu optimieren und automatisieren. Darüber hinaus fließen in die Berechnungen auch in Echtzeit zusätzliche Faktoren wie Warenverfügbarkeit, Wettbewerbspreise, besondere Ereignisse wie beispielsweise Valentinstag oder Wetteränderungen.

„Wir ermöglichen dem Einzelhandel mit unserer Data-Sharing- und KI-Plattform sein gesamtes Potenzial auszuschöpfen. Dabei verbessert sich unser Machine-Learning- Algorithmus stetig – je mehr Daten dieser erhält, desto genauer werden die Vorhersagen. Außerdem nehmen wir die Vorhersagen regelmäßig unter die Lupe und optimieren den Algorithmus ständig“, erklärt Thomas Jesewski, Gründer und CEO von aifora. „Zurzeit arbeiten wir außerdem daran, dass die Plattform sämtliche Daten aller Nutzer – natürlich anonymisiert – in die Berechnungen einbezieht. Aktuell gibt es niemanden auf dem Markt, der diese Lösung anbietet, dieser Community-Aspekt ist einzigartig. Gemeinsam schaffen wir dadurch ein Gegengewicht zu Amazon und Co. Darüber hinaus verstehen wir die Bedürfnisse des Einzelhandels ganz genau, da wir von aifora ursprünglich selbst aus der Branche stammen und die Pla ttform unter Berücksichtigung dieser jahrelangen Handelserfahrung entwickelt haben.“

Volles Potenzial nutzen mit objektiver Echtzeit-Datenanalyse

Händlern ergeben sich hieraus mehrere Vorteile: So sorgen die SaaS-Lösungen dafür, dass der Umsatz und der Ertrag gesteigert und der Bestand reduziert wird. Dies führt zu einer Senkung der Kapitalbindung. Außerdem müssen die Händler die Preis- und Bestandsentscheidungen nicht mehr manuell aus den Daten ableiten. Das spart Zeit, die laufenden Kosten sinken. Darüber hinaus sind die Berechnungen der Algorithmen rein datengetrieben und dadurch hundertprozentig objektiv. Bei der menschlichen Bewertung hingegen spielen immer auch subjektive Kriterien eine Rolle. Beispielsweise zögern Händler die Preisreduzierung von Waren mitunter zu lange hinaus, da sie hoffen, eine höhere Anzahl der Artikel zum Originalpreis verkaufen zu können. Die Algorithmen laufen in Echtzeit und berücksichtigen dabei die Daten des Händlers sowie aktueller Ereignisse, um die zukünftige Nachfrage zu prognostizieren. Die Echtzeit-Datenanalyse d er Plattform verbindet zwei für den Einzelhandel relevante Anwendungsgebiete: Intelligent Stock Automation (ISA) und Intelligent Price Automation (IPA).

Der optimale Preis zu jeder Zeit

Die Product Suite IPA von aifora analysiert auf Basis der Daten mithilfe des selbstlernenden Algorithmus die Abverkäufe und setzt für jedes Produkt und jeden Vertriebskanal den optimalen Preis. Je nach Bedarf kommen dabei verschiedene SaaSLösungen zum Einsatz. So beinhaltet die Software von aifora Module, um den optimalen Einstandspreis zu berechnen, Strategien für das dynamische Preismanagement (Dynamic Pricing) zu entwickeln sowie um Abschriften und Promotions zu planen und zu steuern. Die Module berücksichtigen dabei unter anderem Informationen zu Preisen oder Absatzmengen sowie relevante Wettbewerbs-, Markt- und Eventdaten.

Waren und Bestand intelligent steuern

Zusätzlich bietet aifora seinen Nutzern über die Plattform die Product Suite ISA mit Modulen für die intelligente Warensteuerung und das Bestandsmanagement. Im Fokus der Module stehen die Verteilung der Artikel auf verschiedene Vertriebskanäle und Filialen, der Warennachschub für NOS-Artikel sowie die Umlagerungen der Artikel. Mithilfe der künstlichen Intelligenz der Plattform können die Nutzer den optimalen Bestellzeitpunkt, die richtige Einkaufsmenge und die idealen Warenverteilung auf die verschiedenen Filialen ermitteln. Dies ermöglicht den Händlern eine optimale Nutzung ihrer Verkaufs- und Lagerfläche, da sie immer die optimale Menge eines Artikels vorrätig haben, und dadurch eine Reduzierung der laufenden Kosten.

Die Software von aifora ist besonders nutzerfreundlich. Die Händler können die Berechnungen des Algorithmus über das User Interface immer transparent nachvollziehen. Zudem ist eine flexible Anpassung an individuelle Geschäftsregeln durch eine einfache Konfiguration der Software möglich.