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 zurückzugewinnen. Und raus aus dem größten Umsatzrückgang seiner Geschichte. H & M hat ein selbstlernendes System entwickelt, das anhand der Umsatzanalyse und der neuesten Trends vorhersagt, welche Artikel in den 4288 Filialen verkauft werden sollten. Algorithmen haben den Test in Schweden bereits durch ein Wunder bestanden, dass 40% der Waren aus den Boutiquen entfernt werden konnten, ohne den Umsatz zu beeinträchtigen. Das Unternehmen hat aber noch viel weitergehende Pläne. Künstliche Intelligenz muss schwitzen.


    Hennes & Mauritz, einer der ältesten (71 Jahre!) Und erfolgreichsten Einzelhändler der Welt, entschied sich für eine umfassende Neuorganisation. Vor ein paar Monaten begann sie, Big-Data-Verarbeitungstechnologien mithilfe von KI einzusetzen, um ihre Filialen genau zu lokalisieren, anstatt dieselben Standardprodukte unter ihnen zu verteilen, wie es früher für alle großen Netzwerke üblich war.


    Der Grund ist die kritische Notwendigkeit, Geschäftspraktiken zu ändern. H & M ist die weltweit erste Kette dieser Art, gemessen an der Anzahl der Geschäfte (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 austritt.




    Die Probleme sind sehr tief. Über Amazon und andere Online-Shops werden immer mehr Produkte gekauft, und H & M hat zu spät in diese Richtung gewechselt, in der Hoffnung, dass seine Kunden Boutiquen aus Gründen ihrer „Atmosphäre“ immer den Vorzug geben. Eine solche Hoffnung kam nicht zustande. Jetzt muss das Geschäft regelmäßige Preissenkungen von 70% unter den Anschaffungskosten veranlassen, um die Regale und Lager von nicht verkauften Waren zu befreien, und die Anteile des Unternehmens sind in den letzten drei Jahren um 56% gefallen.


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


    Jetzt vertraut H & M wie alle anderen Offline-Stores 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 ineffektiv. Im Mai gab das Unternehmen bekannt, dass von nun an anstelle von Menschen selbstlernende Algorithmen diese Arbeit erledigen werden. Durch ihren vorläufigen Start (unter menschlicher Aufsicht und nur in Stockholm) konnten bereits 40% der Warenpositionen (SKU) abgebaut werden - ohne Umsatzrückgang.


    Die Zahlen scheinen unglaublich, es ist kaum zu glauben. Wie kann ich mehr als ein Drittel der Ware entfernen und nichts verlieren? Tatsächlich, so das Unternehmen, wurde dies dadurch erreicht, dass fast alle Männerprodukte aus den Regalen genommen wurden. An ihrer Stelle wurden Gerichte hinzugefügt - 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 mysteriös für H & M-Manager und Einzelhandelsfachleute, war diese Warenplatzierung unglaublich erfolgreich. Die Zahl der in Lagern staubenden Dinge wurde halbiert.



    H & M Store in Schweden

    Jetzt erreicht diese Technologie die volle Kapazität. Die Algorithmen analysieren Zugänge, Retouren, Warennachfrage und Treuedaten und koordinieren Angebot und Nachfrage automatisch, um Abschläge zu beseitigen. Wenn dies früher nicht für jedes einzelne Geschäft ab 4288 möglich war und die meisten von ihnen dieselben Produkte verkauften, können Sie mithilfe von Computer Intelligence für jedes einzelne Geschäft eine eigene Produktlinie auswählen. Bis zu der Anzahl der Modelle, die dort an einem bestimmten Wochentag benötigt werden.


    Finanzanalysten gehen jedoch davon aus, dass Hennes & Mauritz selbst durch einen solchen Schritt nicht aus der Sackgasse herauskommt, 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 anfällig - 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 praktischer als die individuellste Boutique.

    Experten sagen, dass niemand zuvor die Technologie getestet hat, die H & M im Offline-Einzelhandel einführt. Und wenn AI in die falsche Richtung geht oder Kunden das neue Sortiment nicht akzeptieren, könnte das Unternehmen kurz vor dem Bankrott stehen. Louis Dodero, Leiter von Boston Consulting, sagt: „Die meisten Unternehmen lernen immer noch, 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 Menschen selbst? “



    Firmenchef, Milliardär Karl-Johan Persson, Enkel des H & M-Gründers

    Jedes Geschäft richtig anzupassen ist eine ungeheure Aufgabe für ein Unternehmen der H & M-Ebene. An allen 4288 Punkten dürften "KI-Händler" erst Ende nächsten Jahres auftauchen. 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-Sets von T-Shirts / Shorts / Shirts / 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 versuchten jedoch nicht einmal herauszufinden, was in diesem Bereich erfolgreich sein könnte und welche Produkte zu Retouren und zusätzlichen Einkäufen führen.



    Drei große Durchbrüche (laut H & M)


    1. Intelligente Lagerhaltung


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


    Jetzt - AI-Algorithmen analysieren den Verkaufsverlauf 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 männlich" oder "rein weiblich" Läden, High-End-Boutiquen und Punkte, wo nur billige Dinge verkauft werden.


    2. Relevanz der Ware


    Zuvor beobachteten die Filialleiter einen Anstieg der Nachfrage nach bestimmten Produkten. Wir haben zusätzliche Chargen bestellt. Als sie ankamen, konnte die Nachfrage bereits sinken (oder es könnte sich um ein falsches Signal handeln).


    Jetzt vergleicht das System die aktuellen Daten mit einem seiner Sklavenmuster in jährlichen Aufträgen, so dass es zwei bis drei Wochen zuvor angewiesen wird, sich mit bestimmten Dingen zu „eindecken“.




    3. Preisgestaltung


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


    Jetzt berechnen die Algorithmen die Preise für jedes Produkt elastisch und berücksichtigen dabei ständig wechselnde Faktoren wie Wechselkurse, Steuern, Mitbewerberpreise, das Gleichgewicht der Waren im Lager, die Kundenaktivität und deren Präferenzen.



    Für die Zukunft


    Daniel Klesson, Leiter Business Development bei H & M, sagt, dass sein selbstlernendes System bereits weiß, wie man Informationen nicht nur aus den internen Daten des Unternehmens, sondern auch aus der „Außenwelt“ bezieht. So kann sie Modetrends vorhersagen. Zuvor mussten Firmenspezialisten zu den Podien und Präsentationen gehen und Artikel in Modegeschäften nachverfolgen. Jetzt analysiert das System Blogposts, Suchanfragen in Suchmaschinen und Daten aus sozialen Netzwerken. Es verwendet maschinelles Lernen und Elemente zur Verarbeitung natürlicher Sprache.und weiß auch, wie man Fotos erkennt und zum Beispiel sucht, zu welchen Prominenten sie jetzt gehen. 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 hilft eine Abteilung mit etwa zweihundert Spezialisten - Datenverarbeitern, Analysten und Ingenieuren - bei den ersten Schritten in die reale Welt eines selbstlernenden Systems. Separat betrachten sie, wie sie sich auf einer "Reise in die Vergangenheit" manifestieren wird. Die Algorithmen werden mit Informationen für das Jahr 2017 „gefüttert“ (5 Milliarden Besuche in Geschäften und auf der Website sowie Nachrichten- und Modefotos). Und sie analysieren, welche Entscheidungen das System anders treffen würde.




    Bisher trauen 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 ist letztes Jahr passiert. Algorithmen haben gezeigt, dass H & M ab Januar für die Rentierpullover von Santa werben sollte. Das gesamte Meeting wurde einberufen und die Unternehmensleiter entschieden, dass eindeutig ein Fehler vorlag. Das System wurde bearbeitet, um die Woche vor Weihnachten (25. Dezember) anzuzeigen. Ob es ein Fehler war oder die Käufer einen unerklärlichen Wunsch haben, einige Wochen nach den Ferien irgendwo einen Pullover mit Hirsch zu kaufen, werden wir nie erfahren.


    Hennes & Mauritz hat nicht auf diese neue Technologie eingegangen. Parallel dazu versucht sie, ihre Online-Angebote weiterzuentwickeln. Bei einer Veranstaltung für Investoren im Oktober sagten Führungskräfte des Unternehmens, dass die Umsätze in ihren Offline-Läden weiter sinken würden, was unvermeidlich war. 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 durch die Eröffnung von 390 Filialen und die Schließung von 170 Filialen verlangsamen. Außerdem wird es 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% zulegen kann. Andernfalls wird keine KI speichern.



    PS Das gesamte Sortiment von H & M wird in ihrem amerikanischen Online-Shop verkauft . Die Preise dort sind sehr niedrig (für den Kauf von Kleidung / Schuhen empfehlen wir aufgrund der konstant hohen Rabatte immer zuerst HM.com und 6PM.com zu besuchen). Und Pochtoy.com kann Waren nach Russland liefern. Ab 8,99 US-Dollar pro Pfund. Aufmerksame Leser - 7% Rabatt nach Registrierung für den HABR-Code.



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