KI sorgt im Einzelhandel für Aufsehen

Wir schauen uns an, wie KI zum neuen Schlagwort im Einzelhandel geworden ist.
Wir schauen uns an, wie KI zum neuen Schlagwort im Einzelhandel geworden ist. 

In den letzten 20 Monaten hat sich der Einzelhandel massiv gewandelt und durch den Einsatz künstlicher Intelligenz eine ganz neue Welt erschlossen. Wie von erwähnt Karen K. Burns, „KI“ ist zu einem Schlagwort im Einzelhandel geworden, wobei Einzelhändler sich besonders dafür interessieren, wie künstliche Intelligenz (AI) können genutzt werden, um die Produktivität zu steigern und Kosten einzusparen. 

In Google Clouds Im Bericht wurde erklärt, dass künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen uns neue und effiziente Wege bieten, um herausfordernde und hartnäckige Probleme zu lösen, insbesondere wenn es um Vorhersagen geht. Beispielsweise ist der Einzelhandel aufgrund seiner schnellen, trendgetriebenen und fließenden Natur in Verbindung mit einer ausgedehnten Logistikkette stark auf intelligente Vorhersagen angewiesen.

Diese Technologien reduzieren die Notwendigkeit von „Bauchgefühl“ und Rätselraten, indem sie zuverlässige Einblicke in alles geben, von den Vorlieben der Mitarbeiter im Geschäft bis hin zur Anpassung von Kundenangeboten und mehr.

Was sind also die wichtigsten Chancen für Einzelhändler, die künstliche Intelligenz einsetzen?

Mitarbeitererfahrung

Die erste wichtige Chance, die wir uns ansehen werden, ist die Verschmelzung von künstlicher Intelligenz und Employee Experience.

Der Wettbewerb um gute Arbeitskräfte ist hart und die Erwartungen der Mitarbeiter höher denn je. Mit dem Markteintritt der Millennials und der Generation Z ist es wichtig zu verstehen, was sie wollen und über die erforderliche Technologie zu verfügen. Durch die Bereitstellung von Spitzentechnologie für Einzelhandelsteams, die künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen nutzt, erhalten sie zuvor nicht verfügbare Erkenntnisse, was die Effizienz verbessert und die Arbeitsmoral fördert.

Ein gutes Beispiel hierfür ist die Verwendung eines modernen Workforce-Management-Systems, das den Mitarbeitern einen einfachen Prozess für gewünschte Planungsoptionen und flexible Arbeitszeiten bietet. Das Management hat dann Zugriff auf diese Daten, was dazu beiträgt, Daten zu speichern und die Arbeitsmodellierung und das Aufgabenmanagement zu verbessern.

Konkurrenz verstehen

Die zweite wichtige Chance, die wir betrachten, ist das Verständnis des Wettbewerbs und wie man sich einpasst. Einzelhändler können künstliche Intelligenz nutzen, um ihnen zu helfen, Data Science zu nutzen, anstatt sich auf Vermutungen zu verlassen. Dies hilft ihnen zu verstehen, was Kunden wollen und wann sie es wollen, und diese Produkte an die Spitze der Bestandsverwaltung zu stellen. Darüber hinaus wird künstliche Intelligenz angesichts des zunehmenden Wettbewerbs durch Online- und In-Store-Verkäufer Einzelhändlern helfen, ihre Position auf dem Markt besser zu bestimmen, ihr In-Store- und Online-Erlebnis zu unterscheiden und gleichzeitig ihre Kunden effektiver anzusprechen.

Anwendung von Predictive Analytics

Die letzte wichtige Möglichkeit, die wir uns ansehen werden, ist die Anwendung von Predictive Analytics. Durch die Integration von Daten in leistungsstarke, auf künstlicher Intelligenz basierende Algorithmen können Entscheidungen auf soliden Daten statt auf Vermutungen getroffen werden. Einzelhändler können die Daten getrost nutzen und in ihre Notfallpläne einfließen lassen. Maschinelles Lernen und Datenwissenschaft haben Einzelhandelsdaten aussagekräftiger gemacht, indem sie Details zu historischen Verkaufsmustern, Besucherzahlen, Wettermustern, Werbeaktionen, Artikelstandorten und sogar zur Produktivität der Mitarbeiter zusammengetragen haben. Anhand dieser Informationen können Einzelhändler vorhersagen, wo sie Artikel in der Verkaufsfläche platzieren sollen, und verschiedene Rabattstrategien verstehen. 

In den letzten Jahren haben sich insbesondere viele Modehändler der KI zugewandt, um ihre Geschäfte effizienter zu gestalten und gleichzeitig die Kundenzufriedenheit zu verbessern. Es gibt einige großartige Beispiele dafür, wie Modemarken künstliche Intelligenz oder maschinelles Lernen integriert haben, was ihre Kundenerfahrung und ihr Endergebnis verbessert hat. 

Einzelhandel setzt sich für KI ein

Das französische Luxusgüterunternehmen Dior hat einen Schönheitsassistenten mit künstlicher Intelligenz über Facebook Messenger namens Dior Insider entwickelt. Der Zweck dieser Plattform ist Teil des Plans des Unternehmens, einen personalisierteren Ansatz für den Einkauf von Hautpflege- und Kosmetikprodukten anzubieten. Wenn Kunden den virtuellen Chatbot Dior Insider verwenden, können sie produktbezogene Fragen stellen oder auf Markeninhalte in sozialen Medien zugreifen. 

Die Schönheitsspezialistin Charlotte Tilbury hat Charlotte's Magic Mirror Makeup Online auf den Markt gebracht. Sie können jetzt Charlottes magische Make-up-Symbole von Ihrem Telefon aus anprobieren. Dies ermöglicht es ihren Kunden, mit den verträumten Farbtönen zu spielen, die sie ausprobieren möchten, und das perfekte Make-up-Match mit der Magie der künstlichen Make-up-Intelligenz bequem von zu Hause aus zu finden. Dies bietet ihren aktuellen und potenziellen neuen Kunden ein großartiges Erlebnis und ermutigt sie, auf Kaufen zu drücken. 

Durch den Einsatz künstlicher Intelligenz lernen Mode- und Beautymarken ihre Kunden besser kennen und können verstehen, was sie wann wollen. Künstliche Intelligenz arbeitet mit Echtzeitdaten und ist weitaus zuverlässiger, wenn es darum geht, Verhaltenstrends zu melden.

 WEITERLESEN:

Karen K. Burns hat erklärt, dass es für Unternehmen nicht hilfreich ist, alle Eier in einen Korb zu legen, wenn es um künstliche Intelligenz geht. Den Anwendungsfällen für künstliche Intelligenz im Einzelhandel sind keine Grenzen gesetzt (siehe einige Beispiele hier), aber künstliche Intelligenz wird nicht alle Ihre Probleme auf einmal lösen. Es ist alles schön und gut, für den Zugriff auf tiefgreifende, umsetzbare Dateneinblicke in Echtzeit zu bezahlen, aber wenn Ihre Mitarbeiter nicht in der Verwendung und Anpassung der Algorithmen geschult sind, wird die Kapitalrendite gering sein.

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Amber Donovan-Stevens

Amber ist Inhaltsredakteurin bei Top Business Tech

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