Geschäftsprozesse optimieren – Drei Use Cases für KI als Wettbewerbsvorteil

Preis Ups and downs Börsengrafik auf PCs
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Nicht nur in Bezug auf Kundenerwartungen, auch für die Optimierung interner Geschäftsprozesse spielt künstliche Intelligenz eine immer wichtigere Rolle. Angefangen bei automatischem Produkt-Tagging über die teilautomatisierte Erstellung von Beschreibungstexten bis hin zu KI-gestützten Onlinemarketing-Budgets – die Einsatzmöglichkeiten von künstlicher Intelligenz sind so vielfältig wie die Pain-Points der Marken, Händler und Hersteller.

Künstliche Intelligenz für intelligentes Business

Wer die Chancen von künstlicher Intelligenz zu nutzen weiß, verschafft sich klare Wettbewerbsvorteile. Großes Potential bietet der Einsatz von KI zum Beispiel bei der Optimierung von Lagerbeständen. Umsatz- und Kundenverluste sind vorprogrammiert, wenn die plötzlich heiß begehrte Ware nicht mehr verfügbar und erst Tage später wieder lieferbar ist, andere Produkte dafür zum Lagerhüter mutieren.

Die Otto Group setzt auf einen Algorithmus, der das tagesaktuelle Kaufverhalten der Kunden unter Berücksichtigung verschiedener Einflussfaktoren wie Wetter, Saison, Preis und Rabattaktionen analysiert und auf Basis dessen Forecasts erstellt. Ausreichend große Warenbestände können so noch vor Bestelleingang garantiert und große Restmengen am Ende der Saison vermieden werden.

Im LKW-Transport führt die Optimierung von Angebots- und Nachfrageströmen nicht nur zu Kostenersparnissen, sondern auch zu deutlich weniger Umweltbelastung. Das Hamburger Start-up »Cargonexx« verwandelt mit Hilfe von KI ein Gewirr aus hochkomplexen Logistikdaten in vernetzte intelligente Mobilität. Der selbstlernende Algorithmus prognostiziert auf Knopfdruck Spotmarktpreise für LKW-Touren und verteilt diese automatisch auf freie Frachtführer-Kapazitäten. Speditionskosten und Leerfahrten werden somit deutlich reduziert.

Auch Produkte mit besonders kurzen Lebenszyklen können durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz effektiver vermarktet werden, wie das Beispiel »11teamsports« zeigt. Viele der dort vertriebenen Artikel, wie Nationalmannschaftstrikots, haben ihr End of Lifecycle oft schneller erreicht, als den Fans, Marken, Herstellern und Händlern lieb ist.

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Um Umsatz- und Margenverlusten sowie hohen Restbeständen frühzeitig vorzubeugen, nutzt das Unternehmen einen intelligenten Pricing-Agent. In Echtzeit ermittelt dieser auf Grundlage verschiedener Daten, darunter Warenbestände, historische Verkaufszahlen und Klickzahlen auf der Website, den optimalen Verkaufspreis. Das verspricht maximalen Absatz und Gewinn während des verbleibenden Produktlebenszyklus.

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