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In einem kürzlich erschienenen Beitrag haben wir erörtert, wie Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) den Einzelhandel und die Konsumgüterindustrie verändern und Unternehmen dabei helfen, Ladenbesuche und SKU-Analysen zu automatisieren und zu optimieren. Im Folgenden stellen wir Erfolgsgeschichten und Fallstudien vor, die zeigen, wie drei Unternehmen die Produktverfügbarkeit, die Markentransparenz und die Kundenzufriedenheit mithilfe von KI-gestützten End-to-End-Einzelhandelslösungen deutlich verbessert haben.
KI hilft CPG- und Einzelhandelsunternehmen, den traditionellen blinden Fleck zu überwinden, was tatsächlich in den Gängen und F&B-Läden passiert, und ihren Wettbewerbsvorteil mit leistungsstarken digitalen Regalanalysen und Marktinformationen zu verbessern.
Durch die Nutzung von Deep Learning und Computer Vision liefern KI-Anwendungen dem Verkaufspersonal Echtzeitdaten zu wichtigen Produktdetails wie Preisgestaltung, Regalposition und Werbeaktionen. Kombiniert mit Datenanalysen zu Mustern und Trends ermöglichen diese Metriken eine effektivere Ausführung im Einzelhandel und eine bessere Abstimmung mit Preisstrategien und Beschaffungsinitiativen.Managern Einblicke in die Einhaltung von Planogrammen und die Produktplatzierung und helfen Filialleitern, fundierte Entscheidungen über die Bedingungen in den Filialen zu treffen. Finden Sie heraus, wie.
Nehmen wir das Beispiel von Henkel Beauty Care in Deutschland, einem weltweit führenden Unternehmen mit über 900 Artikeln in sechs Kategorien. Der manuelle Beschaffungsprozess und die Regalüberprüfungen beschränkten das Merchandising-Team bisher auf nur 10 Minuten aktiven Verkauf pro Ladenbesuch.
Mit Trax Retail Execution erfassen die Mitarbeiter nun Regalbilder über Smartphones, die in der Cloud analysiert werden, um nahezu in Echtzeit verwertbare Erkenntnisse über die Regale zu gewinnen. Dieser Übergang zum datengesteuerten Merchandising hat die Abläufe gestrafft, den Zeitaufwand für Vertriebskontrollen und Datenerfassung um 50 % reduziert und den Mitarbeitern 150 % mehr Zeit für die Erschließung von Umsatzpotenzialen gegeben.
90 % des Umsatzes von Henkel im Bereich Schönheitspflege stammen von den 10 wichtigsten Marken. Die Erfassung granularer Informationen auf SKU-Ebene ermöglichte den Zugriff auf umfangreiche Felddaten, mit denen das Team feststellen konnte, welche seiner Kernprodukte in den Regalen fehlten, und die Fehlbestände um 4,3 Prozent reduzieren konnte. Die daraufhin eingeleiteten Korrekturmaßnahmen führten innerhalb von dreieinhalb Monaten zu einem Umsatzanstieg von mehr als 2 Prozent.
Wichtig ist, dass granulare Daten auf SKU-Ebene dazu beitrugen, fehlende Kernprodukte zu identifizieren und die Lagerbestände um 4,3 % zu reduzieren. Dies führte zu einer Umsatzsteigerung von über 2 % innerhalb von nur dreieinhalb Monaten - ein klarer Beweis dafür, wie Prognosen, Segmentierung und Ausgabenmanagement aufeinander abgestimmt werden können, um den Lebenszyklus von Produkten in den Regalen zu optimieren.
Coca-Cola Amatil, ein großer Abfüller im asiatisch-pazifischen Raum, nutzte Trax zur Optimierung seiner Einzelhandelsstrategie für Eistee. Obwohl Coca-Cola eine 15 % höhere Produktdurchdringung als sein Konkurrent hatte, stellte das Unternehmen fest, dass es insgesamt weniger Facings hatte (-4 %).
Die Erkenntnisse von Trax zeigten, dass die Coca-Cola-Filialen im Durchschnitt nur 3,76 Geschmacksrichtungen vorrätig hatten, während die Filialen der Wettbewerber im Durchschnitt 6,58 Geschmacksrichtungen vorrätig hatten. Mit diesen Echtzeit-Einblicken und Benchmarks konnte das Unternehmen strategisch auf die Regionen eingehen, in denen der Regalanteil zu gering war, anstatt blindlings Promotions in allen Geschäften zu starten.
Dieser fokussierte Ansatz führte zu einer Steigerung des Marktanteils um 5 % innerhalb von zwei Wochen und generierte einen zusätzlichen Umsatz von 27.400 US-Dollar. Dieser Fall zeigt beispielhaft, wie die funktionsübergreifende Zusammenarbeit zwischen Beschaffungsteams, Marketing und Vertrieb, unterstützt durch KI-gesteuerte Datenanalysen, erfolgreiches Category Management vorantreibt.
Coca-Cola Hellenic Russland stand vor der Herausforderung, die Markenpräsenz und -einhaltung in Horeca-Kanälen wie Tankstellen und Fast-Food-Lokalen zu überwachen, da es kein Audit-System durch Dritte gab.
Die Lösung von Trax automatisierte diesen Prozess und nutzte Bilderkennung, um die Einhaltung der Merchandising-Standards am Point-of-Sale zu bewerten. So wurden beispielsweise "Combo"-Aktivierungen erfasst, die Getränke, Lebensmittel und Preisnachlässe auf Speisekarten oder Displays kombinierten.
Durch die Rationalisierung dieser Audits konnte Coca-Cola ein Qualitätsmanagement der Markenaktivierungen sicherstellen und einen optimalen ROI an den vereinbarten Berührungspunkten in verschiedenen Verkaufsstellen gewährleisten.
Die KI-gesteuerte Plattform von Trax bietet Skalierbarkeit für die gesamte Kategorie und ermöglicht es den Beteiligten, Lagerbestände, Produktbeschreibungen und Preise in Tausenden von Geschäften zu überwachen. Die Plattform unterstützt das nahtlose Onboarding neuer Benutzer und bietet den Endbenutzern Dashboards mit umsetzbaren Erkenntnissen zur Optimierung des Lieferkettenmanagements, des Lieferantenbeziehungsmanagements und der strategischen Beschaffung.
Dieser End-to-End-Ansatz verbessert die Beschaffungskategorien, indem er Umsatzverluste und Fehlbestände reduziert, die Lieferantenleistung und das Lieferantenmanagement verbessert und proaktive Reaktionen auf Risiken in der Lieferkette ermöglicht.
Durch die Integration von Ausgabenanalysen und Source-to-Pay-Daten hilft die Lösung Unternehmen, die Gesamtkosten zu senken und gleichzeitig die Nachhaltigkeit und betriebliche Effizienz zu verbessern.
Wie diese Beispiele zeigen, werden KI-gestützte Einzelhandelslösungen wie die datengesteuerte Merchandising-Plattform von Trax schnell zur Quelle der Regalwahrheit. Sie ermöglichen es CPG-Unternehmen, den Share-of-Shelf zu erhöhen, Preisstrategien zu optimieren, den Umsatz zu steigern und die Einhaltung von Merchandising-Standards zu gewährleisten - und das alles bei überragender Kundenbindung und -zufriedenheit.
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