Inhaltsverzeichnis
Virtuelle Anprobelösungen
Intelligente Spiegel
Automatisierter Self-Checkout
KI-gesteuerte Nachfrageprognose
Interaktive Chatbots und virtuelle Assistenten
Abschließende Gedanken zur künstlichen Intelligenz im Einzelhandel
Heim Technologie-Peripheriegeräte KI Fünf Möglichkeiten, wie künstliche Intelligenz das Einkaufserlebnis verbessern kann

Fünf Möglichkeiten, wie künstliche Intelligenz das Einkaufserlebnis verbessern kann

Apr 12, 2023 pm 05:46 PM
人工智能 零售企业

Fünf Möglichkeiten, wie künstliche Intelligenz das Einkaufserlebnis verbessern kann

Für Einzelhandelsunternehmen besteht eine der wirksamsten Möglichkeiten zur Steigerung von Umsatz und Effizienz darin, das Einkaufserlebnis des Kunden zu verbessern. Je einfacher es für Kunden ist, das Gesuchte zu finden und zu kaufen, desto erfolgreicher wird das Unternehmen sein. Viele Technologien ebnen den Weg für ein verbessertes Einkaufserlebnis für Kunden auf der ganzen Welt. Künstliche Intelligenz ist eine der treibenden Kräfte hinter diesen Technologien. Werfen wir einen Blick darauf, wie KI im Einzelhandel tatsächlich funktioniert.

Virtuelle Anprobelösungen

Eine leistungsstarke Technologie, die das Einkaufserlebnis der Kunden vorantreibt, ist die virtuelle Anprobe. Dabei werden künstliche Intelligenz und Augmented Reality genutzt, um Kunden die Möglichkeit zu geben, Kleidung und Accessoires anzuprobieren und sogar zu sehen, ob neue Möbel in ihr Zimmer passen. Benutzer können diese Funktionen zu Hause nutzen, was den Hauptvorteil dieser Technologie darstellt.

Vielleicht sind Sie schon auf ähnliche AR-basierte virtuelle Anprobelösungen gestoßen. Diese Erlebnisse bieten die Möglichkeit, Schuhe, Uhren, Brillen, Kosmetika und mehr anzuprobieren. Während AR der Schlüssel zu dieser Technologie ist, trägt künstliche Intelligenz dazu bei, die Fähigkeiten von AR zu erweitern und effektivere Lösungen zu schaffen.

Zum Beispiel kann KI Bilder von Models erstellen, die Kleidung tragen. Kunden können ein Modell auswählen, das am besten zu ihrem Körpertyp passt, und ein maschineller Lernalgorithmus kann Bilder des Modells erstellen, das das Produkt trägt. Alternativ könnten Algorithmen der künstlichen Intelligenz verwendet werden, um die Gesichter der Benutzer zu analysieren, um Brillen und anderes Zubehör während Online-Produkttests genauer zu platzieren.

Intelligente Spiegel

In enger Verbindung mit der virtuellen Anprobe-Technologie bieten intelligente Spiegel eine großartige Möglichkeit, das Kundenerlebnis im Einzelhandel zu verbessern. Im Gegensatz zu vielen anderen virtuellen Anprobeerlebnissen ermöglichen intelligente Spiegel diese Erlebnisse jedoch über Geräte, die bei Ihnen zu Hause oder im Geschäft installiert sind. Dies ermöglicht fortgeschrittenere Anwendungen virtueller Anprobelösungen, die möglicherweise zusätzliche Hardware erfordern.

Intelligente Spiegel basieren auf IoT-, Datenwissenschafts- und maschinellen Lernalgorithmen. Diese Lösung kann in beliebige Systeme und Dienste wie ERP oder CRM integriert werden. Intelligente Spiegel können beispielsweise nicht nur simulieren, wie ein Artikel im Gebrauch aussehen wird, sondern können Kunden auch dabei helfen, Produktverfügbarkeit und Preise zu überprüfen, die Uhrzeit, das Wetter oder die neuesten Ladenangebote zu überprüfen.

Unternehmen finden möglicherweise Möglichkeiten, intelligente Spiegel eng mit virtuellen Assistenten zu integrieren. Dies ermöglicht es Smart Mirrors, Kunden eine personalisierte Schönheits- und Modeberatung zu bieten. Intelligente Spiegel, die auf künstlicher Intelligenz und Augmented Reality basieren, bieten die Möglichkeit, viele dieser Technologien in einem Paket zu vereinen.

Automatisierter Self-Checkout

Eine weitere Möglichkeit, Ihr Kundenerlebnis zu verbessern, ist die Automatisierung des Self-Checkouts. Einige Unternehmen haben herkömmliche Kassen vollständig durch hochentwickelte Überwachungssysteme ersetzt. Dadurch können Kunden einfach das auswählen, was ihnen gefällt, und den Laden verlassen. Das System stellt dem Kunden dann die Artikel in Rechnung, die er in den Warenkorb gelegt hat. Amazon ist einer der bekanntesten Innovatoren dieser Technologie.

Fortschrittliche Self-Checkout-Technologie auf Basis von IoT und künstlicher Intelligenz. Mithilfe eines komplexen Netzwerks aus Sensoren und künstlicher Intelligenz können Unternehmen neben anderen fortschrittlichen Tracking-Lösungen verfolgen, welche Artikel in den jeweiligen Einkaufswagen gelegt werden und wer sie kauft.

Allerdings verfügt nicht jedes Unternehmen über die Ressourcen wie Amazon. Fortschrittlichere und komfortablere Self-Checkout-Lösungen können in kleinerem Maßstab implementiert werden. Mit intelligenten Verkaufsautomaten lassen sich beispielsweise Bereiche innerhalb eines Ladens teilweise automatisieren. Dies erleichtert Gästen das Öffnen der Kühlschranktür, die Entnahme von Gegenständen und das Schließen der Tür. Der Kauf wird dann von der Karte abgebucht.

KI-gesteuerte Nachfrageprognose

Ein weiterer Schritt, um Kunden das Einkaufen zu erleichtern, besteht darin, die Produkte, die sie benötigen, dann bereitzustellen, wenn sie sie benötigen. KI-gesteuerte Nachfrageprognosen können helfen. Künstliche Intelligenz kann große Mengen an Datenverarbeitung effektiv verwalten. Mithilfe riesiger Datenmengen kann künstliche Intelligenz im Einzelhandel genaue Vorhersagen über Veränderungen in der Nachfrage nach bestimmten Produkten treffen.

Zum Beispiel kann ein Unternehmen einen Zeitreihenansatz verwenden, um die Gemüsenachfrage für den nächsten Monat auf der Grundlage historischer Verkaufstransaktionsdaten der letzten drei Monate vorherzusagen. Der Algorithmus berücksichtigt Trends, zyklische Schwankungen, Saisonalität und Verhaltensmuster, um genauere Prognosen zu erstellen.

Die Verbesserung dieses Systems wird nicht nur dazu beitragen, den Kunden Artikel dann zu liefern, wenn sie sie brauchen, sondern auch die Auftragsabwicklung und Logistik einfacher machen. Es kann auch tief in Marketingkampagnen und das Herstellungsprozessmanagement integriert werden. Aufgrund dieser Vorteile sind Vorhersagen durch maschinelles Lernen bei vielen großen und kleinen Unternehmen eine beliebte Wahl. Wenn Sie komplexe Datensätze untersuchen, können Sie neue Geschäftsmuster und Zusammenhänge entdecken, um Ihre Business Intelligence zu verbessern.

Interaktive Chatbots und virtuelle Assistenten

Einer der wichtigsten Aspekte des Einkaufserlebnisses ist der Kundenservice. Kunden haben häufig Fragen oder benötigen Hilfe bei der Suche nach den gewünschten Produkten. Diese Lösungen können auch bei der Datenerfassung zur Verbesserung von Marketingkampagnen eine Rolle spielen. Diese Daten helfen dabei, das Benutzererlebnis zu personalisieren und ergänzende Produkte zu empfehlen.

Chatbots und virtuelle Assistenten können Kunden auch beim Einkaufen im Geschäft und online unterstützen. Wenn Chatbots und virtuelle Assistenten bestimmte Aspekte Ihres Kundenserviceprozesses automatisieren, können die Geschwindigkeit und Effizienz Ihres Unternehmens steigen. Chatbots können auch administrative Aufgaben wie die Bestandsverwaltung, die Analyse von Verkaufsdaten, das Ausstellen von Rechnungen usw. übernehmen.

Der KI-Assistent kann sich sogar besser verhalten, wie ein echter Einkaufsassistent. Mithilfe von NLP- und NLU-Technologien können virtuelle Assistenten Sprachbefehle verstehen und sogar verbal reagieren. Die Verarbeitung natürlicher Sprache befasst sich mit Syntax und Struktur, während das Verstehen natürlicher Sprache dabei hilft, die tatsächliche Absicht einer Abfrage zu verstehen, indem der Kontext identifiziert wird.

Abschließende Gedanken zur künstlichen Intelligenz im Einzelhandel

Um sich einen Vorsprung auf dem Markt zu verschaffen, müssen Unternehmen kreativ sein, wenn es darum geht, Wege zur Innovation und Lösung von Problemen zu finden. Dies erfordert möglicherweise nicht, das Rad neu zu erfinden, aber es erfordert möglicherweise die Suche nach neuen Wegen, um vorhandene Technologie auf nützliche und sinnvolle Weise zu nutzen.

Retail AI bietet enorme Möglichkeiten, das Kundenerlebnis für Einzelhandelsunternehmen zu verbessern, egal ob im Geschäft oder online. Zu den interessantesten Anwendungen dieser Technologien gehört die Zusammenarbeit. Durch die Kombination von Technologien wie künstlicher Intelligenz und Augmented Reality können Unternehmen finanzielle Ziele erreichen, indem sie starke Beziehungen zu Kunden aufbauen.

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Verbessern Sie die Produktivität, Effizienz und Genauigkeit der Entwickler, indem Sie eine abrufgestützte Generierung und ein semantisches Gedächtnis in KI-Codierungsassistenten integrieren. Übersetzt aus EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, Autor JanakiramMSV. Obwohl grundlegende KI-Programmierassistenten natürlich hilfreich sind, können sie oft nicht die relevantesten und korrektesten Codevorschläge liefern, da sie auf einem allgemeinen Verständnis der Softwaresprache und den gängigsten Mustern beim Schreiben von Software basieren. Der von diesen Coding-Assistenten generierte Code eignet sich zur Lösung der von ihnen zu lösenden Probleme, entspricht jedoch häufig nicht den Coding-Standards, -Konventionen und -Stilen der einzelnen Teams. Dabei entstehen häufig Vorschläge, die geändert oder verfeinert werden müssen, damit der Code in die Anwendung übernommen wird

Sieben coole technische Interviewfragen für GenAI und LLM Sieben coole technische Interviewfragen für GenAI und LLM Jun 07, 2024 am 10:06 AM

Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren

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Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert

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