Inhaltsverzeichnis
Mitarbeitermanagement
Bestand und Lieferkette
Gezielte Benachrichtigungen
Kassenloses Bezahlen
Gesichtserkennung
Die Zukunft des Einzelhandels wird von der Weiterentwicklung der digitalen Technologie abhängen
Heim Technologie-Peripheriegeräte KI Wie wird sich intelligente Technologie auf den Einzelhandel auswirken?

Wie wird sich intelligente Technologie auf den Einzelhandel auswirken?

Apr 12, 2023 pm 09:07 PM
物联网 人工智能

In den letzten Jahren wurde der Einzelhandel durch Technologie revolutioniert.

Von der Art und Weise, wie Geschäfte täglich intern funktionieren, über die Art und Weise, wie Verbraucher Produkte kaufen und erwerben, bis hin zu Marketingstrategien ist die Welt des Einzelhandels völlig anders als zuvor. Während der Zugang zum Internet, sich weiterentwickelnde Softwarepakete, Smartphones und neue Technologien bislang einen enormen Einfluss auf den Einzelhandel hatten, werden intelligente Technologien wie IoT in Zukunft einen enormen Einfluss haben.

IOT ist ein Akronym für Internet der Dinge und umfasst Software, Hardware, Systemintegration, Datendienste und Zugang zu Telekommunikationsdiensten, die fortschrittlicher sind als je zuvor. Im Kern geht es beim IoT darum, wie unsere Geräte und Technologien miteinander verbunden sind und wie sie miteinander und mit uns, den Benutzern, interagieren. IoT hat das Potenzial, unzählige Probleme in einer Reihe von Branchen mit neuen innovativen Lösungen zu lösen, und der Einzelhandel bildet da keine Ausnahme.

Wie wird sich intelligente Technologie auf den Einzelhandel auswirken?

Werfen wir einen Blick darauf, wie sich das Internet der Dinge und andere digitale Technologien auf die Entwicklung des Einzelhandels auswirken werden.

Mitarbeitermanagement

Als Einzelhändler ist es entscheidend, Ihre Mitarbeiter so effizient wie möglich zu verwalten. Wenn Sie nicht über genügend Mitarbeiter verfügen, um Ihren Geschäftsanforderungen gerecht zu werden, wird Ihr Einzelhandelsgeschäft irgendwann scheitern. In den letzten Jahren ist es zunehmend möglich geworden, das Internet der Dinge für die Personaleinsatzplanung im Einzelhandel zu nutzen. Unternehmer können Stundenzettel ganz einfach online erstellen und sich aktuelle Stundenzettel ihrer Mitarbeiter direkt an die mobilen Geräte ihrer Mitarbeiter senden lassen. Mitarbeiter können sich häufig von ihren Geräten aus über den GPS-Standort anmelden, um zu beweisen, dass sie tatsächlich bei der Arbeit sind und bereit sind, vor Ort zu arbeiten. Diese Integration der Technologie hat die Spielregeln für Einzelhändler bei der Verwaltung ihrer Teams völlig verändert und wird weiterhin eine wichtige Rolle dabei spielen, wie Einzelhändler ihre Einzelhandelsteams verwalten.

Bestand und Lieferkette

Viele traditionelle Einzelhandelsgeschäfte nutzen bereits Smart-Shelf-Technologie, um ihre Lagerbestände zu überwachen. Mit diesem innovativen Ansatz können Filialleiter in Echtzeit auf Details und Berichte zu vorrätigen Produkten und Verkaufsständen zugreifen. Diese Systeme nutzen die RFID-Technologie (Radio Frequency Identification), um die genauesten Ergebnisse zu liefern. In diesen Systemen wird jedes Produkt mit einem RFID-Tag versehen und ein RFID-Lesegerät wird verwendet, um die Daten des Etiketts zu lesen und die Daten des Etiketts über eine Antenne an eine IoT-Plattform zu übertragen, wo die Informationen dann verarbeitet werden. Dadurch können Einzelhändler die Lagerbestände entlang der gesamten Lieferkette überwachen und haben so die Kontrolle über die Entwicklung ihrer Einzelhandelsgeschäfte zurück.

Gezielte Benachrichtigungen

Auch im Marketing nutzen Einzelhändler IoT-Technologie. Gezielte Veranstaltungsdetails, Rabattgutscheine und andere Angebote werden an die Smartphones der Verbraucher in einem bestimmten geografischen Gebiet gesendet, sodass Einzelhändler direkt Verbraucher ansprechen können, die an ihren Produkten interessiert sein könnten. Wenn Kunden diese Informationen erhalten, ist es wahrscheinlicher, dass sie sich in den Laden wagen, um die Angebote des Einzelhändlers in Anspruch zu nehmen. Ganz gleich, ob es sich um Rabatte, Sonderangebote, Sonderangebote, Veranstaltungen, Wettbewerbe oder Live-Werbeaktionen handelt – Einzelhändler können Verbraucher direkt in den Bereichen erreichen, in denen sie am wahrscheinlichsten interessiert sind und Maßnahmen ergreifen.

Kassenloses Bezahlen

Viele große Supermärkte haben bereits mit großem Erfolg mit der Einführung des kassenlosen Bezahlens begonnen, und es war nur eine Frage der Zeit, bis diese Technologie auch in anderen Arten von Einzelhandelsgeschäften Einzug hält. Mithilfe einer Kombination aus Kameras, Apps und Point-of-Sale-Systemen können Kunden ohne menschliche Hilfe zur Kasse gehen und ihren Einkauf abschließen. Mit der Zeit werden KI-Systeme dabei helfen, diesen Prozess auf die nächste Stufe zu heben und sogar zu erkennen, wann Ladendiebstahl oder anderes verdächtiges Verhalten in Geschäften und an Kassen vorkommt. Diese Systeme werden auch in Bestands- und Lieferkettenmanagementsysteme integriert, um Einzelhändlern eine Komplettlösung mit Schwerpunkt auf IoT-Technologie zu bieten.

Gesichtserkennung

Gesichtserkennungssoftware wird bereits zu Sicherheitszwecken in Einkaufszentren und großen Supermärkten auf der ganzen Welt eingesetzt, und die Technologie wird ständig verbessert. In Zukunft werden jedoch möglicherweise Gesichtserkennungssysteme eingesetzt, um die Kundenbindung durch Digital-Signage-Displays zu steigern. Wenn ein Geschäft einen bestimmten Kunden identifiziert, kann das Display unterschiedliche Beschilderungen anzeigen, die für diese Person ansprechender sind, wodurch ihr Einkaufserlebnis verbessert und die Wahrscheinlichkeit erhöht wird, dass sie einen Verkauf abschließt.

Die Zukunft des Einzelhandels wird von der Weiterentwicklung der digitalen Technologie abhängen

Während die Einzelhandelsbranche die digitale Technologie bereits intensiv nutzt, können wir davon ausgehen, dass sie in Einzelhandelsgeschäften aller Formen und Größen eine noch größere Rolle spielen wird. Da diese sich entwickelnden Technologien wie das Internet der Dinge so viel zu bieten haben, ist es nur eine Frage der Zeit, bis mehr Einzelhändler die Möglichkeiten der digitalen Technologie erkunden.

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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

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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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