


Wie wird sich intelligente Technologie auf den Einzelhandel auswirken?
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.
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.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie wird sich intelligente Technologie auf den Einzelhandel auswirken?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator
Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen

Diese Seite berichtete am 27. Juni, dass Jianying eine von FaceMeng Technology, einer Tochtergesellschaft von ByteDance, entwickelte Videobearbeitungssoftware ist, die auf der Douyin-Plattform basiert und grundsätzlich kurze Videoinhalte für Benutzer der Plattform produziert Windows, MacOS und andere Betriebssysteme. Jianying kündigte offiziell die Aktualisierung seines Mitgliedschaftssystems an und führte ein neues SVIP ein, das eine Vielzahl von KI-Schwarztechnologien umfasst, wie z. B. intelligente Übersetzung, intelligente Hervorhebung, intelligente Verpackung, digitale menschliche Synthese usw. Preislich beträgt die monatliche Gebühr für das Clipping von SVIP 79 Yuan, die Jahresgebühr 599 Yuan (Hinweis auf dieser Website: entspricht 49,9 Yuan pro Monat), das fortlaufende Monatsabonnement beträgt 59 Yuan pro Monat und das fortlaufende Jahresabonnement beträgt 499 Yuan pro Jahr (entspricht 41,6 Yuan pro Monat). Darüber hinaus erklärte der Cut-Beamte auch, dass diejenigen, die den ursprünglichen VIP abonniert haben, das Benutzererlebnis verbessern sollen

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

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

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

Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten

Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S

Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist

Laut Nachrichten dieser Website vom 1. August hat SK Hynix heute (1. August) einen Blogbeitrag veröffentlicht, in dem es ankündigt, dass es am Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 teilnehmen wird, der vom 6. bis 8. August in Santa Clara, Kalifornien, USA, stattfindet viele neue Technologien Generation Produkt. Einführung des Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), früher Flash Memory Summit (FlashMemorySummit), hauptsächlich für NAND-Anbieter, im Zusammenhang mit der zunehmenden Aufmerksamkeit für die Technologie der künstlichen Intelligenz wurde dieses Jahr in Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) umbenannt Laden Sie DRAM- und Speicheranbieter und viele weitere Akteure ein. Neues Produkt SK Hynix wurde letztes Jahr auf den Markt gebracht
