Die vorliegende Seminararbeit beschäftigt sich mit innovativen, smarten Lösungen, bezogen auf den stationären Handel durch die Technik der Künstlichen Intelligenz (KI).
Diese Hausarbeit wird zunächst die theoretischen Grundlagen in der KI darstellen und die Ziele von KI im Handel beleuchten. Neben der Definition und Erklärung wichtiger Grundlagen, die zum weiteren Verständnis erforderlich sind, wird auf die technischen und inhaltlichen Voraussetzungen von KI im Handel eingegangen. Einsatzmöglichkeiten anhand von zwei Beispielen, spiegeln die mögliche Praxisgestaltung wieder. Abschließend wird ein kurzer Ausblick zum Thema erläutert und ein Fazit gezogen.
Inhaltsverzeichnis
1. Hinführung und Einleitung
2. Theoretische Grundlagen der Künstlichen Intelligenz (KI)
2.1 Was ist (KI)?
2.2 Ziele der KI in der Beziehung zwischen Unternehmen und Kunde
3. Begriffliche Grundlagen
3.1 Customer Experience
3.2 Stationärer Handel
4. Technische und Inhaltliche Voraussetzungen für KI
4.1 Big Data
4.2 Customer Experience
5. Einsatzmöglichkeiten im stationären Handel
5.1 Mobile Commerce
5.2 Smart Shopping Carts
6. Handlungsempfehlung und Fazit
Zielsetzung & Themen
Die vorliegende Arbeit untersucht die Potenziale Künstlicher Intelligenz zur Optimierung des Einkaufserlebnisses im stationären Einzelhandel und analysiert, wie smarte Technologien zur Differenzierung und Kundenbindung beitragen können.
- Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und deren Ziele im Handel
- Bedeutung der Customer Experience als Wettbewerbsfaktor
- Technische Basisvoraussetzungen durch Big Data und Datenanalyse
- Einsatzszenarien durch Mobile Commerce und Smart Shopping Carts
Auszug aus dem Buch
2.1 Was ist (KI)?
Laut Lämmel wird Künstliche Intelligenz (KI), oder Artificial Intelligence (AI), definiert als ,,Teilgebiet der Informatik, welches versucht, menschliche Vorgehensweisen der Problemlösungen auf Computer nachzubilden, um auf diesem Wege neue oder effizientere Aufgabenlösungen zu erreichen.’’ 1
Gemäß dieser Definition beschreibt KI den Prozess, kognitive Fähigkeiten des Menschen wie das Denken und Lernen, sowie die Fähigkeit der Problemlösung auf Computersystemen abzubilden, um damit letztendlich eine Effizienzsteigerung zu erzielen. Dabei wird KI vordergründig als Assistenzfunktion für den Menschen betrachtet. In Übereinstimmung mit der oben angeführten Definition erachtet Rich KI als ,,[...] the study of how to make computers do things at which, at the moment, people are better.’’2 Rich stellt in diesem Zusammenhang die Adaptivität als überlegenes Merkmal menschlicher Intelligenz heraus sowie insbesondere die Fähigkeit ,,durch Lernen unser Verhalten entsprechend zu ändern.’’3
Diese Fähigkeit der Menschen wird in der KI in Form des maschinellen Lernens simuliert und bildet damit ein wesentliches Teilgebiet in diesem Forschungsbereich.
Entgegen der These im ersten Abschnitt geht Jürgen Schmidhuber, Professor an der Technischen Universität München und Vater der modernen KI, noch einen Schritt weiter: Er geht davon aus, dass KIs in nicht allzu weiter Zukunft ihr ganz eigenes System entwickeln werden. Sie werden nicht nur lernen, sondern Sie werden sich selbst neue Dinge beibringen und dadurch immer besser und intelligenter.4
Zusammenfassung der Kapitel
1. Hinführung und Einleitung: Dieses Kapitel motiviert die Thematik durch ein Zukunftsszenario des Einkaufens und beschreibt den Aufbau der Arbeit sowie die methodische Vorgehensweise.
2. Theoretische Grundlagen der Künstlichen Intelligenz (KI): Es erfolgt eine Definition von Künstlicher Intelligenz und eine Erläuterung ihrer Zielsetzungen in der Kundenbeziehung.
3. Begriffliche Grundlagen: Die zentralen Begriffe Customer Experience und stationärer Handel werden theoretisch fundiert und voneinander abgegrenzt.
4. Technische und Inhaltliche Voraussetzungen für KI: Dieses Kapitel beleuchtet Big Data als technische Basis sowie die verschiedenen Dimensionen der Customer Experience.
5. Einsatzmöglichkeiten im stationären Handel: Hier werden praxisnahe Technologien wie Mobile Commerce und Smart Shopping Carts detailliert anhand von Studien untersucht.
6. Handlungsempfehlung und Fazit: Die Arbeit schließt mit Empfehlungen für Unternehmen zur Integration von KI und einem Ausblick auf die Relevanz der Technologie für den Handel.
Schlüsselwörter
Künstliche Intelligenz, KI, Stationärer Handel, Customer Experience, Big Data, Smart Shopping Carts, Mobile Commerce, Kundenbindung, Einkaufserlebnis, Machine Learning, Digitalisierung, Einzelhandel, Kundenzufriedenheit, Innovation.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Seminararbeit?
Die Arbeit analysiert, wie Künstliche Intelligenz im stationären Einzelhandel eingesetzt werden kann, um innovative Lösungen für Einkaufsprozesse zu schaffen.
Welche zentralen Themenbereiche werden behandelt?
Die Schwerpunkte liegen auf den theoretischen Grundlagen der KI, dem Verständnis der Customer Experience, den technischen Voraussetzungen (Big Data) und konkreten Anwendungsfällen im Laden.
Was ist das primäre Ziel der Untersuchung?
Das Ziel ist es, den Mehrwert von KI-Systemen für die Interaktion zwischen Kunde und Händler sowie die Optimierung des gesamten Einkaufserlebnisses aufzuzeigen.
Welche wissenschaftliche Methodik wurde genutzt?
Die Arbeit basiert auf einer fundierten Literaturrecherche und der Auswertung bestehender empirischer Studien zu technologischen Innovationen im Retail-Sektor.
Welche Inhalte dominieren den Hauptteil?
Der Hauptteil gliedert sich in eine theoretische Aufarbeitung der Begriffe und Voraussetzungen sowie eine tiefgehende Analyse von Technologien wie Beacons (Mobile Commerce) und intelligenten Einkaufswagen.
Welche Begriffe charakterisieren die Arbeit?
Zentrale Begriffe sind Künstliche Intelligenz, Customer Experience, Big Data, Smart Shopping Carts und stationärer Handel.
Warum ist das Echtzeit-Feedback im Smart Cart so relevant?
Studien zeigen, dass es die psychische Belastung von "Budget-Shoppern" reduziert und die Kundenzufriedenheit sowie die Loyatität steigert.
Welche Rolle spielt Big Data für die KI-Entwicklung im Handel?
Big Data fungiert als "Treibstoff", da die aus IoT, mobilen Endgeräten und Sensoren generierten Daten die Basis für das Training von KI-Algorithmen und Machine Learning bilden.
Wie unterscheidet sich die Wirkung von Mobile Advertising auf die Kaufabsicht?
Die Forschung zeigt, dass Personalisierung und zeitliche Abstimmung positiv wirken, während eine als aufdringlich empfundene Ansprache die Einstellung zur Marke negativ beeinflussen kann.
- Quote paper
- Florian Saxinger (Author), 2019, Innovative Einsatzmöglichkeiten smarter Lösungen im stationären Handel durch Künstliche Intelligenz (KI), Munich, GRIN Verlag, https://www.hausarbeiten.de/document/509570
