AI Use Cases

GenAI Accelerator

Con­su­mer Goods & Retail
Kun­den verstehen

Warum

Vor­teile aus Cloud Data & AI




Im Han­del spie­len Cloud Data & AI eine ent­schei­dende Rolle und bie­ten zahl­rei­che Vor­teile für nut­zende Unter­neh­men. Sie ver­mit­teln ein bes­se­res Ver­ständ­nis für das Ver­hal­ten und die Prä­fe­ren­zen der Kun­den, indem sie umfas­sende Ein­bli­cke in ihre Kauf­ge­wohn­hei­ten und Inter­ak­tio­nen mit dem Unter­neh­men geben. Auf die­ser Basis kön­nen per­so­na­li­sierte Ange­bote und Mar­ke­ting­stra­te­gien ent­wi­ckelt wer­den, um Kun­den auf­merk­sam zu machen, zu gewin­nen und dau­er­haft zu bin­den. Cloud Data & AI kön­nen Lie­fer­ket­ten opti­mie­ren und Lager effi­zi­ent ver­wal­ten. Durch die Ana­lyse von Daten wie Lager­be­stände, Ver­kaufs­zah­len und Lie­fer­zei­ten kön­nen bes­sere Pro­gno­sen erstellt und Pro­zesse auto­ma­ti­siert wer­den, um Lie­fer­eng­pässe und Über­be­stände zu vermeiden.

Dar­über hin­aus kann AI die betrieb­li­che Effi­zi­enz stei­gern und Kos­ten sen­ken. Durch die Ana­lyse der Daten zu Betriebs­kos­ten, Per­so­nal und Lie­fer­ket­ten kön­nen Unter­neh­men Ver­bes­se­rungs­po­ten­ziale iden­ti­fi­zie­ren und geeig­nete Maß­nah­men ergreifen.

Ins­ge­samt schaf­fen Cloud Data & AI im Ein­zel­han­del wert­volle Ein­bli­cke und Chan­cen, um Geschäfts­pro­zesse zu ver­bes­sern, was einen wich­ti­gen Wett­be­werbs­vor­teil gegen­über der Kon­kur­renz bedeutet.

Success


Exper­tise

Exper­ten­wis­sen im Han­del





Cloud Data & AI Use Cases


  • Stan­dard Use Cases wie: Ver­kaufs­pro­gno­sen, Bon-Daten­ana­lyse, Kun­den­ana­lyse, Logis­tik­opti­mie­rung, Web-Traf­fic-Ana­lyse, Trans­ak­ti­ons­ana­lyse, Betrugs­er­ken­nung, Lie­fe­ran­ten­ana­lyse, Debi­to­ren­buch­hal­tung, usw.
  • Treue­pro­gramme per App, die Benut­zern rele­vante Cou­pons basie­rend auf ihrem Stand­ort im Laden anbieten
  • Geo­lo­ka­li­sie­rungs­ge­stützte Tech­no­lo­gien, um Kun­den sowohl inner­halb als auch außer­halb von Märk­ten Wer­bung anzubieten
  • Anbin­dung von neuen E‑Com­merce-Anwen­dun­gen
  • Gene­rie­rung von Berich­ten zu geplan­ter vs. tat­säch­li­cher Pro­dukt-Sen­de­zeit auf Home-Shopping-Kanälen
  • Click­stream Ana­lyse und E‑Busi­ness-Eva­lu­ie­rung
  • Kon­so­li­die­rung finan­zi­el­ler und nicht-finan­zi­el­ler Kenn­zah­len aus SAP, ERP und Pla­nungs­sys­te­men in einem zen­tra­len Data Warehouse
  • Echt­zeit-Ver­kaufs­be­richte für Rundfunkkanäle
  • Online-Shop-Ana­ly­sen wie Traf­fic, Besu­cher und genutzte Inhalte
  • Imple­men­tie­rung kom­ple­xer Ana­ly­se­mo­delle, die die neu­es­ten ML- und AI-Tech­no­lo­gien für Anwen­dun­gen wie die Pro­dukt­aus­wahl und Lager­be­stands­pla­nung nutzen


Preparation and Tools


  • App-basierte Geo­lo­ka­li­sie­rungs­da­ten, Spark, Casa­n­dra, R, Java, CD/CI mit Jenkins
  • Infor­ma­tica, MicroStra­tegy, DWau­to­ma­tic, MS SQL Ser­ver, IBM DB2, SAP, TIBCO, Web Ser­vices, Web­track, iET, Blue Yonder
  • synvert Stan­dard­vor­la­gen für Tool-Evaluierungen
  • Teradata, MicroStra­tegy, Ab Initio
  • Ora­cle, Informatica
  • Daten­in­te­gra­tion aus dem Hadoop-Sys­tem mit dem bestehen­den Teradata DWH (Hadoop, Sqoop, Hive, Spark, Oozie, Zep­pe­lin, Teradata Hadoop Connector)
  • Ora­cle, IBM DB2, IBM Cognos
  • Teradata, SAS, MicroStrategy
  • Ora­cle, MicroStrategy
  • SQL Ser­ver, Infor­ma­tica, IBM Cognos



Standards and Regulation


Im Han­del müs­sen viele Stan­dards und Richt­li­nien ein­ge­hal­ten wer­den, die bei­spiels­weise Daten­schutz­be­stim­mun­gen, regu­la­to­ri­sche Anfor­de­run­gen in Bezug auf den Umgang mit Kun­den­da­ten oder spe­zi­fi­sche Anfor­de­run­gen an die Ver­mark­tung und den Ver­kauf von Pro­duk­ten umfas­sen. Han­dels­un­ter­neh­men müs­sen sich die­ser Stan­dards und Vor­schrif­ten bewusst sein, um sicher­zu­stel­len, dass mög­li­che Schä­den am Unter­neh­mens­image ver­mie­den werden.


Kun­den

Unsere Kun­den im Han­del


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