Generative KI für den Handel

Die aktuell vorherrschende Preissensibilität vieler Verbraucher zwingt Einzelhändler innovative Wege einzuschlagen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Ist Generative KI der Schlüssel zur Lösung der großen Herausforderungen im Handel?

Generative KI (Gen AI) ist branchenübergreifend auf dem Vormarsch und bietet auch für den Handel und die Konsumgüterbranche große Chancen. Während Gen AI Effizienz steigern und Lieferketten absichern kann, verändert sie auch das Kaufverhalten von Verbrauchern.

Gen AI Anwendungsfälle für den Handel und die Konsumgüterbranche

Marketing- und Werbemaßnahmen neu denken: Generative KI unterstützt das Marketing durch automatisierte und kreative Lösungen. Während Botschaften mit einem Mausklick personalisiert werden können, ist es wichtig, ethische und qualitätsbezogene Aspekte bei der Anwendung von Gen AI zu berücksichtigen.

Kundenservice optimieren: Mithilfe von Chatbots ist der Kundenservice rund um die Uhr für Endverbraucher verfügbar. Auf Fragen und Reklamationen kann schneller und effizienter reagiert werden. Das erleichtert die Interaktion mit dem Kunden und erhöht zugleich langfristig ihre Zufriedenheit. Darüber hinaus wird personalisierte Beratung, egal ob als Text, Stimme oder virtueller Avatar, künftig zur Norm. „Tante Emma“ kommt also zurück – diesmal als künstliche und nicht als menschliche Intelligenz!

Effizienzsteigerung durch Prozessoptimierung: Beispielsweise kann durch Natural Language Processing (NLP) ein Q&A-System für Mitarbeitende auf der Handelsfläche erstellt werden, welches die automatische Abfrage des Lagerbestands oder aktuelle Produkt-Aktionen ermöglicht.

Lieferketten verbessern: Der Einsatz von Generativer KI ermöglicht das Vorhersagen des Bedarfs an Lagerbeständen, die Planung der Lieferwege und Senkung der Lagerkosten.

Umstrukturierung der Produktplanung: Gen AI analysiert Verkaufsdaten und Verbraucherfeedback, um neue Produkte sowie deren Verkaufsdokumente zu entwickeln.

Automatisierte Code- und Datengenerierung: Die Technolgie hat das Potenzial, den Zeitaufwand für neue Softwareimplementiereungen zu verringern und eine höhere Qualität der Entwicklungs- und Testroutinen zu garantieren.

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