Ute Holtmann

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10.10.2019

KI trifft Intuition

Alle Themen Kongresse #Digitalisierung #KI #Künstliche Intelligenz #Neueröffnung

Künstliche Intelligenz hält im Handel immer mehr Einzug, so auch beim Modehändler CBR Fashion (Street One/Cecil), der KI-Applikationen bei der dynamischen Preisgestaltung einsetzt. Welches Potenzial KI für Händler birgt, welche Erfahrungen das Unternehmen bei der Einführung des Tools gesammelt hat, und warum der Mensch trotz KI immer noch die entscheidende Rolle spielt, berichtet Martha Johnson, Project Consultant bei CBR Fashoin.

Martha Johnson, CBR Fashion

Martha Johnson, CBR Fashion

Wie definieren Sie Künstliche Intelligenz?

Ich möchte an dieser Stelle ungern eine Definition aus dem Lehrbuch zitieren, sondern vielmehr ein mögliches Verständnis der künstlichen Intelligenz an einem Beispiel aus unserem betrieblichen Kontext erläutern. Als Großhändler haben wir keine Endkundendaten und benutzen im Großhandelsbereich kein CRM-System. Unsere Onlineshops sind natürlich seit Jahren mit dynamischem Content, Preisen und Kundenempfehlungen unterwegs, während wir in unseren stationären Vertriebskanälen Entscheidungen aufgrund Reports, Planungstools und sogar zum Teil aufgrund von Intuition treffen.  Anscheinend können wir dies sehr gut. Mit der Zeit sind Merchandise Planer und Gebietsmanager äußerst kompetent geworden, was die Warensteuerung betrifft. Als wir aber ein neues Outlet Management System eingeführt haben, stellten wir mit Erschrecken fest, dass wir den Planern nur bedingt geholfen haben. Wir integrierten in die Applikation Reports und KPI-Darstellungen. Zusammen mit den menschlichen Erfahrungswerten sind die Planer in der Lage, zielgerichtete Entscheidungen zu treffen. Einen Entscheidungsvorschlag hat die Applikation aber nicht angeboten.

Wir haben im Projekt folgendes erkannt: Wenn wir diese Daten bereits haben, und wir die menschlichen Erfahrungswerte durch empirische Werte und maschinelles Training aus dem System ersetzen, dazu noch Tendenzen aufgreifen, können wir dem User eine intelligente Empfehlung geben. Wir können das menschliche Bewusstsein, die Intuition und die kreativen Ideen nicht ersetzen, aber wir können das Arbeitsleben unserer Kollegen erleichtern und ihnen den Freiraum schaffen, kreativere Sachen zu machen. Wir sind schließlich ein Modeunternehmen.

Was sind die Erfolgsfaktoren bei der Einführung von KI-Applikationen?

Unerlässlich für den Erfolg ist die Datenqualität. Wir erwarten, dass die Maschine anhand unserer Daten Entscheidungen für uns trifft. Veraltete, duplizierte Daten steuern nichts zu einem effizienten Daten-Training bei. Wir befinden uns noch in der Prototyp-Phase mit relativen neuen Daten und daher haben wir nur begrenzte Simulationsmöglichkeiten. Wir können keine Intelligenz von einem System verlangen, dessen Input keinen Bezug zu menschlichen kognitiven Fähigkeiten hat.

Zudem sollte man die Stakeholder vor zu hohen Erwartungen warnen, und anderen im Unternehmen versichern, dass sie deswegen nicht überflüssig werden. Änderungen, die man nicht sieht, können aufregend, aber gleichzeitig angsteinflößend sein. Wir konnten unsere Kollegen während des Projekts für das neue Tool begeistern. Sie waren stolz, an einer Innovation mitarbeiten zu dürfen und freuen sich auf neue, mögliche Tätigkeitsfelder. Vor allem aber hat das Tool nicht das letzte Wort. Wir bieten lediglich eine Empfehlung an, die Entscheidung liegt noch bei den Bedienern.

Für uns als Projektteam ist es der erste Einsatz der Integration intelligenter Algorithmen in einer Applikation. Wir sind somit absoluter Anfänger in diesem Gebiet. Durch die Unterstützung mittels eines versierten Partners (bei uns die Firma Accesa) ist es gelungen, uns der Problematik erfolgreich zu stellen. Somit ist letztendlich die Kombination aus unseren umsetzbaren Ideen und technischer Expertise ein Erfolgsfaktor.

Wo sehen Sie außerhalb von dynamischer Preisgestaltung Anwendungsgebiete von KI im Handel?

Unsere Applikation steuert die Warenallokation zwischen unserem Zentrallager und den Outlet-Stores und künftig den Retail-Stores.
Die dynamische Preisgestaltung ist ein Mechanismus, um die Abverkäufe in den Stores zu beflügeln und dabei den Umsatz zu optimieren. Aber hier gilt es auch einiges zu beachten: Unsere Kundin ist nicht dauerhaft auf Schnäppchenjagd und erwartet, dass der Preis für eine Hose am nächsten Tag stabil ist. Daher können wir nicht täglich variierende Preise vorschlagen. Somit empfehlen wir im System anhand von Verkaufsdaten die nächste Preisreduzierung, hier sehen wir maximal drei insgesamt vor.

Die erwarteten Verkaufszahlen auf Basis der Sales Reports können aber auch genutzt werden, um die Allokationen zwischen dem Zentrallager und den Stores sowie zwischen den Stores selber zu optimieren. Gerade aufgrund der regionalen Gegebenheiten verkaufen sich Modeartikel auch regional unterschiedlich. Dies ist nicht immer langfristig im Vorfeld abzusehen, unsere Systeme können aber unterstützen, Trends im laufenden Verkaufsprozess zu erkennen und diese über die Stores zu optimieren.

Weitere Einsatzmöglichkeiten finden sich fast überall, sobald man ein Verständnis für die Funktionsweise der künstlichen Intelligenz gefunden hat – sei es bei den Ableitungen gezielter Produkt-Empfehlungen für die Kundin oder die Zusammenstellung optimaler Produktmixe für unsere Großhandelskunden.

Mehr zum Einsatz von KI bei CBR Fashion erfahren Sie auf den EHI Technologie Tagen 2019 am 5./6. November in Bonn.