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H & M, die größte Bekleidungsmarke der Welt, richtet ihre Aufmerksamkeit auf künstliche Intelligenz, um Kunden zurückzugewinnen und gleichzeitig daran zu arbeiten, einen der schwersten Umsatzrückgänge aller Zeiten umzukehren.
Die Einzelhandelskette von Hennes & Mauritz AB verwendet verstärkt Daten, um das Angebot anzupassen, insbesondere in einzelnen Filialen.
Dieses Bestreben soll der Bekleidungsmarke helfen, sich von ihrer bisherigen Praxis zu lösen, alle ihre Geschäfte auf der ganzen Welt mit denselben Waren zu versorgen.
H & M ist seit rund 71 Jahren in Betrieb und freut sich derzeit darauf, den Einbruch bei ähnlichen Filialverkäufen zu bewältigen, der seit 10 Quartalen in Folge besteht.
Dies ist geplant, da die Branche verschiedenen Herausforderungen gegenübersteht, darunter dem harten Wettbewerb, der sich aus digitalen Startups ergibt, und der begrenzten Anzahl von Kunden, die Geschäfte aufgrund eines zunehmenden Online-Einkaufs besuchen.
Die Einzelhandelskette von Hennes & Mauritz AB verwendet verstärkt Daten, um das Angebot anzupassen, insbesondere in einzelnen Filialen
Wie viele andere Einzelhändler ist H & M auf ein Team von Designern angewiesen, um herauszufinden, welche Kunden am Kauf interessiert sind.
Gegenwärtig verwendet die Bekleidungsmarke Algorithmen zur Ausführung verschiedener Aufgaben, einschließlich der Analyse von Kundenkarten-, Retouren- und Belegdaten, um Angebot und Nachfrage besser aufeinander abzustimmen.
Das Ziel dieses Vorhabens ist es, Abschläge zu minimieren, und hat dazu geführt, dass einige seiner Geschäfte weniger Basics wie Leggings und T-Shirts und mehr Mode auf Lager haben.
Erik Sjostrom, Portfoliomanager von Skandia Investment Management AB, sagte, dass Sie derzeit einem Risiko ausgesetzt sind, wenn Sie nicht das richtige Produkt zu einem angemessenen Preis haben, wird ein Kunde anderswo auf der Welt nach dem bevorzugten Produkt suchen kann.
Skandia ist der langjährige Investor von H & M, der dafür bekannt ist, seine Position im Bekleidungshändler auf 2% seines gesamten Aktienportfolios zu reduzieren
Laut FactSet, einem Datenanbieter, sind sich Analysten immer noch nicht sicher, ob die neue Strategie dazu beitragen wird, H & M aus dem Umsatzrückgang herauszuholen.
Darüber hinaus sagte Richard Chamberlain, ein RBC-Analyst, dass es für den Bekleidungshändler ein langer Weg zur Erholung zu sein scheint, als er den verschärften Wettbewerb in der Branche betrachtete.
H & M ist der jüngste Einzelhändler, der versucht, Kunden durch den Einsatz von Technologie zu gewinnen. Tatsächlich verwendet die Zara-Filialkette von Inditex SA Roboter, damit Kunden Online-Bestellungen in Filialen abholen können. Andererseits ist Gap Inc. bei der Überwachung der Verbraucherpräferenzen auf Marktforschungsdaten und Google Analytics angewiesen.
Berater sagten jedoch, dass der Ansatz von H & M, granulare Daten zu nutzen, um Waren in jedem Geschäft an den lokalen Geschmack anzupassen, im Gegensatz zu einer Ausstechstrategie, bei der Geschäfte nach Größe oder Standort gruppiert werden, im Einzelhandel weitgehend ungetestet ist.
Ludovica Dodero, Principal der Boston Consulting Group, sagte, dass die meisten Unternehmen immer noch daran gewöhnt sind, Entscheidungen zu treffen, die nicht durch Analysen vorangetrieben werden, sondern sie auf der Grundlage der Erfahrung des Managers treffen.
Die Aufgabe, jedes H & M-Geschäft richtig auf den Markt abzustimmen, ist angesichts der Größe des Geschäfts enorm. Insbesondere verfügt die Marke über rund 4.288 Geschäfte im Vergleich zu Gaps und Zaras 1.301 bzw. 2.127.
Das Geschäft von H & M in Ostermalm, einem noblen Wohnviertel in Stockholm, weist auf die Bedeutung von Daten hin.
Zuvor konzentrierte sich das Geschäft auf die Grundlagen für Kinder, Frauen und Männer. Die Manager gingen davon aus, dass dies die Wünsche der lokalen Kunden waren.
Durch die detaillierte Analyse von Retouren und Einkäufen stellte der Einzelhändler jedoch fest, dass die meisten Kunden Frauen waren. H & M erkannte auch, dass sich modebezogene Artikel wie pastellfarbene Blumenröcke für den Frühling in Verbindung mit höherpreisigen Artikeln überraschend gut verkauften.
Ende 2017 reduzierte H & M die Anzahl der im Geschäft verkauften Artikel um satte 40%. In diesem Fall war das größte Opfer des Schnitts Herrenbekleidung. Im Gegenzug fügte der Laden weitere Dinge hinzu, darunter ein Café, Geschirr und einen Kiosk, an dem Blumen verkauft werden.
Derzeit werden 107 US-Dollar Kaschmirpullover sowie die üblichen 12 US-Dollar Shorts und 6 US-Dollar T-Shirts angeboten. Laut H & M hat sich der Umsatz im Geschäft erheblich verbessert, obwohl keine Zahlen zur Untermauerung seiner Behauptung veröffentlicht wurden.
Während des ersten Investorentages von H & M im Februar sagte der Leiter der Geschäftsentwicklung, Daniel Claesson, dass es bei einem relevanten Angebot darum geht, personalisiert und lokal zu sein.
In der physischen Welt bedeutet diese Aussage, dass das Sortiment des Unternehmens für jeden Standort kuratiert werden muss.
Derzeit analysiert H & M Daten in großem Umfang aus verschiedenen Quellen, einschließlich Suchmaschinen und Blog-Posts, anstatt sich nur auf seine Mitarbeiter zu verlassen, um Trends drei bis acht Monate im Voraus zu identifizieren.
Dank der Unterstützung von fast 200 Dateningenieuren, Analysten und Wissenschaftlern nutzt H & M mithilfe von Analysen auch die Kaufmuster der einzelnen Artikel in seinen Filialen.
Der Datenpool umfasst Informationen, die aus fünf Milliarden Besuchen auf der Website und in den Filialen im letzten Jahr stammen. Die Daten berücksichtigen auch, was der Einzelhändler aus externen Quellen kratzt oder kauft.
Die Bekleidungskette nutzt Algorithmen, um Faktoren wie Währungsschwankungen sowie die Rohstoffkosten zu berücksichtigen und sicherzustellen, dass die Waren bei Erreichen der Geschäfte einen angemessenen Preis haben.
Nils Vinge, Investor Relations-Leiter von H & M, sagte, dass die Algorithmen nicht nur rund um die Uhr funktionieren, sondern sich auch ständig an die sich ständig ändernden Erwartungen und Verhaltensweisen der Kunden anpassen.
Michael Feindt, der Gründer von Blue Yonder, sagte, dass in einigen Fällen das Personal überredet werden muss, sich auf die Zahlen und nicht auf den Bauchgefühl zu verlassen.
Er fügte hinzu, dass das Potenzial und der Geschmack eines Individuums zwar überschätzt werden, dies jedoch äußerst schlecht sein kann.
Stattdessen bestand Feindt darauf, dass künstliche Intelligenz emotionsloser sei, was ein guter Aspekt ist.
H & M versucht nicht, Merchandising-Köpfe auslaufen zu lassen, sondern bietet Tools, um ihre Entscheidungen zu verbessern.
Trotz der zunehmenden Betonung von Daten ist zu beachten, dass dies nicht immer zu vernünftigen Schlussfolgerungen führt. Im vergangenen Jahr empfahlen Algorithmen, dass H & M im Januar Pullover mit Rentierdruck fördert.
Die Führungskräfte mussten es anpassen, um die Weihnachtsdauer zu berücksichtigen. Damit ist Arti Zeighami, Leiter KI und Advanced Analytics bei H & M, davon überzeugt, dass es bei der Verwendung von Algorithmen darum geht, dass „Bauchgefühl“ zu stärken.
Source: WSJ