Inhaltsverzeichnis
Nutzung von Datenanalysen zur Förderung von Innovationen
Benutzererfahrung verbessern
Bestandsverwaltung transformieren
Enhanced Supply Chain Management
Automatisierter interner Workflow
Written at the end
Heim Technologie-Peripheriegeräte KI Die Auswirkungen von künstlicher Intelligenz und Big-Data-Analysen auf den Einzelhandel

Die Auswirkungen von künstlicher Intelligenz und Big-Data-Analysen auf den Einzelhandel

Jun 06, 2023 pm 02:12 PM
人工智能 大数据 零售

In diesem schnell wachsenden und hart umkämpften Einzelhandelsmarkt ist die Einführung der neuesten Technologie wichtiger denn je. Big-Data-Analysen und künstliche Intelligenz stehen an der Spitze der technologischen Entwicklung und bieten Einzelhändlern und Agenturen beispiellose Möglichkeiten.

Die Auswirkungen von künstlicher Intelligenz und Big-Data-Analysen auf den Einzelhandel

In diesem Artikel werden wir die Vorteile von Big-Data-Analysen diskutieren Vorteile, die der Einzelhandel mit sich bringt, und die praktischen Anwendungen der Big-Data-Analyse im Einzelhandel. Wir zeigen Ihnen, wie diese leistungsstarke Technologie den Einzelhandelsmarkt verändert. Darüber hinaus werden wir auch über die Rolle von Big Data bei der Geschäftsentscheidung sprechen.

Nutzung von Datenanalysen zur Förderung von Innovationen

KI und Big-Data-Analysen verändern den Einzelhandelsmarkt rasant. Es ermöglicht Unternehmen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, um auf dem Markt wettbewerbsfähiger zu werden. Durch die Analyse riesiger Datenmengen können Einzelhändler verborgene Muster, Trends und Meinungen entdecken, die oft wichtige Referenzen für die Formulierung der Unternehmensstrategie sind, und so die Betriebsbedingungen des Unternehmens verbessern. Big-Data-Analysen spielen im Einzelhandel eine wichtige Rolle. Sie können oft Innovationen vorantreiben, die Effizienz verbessern und das Geschäftswachstum fördern.

Benutzererfahrung verbessern

Eine der wichtigsten Rollen der Big-Data-Analyse im Einzelhandel ist seine Persönlichkeitsmarketing-Funktionen, um ein anpassbareres und ansprechenderes Kundenerlebnis zu schaffen. Das Produktempfehlungssystem von Amazon verwendet beispielsweise KI-Algorithmen, um die Browsing- und Kaufaufzeichnungen der Benutzer zu analysieren und Einzelhändlern die Bedürfnisse und Präferenzen der Benutzer für verwandte Produkte zur Verfügung zu stellen.

Neben der Online-Personalisierung nutzen Einzelhändler auch KI, um das Benutzererlebnis in Geschäften zu verbessern. Beispielsweise können Benutzer Kleidung in einer virtuellen Umkleidekabine, die mit verbesserter Display-Technologie ausgestattet ist, virtuell anprobieren, ohne sie persönlich anprobieren zu müssen, was Zeit spart und die Anzahl der Rücksendungen reduziert. Darüber hinaus können KI-Roboter den Kunden zeitnahe Dienstleistungen wie die Beantwortung von Kundenfragen und die Lösung von Problemen in Echtzeit anbieten, um ein nahtloses und kundenzufriedenes Einkaufserlebnis zu gewährleisten.

Bestandsverwaltung transformieren

Bestandsverwaltung ist ein entscheidender Aspekt der Einzelhandelsbranche und der Big-Data-Analyse Der Einzelhandel liefert wertvolle Informationen zur Optimierung der Lagerbestände. Durch vorausschauende Analysen können Einzelhändler die Kundennachfrage genau vorhersagen und so sicherstellen, dass Einzelhändler optimale Lagerbestände aufrechterhalten können, um die Kundennachfrage zu erfüllen, und gleichzeitig die Kosten im Falle von überschüssigen oder nicht vorrätigen Lagerbeständen minimieren.

Zum Beispiel nutzt Walmart KI, um die Lagerbestände zu optimieren. Durch die Analyse historischer Verkaufsdaten, Wettermuster und lokaler Ereignisse kann das Unternehmen vorhersagen, welche Produkte eine erhöhte Nachfrage verzeichnen werden, und so sicherstellen, dass Walmart diese im Voraus auf Lager haben kann. Darüber hinaus kann ein KI-gesteuertes automatisches Nachschubsystem Produkte bestellen, nachdem der Lagerbestand auf eine bestimmte Menge gesunken ist, was den Lagerverwaltungsprozess weiter rationalisiert.

KI und Big-Data-Analysen im Einzelhandel können ebenfalls dazu beitragen, Verschwendung zu reduzieren und die Nachhaltigkeit der Entwicklung zu verbessern. KI-Algorithmen können beispielsweise dabei helfen, Produkte zu identifizieren, deren Haltbarkeitsdauer bald abläuft oder die verderblich sind, und Einzelhändler daran erinnern, so schnell wie möglich Maßnahmen wie Rabatte und Spenden an Lebensmittelbanken zu ergreifen.

Enhanced Supply Chain Management

KI und Big-Data-Analysen treiben die Supply-Chain-Revolution im Einzelhandel voran Industrie, verbessern Sie die Effizienz der Lieferkette und sparen Sie Kosten. KI-Routenoptimierung hilft Lieferanten und Logistikdienstleistern, die effizientesten Logistikrouten zu ermitteln, den Kraftstoffverbrauch zu senken und die Gesamttransportkosten zu senken. Beispielsweise nutzt UPS Big-Data-Analysen, um Lieferrouten zu optimieren und so jedes Jahr Millionen Gallonen (1 Gallone ≈ 3,78 Liter) Kraftstoff einzusparen.

Predictive Maintenance ist eine weitere Anwendung von KI im Supply Chain Management, die es Unternehmen ermöglicht, Geräteausfälle vorherzusagen und Wartungen im Voraus zu planen, zu reduzieren Ausfallzeiten und Betriebsstörungen. Schließlich können KI und Big-Data-Analysen die Transparenz und Rückverfolgbarkeit der Lieferkette verbessern, Einzelhändlern ein besseres Verständnis der Produktherkunft vermitteln und eine sinnvolle, nachhaltige Beschaffung gewährleisten.

Automatisierter interner Workflow

Zusätzlich zur Optimierung des Bestands- und Lieferkettenmanagements, KI und Big-Data-Analysen Außerdem kann es Einzelhändlern dabei helfen, den Ladenbetrieb zu rationalisieren. KI-gesteuerte Preisstrategien wie die dynamische Preisgestaltung ermöglichen es Einzelhändlern, Produktpreise zeitnah an die Kundennachfrage, die Wettbewerbsfähigkeit der Produkte und die Saison anzupassen. Kroger verwendet ein dynamisches Preissystem, um die Preise für bestimmte Produkte im Laufe des Tages anzupassen, um sicherzustellen, dass sie wettbewerbsfähig bleiben und die Rentabilität maximieren.

Mitarbeiterplanung und -management sind ein weiterer wichtiger Einfluss von KI im Einzelhandel. Durch die Analyse historischer Daten und die Berücksichtigung von Passagierströmen, Umsätzen und Mitarbeiterleistungen planen KI-Algorithmen optimale Zeitpläne, um in Spitzenarbeitszeiten eine angemessene Personalbesetzung sicherzustellen und gleichzeitig die Arbeitskosten zu senken.

Darüber hinaus können KI-gesteuerte Sicherheits- und Verlustpräventionssysteme Einzelhändlern dabei helfen, Vermögenswerte zu schützen und Vermögensschwund zu vermeiden. Beispielsweise können KI-gesteuerte Videoüberwachungssysteme verdächtige Aktivitäten in Echtzeit überwachen und kennzeichnen, sodass das Sicherheitspersonal umgehend reagieren kann, um Diebstahl oder andere Sicherheitsverletzungen zu verhindern.

Written at the end

KI und Big-Data-Analyse haben den Einzelhandel revolutioniert, der für die entwickelt wurde Einzelhandelsbranche Es schafft eine Plattform, die umfangreiche Geschäftsvorteile und -möglichkeiten bietet und es Einzelhändlern ermöglicht, die Effizienz der Lieferkette und des Filialbetriebs zu verbessern, Lieferketten zu vereinfachen, die Bestandsverwaltung zu verbessern und ein hervorragendes Benutzererlebnis zu bieten. Wir haben bereits gesehen, welches enorme Potenzial Big-Data-Analysen im Einzelhandel haben.

Allerdings wird der Aufstieg jeder Technologie einige Herausforderungen mit sich bringen, wie zum Beispiel KI und Big-Data-Analyse, die zu Unternehmensdaten führen werden Privatsphäre und Sicherheit. Darüber hinaus bringt die Entwicklung der KI auch einige ethische Auswirkungen mit sich. Allerdings sind die Einzelhändler, die KI und Big-Data-Analysen nutzen, in einer wettbewerbsfähigeren Position und haben langfristige Pläne für ihr Geschäft in einem sich verändernden Marktumfeld. #🎜🎜 ## 🎜🎜 ## 🎜🎜 ## 🎜🎜 ## 🎜🎜 ## 🎜🎜 ## 🎜🎜 ## 🎜🎜 ## 🎜🎜 ## 🎜🎜#Originaltitel:#🎜🎜 ## 🎜🎜 #

KI und Big Data Analytics im Einzelhandel

# 🎜🎜#Originalautor: Yana Ihnatchyck

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDie Auswirkungen von künstlicher Intelligenz und Big-Data-Analysen auf den Einzelhandel. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Erklärung dieser Website
Der Inhalt dieses Artikels wird freiwillig von Internetnutzern beigesteuert und das Urheberrecht liegt beim ursprünglichen Autor. Diese Website übernimmt keine entsprechende rechtliche Verantwortung. Wenn Sie Inhalte finden, bei denen der Verdacht eines Plagiats oder einer Rechtsverletzung besteht, wenden Sie sich bitte an admin@php.cn

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io

Clothoff.io

KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heißer Artikel

R.E.P.O. Energiekristalle erklärten und was sie tun (gelber Kristall)
3 Wochen vor By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Beste grafische Einstellungen
3 Wochen vor By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. So reparieren Sie Audio, wenn Sie niemanden hören können
3 Wochen vor By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
WWE 2K25: Wie man alles in Myrise freischaltet
3 Wochen vor By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version

SublimeText3 chinesische Version

Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1

Senden Sie Studio 13.0.1

Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version

SublimeText3 Mac-Version

Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Bytedance Cutting führt SVIP-Supermitgliedschaft ein: 499 Yuan für ein fortlaufendes Jahresabonnement, das eine Vielzahl von KI-Funktionen bietet Bytedance Cutting führt SVIP-Supermitgliedschaft ein: 499 Yuan für ein fortlaufendes Jahresabonnement, das eine Vielzahl von KI-Funktionen bietet Jun 28, 2024 am 03:51 AM

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

Kontexterweiterter KI-Codierungsassistent mit Rag und Sem-Rag Kontexterweiterter KI-Codierungsassistent mit Rag und Sem-Rag Jun 10, 2024 am 11:08 AM

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

Kann LLM durch Feinabstimmung wirklich neue Dinge lernen: Die Einführung neuen Wissens kann dazu führen, dass das Modell mehr Halluzinationen hervorruft Kann LLM durch Feinabstimmung wirklich neue Dinge lernen: Die Einführung neuen Wissens kann dazu führen, dass das Modell mehr Halluzinationen hervorruft Jun 11, 2024 pm 03:57 PM

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

Um ein neues wissenschaftliches und komplexes Frage-Antwort-Benchmark- und Bewertungssystem für große Modelle bereitzustellen, haben UNSW, Argonne, die University of Chicago und andere Institutionen gemeinsam das SciQAG-Framework eingeführt Um ein neues wissenschaftliches und komplexes Frage-Antwort-Benchmark- und Bewertungssystem für große Modelle bereitzustellen, haben UNSW, Argonne, die University of Chicago und andere Institutionen gemeinsam das SciQAG-Framework eingeführt Jul 25, 2024 am 06:42 AM

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

Fünf Schulen des maschinellen Lernens, die Sie nicht kennen Fünf Schulen des maschinellen Lernens, die Sie nicht kennen Jun 05, 2024 pm 08:51 PM

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

SOTA Performance, eine multimodale KI-Methode zur Vorhersage der Protein-Ligand-Affinität in Xiamen, kombiniert erstmals molekulare Oberflächeninformationen SOTA Performance, eine multimodale KI-Methode zur Vorhersage der Protein-Ligand-Affinität in Xiamen, kombiniert erstmals molekulare Oberflächeninformationen Jul 17, 2024 pm 06:37 PM

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

GlobalFoundries erschließt Märkte wie KI und erwirbt die Galliumnitrid-Technologie von Tagore Technology und zugehörige Teams GlobalFoundries erschließt Märkte wie KI und erwirbt die Galliumnitrid-Technologie von Tagore Technology und zugehörige Teams Jul 15, 2024 pm 12:21 PM

Laut Nachrichten dieser Website vom 5. Juli veröffentlichte GlobalFoundries am 1. Juli dieses Jahres eine Pressemitteilung, in der die Übernahme der Power-Galliumnitrid (GaN)-Technologie und des Portfolios an geistigem Eigentum von Tagore Technology angekündigt wurde, in der Hoffnung, seinen Marktanteil in den Bereichen Automobile und Internet auszubauen Anwendungsbereiche für Rechenzentren mit künstlicher Intelligenz, um höhere Effizienz und bessere Leistung zu erforschen. Da sich Technologien wie generative künstliche Intelligenz (GenerativeAI) in der digitalen Welt weiterentwickeln, ist Galliumnitrid (GaN) zu einer Schlüssellösung für nachhaltiges und effizientes Energiemanagement, insbesondere in Rechenzentren, geworden. Auf dieser Website wurde die offizielle Ankündigung zitiert, dass sich das Ingenieurteam von Tagore Technology im Rahmen dieser Übernahme mit GF zusammenschließen wird, um die Galliumnitrid-Technologie weiterzuentwickeln. G

See all articles