DWX - Developer Week 2017
26.06.17 - 26.06.17
In Nürnberg

AppDRoadshow 2017
27.06.17 - 06.07.17
In Köln, Hamburg, Stuttgart, München, Zürich

Next IT con.
27.06.17 - 27.06.17
In Nürnberg

PM CHALLENGE IlluMinate: Communication
29.06.17 - 29.06.17
In München, SkyLounge

DIGILITY - Augmented und Virtual Reality
05.07.17 - 06.07.17
In Köln

Roboter ShoppingAI-Anwendungen umfassen die Optimierung von Chatbots, Marketing und der Wertschöpfungskette, verbessern die Kundenbeziehungen und schaffen neue Wachstumschancen, erklärt das Frost & Sullivans Digital Transformation Team.

Herausragende Fortschritte bei der künstlichen Intelligenz (engl. Artificial Intelligence, kurz AI) und dem maschinellen Lernen, die angefacht werden durch die Verbindung von Cloud- und Big Data-Technologien sowie neuen Algorithmen, revolutionieren die Einzelhandelsindustrie. Während AI einerseits Big Data zur Automatisierung, Prognose und Personlisierung nutzbar macht, testet und implementiert der Einzelhandel diese Anwendungen um sich damit robuste Wettbewerbsvorteile zu verschaffen. Der hauptsächliche Fokus der AI im Einzelhandel liegt dabei auf der Kundenbeziehung. In einer Zeit der Krise im britischen Einzelhandelssektor, der den größten Quartalsverlust seit 2010 eingefahren hat, bringt die Neustrukturierung der Industrie einen frischen Wind, die viele Chancen und Möglichkeiten für die Zukunft bereitstellt.

Die aktuelle Studie Global Artificial Intelligence Opportunities in Retail, 2017 ist ein Angebot des Frost & Sullivan Growth Partnership Service Connected Industries und bietet einen Überblick zur künstlichen Intelligenz (AI) und ihrer Relevanz für Wirtschaft und Business in 2017. Die Studie bemisst die kommerzielle Entwicklungsfähigkeit und die Auswirkungen des Einzelhandels auf AI, sowohl durch die Integration in bestehende als auch durch Realisierung neuer Arbeitsprozesse. Des weiteren untersucht sie mögliche Strategien, als Einzelhändler oder IT-Anbieter AI zu steuern wie auch die Notwendigkeit für beide, eine datenfokussierte Einstellung einzunehmen. Zu den wichtigsten Marktteilnehmern gehören Amazon, Ocado, IBM and Softbank.

„Die Verbesserung und Neausrichtung des Kundenerlebnisses sowohl online als auch offline muss das Leitprinzip für sämtliche Einzelhandelsunternehmen werden,” so lautet die Einschätzung von Digital Transformation Research Analyst Vijay Michalik. „Große technologiefokussierte Unternehmen und Tech-Start-ups im Einzelhandel sorgen für Wachstum, insbesondere beim e-Commerce. Netzwerkeffekte könnten dafür sorgen, dass Nachzügler nicht mehr auf den fahrenden Zug aufspringen können. Eingesessene e-Commerce-Unternehmen und Einzelhändler, die keine Online-Präsenz haben, müssen sich so schnell wie möglich mit diesen Technologien auseinandersetzen, um ihre Konkurrenzfähigkeit aufrechtzuhalten.”

Einzelhändler und Unternehmen der High-Tech-Industrie investieren in AI und schaffen neue Möglichkeiten, die für die traditionellen Unternehmen im Markt eine Gefahr darstellen. Zu den aufkommenden Use Cases gehören:

  • Chatbots und virtuelle Assistenten: diese AI-Instrumente des direkten Kundenbindung ermöglichen ein nahtloses Shoppingerlebnis bei der Bestellung von Produkten. Chatbots bieten Frage-Antwort- sowie Empfehlungs-Funktionen, die sie zu einem äußerst skalierbaren, jedoch immer noch sehr persönlichen Verkaufskanal machen.
     
  • Marketing und Segmentierung: AI-Modelle sind in der Lage, Datensätze zu zur Prognose und Priorisierung der erfolgreichsten Kampagnen und Kanäle zu verwenden und diese Informationen den Entscheidungsträgern zur Verfügung zu stellen.
     
  • Optimierung bei Inventarisierung und Wertschöpfungskette: zusätzlich zu verbesserter Genauig- und Pünktlichkeit im Vergleich zu den herkömmlichen Systemen, können AI-Instrumente zukünftige Angebot- und Nachfrage-Szenarien vorhersagen.

„Im Zeitalter von AI werden Daten zu digitalem Gold und Daten-Ungleichungen werden zum größten Wettbewerbsthema,” schließt Michalik. „Die Optimierung über alle geschäftlichen Funktionen hinweg bedarf einer immer weiter wachsenden Pipeline Datenerfassung, die wiederum neuer Hardware, Software und Netzwerkinvestitionen bedarf. Der Markt sollte zudem seine Aufmerksamkeit auf Sicherheitsanforderungen der AI sowie die kundenanalytische Datenerhebung richten.”

www.frost.com

 

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