Strategie

Business Analytics im Handel.

Der Einsatz von Business Analytics und Künstlicher Intelligenz ist in Europa immer noch unterentwickelt. Dennoch könnten bedrohte Branchen, wie etwa der stationäre Handel, ihre Zukunftschancen verbessern. Die Zeit drängt.

Auf dem Gebiet der digitalen Wertschöpfung läuft Europa (mit Ausnahme Skandinaviens und der Niederlande) den USA und China hinterher. Die Kernländer Deutschland und Frankreich erweisen sich als besonders schwach (siehe Grafik rechts, Mitte).  

Auch der unternehmensweite Einsatz von Business Analytics ist in Europa mit nur 11 Prozent immer noch sehr niedrig. Und die darauf aufbauende Adaption Künstlicher Intelligenz (KI) fällt noch geringer aus: Lediglich sechs Prozent der europäischen Unternehmen nutzen KI zum Beispiel im Rahmen ihrer Prozessautomatisierung und von Smart Robotics. Virtuelle Assistenten kommen nur in vier Prozent der Unternehmen zur Anwendung, Machine- und Deep-Learning-Algorithmen gar nur in drei Prozent der Unternehmen (siehe Grafik rechts unten).

Lassen sich diese schwachen Werte noch unterbieten? Leider ja: Laut der Studie «Künstliche Intelligenz und Facial Recognition. Wie die neue Technologie den Handel prägen wird» von IIHD Research und BearingPoint investiert ausgerechnet der Handel, der angesichts des digitalen Strukturwandel in seiner klassischen stationären Form ums Überleben kämpft, nur unterdurchschnittlich in die modernen Technologien. Dies gilt nicht nur im Vergleich zu den per se ja innovativeren Hightech-Unternehmen, sondern auch verglichen mit den Finanzdienstleistern, der Autoindustrie sowie den Energie- und Telekommunikationsunternehmen (siehe Grafik rechts oben).

Biometrische Künstliche Intelligenz.
Dabei ist der Studie zufolge das KI-Potential gerade im Handel überproportional groß. Ein zentrales Anwendungsfeld beispielsweise ist die Gesichtserkennung (Facial Recognition) – auch als «biometrische künstliche Intelligenz» bekannt.  Bislang vor allem in der Zugangskontrolle etwa zu Computern oder Gebäuden genutzt, kann Gesichtserkennungssoftware auf der einen Seite grundlegende demografische Daten (wie etwa Alter, Geschlecht und ethnische Herkunft) generieren, auf der anderen Seite auch Bewegungsdaten von Konsumenten, die Auskunft über das Einkaufsverhalten geben.

Eye-Tracking als Vorbild.
Der Studienleiter Jörg Funder, geschäftsführender IIHD-Direktor, sieht gute Möglichkeiten für agile Anbieter: «In Zeiten, in denen das Wissen um den Kunden und seine individuellen Bedürfnisse und Verhaltensweisen elementarer Bestandteil und Kernerfolgsfaktor einer neuen, kundenzentrierten Welt des Handels ist, bieten sich insbesondere dem stationären Handel durch Facial Recognition neue Entwicklungschancen.»

Den ganzen Artikel lesen Sie in der Druckausgabe Nr. 2/2019. Hier bestellen.

 

 

Quelle: BUSINESS INTELLIGENCE MAGAZINE, www.bi-magazine.net

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