Angesichts der bevorstehenden umsatzstarken Phasen zum Jahresende stehen Einzelhändler vor einer Herausforderung, die über die bloße Umsatzsteigerung hinausgeht: die Vernetzung von Filialen, E-Commerce, Lagern, Kundendaten und Managementsystemen zu einem einzigen System.

Diese Schlussfolgerung stammt von ARBENTIA, einem von Ecommerce News zitierten Technologieberatungsunternehmen, das sechs zentrale technologische Herausforderungen für die Branche identifiziert. Dazu gehören der Übergang vom Omnichannel- zum wirklich einheitlichen Handel, die Echtzeit -Bestandsverwaltung und der Einsatz künstlicher Intelligenz in spezifischen Prozessen.

Von Omnichannel zu Unified Commerce

Konsumenten unterscheiden die verschiedenen Vertriebskanäle einer Marke nicht mehr so, wie Unternehmen sie traditionell organisiert haben. Ein Kauf kann online beginnen , in einem Ladengeschäft abgeschlossen, in einer anderen Filiale abgeholt und schließlich über einen anderen Kanal zurückgesendet werden. Das Problem ist, dass in vielen Unternehmen Filialen, Online-Shops , Lager und Marktplätze weiterhin mit getrennten Systemen arbeiten.

Für ARBENTIA besteht die Herausforderung darin, eine gemeinsame Sicht auf Lagerbestand, Bestellungen und Kunden zu schaffen. Diese Integration ermöglicht es ihnen, die Verfügbarkeit jedes Produkts in Echtzeit zu kennen und Vorgänge wie Click & Collect , Retouren zwischen verschiedenen Kanälen oder die Auftragsbearbeitung direkt aus den Filialen zu unterstützen, ohne auf parallele Prozesse zurückgreifen zu müssen.

Echtzeit-Aktienmarktanalysen werden unerlässlich.

Transparenz über den Lagerbestand ist eine weitere Priorität. Angesichts knapper Margen können sowohl Produktengpässe als auch Überbestände die Ergebnisse direkt beeinträchtigen. Technologien wie fortschrittliche Analytik, mobile Lösungen, Automatisierung, das Internet der Dinge und Identifikationssysteme können die Rückverfolgbarkeit verbessern und den Nachschubbedarf frühzeitig erkennen lassen.

Die Anforderungen variieren je nach Produktkategorie. In der Modebranche ist es beispielsweise notwendig, Referenzen nach Größe und Farbe korrekt zu verwalten. Im Lebensmittelbereich bringen hohe Umschlagshäufigkeit, Verfallsdaten und Rückverfolgbarkeit neue Variablen in die Bestandsverwaltung ein.

Die KI beginnt, die experimentelle Phase zu verlassen.

Die dritte Priorität betrifft den Einsatz künstlicher Intelligenz in realen Betriebsprozessen, anstatt in isolierten oder experimentellen Projekten. Die Technologie kann für Bedarfsplanung, Produktempfehlungen, Anomalieerkennung, Auftragsautomatisierung oder Mitarbeiterunterstützung eingesetzt werden.

Im Geschäft kann ein Mitarbeiter basierend auf der Kundenhistorie ergänzende Produkte vorschlagen oder dem Verkäufer während der Bedienung zusätzliche Informationen geben.

Im operativen Geschäft kann KI ungewöhnliche Lagerbewegungen erkennen oder die Erfassung von per E-Mail eingegangenen Bestellungen automatisieren. Im Kundenservice kann sie Interaktionen zusammenfassen, Stimmungen analysieren oder Antwortvorschläge unterbreiten. Voraussetzung dafür ist laut ARBENTIA, dass die künstliche Intelligenz mit zuverlässigen Daten und ordnungsgemäß integrierten Prozessen arbeitet.

Personalisierung erfordert eine individuelle Konsumentenperspektive.

Die Nutzung von Daten zur Personalisierung stellt eine weitere Herausforderung dar. Eine Segmentierung, die sich ausschließlich auf allgemeine Merkmale oder die Kaufhistorie stützt, gilt angesichts der Möglichkeiten, die die Integration verschiedener Informationsquellen bietet, als unzureichend.

Ziel ist es, ein umfassenderes Bild des Konsumenten zu erstellen, basierend auf Interaktionen in Geschäften, im E-Commerce, im Kundensupport und an anderen Kontaktpunkten.

Analysen und künstliche Intelligenz können diese Daten dann in Empfehlungen, Mitteilungen, Werbeaktionen und Serviceerlebnisse umwandeln, die besser auf das individuelle Verhalten zugeschnitten sind.

Veraltete Systeme behindern die Transformation.

Die technologische Modernisierung stellt ein weiteres bedeutendes Hindernis dar. Ein erheblicher Teil der Einzelhandelsunternehmen ist nach wie vor von veralteten Systemen abhängig , in denen sich über die Jahre Prozesse und Entwicklungen angesammelt haben, die die Integration neuer Anwendungen, digitaler Kanäle oder KI-Tools behindern können.

Statt diese Systeme komplett zu ersetzen, geht der von der Beratungsfirma ermittelte Trend eher in eine schrittweise Modernisierung, bei der ein gemeinsamer technologischer Kern beibehalten und neue Funktionen phasenweise hinzugefügt werden.

Dieser Ansatz ermöglicht es, Prozesse mit dem größten Wirkungspotenzial zu priorisieren und das mit groß angelegten Transformationsprojekten verbundene Risiko zu reduzieren.

Cybersicherheit und Talent meistern die Herausforderungen.

Je stärker der Einzelhandel vernetzt ist, desto größer ist das potenzielle Risiko technologischer Entwicklungen. Filialen, Lager, mobile Geräte, Cloud- Anwendungen , digitale Plattformen und Kundendaten bilden ein gemeinsames Ökosystem, wodurch der Schutz von Identitäten, Zugriffen und Daten immer wichtiger wird.

ARBENTIA argumentiert daher, dass Cybersicherheit von der Entwurfsphase der Prozesse an integriert und nicht erst später hinzugefügt werden sollte.

Technologie stellt jedoch nur einen Teil des Wandels dar. Die Akzeptanz durch die Mitarbeiter ist ebenso entscheidend: Neue Systeme, Automatisierung und KI-Tools bringen nur dann Vorteile, wenn die Teams wissen, wie sie diese nutzen und in ihre Arbeitsabläufe integrieren.

Die Transformation sollte in Phasen erfolgen.

Die sechs identifizierten Herausforderungen laufen alle in dieselbe Richtung: Die Zukunft des Einzelhandels besteht weniger darin, neue Werkzeuge anzuhäufen, sondern vielmehr darin, sicherzustellen, dass die gesamte Wertschöpfungskette Informationen austauscht und in derselben Realität agiert.

ARBENTIA plädiert daher für eine schrittweise Transformation, beginnend mit einer Analyse der Abläufe und der Identifizierung von Bereichen, in denen Technologie den größten Mehrwert generieren kann.

Von dort aus können Projekte schrittweise Geschäftsmanagement, Bestandsführung, mobile Lösungen im Geschäft und im Lager, Analytik, Automatisierung, Logistik, Kundensupport und künstliche Intelligenz integrieren.