Optimierte Preissetzung
Passen Sie Ihre Preise automatisiert an das Nachfrageverhalten einzelner Kunden(-gruppen) oder externe Faktoren an.
AI in Retail
KI im Einzelhandel
Wir unterstützen Unternehmen dabei, Künstliche Intelligenz im Einzelhandel gezielt einzusetzen, um Einkaufserlebnisse zu verbessern, Prozesse zu automatisieren und neue datengetriebene Geschäftsmodelle zu entwickeln – vom stationären Handel über E-Commerce bis hin zu kanalübergreifenden Omnichannel-Strategien.
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AI in Retail
KI im Einzelhandel erfolgreich einsetzen
Der Handel verändert sich schneller als jemals zuvor. Steigende Kundenerwartungen, zunehmender Wettbewerbsdruck und komplexe Lieferketten erfordern datengetriebene Entscheidungen in Echtzeit. Mit Künstlicher Intelligenz schaffen Handelsunternehmen die Grundlage, Prozesse effizienter zu gestalten, Einkaufserlebnisse zu personalisieren und neue Umsatzpotenziale zu erschließen.
Als führende Data- & AI-Beratung begleiten wir von statworx auch Ihr Unternehmen dabei, KI im Einzelhandel erfolgreich einzusetzen, um Produkte und Services weiterzuentwickeln, Prozesse effizienter zu gestalten und nachhaltige Wettbewerbsvorteile zu schaffen. Ob Künstliche Intelligenz im stationären Handel oder KI im E-Commerce – unsere Expert:innen begleiten Sie von der Strategie bis zur produktiven Umsetzung.
Konkrete Einsatzmöglichkeiten von KI im Einzelhandel
Absatzprognose
Optimieren Sie Ihre Marketing-, Bestell- und Produktionsentscheidung auf Basis zuverlässiger Absatzprognosen.
Kundenabwanderung
Identifizieren Sie abwanderungswillige Kunden, um rechtzeitig geeignete Gegenmaßnahmen einleiten zu können.
Produktempfehlungen
Helfen Sie Ihren Kunden durch personalisierte Produktempfehlungen zu finden, wonach Sie suchen.
Supply Chain Management
Optimieren Sie Ihr Bestell-, Inventar-, und Produktionsmanagement auf Basis von Nachfrage- und Angebotsprognosen.
Personalisiertes Marketing
Erhöhen Sie die Effektivität Ihrer Werbemaßnahmen durch das personalisierte Schalten Ihrer Anzeigen.
Qualitätskontrolle
Nutzen Sie moderne Techniken wie Computer Vision um die Qualität von Produkten automatisiert zu bewerten.
Lieferantenmanagement
Nutzen Sie KI zur Überprüfung von Lieferantendaten und zur Identifikation sowie Selektion neuer Zulieferer.
Warum Künstliche Intelligenz im Einzelhandel immer wichtiger wird
Der Einzelhandel befindet sich in einem tiefgreifenden Wandel. Kunden erwarten personalisierte Einkaufserlebnisse, kurze Lieferzeiten, individuelle Produktempfehlungen und kanalübergreifend konsistente Services. Gleichzeitig steigen Kosten für Personal, Logistik und Warenhaltung, während der Wettbewerbsdruck durch digitale Anbieter kontinuierlich zunimmt.
KI im Einzelhandel bietet Unternehmen die Möglichkeit, diese Herausforderungen datenbasiert zu lösen. Statt Entscheidungen ausschließlich auf Erfahrungswerten zu treffen, analysieren moderne KI-Systeme große Datenmengen in Echtzeit und unterstützen Unternehmen dabei, Prozesse zu automatisieren, Nachfrage präziser vorherzusagen und Kundenbedürfnisse besser zu verstehen.
Dabei geht es längst nicht mehr nur um einzelne Automatisierungen. KI entwickelt sich zunehmend zu einem strategischen Bestandteil moderner Handelsunternehmen und unterstützt entlang der gesamten Wertschöpfungskette – vom Einkauf über die Logistik bis hin zu Marketing, Vertrieb und Kundenservice.
Umsatzsteigerung und optimiertes Kundenerlebnis durch Computer Vision
Wir entwickelten eine Computer-Vision-Suite mit Deep-Learning-Modellen, die Produktbeschreibungen automatisiert verbessert und gezielte Produktempfehlungen generiert.
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Optimierung Disposition Retail
In diesem spannenden Projekt haben wir einen modellbasierten Korrekturmechanismus zur Vermeidung von abnormalen Bestellvorgängen im Weihnachtsgeschäft entwickelt.
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Sales Forecasting mit Deep Learning
In diesem spannenden Projekt haben wir eine Sales Forecasting Engine auf Basis von Deep Learning Modellen zur Vorhersage des erwarteten Absatzes in den nächsten drei Monaten entwickelt.
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Preiselastizitäten im Retail
In diesem Projekt haben wir gemeinsam mit unserem Kunden eine Methode zur Schätzung von storespezifischen Preiselastizitäten und Einflussfaktoren entwickelt.
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Marketing-Analyse
Um den individuellen Einfluss von Marketingkanälen auf das Kerngeschäft unseres Kunden zuverlässig zu bewerten, haben wir statistische Modelle auf Basis vergangener Marketing- und Bestelldaten entwickelt.
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Next Basket Prediction mit Deep Learning
In diesem Projekt haben wir ein neuartiges Recommender-System zur Warenkorbprognose auf Basis von Deep Learning entwickelt.
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Customer Churn & Retention Prognose
In diesem Projekt haben wir ein automatisches System zur Steuerung von Kundenabwanderung und -reaktivierung entwickelt.
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Anomalieerkennung in Retail-Daten
Zur Sicherstellung einer optimalen Datenqualität haben wir für unseren Retail-Kunden ein Modell entwickelt, das ungewöhnliche Datenpunkte in Sales-Daten automatisch erkennt und korrigiert.
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Sales Forecasting im Retail
In diesem Proof of Concept haben wir für einen Kunden aus dem Retail-Umfeld ein statistisches Prognosemodell zur Vorhersage von verkauften Einheiten auf Warengruppenebene entwickelt.
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Pricing Analytics im Retail
In diesem Projekt haben wir einen internationalen Retail-Konzern bei der Einführung von Pricing Analytics methodisch und operativ über einen Zeitraum von mehr als einem Jahr begleitet.
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Recommender-System im E-Commerce
Um die User Experience im Onlineshop justDrink zu verbessern, haben wir für die Feldschlösschen AG, die größte Brauerei und Getränkehändlerin der Schweiz, ein Recommender-System entwickelt, das den Kund:innen auf Basis des Warenkorbs relevante Produkte empfiehlt.
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Preissimulation im Retail
In diesem Projekt haben wir für unseren Kunden ein Preissimulations-Tool entwickelt, das auf Basis des Preises sowie vielfältiger weiterer Einflussfaktoren die erwartete Absatzmenge in den nächsten Wochen vorhersagt.
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Ein KI-Chatbot für alle: Wie hagebauGPT Effizienz und Kreativität fördert
Wir entwickelten einen unternehmensinternen KI-Chatbot für hagebau, mit dem Mitarbeitende sicher mit Daten chatten und zeitaufwändige Aufgaben effizient erledigen können.
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Unsere Stärke
Unser Ökosystem ermöglicht eine ganzheitliche Betrachtung von Daten & KI.
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Tools, Partnerschaften & Technologien
15+
Jahre Erfahrung in Data Science, ML und KI
100+
Kunden aus 10 Industrien und weiter wachsend
85+
Expert:innen aus mehr als 17 Studienrichtungen
1.000+
Daten- und KI-Projekte erfolgreich umgesetzt
Herausforderungen bei der Einführung von KI im Einzelhandel
Vielleicht verfügen auch Sie als Handelsunternehmen bereits über große Mengen wertvoller Daten – können deren Potenzial jedoch nur eingeschränkt nutzen. Unterschiedliche IT-Systeme, fragmentierte Datenquellen oder fehlende Datenqualität erschweren den erfolgreichen Einsatz von Künstlicher Intelligenz. Hinzu kommen hohe Anforderungen an Datenschutz, Skalierbarkeit und die Integration neuer KI-Anwendungen in bestehende Prozesse.
Typische Herausforderungen, denen wir in Projekten begegnen:
- Fragmentierte Datenlandschaften und Datensilos
- Fehlende Datenqualität und uneinheitliche Datenstrukturen
- Komplexe Systemlandschaften im stationären Handel und E-Commerce
- Begrenzte Skalierbarkeit bestehender Lösungen
- Datenschutz-, Compliance- und Governance-Anforderungen
- Fehlende KI-Strategie und Priorisierung geeigneter Use Cases
Als erfahrene Data-&-AI-Beratung unterstützen wir Sie dabei, diese Herausforderungen systematisch zu lösen – von der strategischen Planung über den Aufbau der technischen Infrastruktur bis zur erfolgreichen Einführung produktiver KI-Anwendungen.
Eine durchdachte KI-Strategie ermöglicht es Unternehmen, ihre spezifischen Ziele klar zu definieren, Anwendungsbereiche zu identifizieren und den Einsatz von KI-Technologien gezielt zu steuern. So wird sichergestellt, dass sämtliche KI-Initiativen auf die übergeordneten Unternehmensziele abgestimmt sind und eine solide Infrastruktur, verlässliche Datenbasis sowie das notwendige Fachwissen vorhanden sind. Eine strategische Planung minimiert Risiken, steigert die Akzeptanz und legt den Grundstein für nachhaltigen Erfolg mit KI.
Unsere Beratung zur KI-Strategie bildet das Fundament für die datengetriebene und KI-basierte Transformation Ihres Unternehmens. Gemeinsam erarbeiten wir, wie Sie die Transformation strategisch umsetzen und die erfolgversprechendsten Einsatzmöglichkeiten für Ihr Unternehmen auswählen können.
Künstliche Intelligenz im E-Commerce und stationären Handel
Der Einsatz von KI im Einzelhandel unterscheidet sich je nach Vertriebskanal. Während im E-Commerce vor allem digitale Kundendaten genutzt werden, stehen im stationären Handel häufig Filialprozesse, Warenverfügbarkeit und operative Abläufe im Mittelpunkt. Unternehmen mit Omnichannel-Strategie profitieren besonders davon, beide Welten intelligent miteinander zu verbinden.
Whitepaper: KI im Einzelhandel
KI Einzelhandel: Unsere Services
KI-Beratung
Wir beraten Sie bei der Identifikation geeigneter Data Science und KI-Anwendungsgebiete, der Auswahl von Technologien, dem Aufbau von Datenarchitekturen und der Entwicklung Ihrer individuellen Daten-und KI-Strategie.
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KI-Einstiegsangebote
Sie stehen noch am Anfang Ihrer Daten- und KI-Reise? Bei uns finden Sie verschiedene Workshops, Trainings und schnell einsatzbereite KI-Lösungen, die sich perfekt für die ersten Schritte mit Data Science und KI eignen.
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KI-Lösungen
Wir entwickeln auf Ihre Anforderungen zugeschnittene Data Science und KI-Lösungen. Dabei unterstützen wir Sie von der Idee bis zur produktiven Lösung. Anschließend sorgen wir für den reibungslosen Betrieb.
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KI-Weiterbildung
Ob technische oder methodische Fähigkeiten, Data Literacy oder Datenkultur - unsere Formate setzen auf interaktive und inspirierende Lernmethoden. Wir schulen Einsteiger:innen, Spezialist:innen und Führungskräfte.
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Künstliche Intelligenz im E-Commerce
Künstliche Intelligenz im Online-Handel unterstützt Sie dabei, die gesamte Customer Journey datenbasiert zu optimieren – von der Produktsuche über personalisierte Empfehlungen bis hin zum Checkout. Auf Basis historischer Kaufdaten, des Nutzerverhaltens und weiterer Echtzeitinformationen können Produktempfehlungen individualisiert, Suchfunktionen verbessert und Marketingkampagnen automatisiert gesteuert werden. Gleichzeitig helfen KI-Modelle dabei, Conversion Rates zu steigern, Warenkörbe zu optimieren und Nachfrageentwicklungen präziser vorherzusagen.
Typische Einsatzbereiche sind
- intelligente Recommendation Engines
- personalisierte Produktempfehlungen
- Optimierung der Customer Journey
- intelligente Produktsuche und höhere Conversion Rates
- Dynamic Pricing
- Nachfrageprognosen und Warenkorbanalysen
Experten für AI in Retail kontaktieren
01
Kostenloses Beratungsgespräch
Besprechen Sie Ihre Herausforderungen und Ziele im Bereich Data & AI mit uns.
02
Maßgeschneidertes Angebot
Erhalten Sie ein maßgeschneidertes und transparentes Angebot.
03
Präsentation & Auftragserteilung
Wir präsentieren allen relevanten Stakeholdern unseren Ansatz.
04
Onboarding mit Projektteam
Unser maßgeschneidertes Projektteam kümmert sich um Ihre Anliegen.
KI im Einzelhandel: FAQ
Was sind typische Anwendungsfälle von KI im Einzelhandel?
Künstliche Intelligenz wird im Einzelhandel unter anderem für personalisierte Produktempfehlungen, Nachfrageprognosen, Dynamic Pricing, Customer Analytics, intelligente Produktsuchen sowie die Optimierung von Warenbeständen und Lieferketten eingesetzt. Welche KI-Anwendungen den größten Mehrwert bieten, hängt von Ihrem Geschäftsmodell, Ihrer Datenbasis und Ihren strategischen Zielen ab – wir beraten Sie gern.
Wie kann KI im E-Commerce eingesetzt werden?
Künstliche Intelligenz im E-Commerce unterstützt Unternehmen dabei, die gesamte Customer Journey zu optimieren. Dazu gehören unter anderem personalisierte Produktempfehlungen, intelligente Suchfunktionen, Dynamic Pricing, automatisierte Marketingmaßnahmen sowie präzise Absatzprognosen. Ziel ist es, das Einkaufserlebnis zu verbessern, Conversion Rates zu steigern und Kunden langfristig zu binden.
Welche Vorteile bietet Künstliche Intelligenz im stationären Handel?
Im stationären Handel hilft KI dabei, Warenverfügbarkeit und Bestände zu optimieren, Personal effizienter zu planen und Kundenströme besser zu analysieren. Darüber hinaus ermöglichen Technologien wie Computer Vision oder intelligente Filialanalysen automatisierte Prozesse und datenbasierte Entscheidungen, die Kosten senken und gleichzeitig die Servicequalität verbessern können.
Welche Voraussetzungen sind für den Einsatz von KI im Einzelhandel notwendig?
Eine erfolgreiche KI-Einführung basiert auf einer belastbaren Datenbasis, klar definierten Anwendungsfällen und einer geeigneten technischen Infrastruktur. Ebenso wichtig sind eine durchdachte KI-Strategie sowie die Integration der Lösungen in bestehende Prozesse. Wir unterstützen Sie dabei, die notwendigen Voraussetzungen zu schaffen und geeignete KI-Anwendungen erfolgreich umzusetzen.
Für welche Handelsunternehmen eignet sich KI?
Künstliche Intelligenz im Einzelhandel eignet sich grundsätzlich für Unternehmen jeder Größe – vom mittelständischen Händler bis zum internationalen Retail-Konzern. Besonders profitieren Unternehmen mit großen Datenmengen, komplexen Lieferketten, Omnichannel-Strategien oder einem hohen Wettbewerbsdruck im stationären Handel und E-Commerce.
Wie unterstützt statworx bei KI-Projekten im Einzelhandel?
Wir begleiten Handelsunternehmen entlang des gesamten KI-Lebenszyklus – von der Identifikation geeigneter Use Cases über die Entwicklung einer individuellen KI-Strategie bis hin zur technischen Umsetzung und dem produktiven Betrieb. Dabei verbinden wir unsere Expertise in Data Science, Machine Learning und Data Engineering mit langjähriger Erfahrung aus erfolgreichen KI-Projekten im Retail.