Künstliche Intelligenz im Einzelhandel. Digitalisierungsdruck auf derzeitige Geschäftsmodelle

Inhaltsverzeichnis

• 1 Einleitung
  • 1.1 Problemstellung
  • 1.2 Zielsetzung und Vorgehensweise
• 2 Begriffliche Grundlagen
  • 2.1 Künstliche Intelligenz
    • 2.1.1 Maschinelles Lernen (ML)
    • 2.1.2 Deep Learning (DL)
  • 2.2 Einzelhandel
  • 2.2.1 Big Data
  • 2.2.1 Internet of Things (IoT)
• 3 Anwendungsfelder künstlicher Intelligenz
  • 3.1 Natural Language Processing (NLP)
  • 3.2 Computer Vision (Bildverarbeitung)
  • 3.3 Expertensystem
  • 3.4 Robotics
• 4 Anwendung künstlicher Intelligenz im Einzelhandel
  • 4.1 Bedeutung und Voraussetzungen
  • 4.2 Project: Predictive Analytics (Bedarfsprognosen und Bestandssteuerung)
    • 4.2.1 Bedarfsprognosen
    • 4.2.2 Bestandssteuerung
  • 4.3 Produce: Intralogistik
    • 4.3.1 Fulfillment
    • 4.3.2 Kollaborative Lagerroboter
    • 4.3.3 Fahrerlose Transportsysteme (FTS)
    • 4.3.4 Last-Mile Lieferung
  • 4.4 Promote: Optimierung von Preis und Angebot
    • 4.4.1 Dynamische Preisgestaltung
      • 4.4.1.1 Markdown Pricing
      • 4.4.1.2 Kreuzpreis-Elastizität
      • 4.4.1.3 intelligentes Price Bundling
      • 4.4.1.4 Intelligentes Couponing
    • 4.4.2 Personalisierte Produktempfehlungen
  • 4.5 Provide: Customer Journey
    • 4.5.1 persönliche Einkaufshilfen
      • 4.5.1.1 Chatbots
      • 4.5.1.2 virtuelle persönliche Assistenten
      • 4.5.1.3 Verkaufs- und Serviceroboter
      • 4.5.1.4 Smart Mirror
    • 4.5.2 Location-based Services
    • 4.5.3 Just walk out Store
• 5 Bewertung der KI
  • 5.1 Einzelhandel
  • 5.2 Konsumenten

Zielsetzung und Themenschwerpunkte

Diese Arbeit analysiert die Auswirkungen von Künstlicher Intelligenz (KI) auf den Einzelhandel und beleuchtet den transformativen Prozess, der den Handel derzeit erfasst. Sie zielt darauf ab, die Herausforderungen und Chancen aufzuzeigen, die mit der Integration von KI-Technologien verbunden sind.

• Die Bedeutung von KI im Kontext von Industrie 4.0
• Anwendungsfelder von KI im Einzelhandel: von Predictive Analytics bis zur Customer Journey
• Bewertung von KI-Technologien aus der Sicht des Einzelhandels und der Konsumenten
• Die Bedeutung von Big Data und dem Internet der Dinge (IoT) im Zusammenhang mit KI
• Die Herausforderungen und Chancen der digitalen Transformation für den Einzelhandel

Zusammenfassung der Kapitel

Kapitel 1 stellt die Problemstellung dar und erläutert die Zielsetzung der Arbeit. Kapitel 2 definiert wichtige Begriffe wie Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen und Deep Learning sowie den Einzelhandel. Kapitel 3 bietet einen Überblick über wichtige Anwendungsfelder von KI, während Kapitel 4 die Anwendung von KI im Einzelhandel in den Bereichen Predictive Analytics, Intralogistik, Preisoptimierung und Customer Journey beleuchtet. Abschließend bewertet Kapitel 5 die Auswirkungen von KI auf den Einzelhandel und die Konsumenten.

Schlüsselwörter

Künstliche Intelligenz, Einzelhandel, Digitalisierung, Industrie 4.0, Big Data, Internet of Things, Predictive Analytics, Intralogistik, Customer Journey, Chatbots, Roboter, dynamische Preisgestaltung, personalisierte Produktempfehlungen, Bewertung.