Von der Theorie zur Praxis: KI im Handel mit dem CRISP-DM-Framework
In diesem Micro-Content-Angebot tauchen wir mit Daniela Wiehenbrauk in die Welt der Künstlichen Intelligenz im Handel ein und erkunden eines der wichtigsten Werkzeuge im Bereich der Datenanalyse: das CRISP-DM-Framework, kurz für Cross-Industry Standard Process for Data Mining.
CRISP-DM ist ein bewährter, branchenübergreifender Prozess, der dir hilft, deine Datenanalyseprojekte strukturiert und effizient durchzuführen. Egal, ob du neu in der Welt der Datenanalyse bist oder darin bereits Erfahrung gesammelt hast – dieses Framework bietet dir einen klaren und umfassenden Leitfaden.
Das CRISP-DM-Framework bildet auch den Ausgangspunkt unserer Use Cases. In unseren Videos zeigen Expert:innen aus verschiedenen Unternehmen, wie sie Künstliche Intelligenz einsetzen. Sie erklären dies Schritt für Schritt anhand der sechs Phasen des CRISP-DM-Frameworks.
KI im Handel: Größenberatung mit KI bei Breuninger
In diesem Use Case präsentiert Alec Sproten, Head of Data Analytics bei Breuninger, einem führenden Luxus- und Premium-Modehandelshaus, wie Künstliche Intelligenz eingesetzt wird, um Retourenquoten drastisch zu senken. Wie das funktionieren soll? Mit einem KI-basierten Größenempfehlungssystem.
Was erwartet euch in diesem Video?
Tiefe Einblicke in die Datenwelt: Alec Sproten erklärt, wie verschiedene Datenquellen genutzt werden, um das Sortiment besser zu verstehen und Kund:innen passendere Größenempfehlungen vorzuschlagen. Von der Analyse der Retourengründe bis hin zum Einsatz von Fitting-Model-Daten.
KI im Einsatz: Einblicke in die Entwicklung von KI-Modellen, um Größenabweichungen zu erkennen, und wie durch kontinuierliches Training und Anpassungen das Modell stetig verbessert werden kann, um die Effektivität zu steigern, den Umsatz zu verbessern und Retourenquoten zu senken.
KI im Handel: Altersnachweis mit KI bei Diebold Nixdorf
Christoph Annemüller leitet das AI Product Management innerhalb der Retail Division bei Diebold Nixdorf, einem Finanz- und Einzelhandelstechnologieunternehmen, und zeigt, wie KI-basierte Altersverifizierung im Einzelhandel eingesetzt werden kann.
Was erwartet euch in diesem Video?
Einblick in den KI-basierten Selbstbedienungsbereich: Erfahrt, warum ein reibungsloser Ablauf für Kund:innen so wichtig ist und wie KI-basierte Lösungen dazu beitragen, Kundenfrustration zu vermeiden.
Herausforderungen der Altersverifizierung: Christoph Annemüller erklärt, warum ein nahtloser Prozess bei der Altersüberprüfung so entscheidend ist und wie KI-basierte Lösungen dazu beitragen können, den Kaufprozess für altersbeschränkte Artikel zu vereinfachen.
Datenschutz und Anonymität: Beides spielt bei einer solchen Technologie eine zentrale Rolle. Es wird daher beschrieben, wie KI-basierte Lösungen mit nur einem Selfie von Kund:innen eine Altersverifizierung ohne weitere persönliche Daten durchführen können.
Bedeutung für den Einzelhandel: Erhaltet einen Einblick, wie diese Technologie die Arbeitsbelastung der Mitarbeitenden reduziert.
KI im Handel: Kontextbezogene Produktempfehlungen bei Würth
Bernd Mai (Head of Big Data & Sales Analytics), Mika Straka (Leiter Big Data Research) und Silas Eyrich (Head of Big Data International) nehmen euch mit auf eine spannende Reise hinter die Kulissen von Würth, dem Weltmarktführer im Bereich Befestigungsmaterial. Im Video zeigen sie, wie Würth Big Data Analytics einsetzt, um allen Kund:innen das jeweils richtige Produkt zum richtigen Zeitpunkt anzubieten.
Was erwartet euch in diesem Video?
Die Herausforderung der Datenanalyse: Erfahrt, wie Transaktionsdaten, Masterdaten und Bewegungsdaten genutzt werden, um präzise Produktvorschläge zu generieren.
Hybrides Empfehlungssystem: Entdeckt, wie unterschiedliche Modelle und Algorithmen zusammenarbeiten, um die besten Empfehlungen für Kund:innen zu generieren, egal ob online oder im Laden.
Integration in Vertriebsfrontends: Seht, wie Machine-Learning-Systeme in die tägliche Arbeit der Vertriebsmitarbeitenden integriert sind und wie sie den Verkaufsprozess unterstützen.
KI im Handel: Vermeidung von Kundenabwanderung bei Kaufland
Kay Sakkiettibutra, Head of Analytics (CRM) bei der Kaufland Stiftung & Co. KG, gibt exklusive Einblicke, wie mit Datenbasierten Lösungen einer Kundenabwanderung vorgebeugt und die Kundenbindung gestärkt werden kann.
Was erwartet euch in diesem Video?
Erkennen und Vermeidung von Kundenabwanderung: Erhaltet einen Einblick, wie Kaufland durch die anonymisierte Analyse von Einkaufsdaten Kundenbindung messen und Abwanderungstendenzen erkennen kann.
Praktische Anwendung der Daten: Entdeckt, wie Kaufland diese Analysen nutzt, um individuelle und regionale Marketingstrategien zu entwickeln und die Kundenbindung zu fördern.
Datenschutz: Ein wichtiges Thema! Kay Sakkiettibutra erklärt, wie Kaufland mit Kundendaten umgeht und den Datenschutz gewährleistet.
Online-Kurs KI im Handel
Dieser Micro-Content ist Bestandteil des Online-Kurses KI im Handel.
Wenn du neugierig geworden bist, dann schreibe dich hier vorab zum Kurs ein: