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Oct 29, 2023

Google Cloud stellt neue KI-Tools für Einzelhändler vor

Nachrichten bereitgestellt vom 13. Januar 2023, 08:19 ET Diesen Artikel teilen NEW YORK, 13. Januar

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13. Januar 2023, 08:19 ET

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NEW YORK, 13. Januar 2023 /PRNewswire/ -- Im Vorfeld der NRF 2023, der größten Veranstaltung der Einzelhandelsbranche, stellte Google Cloud heute vier neue und aktualisierte KI-Technologien vor, um Einzelhändlern dabei zu helfen, ihre Regalkontrollprozesse im Geschäft zu transformieren und ihre E-Commerce-Websites zu verbessern mit flüssigeren und natürlicheren Online-Einkaufserlebnissen für Kunden.

Eine neue KI-Lösung zur Regalprüfung, die auf Vertex AI Vision von Google Cloud basiert, nutzt die Google-Datenbank mit Fakten über Personen, Orte und Dinge und gibt Einzelhändlern die Möglichkeit, Milliarden von Produkten zu erkennen, um sicherzustellen, dass die Regale im Geschäft die richtige Größe haben und gut gefüllt sind . Darüber hinaus hat Google Cloud in einem Update seiner Discovery-KI-Lösungen eine neue Personalisierungs-KI-Funktion und eine neue KI-gestützte Suchfunktion eingeführt, um Einzelhändlern dabei zu helfen, ihre digitalen Schaufenster mit dynamischeren und intuitiveren Einkaufserlebnissen aufzuwerten. Schließlich führte die Recommendations AI-Lösung von Google Cloud neue Funktionen für maschinelles Lernen ein, die es Einzelhändlern ermöglichen, Produktbestellungen und Empfehlungsfelder auf ihren E-Commerce-Seiten dynamisch zu optimieren und personalisierte Vorschläge für Wiederholungskäufe zu liefern.

„Die Umwälzungen der letzten Jahre haben die Einzelhandelslandschaft verändert und die Tools, die Einzelhändler benötigen, um effizienter, attraktiver für ihre Kunden und weniger anfällig für zukünftige Schocks zu sein“, sagte Carrie Tharp, VP of Retail and Consumer, Google Cloud. „Trotz der Unsicherheit bietet der Einzelhandel enorme Chancen. Die Führungskräfte von morgen werden diejenigen sein, die die dringendsten Herausforderungen im Laden und im Internet mit den neuesten Technologietools wie künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen angehen.“

Das Problem geringer oder fehlender Lagerbestände in den Ladenregalen ist für Einzelhändler ein besorgniserregendes Problem. Laut einer NielsenIQ-Analyse der Regalverfügbarkeit kosten leere Regale allein im Jahr 2021 US-Einzelhändlern 82 Milliarden US-Dollar an entgangenen Umsätzen. Während Einzelhändler seit Jahren verschiedene Technologien zur Regalkontrolle ausprobieren, wurde ihre Wirksamkeit oft durch die Ressourcen begrenzt, die für die Erstellung zuverlässiger KI-Modelle zur Erkennung und Unterscheidung von Produkten erforderlich waren – von den verschiedenen Geschmacksrichtungen von Marmelade und Gelee bis hin zu Dutzenden von Zahnbürstentypen.

Die neue KI-gestützte Regalkontrolllösung von Google Cloud ist jetzt weltweit in der Vorschau verfügbar und kann Einzelhändlern dabei helfen, die Produktverfügbarkeit im Regal zu verbessern, einen besseren Einblick in das tatsächliche Erscheinungsbild ihrer Regale zu bieten und ihnen zu helfen, zu verstehen, wo Nachschub erforderlich ist. Aufbauend auf Vertex AI Vision von Google Cloud und unterstützt durch zwei Modelle für maschinelles Lernen – einen Produkterkenner und einen Tag-Erkenner – ermöglicht die Regalprüf-KI Einzelhändlern die Lösung eines sehr schwierigen Problems: Wie können Produkte aller Art in großem Maßstab identifiziert werden, und zwar allein auf der Grundlage der Visuelle und textliche Merkmale eines Produkts zu erfassen und diese Daten dann in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln.

Einzelhändler müssen keine Zeit, Mühe und Investitionen in die Datenerfassung und das Training ihrer eigenen KI-Modelle investieren. Mithilfe der Google-Datenbank mit Milliarden einzigartiger Entitäten kann die Regalprüf-KI von Google Cloud Produkte anhand einer Vielzahl von Bildtypen identifizieren, die aus unterschiedlichen Winkeln und Blickwinkeln aufgenommen wurden – eine besonders schwierige Aufgabe. Einzelhändler verfügen über ein hohes Maß an Flexibilität bei der Art der Bilder, die sie der KI für die Regalkontrolle zur Verfügung stellen können. Ein Einzelhändler kann beispielsweise Bilder von einer an der Decke montierten Kamera, dem Mobiltelefon eines Mitarbeiters oder einem im Laden umherstreifenden Roboter bei der Regalkontrolle verwenden.

Diese Technologie befindet sich derzeit in der Vorschau und wird voraussichtlich in den kommenden Monaten für Einzelhändler weltweit allgemein verfügbar sein. Wichtig ist, dass die Bilder und Daten eines Einzelhändlers seine eigenen bleiben und die KI nur zur Identifizierung von Produkten und Preisschildern verwendet werden kann.

Menschen wissen nicht immer, was sie wollen. Deshalb machen sie einen Schaufensterbummel oder durchstöbern Websites auf der Suche nach Inspiration.

Um Einzelhändlern dabei zu helfen, das Online-Browsing- und Produkterkennungserlebnis für Käufer moderner, schneller, intuitiver und erfüllender zu gestalten, hat Google Cloud heute eine neue KI-gestützte Suchfunktion in seinen Discovery-KI-Lösungen für Einzelhändler eingeführt. Die Funktion nutzt maschinelles Lernen, um die optimale Reihenfolge der Produkte auf der E-Commerce-Website eines Einzelhändlers auszuwählen, sobald Käufer eine Kategorie wie „Damenjacken“ oder „Küchengeräte“ auswählen.

Im Laufe der Zeit lernt die KI anhand historischer Daten die ideale Produktbestellung für jede Seite einer E-Commerce-Website und optimiert, wie und welche Produkte im Hinblick auf Genauigkeit, Relevanz und Verkaufswahrscheinlichkeit angezeigt werden. Die Funktion kann auf einer Vielzahl von E-Commerce-Websiteseiten verwendet werden, von Such-, Marken- und Zielseiten bis hin zu Navigations- und Sammlungsseiten.

In der Vergangenheit haben E-Commerce-Websites die Produktergebnisse entweder auf der Grundlage von Kategorie-Bestsellerlisten oder von Menschen geschriebenen Regeln sortiert, wie z. B. der manuellen Festlegung, welche Kleidung aufgrund der Saisonalität hervorgehoben werden soll. Diese Suchtechnologie verfolgt einen völlig neuen Ansatz: Sie kuratiert sich selbst, lernt aus Erfahrungen und erfordert keinen manuellen Eingriff. Dies führt nicht nur zu erheblichen Verbesserungen des Umsatzes pro Besuch, sondern kann Einzelhändlern auch Zeit und Kosten ersparen, die mit der manuellen Pflege mehrerer E-Commerce-Seiten verbunden sind. Das neue Tool ist jetzt allgemein für Einzelhändler weltweit verfügbar und unterstützt 72 Sprachen.

Eine von Google Cloud in Auftrag gegebene Studie ergab, dass 75 % der Käufer Marken bevorzugen, die ihre Interaktionen personalisieren und sie erreichen, und 86 % möchten eine Marke, die ihre Interessen und Vorlieben versteht.

Um Einzelhändlern dabei zu helfen, flüssigere und intuitivere Online-Einkaufserlebnisse zu schaffen, hat Google Cloud heute eine neue KI-gesteuerte Personalisierungsfunktion eingeführt, die die Ergebnisse anpasst, die ein Kunde erhält, wenn er die Website eines Einzelhändlers durchsucht und durchstöbert. Die Technologie steigert die Möglichkeiten des neuen Suchangebots von Google Cloud und der bestehenden Retail Search-Lösung.

Die KI, die der neuen Personalisierungsfunktion zugrunde liegt, ist ein Produktmustererkenner, der das Verhalten eines Kunden auf einer E-Commerce-Website, wie etwa seine Klicks, seinen Warenkorb, seine Käufe und andere Informationen, nutzt, um den Geschmack und die Vorlieben des Käufers zu bestimmen. Die KI verschiebt dann Produkte, die diesen Präferenzen entsprechen, in den Such- und Durchsuchungsrankings nach oben, um ein personalisiertes Ergebnis zu erhalten. Die personalisierten Such- und Browsing-Ergebnisse eines Käufers basieren ausschließlich auf seinen Interaktionen auf der E-Commerce-Website des jeweiligen Einzelhändlers und sind nicht mit der Aktivität seines Google-Kontos verknüpft. Der Käufer wird entweder über ein Konto identifiziert, das er auf der Website des Einzelhändlers erstellt hat, oder über ein Erstanbieter-Cookie auf der Website.

Wie bei allen Google Cloud-Lösungen sind die Kunden Eigentümer und Kontrolle über ihre Daten – Informationen über Kundenpräferenzen verbleiben beim Einzelhändler. Diese Technologie ist mittlerweile allgemein für Einzelhändler weltweit verfügbar.

Produktempfehlungssysteme sind heute aus gutem Grund ein wichtiger Bestandteil der E-Commerce-Strategie eines jeden Einzelhändlers: Es wird erwartet, dass der Online-Einzelhandelsumsatz bis 2026 mehr als 8 Billionen US-Dollar erreichen wird. Einzelhändler hatten jedoch lange Zeit Schwierigkeiten, zu bestimmen, welche Panels sie auf ihren Websites effektiv anzeigen sollten Ordnen Sie sie an und koordinieren Sie Inhalte, die sowohl relevant als auch personalisiert sind. Die Recommendations AI-Lösung von Google Cloud nutzt maschinelles Lernen, um Einzelhändlern dabei zu helfen, ihren Käufern Produktempfehlungen anzubieten.

Die heute angekündigten neuen Upgrades von Recommendations AI können die E-Commerce-Eigenschaften eines Einzelhändlers noch personalisierter, dynamischer und hilfreicher für einzelne Kunden machen. Beispielsweise ermöglicht eine neue Optimierungsfunktion auf Seitenebene jetzt einer E-Commerce-Website, dynamisch zu entscheiden, welche Produktempfehlungsfelder einem Käufer eindeutig angezeigt werden sollen. Die Optimierung auf Seitenebene minimiert außerdem den Bedarf an ressourcenintensiven Tests der Benutzererfahrung und kann das Benutzerengagement und die Konversionsraten verbessern.

Darüber hinaus nutzt eine kürzlich hinzugefügte Funktion zur Umsatzoptimierung maschinelles Lernen, um bessere Produktempfehlungen anzubieten, die den Umsatz pro Benutzersitzung auf jeder E-Commerce-Website steigern können. Ein in Zusammenarbeit mit DeepMind entwickeltes Modell für maschinelles Lernen kombiniert die Produktkategorien, Artikelpreise sowie Kundenklicks und -konvertierungen einer E-Commerce-Website, um das richtige Gleichgewicht zwischen langfristiger Zufriedenheit der Käufer und Umsatzsteigerung für Einzelhändler zu finden. Schließlich nutzt ein neues Wiederkaufmodell die Einkaufshistorie eines Kunden, um personalisierte Empfehlungen für potenzielle Wiederholungskäufe zu geben.

Im Vergleich zu grundlegenden Empfehlungssystemen, die von Google Cloud-Kunden verwendet werden, hat Recommendations AI in Experimenten, die von Einzelhändlern kontrolliert wurden, die die Technologie nutzen, einen zweistelligen Anstieg der Konversions- und Klickraten gezeigt. Die neuen Modelle zur Optimierung auf Seitenebene, zur Umsatzoptimierung und zum Wiederkauf sind jetzt weltweit für Einzelhändler verfügbar.

Das KI-Tool zur Regalprüfung von Google Cloud ist jetzt weltweit in der Vorschau. Die neuen E-Commerce-Technologien, einschließlich der Personalisierungs-KI-Funktion, der Suchfunktion und Aktualisierungen der Empfehlungs-KI (Modell für maschinelles Lernen zur Optimierung auf Seitenebene, Modell zur Umsatzoptimierung und Buy-It-Again-Modell), sind jetzt alle weltweit für Einzelhändler verfügbar. Teilnehmer der NRF-Veranstaltung können am Google-Veranstaltungsstand Nr. 5607 mehr über die neuesten, KI-gesteuerten Innovationen für Einzelhändler erfahren.

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