Es ist wieder soweit: Die Tage werden kürzer, die Blätter fallen, und die ersten Kürbisse landen in den Einkaufskörben. Ob für die Grusel-Dekoration oder als Zutat für herbstliche Gerichte – unser Kaufverhalten verändert sich mit den Jahreszeiten. Inzwischen hilft Künstliche Intelligenz (KI) Unternehmen dabei, flexibel und präzise auf diese Veränderungen zu reagieren. Doch wie funktioniert das genau?
Grundlage für datenbasierte Entscheidungen
Die Grundlage für datenbasierte Entscheidungen und eine gezielte Planung bilden verschiedene Datenquellen::
- Historische Daten: Die Analyse vergangener Verkaufszahlen und Kassendaten ist essentiell, um Muster zu erkennen und datenbasierte Entscheidungen im Einzelhandel zu treffen. So können Unternehmen herausfinden, welche Produkte in bestimmten Jahreszeiten besonders gefragt sind – wie beispielsweise Kürbisse im Herbst.
- Saisonale und regionale Effekte: Feiertage, Schulferien und saisonale Besonderheiten beeinflussen die Nachfrage erheblich. Auch regionale Unterschiede müssen berücksichtigt werden, denn das Kaufverhalten kann von Stadt zu Stadt stark variieren.
- Wetterdaten: Kooperationen mit Wetterdiensten ermöglichen den Zugriff auf präzise Wetterprognosen. Diese Informationen sind entscheidend, um die Produktverfügbarkeit an wetterabhängige Waren anzupassen – sei es Grillgut im Sommer oder wärmende Lebensmittel im Winter.
Präzisere Prognosen durch KI ermöglichen datenbasierte Entscheidungen
Obwohl viele dieser Daten bereits lange genutzt werden, erlaubt KI eine viel präzisere Vorhersage der benötigten Produktmengen für bestimmte Tage und Standorte. Unternehmen können so besser verstehen, was in einer bestimmten Region gefragt ist, und die Verfügbarkeit von Produkten optimal planen.
Ein Beispiel: Stell dir vor, ein Supermarkt plant sein Kürbissortiment für die Halloween-Saison. Mithilfe von KI analysiert das Unternehmen vergangene Verkaufsdaten und erkennt, dass die Nachfrage nach Kürbissen in den letzten Oktoberwochen stark steigt, besonders in den Städten, in denen Halloween populärer ist. Gleichzeitig bezieht die KI aktuelle Wetterdaten in die Berechnung ein und stellt fest, dass ein kühler, trockener Herbst bevorsteht – ideale Bedingungen für Dekorationsartikel wie Kürbisse.
Die KI-gestützte Analyse geht sogar noch weiter: In städtischen Gebieten wie Berlin werden eher kleinere Zierkürbisse und Halloween-Kürbisse für Dekorationen nachgefragt, während in ländlichen Regionen größere Speisekürbisse für herbstliche Gerichte bevorzugt werden. Dadurch kann der Supermarkt gezielt sein Kürbissortiment anpassen: In den städtischen Filialen werden mehr Halloween-Kürbisse für das Schnitzen angeboten, während in ländlichen Filialen ein größeres Angebot an Kochkürbissen bereitgestellt wird.
Dank dieser präzisen Vorhersagen bleibt der Supermarkt weder auf überschüssigen Kürbissen sitzen noch müssen Kunden auf die gewünschte Ware verzichten. Das Ergebnis: Die Kunden finden genau die Kürbisse, die sie suchen, und das Einkaufserlebnis wird durch die rechtzeitige Verfügbarkeit der Produkte stressfreier und angenehmer gestaltet.
Fazit
In einer Zeit, in der das Wetter und saisonale Trends einen großen Einfluss auf unser Kaufverhalten haben, setzen Unternehmen zunehmend auf die Möglichkeiten der künstlichen Intelligenz. Durch die Kombination von historischen Datenanalysen, saisonalen Trends und aktuellen Wettervorhersagen können Unternehmen datenbasierte Entscheidungen treffen, um sich optimal auf die Bedürfnisse ihrer Kunden einzustellen. Somit unterstützen diese Ansätze nicht nur den Einzelhandel, sondern auch eine nachhaltige und kundenorientierte digitale Transformation. Auf diese Weise wird ein Einkaufserlebnis geschaffen, das sowohl bequem als auch attraktiv ist. KI gestaltet die Zukunft des Einkaufens – maßgeschneidert und kundenorientiert. Also, schon einen Kürbis für Halloween ausgesucht?
