Wie H & M versucht, sich mit KI und Big Data zu retten

Der erfolgreichste Bekleidungshändler in der Vergangenheit hat sich an AI gewandt, um Kunden zurückzubekommen. Und raus aus dem größten Umsatzrückgang in seiner Geschichte. H & M hat ein selbstlernendes System entwickelt, das anhand der Analyse der Verkäufe und der neuesten Trends vorhersagt, welche Artikel es wert sind, in jedem seiner 4288 Geschäfte verkauft zu werden. Algorithmen haben den Test in Schweden bereits bestanden. Durch ein Wunder konnten 40% der Waren aus Boutiquen entfernt werden, ohne den Umsatz zu senken. Das Unternehmen hat jedoch weitreichendere Pläne. Künstliche Intelligenz muss schwitzen.

Hennes & Mauritz, einer der ältesten (71 Jahre!) Und erfolgreichsten Einzelhändler der Welt, entschied sich für eine umfassende Umstrukturierung. Vor einigen Monaten begann sie, mithilfe von Big-Data-Verarbeitungstechnologie mithilfe von KI ihre Filialen vor Ort zu füllen - anstatt die gleichen Standardprodukte über diese zu verteilen, wie dies bisher in allen wichtigen Netzwerken üblich war.

Der Grund ist die kritische Notwendigkeit, Geschäftspraktiken zu ändern. H & M ist das weltweit erste Netzwerk dieser Art in Bezug auf die Anzahl der Filialen (4288 gegenüber 2127 für Zara und 1301 für GAP). Es ist auch der erste Offline-Bekleidungshändler der Welt nach Markenwert (Nr. 36 auf der Forbes-Liste , Zara auf Nr. 51). Trotzdem ist der Gewinn von H & M in zehn aufeinander folgenden Quartalen gesunken. Bei dieser Rate kann das Unternehmen früher oder später einen Verlust erleiden, aus dem es nicht mehr herauskommt.

Die Probleme sind sehr tief. Die Menschen kaufen immer mehr Produkte bei Amazon und anderen Online-Shops, und H & M wechselte zu spät in diese Richtung, in der Hoffnung, dass seine Kunden Boutiquen aufgrund ihrer „Atmosphäre“ immer den Vorzug geben. Eine solche Hoffnung kam nicht zustande. Jetzt muss das Geschäft regelmäßige Preissenkungen von 70% unter den Kosten vereinbaren, um die Regale und Lager von nicht verkauften Waren um 4 Mrd. USD zu reinigen. Die Aktien des Unternehmens sind in den letzten drei Jahren um 56% gefallen.

Was kann Ihnen helfen, Kleidung für zusätzliche 4 Milliarden US-Dollar pro Jahr zu verkaufen? Das Unternehmen glaubt, dass es KI sein wird.

Jetzt verlässt sich H & M wie alle anderen Offline-Geschäfte auf ein Team von Managern und Designern, um Produkte zu vertreiben und vorherzusagen, was für Kunden interessant sein wird. Angesichts der Tatsache, dass 20 bis 30% der Dinge verschwendet werden, ist eine solche Strategie offensichtlich unwirksam. Im Mai kündigte das Unternehmen an, dass von nun an anstelle von Menschen selbstlernende Algorithmen diese Arbeit übernehmen werden. Durch die vorläufige Markteinführung (unter menschlicher Aufsicht und nur in Stockholm) konnten bereits 40% der Rohstoffpositionen (SKU) reduziert werden - ohne Umsatzrückgang.

Die Zahlen scheinen unglaublich, es ist kaum zu glauben. Wie kann ich mehr als ein Drittel der Waren entfernen und nichts verlieren? Tatsächlich, so das Unternehmen, wurde dies erreicht, indem fast alle Männerprodukte aus den Regalen genommen wurden. An ihrer Stelle kamen Geschirr hinzu - und exklusive, teure Artikel wie Ledertaschen für 118 US-Dollar und Kaschmirpullover für 107 US-Dollar - und das alles neben T-Shirts für 6 US-Dollar und Shorts für 12 US-Dollar. Irgendwie, sowohl für H & M-Manager als auch für Einzelhandelsexperten mysteriös, war diese Platzierung von Waren unglaublich erfolgreich. Die Anzahl der in Lagern verstaubten Dinge wurde halbiert.

Jetzt erreicht diese Technologie die volle Kapazität. Die Algorithmen analysieren Belege, Retouren, Nachfrage nach Waren und Loyalitätsdaten und koordinieren Angebot und Nachfrage automatisch, um Preisnachlässe zu beseitigen. Wenn dies früher nicht für jedes Geschäft ab 4288 möglich war und die meisten von ihnen dieselben Produkte hatten, können Sie mithilfe der Computerintelligenz Ihre eigene Linie für jede bestimmte Boutique auswählen. Bis zu der Anzahl der Modelle, die dort an einem bestimmten Wochentag benötigt werden.

Finanzanalysten glauben jedoch, dass selbst ein solcher Schritt es Hennes & Mauritz nicht ermöglichen wird, aus der Sackgasse herauszukommen, in der sie sich jetzt befindet. Einer der Manager bei Skandia Investment, der in diesem Jahr seine Position bei H & M von 10% auf 2% reduziert hat, sagt:

Ja, wenn Sie nicht das richtige Produkt am richtigen Ort haben, sind Sie jetzt sehr verletzlich - eine Person sucht einfach nach dem Produkt, an dem sie interessiert ist, und vergisst Sie. Aber wir müssen sehen, ob sich ihr neues System rechtfertigen kann. Online-Shopping ist immer noch bequemer als die individuellste Boutique.

Experten sagen, dass niemand die Technologie getestet hat, die H & M zuvor im Offline-Einzelhandel eingeführt hat. Und wenn AI in die falsche Richtung geht oder wenn Kunden das neue Sortiment nicht akzeptieren, könnte das Unternehmen leicht kurz vor dem Bankrott stehen. Louis Dodero, Leiter von Boston Consulting, sagt: „Die meisten Unternehmen lernen immer noch nur, Entscheidungen auf der Grundlage von Analysen zu treffen. Die Priorität ist immer die persönliche Erfahrung des Managers. Aber können Roboter andere Menschen besser verstehen als die Menschen selbst? “

Das korrekte „Anpassen“ jedes Geschäfts ist eine ungeheure Aufgabe für ein Unternehmen der H & M-Ebene. Bei allen 4288 Punkten werden „KI-Händler“ voraussichtlich erst Ende nächsten Jahres erscheinen. Bisher konzentriert sich das Experiment auf Stockholm. Das Unternehmen ist schockiert darüber, wie sehr die Boutique-Manager nicht wirklich ahnten, was ihre Kunden wollten. In der Regel wurden Standard-T-Shirts / Shorts / Hemden / Hosen für Frauen, Kinder und Männer aus Lagern bestellt, um sich an allen Fronten zu „schützen“. Bestenfalls beobachteten die Manager die Artikel, die in ihrer Boutique beliebt waren. Sie haben jedoch nicht einmal versucht herauszufinden, was in diesem speziellen Bereich erfolgreich sein könnte und welche Produkte zu Rücksendungen im Geschäft und zusätzlichen Einkäufen führen.

Drei große Durchbrüche (laut H & M)

1. Intelligente Lagerhaltung

Bisher konnte niemand alle Daten aller Boutiquen in jeder Kategorie verarbeiten. Daher wurden sie nach Bezirk oder Stadt gruppiert. Das gesamte Sortiment in jedem Geschäft des Bezirks war identisch.

Jetzt analysieren KI-Algorithmen die Verkaufsgeschichte für jedes Produkt in jedem Geschäft, sehen sich Online-Trends an und sagen bis zu einer bestimmten Zahl voraus, wie viele Paar Schuhe und Kleidung an einem separaten Punkt benötigt werden. Es stellt sich heraus, "rein männliche" oder "rein weibliche" Geschäfte, High-End-Boutiquen und Punkte, an denen nur billige Dinge verkauft werden.

2. Relevanz der Ware

Zuvor beobachteten Filialleiter einen Anstieg der Nachfrage nach einigen Produkten. Wir haben zusätzliche Chargen bestellt. Während ihrer Ankunft könnte die Nachfrage bereits sinken (oder es könnte ein falsches Signal sein).

Jetzt - das System vergleicht die aktuellen Daten mit einem seiner Slave-Muster in jährlichen Bestellungen, so dass es zwei bis drei Wochen zuvor angewiesen wird, sich mit bestimmten Dingen „einzudecken“.

3. Preisgestaltung

Zuvor stiegen die Preise in der Regel um einen bestimmten Prozentsatz der Kosten, jeweils für die eigene Warengruppe. Auch in Offline-H & M-Läden regierten Merchandiser den Ball und gaben nach ihren Vorlieben an, welche Dinge rabattiert werden sollten und welche nun zu einem höheren Preis als üblich verkauft werden.

Jetzt berechnen die Algorithmen elastisch die Preise für jedes Produkt unter Berücksichtigung sich ständig ändernder Faktoren wie Wechselkurse, Steuern, Preise der Wettbewerber, Warenbilanz im Lager, Kundenaktivität und deren Präferenzen.

Für die Zukunft

Daniel Klesson, Leiter Business Development bei H & M, sagt, dass das selbstlernende System in dieser Phase bereits weiß, wie man Informationen nicht nur aus den internen Daten des Unternehmens, sondern auch aus der „Außenwelt“ bezieht. Dadurch kann sie Modetrends vorhersagen. Zuvor mussten Unternehmensspezialisten auf die Podien und Präsentationen gehen und Artikel in Modegeschäften verfolgen. Jetzt analysiert das System Blog-Beiträge, Suchen in Suchmaschinen und Daten aus sozialen Netzwerken. Sie verwendet Elemente des maschinellen Lernens und der Verarbeitung natürlicher Sprachen und weiß auch, wie man Fotos erkennt, um beispielsweise zu suchen, was Prominente tun werden. Zusammen ermöglicht dies AI nicht nur, den aktuellen Markt angemessen einzuschätzen, sondern auch Vorhersagen für die nächsten drei bis acht Monate zu treffen. Algorithmen wissen mit hoher Genauigkeit, dass sie in sechs Monaten zum größten Teil Menschen kaufen wollen, die genug von den heutigen Nachrichten gesehen haben.

In dieser Phase unterstützt eine Abteilung von etwa zweihundert Spezialisten - Datenverarbeiter, Analysten und Ingenieure - die ersten Schritte in der realen Welt eines selbstlernenden Systems. Getrennt schauen sie sich an, wie sie sich auf einer "Reise in die Vergangenheit" manifestieren wird. Die Algorithmen werden mit Informationen für das Jahr 2017 „gespeist“ (5 Milliarden Besuche in Geschäften und auf der Website sowie Nachrichten und Modefotos). Und sie analysieren, welche Entscheidungen das System anders treffen würde.

Bisher vertrauen die Experten von Hennes & Mauritz dem Auto nicht ganz. Daher gehen die „Vorhersagen“ zunächst durch die H & M-Modeabteilung - als Hinweis darauf, in welche Richtung es sich lohnt, jetzt zu schauen. Ein lustiger Fall beim Testen im letzten Jahr. Algorithmen haben gezeigt, dass H & M im Januar mit der Werbung für die Rentierpullover von Santa beginnen sollte. Das gesamte Treffen wurde einberufen, und die Unternehmensleiter entschieden, dass eindeutig ein Fehler vorliegt. Das System wurde bearbeitet, um die Woche vor Weihnachten (25. Dezember) anzuzeigen. Ob es ein Fehler war oder die Käufer den unerklärlichen Wunsch haben, ein paar Wochen nach den Ferien irgendwo einen Pullover mit einem Hirsch zu kaufen, werden wir nie erfahren.

Hennes & Mauritz hat sich nicht auf diese neue Technologie eingelassen. Parallel dazu versucht sie, ihre Online-Angebote zu entwickeln. Bei einer Veranstaltung für Investoren im Oktober sagten Führungskräfte des Unternehmens, dass die Verkäufe in ihren Offline-Geschäften weiter sinken werden, was unvermeidlich ist. Mit AI with Big Data können Sie diesen Trend nur verlangsamen, die Abschriftenkosten senken und den Speicherplatz effizienter nutzen.

Das Netzwerk wird seine physische Expansion verlangsamen, indem es 390 Geschäfte eröffnet und 170 schließt. Und es wird versuchen, neue Märkte wie Uruguay und die Ukraine zu erschließen. Aber die Haupthoffnung ist, wie bei allen "alten" Einzelhändlern, das Wachstum ihrer eigenen Online-Verkäufe. Das Unternehmen geht davon aus, dass es in diesem Bereich im nächsten Jahr mindestens 25% hinzufügen kann. Andernfalls wird keine KI gespeichert.

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