Drei bewährte Strategien: KI für FMCG-Vertrieb

Künstliche Intelligenz wird zum unverzichtbaren Werkzeug im Einzelhandel. Laut McKinsey-Bericht steigt bei KI-nutzenden Unternehmen der Umsatz um 3-5%, während die Kosten um 15% sinken. Besonders effizient sind bilderkennungsbasierte Lösungen. Sie digitalisieren Merchandising-Displays, analysieren das Kundenverhalten und optimieren Produktlayouts.

Entgegen der landläufigen Meinung benötigt KI im Einzelhandel keine monatelangen Projekte. Es gibt Ansätze, die solche Lösungen innerhalb eines Monats oder sogar in wenigen Wochen zum Laufen bringen. Dieser Artikel behandelt drei Hauptszenarien für die schnelle KI-Implementierung in FMCG-Unternehmen zur Leistungsverbesserung ohne Großinvestitionen.

Wie KI Geschäftsprozesse in der Praxis verbessert

Künstliche Intelligenz und Bilderkennung werden zu unverzichtbaren Assistenten im Einzelhandel. Sie helfen bei der Senkung von Servicekosten, der Steigerung von Verkaufsmengen und der präziseren Vorhersage des Kundenverhaltens.

An der Verkaufsstelle prüfen KI-Lösungen, ob alle relevanten Produkte in den Regalen verfügbar sind, und ermitteln optimale Plätze für deren Platzierung. Ist ein Produkt ausverkauft, erkennt die Bilderkennungssoftware dies und benachrichtigt den zuständigen Mitarbeiter. Zusätzlich zeigen KI-Technologien Kundenbewegungen im Verkaufsraum und jene Waren, die das größte Kundeninteresse wecken. Dadurch können Händler umsatzstärkste Bereiche identifizieren und ihre Verkäufe steigern.

KI sammelt außerdem wichtige Analysedaten. So erhält ein Unternehmen die nötigen Informationen über die Filialleistung und kann Schlüsselindikatoren überwachen sowie Prozesse optimieren. Das Unternehmen kann beispielsweise SKU-Anzahl, Werbematerialien und Preise, Marken- und SKU-Anteile in den Regalen, Änderungen gegenüber Vorperioden, fehlende Regalartikel, Bildqualitätsanalysen usw. verfolgen.

Viele FMCG-Hersteller und -Distributoren verschiedener Regionen haben bereits Pilotprojekte zu KI und Bilderkennung gestartet. Ein europäischer Videoüberwachungssystem-Integrator bietet beispielsweise computergestützte Merchandising-Überwachung für Cafés und Geschäfte mit eigenen Fertiggerichten an, da Mitarbeiter nicht gleichzeitig Kunden bedienen und Waren in den Regalen auffüllen konnten.

Goods Checker, eine cloudbasierte Lösung, wurde zur Lösung dieses Problems eingesetzt. Sie nutzt Bilderkennung, um leere Bereiche in den Regalen zu identifizieren. Fehlt ein Produkt, sendet das System sofort eine Nachricht an den zuständigen Mitarbeiter per Messenger. Mit bilderkennungsbasierten Lösungen konnten Einzelhändler und Cafés Spitzennachfragezeiten identifizieren und die Produktverfügbarkeit steigern. Außerdem halfen diese Lösungen dabei, Verkäufe durch kontinuierliche Überwachung der Warenverfügbarkeit zu steigern und Verderb durch präzise Produktionsplanung zu reduzieren. 

Drei Szenarien für die KI-Integration

IT-Unternehmen bieten verschiedene Wege zur Implementierung von KI und Bilderkennung. FMCG-Unternehmen können das optimale Szenario für ihre Bedürfnisse wählen. Bei der Szenariowahl müssen Manager die technischen Fähigkeiten ihres Unternehmens berücksichtigen und prüfen, ob Mitarbeiter bereit sind, mit neuen Tools zu arbeiten. Am Beispiel von Goods Checker betrachten wir die Implementierungsarten von Bilderkennungssystemen und die Vorteile jedes Szenarios. 

Mobile App

Eine mobile Anwendung mit Bilderkennung ist der einfachste Weg zur Merchandising-Automatisierung. Der Kunde nutzt eine fertige Anwendung des Entwicklers. Das IT-Unternehmen kann die App an spezifische Geschäftsanforderungen anpassen. Bei Bedarf lassen sich neue Überwachungsindikatoren hinzufügen, Analytics-Features verbessern usw.

Die KI-Implementierung vereinfacht die Überwachung der Produktverfügbarkeit in den Regalen: Mitarbeiter fotografieren einfach die Regale in der Anwendung und sehen sofort die Verarbeitungsergebnisse. Das System zeigt, ob die Produktauslage dem Planogramm entspricht. Ein wichtiger Vorteil ist die Nutzung der App ohne permanente Internetverbindung, was in Filialen mit schlechter Verbindung entscheidend ist. Die App generiert Berichte, die Managern helfen, die Leistung jedes Mitarbeiters zu bewerten und Problembereiche in verschiedenen Geschäften zu identifizieren. Obwohl diese Lösung kostspieliger als andere Szenarien sein kann und mehrere Monate zur Implementierung benötigt, erhält das Unternehmen schließlich ein maßgeschneidertes Tool.

Integration über API

API-Integration können Unternehmen nutzen, die bereits eine eigene Unternehmensanwendung besitzen. Bilderkennung wird einfach in ein bestehendes System eingebettet. Mitarbeiter verwenden weiterhin vertraute Apps, das Unternehmen spart Zeit, da keine Neuentwicklung nötig ist.

Dieses Szenario ermöglicht flexible Funktionsanpassung an spezifische Geschäftsbedürfnisse – man kann neue Analyseindikatoren hinzufügen oder bestehende für spezifische Produktgruppen anpassen. Die Implementierung erfolgt schnell und einfach für das Personal, da die Hauptbenutzeroberfläche allen Prozessbeteiligten vertraut bleibt.

Integration über FTP-Server

Die FTP-Integration eignet sich für Unternehmen, die ein Projekt starten und testen möchten, wie die Lösung in kurzen Zeiträumen funktioniert. Diese Methode kann auch von Unternehmen genutzt werden, die keine Echtzeitanalysen benötigen.

Ein Bilderkennungssystem wird direkt mit dem bestehenden Unternehmensserver verbunden und verarbeitet automatisch alle hochgeladenen Fotos. Mitarbeiter folgen einfach dem gewohnten Arbeitsprozess, ohne sich an neue Programme anpassen zu müssen. Diese Lösung lässt sich nach einem festen Zeitplan implementieren, was für große Einzelhandelsketten mit großen Datenmengen und einem einheitlichen Berichtssystem wichtig ist.

KI als entscheidender Erfolgsfaktor im modernen Einzelhandel

Der KI-Markt entwickelt sich rasant und schafft erhebliche Vorteile für FMCG-Hersteller und -Distributoren. Moderne Technologien ermöglichen die Automatisierung von Schlüsselprozessen: von der Überwachung der Produktplatzierung bis zur Kundenverhaltenanalyse. Durch verschiedene Integrationsszenarien können selbst mittelständische Unternehmen solche Lösungen mit minimalen Änderungen im Tagesgeschäft implementieren.

Das erfolgreiche Beispiel des Videoüberwachungs-Integrators zeigt deutlich, wie Bilderkennung bereits heute Unternehmen hilft. Die computergestützte Überwachung der Produktverfügbarkeit in den Regalen gewährleistet schnelle Reaktionen auf Nachfrageschwankungen und liefert dem Management wichtige Informationen für strategische Entscheidungen. Unternehmen mit diesen Technologien haben erhebliche Marktvorteile – deshalb sollten Sie zügig mit der Implementierung digitaler Lösungen beginnen.