Dieser Blogpost ist Teil der SAP AI Business Services Produktportfolio Reihe.
Autor: kwokpeng.lai (Original Blogpost auf Englisch)
Vielen Dank auch an die Co-Autoren mansfeldj#overview aus dem AI Business Services Team.
Die Pandemie hat zwar das Wachstum des Online-Handels gestärkt – dennoch wurden die traditionellen Filialen vor Ort nicht obsolet. [1] Immer mehr Supermärkte passen das Kundenerlebnis weiter an den heutigen Stand der Technik an – So sind zum Beispiel immer mehr Selbstbedienungskassen in den Supermärkten zu finden. Aber auch weitere intelligente Transformationen lassen sich im klassischen Einzelhandel beobachten. Unbemannte Supermärkte finden immer mehr Anklang im Alltag, denn diese bieten eine vollständige Selbstbedienung an, ohne jeglichen Kontakt. Das spart Zeit beim Einkauf und an der Kasse und beschränkt die Kontakte auf ein absolutes Minimum. Auch die Kosten können hier von der Seite des Einzelhandels reduziert werden, da vollständig auf ein POS System, sowie einige Mitarbeiter verzichtet werden kann. Stattdessen können KI-Systeme die Kunden bei ihren Einkäufen unterstützen.
Der bereits existierende Markt des unbemannten Einzelhandels beläuft sich auf einen Wert von 67,48 Mio US$ in 2019, erwartungsgemäß ist das aber erst der Anfang und soll bis 2027 einen Wert von 1.640,32 Mio US$ erreichen – mit einer jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 51,9% [2]!
Im Folgenden wird der Scan&Go-Prozess beschrieben, wie ihn einerseits der Kunde erlebt und andererseits wie ihn der Einzelhandel sieht. Dazu betrachten wir Anna, eine Kundin einer unbemannten Einzelhandel-Filiale und Ralph, Besitzer der Filiale.
Abbildung 1: Scan&Go-Prozess
Anna ist treue Kundin der Einzelhandel-Filiale in ihrem Viertel. Diese ist gewöhnlich stark frequentiert, lange Schlangen bilden sich vor den Kassen. Heute hat Anna es eilig, weil sie eine Zutat für die Frühstücksboxen ihrer Kinder einkaufen muss, welche sie gestern vergessen hat. Also macht sich Anna auf den Weg in die neue, unbemannte Filiale unweit ihres Wohnorts. Nach dem Download der Scan&Go-App tritt sie in den Supermarkt ein. Dort findet sie schnell was sie braucht und scannt die Barcodes ihrer Produkte mit der Scan&Go-App. Nun befinden sich die Produkte in ihrem virtuellen Einkaufswagen, welcher auf der SAP Commerce Cloud basiert.
Statt der sonst immer anzutreffenden Verkäufer:innen im Einzelhandel, unterstützt jetzt die Scan&Go-App die Kund:innen. So schlägt die App Anna nach dem einscannen eines Produktes Alternativen vor, welche sie stattdessen kaufen könnte. Zum Beispiel könnte es Produkte mit einem besseres Preis-Leistungs-Verhältnis geben, oder Produkte vorschlagen, die aktuell im Sonderangebot sind. Auch Empfehlungen zu Produkten die sie vielleicht zusätzlich interessieren könnten werden angezeigt. So lassen sich vergessene Produkte reduzieren und Kund:innen müssen beispielsweise nicht wegen einer vergessenen Milch nochmals in den Supermarkt. Diese Empfehlungen basieren auf den historischen Daten anderer Einkäufer – also, die Daten über ihr Verhalten, ihre Entscheidungen, usw., aber auch Metadaten, welche alle zusammen Anna ein hochpersonalisiertes Einkaufserlebnis bieten können. [3]
Aus der Sicht des Händlers bringt dies auch Vorteile. Dieser profitiert davon, dass Kunden durch personalisierte Angebote einerseits loyalere Kunden werden, aber auch weil diese Cross-Selling-Angebote nutzen. Zum Beispiel könnte Anna beim Einscannen eines Frühstücks-Müslis angeboten bekommen noch ein passendes Topping, wie zum Beispiel Nüsse oder Beeren dazu zu nehmen, oder unterschiedliche Milchalternativen. Diese kann Anna im Handumdrehen zu ihrem virtuellen und dann auch realen Einkaufskorb hinzufügen und so auch neue Produkte entdecken. Abbildung 2 zeigt die möglichen Cross-Selling-Angebote.
Abbildung 2: Top 3 Empfehlungen von dem KI Recommendation Service
Wenn Anna fertig eingekauft hat, würde sie sich gewöhnlich an die Kasse in die lange Schlange stellen, um für ihren Einkauf zu bezahlen. Dies ist in einem unbemannten Supermarkt mit Scan&Go-App nicht nötig. Dadurch, dass die Produkte direkt eingescannt wurden, kann Anna den Laden direkt verlassen – der Einkauf wird mit Hilfe eines Bezahl-Services eines Drittanbieters direkt im Anschluss automatisch bezahlt. Die Point-of-sale (POS) Transaktionsdaten, welche hier gesammelt werden, sind die später in Schritt 5 erwähnten O-Data, welche für weitere Analysen vom Händler benötigt werden (können).
Für Gewöhnlich werden Qualtrics Umfragen [4] in Online-Shops genutzt, um über die Kundenzufriedenheit bzw. das Kundenerlebnis und das Erlebnis der Marke mehr zu erfahren. Doch die Nutzung im realen Einzelhandel solcher Umfragen ist eine Seltenheit – denn die Möglichkeiten hierzu scheinen zu fehlen. Die Nutzung eines mobilen Endgerätes erlaubt jedoch genau diese Umfragen vor Ort und ermöglicht es dem Händler ganz neue Einsichten zu gewinnen. Solche Umfragen sind nichts gänzlich Neues in der “offline”-Welt. Wer sich schon einmal Essen nachhause bestellt hat oder ein Uber benutzt hat, der wurde bereits nach ihrer/seiner Zufriedenheit und nach dem Erlebnis gefragt. Man kann seine Erfahrungen teilen und so dem Anbieter die Möglichkeit geben, das Kundenerlebnis zu verbessern. Genau so, können solche Kundenumfragen mit der Scan&Go-App durchgeführt werden. Nachdem Anna ihren Einkauf bezahlt hat, stellt ihr die App einen kurzen Fragebogen vor, welcher ihr Feedback erfasst (siehe Abbildung 3). Dieser Fragebogen kann auch via Email verschickt werden, die kurze Zeit später im Postfach liegt. Die Ergebnisse der Umfrage von Anna werden direkt mit ihren Einkäufen, Marken und weitern Informationen in Verbindung gesetzt. So hat der Händler die Möglichkeit nach den Entscheidungen der Kund:innen zu fragen – Wieso, zum Beispiel, das ein oder andere Produkt entfernt wurde. Die hier gesammelten Daten bilden die Experience Daten ab.
Abbildung 3: Qualtrics Survey fragt nach User Feedback in der Scan&Go-App
Die SAP Analytics Cloud ermöglicht es für den Händler Ralph jetzt die gesammelten X und O Daten zu analysieren. Für diese Analyse werden Text- und Statistik-basierte Analysemethoden genutzt in Kombination mit Modellen zur Vorhersage (prediction models). Die gesammelten Informationen werden zur SAP Analytics Cloud gesendet, wo die O-Data (z.B. Daten über den Verkauf des Einzelhandels) mit der X-Data (Erlebnis-Daten aus der Qualtrics Umfrage) zusammengeführt werden. Diese Zusammenführung erlaubt Ralph die Analyse von Korrelationen der beiden Datengruppen – Ralph kann jetzt nachvollziehen, wie die Kundenerlebnisse mit den Verkaufszahlen zusammenhängen. Eine Beispiel-Übersicht der aufgearbeiteten Daten ist in Abbildung 4 gezeigt. Die operationellen Daten (O-Data) auf der linken Seite umfassen Verkaufszahlen, durchschnittlichen Warenkorbwert und den durchschnittlichen Artikelwert und die Erlebnis-Daten (X-Data) auf der rechten Seite umfassen Kundenbewertungen und deren Einkaufserlebnis.
Abbildung 4: SAP Analytics Cloud zeigt beides an, die operationellen Verkaufsdaten und die Erlebnis-Daten für eine deutliche Managementübersicht
Die Pandemie hat unser aller Leben für immer verändert – Wie wir leben, arbeiten und auch einkaufen. Diese Umstände können als die Möglichkeit für Einzelhändler aufgefasst werden, um den Einzelhandel zu transformieren. Die Scan&Go-App von SAP ermöglicht eine einfache Skalierung unbemannter Läden und ermöglicht gleichzeitig ein einmaliges Kundenerlebnis. Mobile Anwendungen in Filialen, in Verbindung mit Programmen zur Kundenloyalität ermöglichen es Einzelhändlern, jeden einzeln Kunden personalisiert zufrieden zu stellen. Jeder Kunde erhält individuelle Angebote und Dienstleistungen wie zum Beispiel personalisierte Vorschläge und Angebote für seinen/ihren Einkauf – alles basierend auf der Einkaufsgeschichte und den jeweiligen Vorlieben. In Kombination mit SAP Analytics Cloud sowie Qualtrics ist eine Analyse des Kundenverhaltens möglich und ermöglicht dem Einzelhändler die Übersicht über die Geschehnisse in seinem Laden aus unterschiedlichen Perspektiven zu behalten.
Sehen Sie sich auch das Demovideo der Scan&Go-App hier an. Dieses Video beschreibt im Detail die AI Explainability (KI Erklärbarkeit) und die allgemeine Scan&Go-Architektur. Oder lesen Sie den vollen Blogpost hier auf Englisch (EN)!
Retail Industry Business Unit, Solution Specialist Digital Innovation: mansfeldj#overview
AI Based Recommendations Product Manager: kwokpeng.lai
AI Based Recommendations Product Owner: steven.fu01
AI Based Recommendations Machine Learning Developer: Dinu, Leonard and u.garg
Übersetzung ins Deutsche: maria.bezrukova
Lernen Sie mehr über SAP AI Business Services auf der SAP Community Seite
Falls Sie weitere Fragen haben, bitte schreiben Sie uns direkt oder stellen Sie Ihre Frage auf der SAP Community mit dem Hashtag #Artificial Intelligence – es wird sich ein Experte um die Antwort auf Ihre Frage kümmern!
Lesen Sie weitere Blogposts zu SAP AI Business Services – Hier!
Autor: kwokpeng.lai (Original Blogpost auf Englisch)
Vielen Dank auch an die Co-Autoren mansfeldj#overview aus dem AI Business Services Team.
Die Pandemie hat zwar das Wachstum des Online-Handels gestärkt – dennoch wurden die traditionellen Filialen vor Ort nicht obsolet. [1] Immer mehr Supermärkte passen das Kundenerlebnis weiter an den heutigen Stand der Technik an – So sind zum Beispiel immer mehr Selbstbedienungskassen in den Supermärkten zu finden. Aber auch weitere intelligente Transformationen lassen sich im klassischen Einzelhandel beobachten. Unbemannte Supermärkte finden immer mehr Anklang im Alltag, denn diese bieten eine vollständige Selbstbedienung an, ohne jeglichen Kontakt. Das spart Zeit beim Einkauf und an der Kasse und beschränkt die Kontakte auf ein absolutes Minimum. Auch die Kosten können hier von der Seite des Einzelhandels reduziert werden, da vollständig auf ein POS System, sowie einige Mitarbeiter verzichtet werden kann. Stattdessen können KI-Systeme die Kunden bei ihren Einkäufen unterstützen.
Der bereits existierende Markt des unbemannten Einzelhandels beläuft sich auf einen Wert von 67,48 Mio US$ in 2019, erwartungsgemäß ist das aber erst der Anfang und soll bis 2027 einen Wert von 1.640,32 Mio US$ erreichen – mit einer jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 51,9% [2]!
Wie funktioniert Scan&Go?
Im Folgenden wird der Scan&Go-Prozess beschrieben, wie ihn einerseits der Kunde erlebt und andererseits wie ihn der Einzelhandel sieht. Dazu betrachten wir Anna, eine Kundin einer unbemannten Einzelhandel-Filiale und Ralph, Besitzer der Filiale.
Abbildung 1: Scan&Go-Prozess
Schritt 1: Einkaufen und Scannen
Anna ist treue Kundin der Einzelhandel-Filiale in ihrem Viertel. Diese ist gewöhnlich stark frequentiert, lange Schlangen bilden sich vor den Kassen. Heute hat Anna es eilig, weil sie eine Zutat für die Frühstücksboxen ihrer Kinder einkaufen muss, welche sie gestern vergessen hat. Also macht sich Anna auf den Weg in die neue, unbemannte Filiale unweit ihres Wohnorts. Nach dem Download der Scan&Go-App tritt sie in den Supermarkt ein. Dort findet sie schnell was sie braucht und scannt die Barcodes ihrer Produkte mit der Scan&Go-App. Nun befinden sich die Produkte in ihrem virtuellen Einkaufswagen, welcher auf der SAP Commerce Cloud basiert.
Schritt 2: KI-basierter Recommendation Service
Statt der sonst immer anzutreffenden Verkäufer:innen im Einzelhandel, unterstützt jetzt die Scan&Go-App die Kund:innen. So schlägt die App Anna nach dem einscannen eines Produktes Alternativen vor, welche sie stattdessen kaufen könnte. Zum Beispiel könnte es Produkte mit einem besseres Preis-Leistungs-Verhältnis geben, oder Produkte vorschlagen, die aktuell im Sonderangebot sind. Auch Empfehlungen zu Produkten die sie vielleicht zusätzlich interessieren könnten werden angezeigt. So lassen sich vergessene Produkte reduzieren und Kund:innen müssen beispielsweise nicht wegen einer vergessenen Milch nochmals in den Supermarkt. Diese Empfehlungen basieren auf den historischen Daten anderer Einkäufer – also, die Daten über ihr Verhalten, ihre Entscheidungen, usw., aber auch Metadaten, welche alle zusammen Anna ein hochpersonalisiertes Einkaufserlebnis bieten können. [3]
Aus der Sicht des Händlers bringt dies auch Vorteile. Dieser profitiert davon, dass Kunden durch personalisierte Angebote einerseits loyalere Kunden werden, aber auch weil diese Cross-Selling-Angebote nutzen. Zum Beispiel könnte Anna beim Einscannen eines Frühstücks-Müslis angeboten bekommen noch ein passendes Topping, wie zum Beispiel Nüsse oder Beeren dazu zu nehmen, oder unterschiedliche Milchalternativen. Diese kann Anna im Handumdrehen zu ihrem virtuellen und dann auch realen Einkaufskorb hinzufügen und so auch neue Produkte entdecken. Abbildung 2 zeigt die möglichen Cross-Selling-Angebote.
Abbildung 2: Top 3 Empfehlungen von dem KI Recommendation Service
Schritt 3: Einkaufswagen Checkout
Wenn Anna fertig eingekauft hat, würde sie sich gewöhnlich an die Kasse in die lange Schlange stellen, um für ihren Einkauf zu bezahlen. Dies ist in einem unbemannten Supermarkt mit Scan&Go-App nicht nötig. Dadurch, dass die Produkte direkt eingescannt wurden, kann Anna den Laden direkt verlassen – der Einkauf wird mit Hilfe eines Bezahl-Services eines Drittanbieters direkt im Anschluss automatisch bezahlt. Die Point-of-sale (POS) Transaktionsdaten, welche hier gesammelt werden, sind die später in Schritt 5 erwähnten O-Data, welche für weitere Analysen vom Händler benötigt werden (können).
Schritt 4: Umfrage mit Qualtrics Survey
Für Gewöhnlich werden Qualtrics Umfragen [4] in Online-Shops genutzt, um über die Kundenzufriedenheit bzw. das Kundenerlebnis und das Erlebnis der Marke mehr zu erfahren. Doch die Nutzung im realen Einzelhandel solcher Umfragen ist eine Seltenheit – denn die Möglichkeiten hierzu scheinen zu fehlen. Die Nutzung eines mobilen Endgerätes erlaubt jedoch genau diese Umfragen vor Ort und ermöglicht es dem Händler ganz neue Einsichten zu gewinnen. Solche Umfragen sind nichts gänzlich Neues in der “offline”-Welt. Wer sich schon einmal Essen nachhause bestellt hat oder ein Uber benutzt hat, der wurde bereits nach ihrer/seiner Zufriedenheit und nach dem Erlebnis gefragt. Man kann seine Erfahrungen teilen und so dem Anbieter die Möglichkeit geben, das Kundenerlebnis zu verbessern. Genau so, können solche Kundenumfragen mit der Scan&Go-App durchgeführt werden. Nachdem Anna ihren Einkauf bezahlt hat, stellt ihr die App einen kurzen Fragebogen vor, welcher ihr Feedback erfasst (siehe Abbildung 3). Dieser Fragebogen kann auch via Email verschickt werden, die kurze Zeit später im Postfach liegt. Die Ergebnisse der Umfrage von Anna werden direkt mit ihren Einkäufen, Marken und weitern Informationen in Verbindung gesetzt. So hat der Händler die Möglichkeit nach den Entscheidungen der Kund:innen zu fragen – Wieso, zum Beispiel, das ein oder andere Produkt entfernt wurde. Die hier gesammelten Daten bilden die Experience Daten ab.
Abbildung 3: Qualtrics Survey fragt nach User Feedback in der Scan&Go-App
Schritt 5: SAP Analytics Cloud
Die SAP Analytics Cloud ermöglicht es für den Händler Ralph jetzt die gesammelten X und O Daten zu analysieren. Für diese Analyse werden Text- und Statistik-basierte Analysemethoden genutzt in Kombination mit Modellen zur Vorhersage (prediction models). Die gesammelten Informationen werden zur SAP Analytics Cloud gesendet, wo die O-Data (z.B. Daten über den Verkauf des Einzelhandels) mit der X-Data (Erlebnis-Daten aus der Qualtrics Umfrage) zusammengeführt werden. Diese Zusammenführung erlaubt Ralph die Analyse von Korrelationen der beiden Datengruppen – Ralph kann jetzt nachvollziehen, wie die Kundenerlebnisse mit den Verkaufszahlen zusammenhängen. Eine Beispiel-Übersicht der aufgearbeiteten Daten ist in Abbildung 4 gezeigt. Die operationellen Daten (O-Data) auf der linken Seite umfassen Verkaufszahlen, durchschnittlichen Warenkorbwert und den durchschnittlichen Artikelwert und die Erlebnis-Daten (X-Data) auf der rechten Seite umfassen Kundenbewertungen und deren Einkaufserlebnis.
Abbildung 4: SAP Analytics Cloud zeigt beides an, die operationellen Verkaufsdaten und die Erlebnis-Daten für eine deutliche Managementübersicht
Die Omnichannel Einzelhandel-Erfahrung
Die Pandemie hat unser aller Leben für immer verändert – Wie wir leben, arbeiten und auch einkaufen. Diese Umstände können als die Möglichkeit für Einzelhändler aufgefasst werden, um den Einzelhandel zu transformieren. Die Scan&Go-App von SAP ermöglicht eine einfache Skalierung unbemannter Läden und ermöglicht gleichzeitig ein einmaliges Kundenerlebnis. Mobile Anwendungen in Filialen, in Verbindung mit Programmen zur Kundenloyalität ermöglichen es Einzelhändlern, jeden einzeln Kunden personalisiert zufrieden zu stellen. Jeder Kunde erhält individuelle Angebote und Dienstleistungen wie zum Beispiel personalisierte Vorschläge und Angebote für seinen/ihren Einkauf – alles basierend auf der Einkaufsgeschichte und den jeweiligen Vorlieben. In Kombination mit SAP Analytics Cloud sowie Qualtrics ist eine Analyse des Kundenverhaltens möglich und ermöglicht dem Einzelhändler die Übersicht über die Geschehnisse in seinem Laden aus unterschiedlichen Perspektiven zu behalten.
Sehen Sie sich auch das Demovideo der Scan&Go-App hier an. Dieses Video beschreibt im Detail die AI Explainability (KI Erklärbarkeit) und die allgemeine Scan&Go-Architektur. Oder lesen Sie den vollen Blogpost hier auf Englisch (EN)!
Autoren
Retail Industry Business Unit, Solution Specialist Digital Innovation: mansfeldj#overview
AI Based Recommendations Product Manager: kwokpeng.lai
AI Based Recommendations Product Owner: steven.fu01
AI Based Recommendations Machine Learning Developer: Dinu, Leonard and u.garg
Übersetzung ins Deutsche: maria.bezrukova
Weitere Informationen:
Lernen Sie mehr über SAP AI Business Services auf der SAP Community Seite
Falls Sie weitere Fragen haben, bitte schreiben Sie uns direkt oder stellen Sie Ihre Frage auf der SAP Community mit dem Hashtag #Artificial Intelligence – es wird sich ein Experte um die Antwort auf Ihre Frage kümmern!
Lesen Sie weitere Blogposts zu SAP AI Business Services – Hier!
- SAP Managed Tags:
