Beschleunigen Sie die Transformation des Einzelhandels mit KI Lösungen
Der Einzelhandel steht an der Schwelle zum Wandel, und KI ist der Katalysator. Supermicro KI Lösungen revolutionieren die Branche und ermöglichen es Einzelhändlern, Innovationen voranzutreiben, das Kundenerlebnis zu verbessern und strategisches Wachstum zu erzielen. Unsere KI für den Einzelhandel basieren auf fortschrittlichen Algorithmen für maschinelles Lernen und tiefen neuronalen Netzwerken und nutzen und integrieren NVIDIAs KI und GPU-Hardware, um eine erstklassige Lösung zu bieten.
"89 % der Befragten gaben an, dass sie KI entweder aktiv in ihrem Betrieb einsetzen oder KI in Versuchen und Pilotprojekten prüfen (gegenüber 82 % im Jahr 2023)."
"Im Einzelhandel und bei Verbrauchsgütern ist die potenzielle Auswirkung [der generativen KI] mit 400 bis 660 Milliarden Dollar pro Jahrerheblich..."
Persönlicher Einkaufsberater
Verbesserung der Kundenerfahrung und Förderung des Wachstums
- Personalisierte Empfehlungen
- Effiziente Navigation
- Unterstützung in Echtzeit
KI Einkaufsberater liefern den Verbrauchern personalisierte Empfehlungen und Erlebnisse, verbessern die Kundenbewertung, beseitigen Reibungsverluste und steigern den Umsatz der Einzelhändler.
"92 % der Einzelhändler geben an, dass sie in KI investieren, um das Einkaufserlebniszu verbessern.
86% aller Einzelhändler wollen generative KI einsetzen, um die Erfahrungen ihrer Kunden zu verbessern.1
66 % der Umfrageteilnehmer wählten personalisierte Empfehlungen als den wichtigsten generativen KI-Anwendungsfall2.
Schadenverhütung im Einzelhandel
Verbesserung der Sicherheit und Bestandsverwaltung
- Überwachung in Echtzeit
- Gesichtserkennungen
- Prädiktive Verhaltensanalyse
KI hilft Einzelhändlern, ihre Bestände besser zu verstehen und zu verfolgen und die Effektivität von Sicherheitslösungen zur Verhinderung von Produktschwund zu erhöhen.
"Der Warenschwund im Einzelhandel ist ein Problem von 142 Milliarden Dollar pro Jahr, wobei über 65 %auf Diebstahl zurückzuführen sind.
Die organisierte Einzelhandelskriminalität ist eine Epidemie, ein wachsendes Problem, das mit Hilfe KI eingedämmt werden kann. Gäbe es keine KI , wäre das Problem noch größer als es heute ist.3
Computer Vision KI liefert Erkenntnisse, die es Einzelhändlern ermöglichen, komplexe Herausforderungen in Echtzeit zu erkennen und zu lösen, um Verluste deutlich zu reduzieren und die Margen um bis zu 20 Prozent zu verbessern.4
Analytik speichern
Echtzeit-Einblicke für Operational Excellence
- Lieferengpässe vorhersagen und verhindern
- Optimieren Sie das Merchandising durch Planogrammbewertungen
- Filialbetrieb rationalisieren
KI revolutioniert die Abläufe im Einzelhandel, indem es die Filialanalytik umgestaltet, Vorhersagefunktionen zur Vermeidung von Fehlbeständen bietet, Merchandising-Strategien durch präzise Planogramm-Leistungsbewertungen optimiert und den Filialbetrieb mit Echtzeit-Dateneinblicken rationalisiert.
"KI in der Bestandsverwaltung] kann die Lagerbestände optimieren, die Lagerkosten reduzieren, den toten Bestand minimieren und die mit Fehlbeständenverbundenen Kosten senken.
In einem Einzelhandelsgeschäft geht es beim Layout nicht nur um die Verbesserung der Navigation. Es geht darum, den Raum für die Produkte, die Sie verkaufen wollen, und die Kundenerlebnisse, die Sie schaffen wollen, zu optimieren.5
Auf der Grundlage von Analysen können Sie die knappen Personalressourcen in den Geschäften optimal nutzen, indem Sie sie in Echtzeit für den bestmöglichen Einsatz einsetzen und so die Arbeitskosten senken und gleichzeitig das Kundenerlebnis verbessern.6
Mitarbeiterhilfe
Rationalisierung der Arbeitsabläufe und Maximierung der Produktivität
- Virtuelle Assistenten und Chatbots
- Visuelle Suche
- Ausgleich der Arbeitsbelastung der Mitarbeiter
- Lernen und Entwicklung
- Datengestützte Entscheidungsfindung
KI modernisiert die Mitarbeitererfahrung, vereinfacht Workflow-Prozesse und bietet dynamische Anleitungen für eine effizientere Arbeitsumgebung.
"Die jährliche Fluktuation unter den Beschäftigten im Einzelhandel liegt seit langembei mindestens 60 Prozent".
Die Filialmitarbeiter übernehmen mehr Verantwortung und verbringen bis zu 74 % ihrer Zeit mit Tätigkeiten, die nichts mit dem Kassieren zu tun haben.7
Nutzen Sie einen Mitarbeiter als Co-Piloten, um das umfangreiche institutionelle Wissen zu nutzen und fachkundige, kontextbezogene Anweisungen und bewährte Verfahren bereitzustellen.8
Intelligente Lieferkette
Optimierung des Betriebs und Sicherstellung der Konnektivität
- Lagersimulation
- Effizienz in der Bestandsverwaltung/
Lageranalytik - Verbesserte Nachfrageprognose
- Paketabwicklung und Routenoptimierung
- Zustellung auf der letzten Meile
- Nachhaltigkeit
KI optimiert Lieferketten, indem es die Nachfrage vorhersagt, die Lagerbestände verwaltet und die Effizienz steigert, so dass die Einzelhändler nahtlos miteinander verbunden bleiben.
"Ein zu großer Lagerbestand, z. B. im Lebensmittelbereich, führt oft zu Produktverschwendung, wenn die Mitarbeiter das nehmen, was sie sehen können, und nicht das, was zuerst ablaufenkönnte.
Implementieren Sie Simulationen des digitalen Zwillings, um die Effizienz der Lieferkette im Laufe der Zeit zu steigern, indem Sie Vorhersagemethoden nutzen, die durch Tests und Reaktionen in der Praxis immer genauer werden.9
Mehr als 53 % der gesamten Zustellkosten entfallen auf die letzte Meile, was eine vorausschauende KI für die Routenoptimierung zu einem entscheidenden Erfolgsfaktor macht.10
Omnichannel-Verwaltung
Nahtlose Kundenerlebnisse bieten
- Einheitliche Kundenerlebnisse
- Prädiktives Merchandising
- Empfehlung Engines/
E-Commerce - KI für die Kundenstimmungsanalyse
- Erweiterte, virtuelle und gemischte Realität
KI hilft Einzelhändlern, nahtlose Kundenerlebnisse über mehrere digitale und persönliche Berührungspunkte hinweg zu schaffen, Frustrationen zu reduzieren und den Umsatz zu maximieren.
"79 % der Verbraucher erwarten, dass Marken auf allen digitalen Plattformen , mit denen sie interagieren, eine einheitliche Botschaft und ein einheitliches Erscheinungsbild haben.
Vermarkter können ihre riesigen Datenmengen nutzen, um Muster zu erkennen und künftiges Kundenverhalten, Verkaufstrends und Marketingergebnisse zu prognostizieren.11
Über 33 % der Befragten gaben an, dass sie generative KI nutzen würden, um Kleidung virtuell anzuprobieren.12
Mit KI das Geschäft im Einzelhandel ankurbeln
Sind Sie neugierig, wie KI den Einzelhandel verändern kann? Von der Optimierung des Bestandsmanagements bis hin zur Personalisierung der Kundeninteraktion - KI revolutioniert heute zentrale Aspekte der Einzelhandelsbranche. Erfahren Sie, wie KI in modernen Einzelhandelsumgebungen eingesetzt wird, um das Geschäft voranzutreiben und außergewöhnliche Kundenerlebnisse zu schaffen.
Nehmen Sie an unserem Webinar mit Branchenexperten von Supermicro und NVIDIA teil und erfahren Sie mehr:
- Wichtige Anwendungsfälle für KI im Einzelhandel
- Wie Supermicro und NVIDIA ein KI Einzelhandelserlebnis mit einer breiten Palette von Lösungen ermöglichen
- Die wichtigsten Vorteile unserer KI und wie Sie jetzt loslegen können
Klein
SYS-E300-13AD
| Abmessungen (mm) H × B × T | 43.0 × 264.8 × 225.8 |
|---|---|
| Hauptmerkmale für Predictive | KI Computer Vision für bis zu 8 Streams1 |
| Bis zu ~2.000 automatische Spracherkennungsproben (ASR) pro Sekunde2 | |
| Hauptmerkmale für Generative | LLM bis zu 8 Milliarden Parameter |
| Bild- und Videoerstellung mit Stable Diffusion bei ~1 Bild alle 4-5 Sekunden | |
| GPU-Unterstützung |
|
Mittel
SYS-110D-20C-FRAN8TP3
| Abmessungen (mm) H × B × T | 43.0 × 437.0 × 399.0 |
|---|---|
| Hauptmerkmale für Predictive | KI Computer Vision für bis zu 16 Streams1 |
| Bis zu ~6.000 Samples der automatischen Spracherkennung (ASR) pro Sekunde2 | |
| Hauptmerkmale für Generative | LLM bis zu 24 Milliarden Parameter |
| Bild- und Videoerstellung mit Stable Diffusion bei ~1 Bild alle 2 Sekunden | |
| GPU-Unterstützung |
|
Groß
SYS-E403-14B-FRN2T
| Abmessungen (mm) H × B × T | 117.3 × 266.7 × 406.4 |
|---|---|
| Hauptmerkmale für Predictive | KI Computer Vision für bis zu 32 Streams1 |
| Bis zu 22.000 Samples der automatischen Spracherkennung (ASR) pro Sekunde2 | |
| Hauptmerkmale für Generative | LLM bis zu 48 Milliarden Parameter |
| Bild- und Videoerstellung mit Stable Diffusion bei ~1-2 Bildern pro Sekunde | |
| GPU-Unterstützung |
|
Extra groß
SYS-222HE-(F)TN
| Abmessungen (mm) H × B × T | 88.9 × 436.9 × 574.0 |
|---|---|
| Hauptmerkmale für Predictive | KI Computer Vision für bis zu 48 Streams pro GPU1 |
| Bis zu 32.000 Samples pro Sekunde für die automatische Spracherkennung (ASR) pro GPU2 | |
| Hauptmerkmale für Generative | LLM bis zu 80 Milliarden Parameter |
| Bild- und Videoerstellung mit Stable Diffusion bei ~3 Bildern pro Sekunde | |
| GPU-Unterstützung |
|
- Basierend auf der Verwendung eines Bildklassifizierungsmodells ähnlich EfficientNet-B4, abhängig von der Komprimierung des Videostroms und anderen Arbeitsbelastungen des Systems
- Basierend auf der Verwendung eines ASR-Modells wie QuartzNet
- Weitere Modelle sind SYS-110D-4C-FRAN8TP, SYS-110D-8C-FRAN8TP, SYS-110D-14C-FRAN8TP und SYS-110D-16C-FRAN8TP