Moderne IT-Lösungen für den Handel müssen sowohl wirtschaftlich als auch performant und integrativ sein. Nur so können sie Teil einer erfolgreichen Retail-Strategie sein.
Der Handel hat sich nicht nur durch den immer noch wachsenden Anteil von Online-Verkäufen verändert. Neue Technologien ermöglichen Retail-Lösungen, die sich über alle Geschäftsbereiche erstrecken, von der Einkaufsplanung über die Kundenkommunikation bis hin zur Einkaufserfahrung im Online Shop oder am Point of Sale.
Intelligente IT-Lösungen heben Omnichannel Retail auf ein neues Niveau
Eine technologisch optimierte Omnichannel-Strategie hebt ungenutztes Potenzial im Einzelhandel. Omnichannel-Lösungen bieten den Kund:innen die Möglichkeit über sämtliche Kanäle hinweg ein einheitliches Einkaufserlebnis zu haben und den Warenkauf dort abzuschließen, wo sie wollen – online, auf dem Smartphone oder in der Filiale.
Durch den Einsatz von Smartphones, dem Internet of Things und Künstlicher Intelligenz lässt sich das Einkaufserlebnis vor Ort maßgeblich verbessern. Selbstbediener-Kassen sind nur der Anfang, um den Bezahlvorgang kundenfreundlich zu gestalten. Der Smart Checkout, inklusive sicherer IT-Infrastruktur, bietet nicht nur Komfort, sondern kann auch die Conversion Rate positiv beeinflussen.
Zu den neuen Retail-Lösungen gehören nicht allein Lösungen, die die Kundschaft direkt betrifft, auch Datenprodukte sind Teil des Handels. Data Science hilft dabei, die richtigen Fragen zu stellen, Daten zu analysieren und KI-Modelle zu trainieren.
Konkret können Absatzprognosen entwickelt werden, die unter Einbezug vieler Faktoren den Warenbedarf intelligent vorhersagen und mehr Planungssicherheit geben. So macht Big Data den Handel zukunftssicher.
Besonders an der Schnittstelle zum Kunden sind Technologien gefragt, die kompetentes Handeln ermöglichen und unterstützen. KI-Sprachverarbeitung bietet effiziente wie effektive Lösungen für den Smart Customer Support. Sie vereinfachen ihn nicht nur, sondern bieten auch eine bessere Customer Experience.
Wenn eine große Marke wie dm strategisch ins Onlinegeschäft einsteigt, weckt das hohe Erwartungen. Deshalb hat das IT-Tochterunternehmen FILIADATA, das seit 1988 für alle IT-Systeme von dm verantwortlich ist, bereits 2013 ein Projekt angestoßen, das die Voraussetzung für den zuverlässigen und ausfallsicheren IT-Betrieb von dm.de schaffen sollte: den Aufbau einer großen vollautomatisierten Linux-Infrastruktur im Rechenzentrum, auf der anspruchsvolle Web-Dienste wie der Onlineshop betrieben werden.
CASE STUDY LESENIm Rahmen des aktuellen Projektes wurde die Absatzprognose (Demand Forecasting) für den REWE-Lieferservice neu entwickelt. Die Implementierung der Lösung sollte mit Hilfe von Big-Data-Technologien eine einfache Skalierbarkeit ermöglichen.
CASE STUDY LESENspotsize hat eine Augmented-Reality-Lösung entwickelt, die in Online-Shops das Schuhkauf-Erlebnis verfügbar macht, das Kund:innen aus stationären Geschäften kennen. Mithilfe von Machine Learning vermisst das Programm per Smartphone-Kamera die Füße der Kund:innen und bestimmt auf dieser Basis entsprechende Schuhgrößen. Spotsize suchte einen Partner für die Umsetzung der ML-Komponenten der App und hat diesen mit inovex gefunden.
CASE STUDY LESENinovex hat für Hornbach eine Plattform zur Analyse von Bewertungen von Kund:innen aufgebaut. Eine der Motivationen für das Projekt war der Wunsch von HORNBACH, Reviews auf Social Platforms wie Google Maps analysieren zu können. Damit sind die Bewertungen gemeint, die Kund:innen nach dem Besuch im Baumarkt abgeben können – welcher Baumarkt besucht wurde, wie das Kauferlebnis wahrgenommen wurde etc. Ziel ist es, auf anonymisierter Basis die Stimmung der Kunden beim Einkauf in den Märkten zu erkennen und die Ergebnisse grafisch ansprechend zu visualisieren, um daraus Verbesserungspotenziale beim Verkauf abzuleiten.
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