Algorithmen bestimmen die Zukunft: Warum sie objektiver arbeiten und skalierbarer sind als Menschen, aber den Menschen nie ganz ersetzen werden.
Ob zur Bearbeitung von Kundenanfragen, zur Empfehlung von Filmen oder zur Vergabe von Krediten: Selbstlernende Algorithmen durchdringen immer mehr Bereiche in unserem Alltag. Tatsächlich ist es nicht übertrieben zu sagen, dass Algorithmen lebensrettende Fähigkeiten besitzen. Beispielsweise erkennen Algorithmen maligne Melanome, bekannt als schwarzer Hautkrebs, heute besser als die meisten Ärzte. Doch Algorithmen helfen nicht nur Ärzten bei der Diagnose von Krankheiten, sondern helfen auch Einzelhändlern, das Kundenverhalten besser zu verstehen und vorherzusagen. Schauen wir uns das näher an.
Algorithmen des maschinellen Lernens verarbeiten riesige Datenmengen – Stichwort „Big Data“ – und das viel schneller und präziser als ein Mensch es je könnte. Im Einzelhandel werden selbstlernende Algorithmen immer häufiger eingesetzt. Auslöser für diese Entwicklung sind Online Pureplayer wie Amazon und Zalando, die mithilfe von künstlicher Intelligenz (KI) ihre Warenflüsse optimieren und die Preisgestaltung entsprechend der Kundennachfrage automatisch steuern.
Algorithmen für optimierte Preisgestaltung
Bei der Entscheidung über den richtigen Preis für ein Produkt spielen für den Menschen immer subjektive Kriterien eine Rolle. Angenommen, ein bestimmter Badeanzug wird nicht oft genug nachgefragt, um bis zum Ende der Sommersaison ausverkauft zu sein: Dann könnte das zuständige Merchandising-Team dazu neigen, etwas zu sagen wie: „Es ist nur wegen des aktuellen Schlechtwettereinbruchs, das wird sich bald ändern“. Oder das neue Blümchenkleid, das eigentlich der Hit sein sollte, aber noch nicht das Interesse der Verbraucher geweckt hat: „Der Trend wird kommen!“
So zögern Händler die Preisreduzierung von Waren mitunter zu lange hinaus, da sie hoffen, eine höhere Anzahl der Artikel zum Originalpreis verkaufen zu können. Das Ergebnis: Die Ware steht wochenlang mehr oder weniger unberührt in den Regalen, bis die Einzelhändler in letzter Minute die Notwendigkeit erkennen, die Preise drastisch zu senken.
Der bessere Ansatz: datengesteuerte Preisgestaltung. Die Algorithmen, die zur Vorhersage der zukünftigen Nachfrage und zur Berechnung optimaler Preise verwendet werden, sind rein datengesteuert und daher hundertprozentig objektiv. Darüber hinaus berücksichtigen sie eine Vielzahl von Einflussfaktoren – und das in Echtzeit:
- Produktverfügbarkeit
- Wettbewerbspreise
- aktuelle Ereignisse, wie Valentinstag & Halloween
- aktuelle Marketingkampagnen und Werbeaktionen
- das Wetter
- Standort
- Kaufhistorie und Besucherverhalten von Kunden
- Kundenverkehr in Geschäften oder auf der Website
Und die Liste geht weiter…
Die Berücksichtigung all dieser Faktoren für jede der Tausenden von SKUs, die ein Einzelhändler führt, ist menschlich eindeutig nicht möglich. Und schon gar nicht in der Geschwindigkeit und Genauigkeit, das auf dem heutigen dynamischen Markt gefordert wird.
Und wenn Sie das nicht überzeugt, dann werden es die Zahlen tun. Es hat sich gezeigt, dass eine KI-gesteuerte Preisgestaltung zu einer beeindruckenden Umsatzsteigerung von 3-6% und einer Profitsteigerung von 2-8% führt.
Künstliche Intelligenz bedarf menschliche Intelligenz
Es ist eindeutig, dass die KI viele praktische Anwendungen hat und erhebliche positive Auswirkungen erzielen kann. Wie bei jeder Technologie kann aber auch der Einsatz von KI zu unerwünschten Ergebnissen führen. Schließlich sind die Algorithmen nur so gut wie die Daten, mit denen sie gefüttert werden, und die Spezifikationen, nach denen sie programmiert werden. Dies bedeutet, dass die richtigen „Regeln“ für den Algorithmus festgelegt und geeignete Kontrollen eingebaut werden müssen. Und dahinter verbirgt sich die Gefahrenquelle Nummer eins: der Mensch.
Einen ersten Vorgeschmack darauf, was schief gehen kann, zeigte der KI-gesteuerte Chatbot „Tay“, der im März 2016 auf Twitter für Aufsehen sorgte. Ziel des Experiments war es, dass der von Microsoft programmierte Bot mit anderen Benutzern interagiert und von ihnen lernt. Und das tat er auch – allerdings anders als erwartet. „Tay“ übernahm unreflektiert die rassistischen und sexistischen Aussagen der anderen Nutzer und musste innerhalb nur eines Tages vom Netz genommen werden.
Selbst Amazon ist nicht immun gegen solche KI-„Fehler“. So kam es, dass ein Buch über Fliegen (Peter Lawrence’s The Making of a Fly) im April 2011 zu einem Preis von satten 23.698.655,93 Dollar beworben wurde. Offensichtlich spiegelt dieser Preis die tatsächliche Zahlungsbereitschaft der Kunden nicht wider. Wie genau ist dies also geschehen? Zwei Amazon-Händler boten dieses Buch an, und beide verwendeten die algorithmische Preisgestaltung, d.h. Algorithmen setzten die Preise automatisch fest. Einer der beiden Händler hatte seine Preisstrategie so festgelegt, dass die Preise immer etwas höher waren als die des Konkurrenten (er verließ sich auf bessere Kundenbewertungen, um Käufer zu überzeugen). Ohne Menschen, die die Preise kontrollieren, und ohne eine eingebaute Obergrenze gerieten die Preise schnell außer Kontrolle.
Letztlich trägt immer der Mensch die Verantwortung für das Ergebnis der Algorithmen. Die gewünschten Ergebnisse können nur erreicht werden, wenn Menschen die richtigen Daten eingeben und die richtigen Strategien und Geschäftsregeln festlegen. Die KI darf deshalb keine Black Box sein, sondern die Berechnungen und Handlungsempfehlungen müssen transparent dargestellt und kontinuierlich von Menschen überprüft werden.
Zudem verfügt der Mensch über zahlreiche Fähigkeiten wie Kreativität, Innovation oder die Fähigkeit, ethische Entscheidungen zu treffen, die die KI (noch) nicht besitzt. Kommen wir zurück zum Beispiel mit dem Badeanzug. Während eine KI-Anwendung perfekt dazu geeignet ist, den optimalen Preis sowie die optimale Warenverteilung zu berechnen, ist das weder der Anfang noch das Ende des Prozesses. Menschen werden immer noch gebraucht, um den Badeanzug zu entwerfen, ihn zu vermarkten und schließlich die Kunden im Geschäft bezüglich Farbe und Größe zu beraten.
Hand in Hand arbeiten, um eine verstärkte Intelligenz zu schaffen
Viele Medien stellen gerne provokante Fragen nach dem Motto „Wird KI die Macht übernehmen?“. Aber wenn es um KI versus Menschen geht, muss es unserer Meinung nach nicht unbedingt eine Entweder-Oder-Frage sein. Ob im Einzelhandel oder in der Medizin, bei der Ausgabe von Filmempfehlungen oder beim Autofahren, die Antwort lautet KI UND Menschen. Wenn es darum geht, riesige Datenmengen zu analysieren und Muster zu erkennen, ist die KI zweifellos der menschlichen Intelligenz weit überlegen. Aber wenn es darum geht, kreativ zu sein und sich anzupassen, ist die KI dem Menschen nicht gewachsen. Beides zusammen ergibt das, was wir als „verstärkte Intelligenz“ bezeichnen.
Im Fall von aifora optimiert und automatisiert unsere KI-Plattform wichtige Handelsprozesse, indem sie datengesteuerte Entscheidungen trifft. Sorgfältig konfigurierte Geschäftsregeln verhindern, dass Fehler wie die Preissetzung von 24 Millionen Dollar für ein Buch passieren. Darüber hinaus bietet eine transparente Webschnittstelle den Benutzern die Möglichkeit, die von „der Maschine“ getroffenen Entscheidungen kontinuierlich zu überprüfen. So müssen Menschen nicht mehr die Preise für Tausende von SKUs selber berechnen und verwalten – ein zeitaufwändiger und fehleranfälliger Prozess. Wenn sie von dieser sich wiederholenden manuellen Aufgabe befreit werden, können sie ihre Handelsexpertise besser nutzen, um beispielsweise die Customer Journey attraktiver zu gestalten. Wir halten das für eine ziemlich intelligente Entscheidung.