Seit mehreren Jahren befindet sich die Lebensmittelindustrie in einem technologisch getriebenen Wirbelwind, der die Art und Weise, wie Einzelhändler operieren und mit Kunden interagieren, verändert hat. Mobile Apps verbinden Kunden mit Treueprogrammen, Online-Bestellungen, Rezeptideen und mehr. In-Store-Technologie macht die Kundenerfahrung reibungsloser und effizienter. In vielen Aspekten sieht die Branche heute nicht mehr so aus wie vor 20 Jahren.

KI spielt auch eine Rolle und Verbraucher sind begeistert davon. Neue Anwendungsfälle haben das Potenzial, die Art und Weise, wie Lebensmitteleinkäufe getätigt werden, zu revolutionieren. Wenn Kunden ein Foto eines Rezepts machen, das sie zubereiten möchten, kann KI eine digitale Einkaufsliste für sie erstellen. Lobyco’s 2024-Forschung ergab, dass 70% der Kunden daran interessiert waren, KI auf diese Weise zu nutzen.

Wenn das Interesse der Verbraucher ein Hinweis ist, werden wir in den nächsten Jahren wahrscheinlich eine verstärkte Integration von KI in die Lebensmitteltechnologie sehen. Aber das ist nicht alles, was die Technologie kann. Für Einzelhändler liegt die leistungsstärkste Anwendung von KI in der personalisierten Kundenbindung. Aber dieser Anwendungsfall ist noch nicht die Norm in Nordamerika.

Personalisierte KI-Technologie ist in Nordamerika noch nicht ausgereift.

Weltweit haben Lebensmitteleinzelhändler KI bereits als wichtigen Partner in ihrer Bindungsstrategie akzeptiert. Geschäfte senden Kunden hochgradig personalisierte Angebote und Promotionen basierend auf ihren persönlichen Einkaufsprofilen. Wenn beispielsweise ein bestimmter Kunde immer eine Diet Coke mit seinen wöchentlichen Einkäufen kauft, erhält er möglicherweise einen Gutschein für eine kostenlose Diet Coke bei seinem nächsten Besuch. Kunden schätzen und erwarten diese Ebene der Personalisierung, sei es in ihren wöchentlichen digitalen Promotionen oder als Preise von app-basierten Minispielen. Sie fühlen sich wie ihre lokalen Geschäfte wirklich kennen und antizipieren ihre individuellen Einkaufsbedürfnisse.

Für viele nordamerikanische Verbraucher mag diese Realität noch ausstehen. Das liegt daran, dass viele nordamerikanische Einzelhändler KI noch nicht auf diese Weise anwenden. Sie bieten keine personalisierten Promotionen wie ihre Kollegen auf der ganzen Welt an. Stattdessen geben sie Massenkupons aus – manchmal in gedruckten Zeitungsanzeigen oder Mailings, manchmal in digitalen Formaten – und hoffen, dass einige davon bei den Kunden ankommen, die sie erhalten und sorgfältig prüfen.

Warum ist die Branche in Nordamerika so?

Technologie ist ein Hindernis, aber nicht das einzige.

Ein wichtiger Teil des Personalisierungspuzzles ist natürlich die logistische Leistung, die erforderlich ist. Während viele nordamerikanische Einzelhändler bereits eine große Menge an anonymisierten Kundendaten im Haus haben (d. h. aggregierte Kaufaufzeichnungen), wenden sie diese Daten möglicherweise nicht auf eine Weise an, die eine KI-Analyse ermöglicht.

Aktuell verwenden diese Einzelhandelsteams manuelle, ineffiziente Prozesse, um Tabellen zu erstellen, zu aktualisieren und untereinander auszutauschen. Sie haben möglicherweise digitale Tools zur Verfügung, um die Daten zu analysieren, aber nicht auf eine sinnvolle Weise – nicht im großen Maßstab.

Um mit KI-getriebener Personalisierung voranzukommen, bedeutet dies, eine einzige Wahrheitsquelle zu erstellen und zu akzeptieren; eine, die in der Cloud lebt und in Echtzeit aktualisiert wird. Von dort aus geht es darum, KI- und ML-Lösungen zu überprüfen und umzusetzen, die durch die Daten gehen, Muster erkennen und Kundensegmente basierend auf Kaufprofilen erstellen können. Beispielsweise könnte ein Segment für Kunden erstellt werden, die ausschließlich Bio-Produkte kaufen.

Mit der Kundensegmentierung im Gange müssen die Einzelhandelsteams dann mit KI und ML zusammenarbeiten, um laufende Promotion-Kampagnen zu entwickeln, die bei jedem Segment Anklang finden. Dies wird zu einer Wissenschaft; einem Präzisionsspiel. Im Gegensatz zum traditionellen nordamerikanischen Coupon-Modell geht es bei KI-getriebener Personalisierung um Qualität, nicht Quantität. Einzelhändler geben ihren Kunden möglicherweise nur fünf Promotionen pro Woche, aber dank KI sind diese Promotionen alle Volltreffer. Für viele Kunden wäre dies eine große Veränderung, da sie möglicherweise regelmäßig Dutzende von Angeboten überprüfen, bevor sie eines finden, das mit ihren Vorlieben übereinstimmt.

Die Umstellung von der “Vor”- auf die “Nach”-Version der KI-getriebenen Personalisierung ist eine große Aufgabe. Teams müssen neue Tools lernen, Führungskräfte müssen neue Arbeitsabläufe schaffen und Marketing-Teams müssen kundenorientierte Messaging entwickeln, das transparent kommuniziert, wie Daten jetzt verwendet werden.

Die Implementierung der richtigen Technologie wird für nordamerikanische Einzelhändler eine große Operation sein. Aber das ist nicht alles, was erforderlich ist, um mit Personalisierung voranzukommen. Was als Nächstes kommt, wird grundlegend die Art und Weise verändern, wie Einzelhändler mit ihren Lieferanten zusammenarbeiten.

Einzehändler müssen auch ihre Geschäftsbeziehungen anpassen.

Um KI als Haupttreiber von Kunden-Promotionen umzusetzen, müssen Einzelhändler auch ihre bestehende Promotion-Strategie neu aufbauen.

Es ist nicht ungewöhnlich, dass Einzelhändler mit ihren Lieferanten bei Kunden-Promotionen zusammenarbeiten. Lieferanten haben offensichtlich ein großes Interesse an diesem Spiel; ihre Produkte werden mit Rabatten angeboten oder sogar kostenlos angeboten. Was jedoch ungewöhnlich ist, ist, dass viele nordamerikanische Lieferanten die Kontrolle über die Produkte haben, die beworben werden und wann.

Traditionell geben Einzelhandelsgeschäfte Coupons aus, basierend auf den Marketing-Strategien und -Initiativen der Lieferanten. Produkte können ausgewählt werden, um mit einer saisonalen Marketing-Kampagne, einem neuen Geschmack oder einem KPI übereinzustimmen, das erreicht werden muss. Kunden mögen die Coupons, die ihnen angeboten werden, sehr wohl, aber ihre Vorlieben sind nicht die oberste Priorität.

Dies muss sich ändern, damit KI-getriebene Personalisierung funktioniert; mit neuer Technologie kommen neue Denkweisen. Die gleichen Fähigkeiten, die Kundensegmentierung antreiben (Mustererkennung und Datenanalyse), können nahtlos auf Promotion-Strategien angewendet werden. Einzelhändler können leicht lernen, welche Produkte am meisten bevorzugt werden und wann, basierend auf internen und externen Faktoren wie Wetter, bevorstehende Feiertage, Preiselastizität und mehr. Diese Informationen können Promotion-Strategien direkt unterstützen und Kunden in den Fahrersitz setzen.

Selbst wenn Lieferanten die Promotionen nicht mehr steuern, werden sie immer noch gewinnen. Die Neuausrichtung von Promotion-Strategien führt zu einer effizienteren und resonanteren Nutzung von Ressourcen. Kunden werden nur Promotionen angeboten, die sie wahrscheinlich einlösen. Sie werden immer noch ermutigt, neue Sorten, Geschmacksrichtungen und Produkte auszuprobieren, aber auf eine datenbasierte Weise, die wahrscheinlich erfolgreich ist. Lieferanten werden alle Vorteile von Markentreue und Marketing erleben, aber ohne verschwendete Ressourcen.

Die Technologie ist bereits vorhanden. Es ist nur eine Frage der Anwendung.

Die Umsetzung von KI-getriebener Personalisierung wird sogar großen Supermärkten helfen, ein kleinstädtisches Gefühl in ihrer Kundenbindung zu vermitteln. Indem Kunden auf individueller Ebene mehr wertgeschätzt werden, können nordamerikanische Einzelhändler Wunder für die Ladenbindung wirken.

Dieser Ansatz wurde bereits seit Jahren auf der ganzen Welt mit enormem Erfolg eingesetzt. Es kommt jetzt auf die späten Anwender an. Die Einzelhändler, die KI-Personalisierung anwenden, werden diejenigen, die es nicht tun, schnell überholen. Es ist nur eine Frage des Loslegens.