Angewandte KI im Einzelhandels- und E-Commerce-Markt – Globale Branchengröße, Anteil, Trends, Chancen und Prognose, segmentiert nach Technologie (Maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), Computer Vision, Spracherkennung und prädiktive Analyse), nach Anwendung (Kundendienst und -support, Vertrieb und Marketing, Lieferkettenmanagement, Preisoptimierung, Zahlungsabwicklung und Pro
Published Date: January - 2025 | Publisher: MIR | No of Pages: 320 | Industry: ICT | Format: Report available in PDF / Excel Format
View Details Buy Now 2890 Download Sample Ask for Discount Request CustomizationAngewandte KI im Einzelhandels- und E-Commerce-Markt – Globale Branchengröße, Anteil, Trends, Chancen und Prognose, segmentiert nach Technologie (Maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), Computer Vision, Spracherkennung und prädiktive Analyse), nach Anwendung (Kundendienst und -support, Vertrieb und Marketing, Lieferkettenmanagement, Preisoptimierung, Zahlungsabwicklung und Pro
| Prognosezeitraum | 2025-2029 |
| Marktgröße (2023) | 34,21 Milliarden USD |
| Marktgröße (2029) | 81,44 Milliarden USD |
| CAGR (2024-2029) | 15,38 % |
| Am schnellsten wachsendes Segment | Natural Language Processing (NLP) |
| Größtes Markt | Nordamerika |
Marktübersicht
Der globale Markt für angewandte KI im Einzelhandel und E-Commerce wurde im Jahr 2023 auf 34,21 Milliarden USD geschätzt und soll bis 2029 81,44 Milliarden USD erreichen, mit einer CAGR von 15,38 % während des Prognosezeitraums. Der globale Markt für angewandte KI im Einzelhandel und E-Commerce bezieht sich auf die Integration und Nutzung fortschrittlicher künstlicher Intelligenztechnologien, die speziell darauf zugeschnitten sind, verschiedene Aspekte des Einzelhandels- und E-Commerce-Sektors zu verbessern. Dieser Markt umfasst eine breite Palette KI-gesteuerter Anwendungen und Tools, die darauf ausgelegt sind, Geschäftsprozesse zu optimieren, das Kundenerlebnis zu verbessern und die Betriebseffizienz in Online-Einzelhandelsumgebungen zu steigern. Zu diesen Anwendungen gehören unter anderem personalisierte Empfehlungssysteme, prädiktive Analysen, Chatbots, virtuelle Assistenten, dynamische Preismodelle, Lösungen zur Bestandsverwaltung und Lieferkettenoptimierung. Die Einführung von KI im Einzelhandel und E-Commerce wird durch die steigende Nachfrage nach personalisierten Einkaufserlebnissen, den Bedarf an Echtzeit-Datenanalysen und die wachsende Bedeutung betrieblicher Effizienz in einem hart umkämpften Markt vorangetrieben.
Wichtige Markttreiber
Verbesserung der Kundenpersonalisierung durch angewandte KI im Einzelhandel und E-Commerce
Die Anwendung angewandter KI im Einzelhandel und E-Commerce hat die Kundenpersonalisierung revolutioniert und das Online-Einkaufserlebnis deutlich verbessert. In einem zunehmend wettbewerbsorientierten Markt ist die Personalisierung zu einem wichtigen Differenzierungsmerkmal geworden, das es Einzelhändlern ermöglicht, auf die individuellen Vorlieben und Verhaltensweisen einzelner Kunden einzugehen. KI-gesteuerte Algorithmen analysieren riesige Mengen an Kundendaten, darunter Browserverlauf, Kaufmuster und sogar Social-Media-Aktivitäten, um hochgradig personalisierte Einkaufserlebnisse zu schaffen. Durch die Nutzung von Modellen des maschinellen Lernens können Einzelhändler Kundenpräferenzen vorhersagen und Produkte mit einem hohen Grad an Genauigkeit empfehlen. Dieser Grad der Personalisierung verbessert nicht nur die Kundenzufriedenheit, sondern führt auch zu höheren Konversionsraten. So können KI-gestützte Empfehlungsmaschinen beispielsweise Produkte vorschlagen, die ein Kunde aufgrund seines früheren Verhaltens wahrscheinlich kaufen wird, wodurch die Wahrscheinlichkeit eines Verkaufs steigt. Darüber hinaus kann KI Marketingbotschaften personalisieren und sicherstellen, dass Kunden gezielte Angebote und Werbeaktionen erhalten, die für ihre Interessen relevant sind. Dies verringert die Wahrscheinlichkeit, dass sich Kunden von irrelevanten Inhalten überfordert fühlen, was häufig zu einer Abkehr führen kann. KI-gesteuerte Personalisierung erstreckt sich auch auf Preisstrategien, bei denen dynamische Preismodelle die Preise in Echtzeit basierend auf dem Kundenverhalten, den Preisen der Konkurrenz und der Marktnachfrage anpassen können. Dieser Grad der Personalisierung hilft Einzelhändlern, den Umsatz zu optimieren und den Kunden gleichzeitig wettbewerbsfähige Preise anzubieten. Darüber hinaus ermöglicht KI Einzelhändlern, personalisierten Kundenservice durch Chatbots und virtuelle Assistenten anzubieten, die Anfragen in Echtzeit bearbeiten und Empfehlungen geben können, wodurch das allgemeine Kundenerlebnis verbessert wird. Da Verbraucher zunehmend personalisierte Erlebnisse erwarten, ist die Fähigkeit von KI, diese Erlebnisse in großem Maßstab bereitzustellen, zu einem entscheidenden Wachstumstreiber im Einzelhandels- und E-Commerce-Markt geworden. Einzelhändler, die KI effektiv zur Personalisierung nutzen, können nicht nur Kunden effektiver gewinnen und binden, sondern sich auch in einem überfüllten Markt differenzieren, was letztlich zu höheren Umsätzen und Kundentreue führt.
Optimierung der Lieferkette und des Bestandsmanagements durch KI im Einzelhandel und E-Commerce
Die Anwendung angewandter KI im Einzelhandel und E-Commerce ist zu einem entscheidenden Treiber bei der Optimierung der Lieferkette und des Bestandsmanagements geworden, die wesentliche Komponenten für die Aufrechterhaltung von Effizienz und Rentabilität in der hart umkämpften E-Commerce-Landschaft sind. Traditionelle Lieferkettenmanagementprozesse haben oft Schwierigkeiten, mit der dynamischen und schnelllebigen Natur des Online-Einzelhandels Schritt zu halten, wo sich Verbraucheranforderungen und Marktbedingungen schnell ändern können. KI-gesteuerte Technologien begegnen diesen Herausforderungen, indem sie Einzelhändlern fortschrittliche prädiktive Analysen und Echtzeiteinblicke in ihre Lieferketten bieten. Durch die Analyse historischer Verkaufsdaten, Markttrends und externer Faktoren wie Wettermuster oder wirtschaftliche Bedingungen können KI-Algorithmen die Nachfrage genau vorhersagen, sodass Einzelhändler ihre Lagerbestände optimieren können. Dies stellt sicher, dass beliebte Produkte immer auf Lager sind, während überschüssige Lagerbestände, die Kapital und Platz binden, minimiert werden. Darüber hinaus steigert KI die Effizienz der Auftragsabwicklung, indem sie Lagervorgänge automatisiert und die Logistik optimiert. So können KI-gesteuerte Roboter und automatisierte Kommissioniersysteme den Prozess der Auftragszusammenstellung rationalisieren und so den Zeit- und Kostenaufwand für manuelle Arbeit reduzieren. In der Logistik können KI-Algorithmen Lieferrouten basierend auf Echtzeit-Verkehrsdaten, Wetterbedingungen und Lieferprioritäten optimieren und so sicherstellen, dass Kunden ihre Bestellungen so schnell wie möglich erhalten. Dieser Grad der Optimierung verbessert nicht nur die Kundenzufriedenheit durch kürzere Lieferzeiten, sondern senkt auch die Betriebskosten für Einzelhändler. Darüber hinaus hilft KI dabei, potenzielle Störungen in der Lieferkette zu erkennen, wie z. B. Verzögerungen bei Lieferanten oder Transportprobleme, sodass Einzelhändler proaktive Maßnahmen ergreifen können, um diese Risiken zu mindern. In einer Branche, in der die Kundenerwartungen an schnelle und zuverlässige Lieferungen ständig steigen, ist die Fähigkeit, die Lieferkette und das Bestandsmanagement durch KI zu optimieren, ein erheblicher Wettbewerbsvorteil. Einzelhändler, die KI nutzen, um ihre Abläufe zu optimieren, können Kundenanforderungen effektiver erfüllen, Betriebskosten senken und letztlich die Rentabilität im Einzelhandels- und E-Commerce-Markt steigern.
Verbesserung der Kundenbindung und -bindung durch KI im Einzelhandel und E-Commerce
KI hat sich zu einer transformativen Kraft bei der Verbesserung der Kundenbindung und -bindung im Einzelhandels- und E-Commerce-Sektor entwickelt und spielt eine entscheidende Rolle für das Geschäftswachstum. In einem Markt, in dem Verbraucher zahlreiche Optionen zur Verfügung haben, wird es zunehmend schwieriger, Kunden zu binden und langfristige Loyalität zu fördern. KI-gesteuerte Tools und Technologien begegnen dieser Herausforderung, indem sie Einzelhändlern eine sinnvollere und persönlichere Interaktion mit Kunden ermöglichen. Eine der wichtigsten Möglichkeiten, wie KI die Kundenbindung verbessert, ist die Verwendung von Chatbots und virtuellen Assistenten, die sofortigen Kundensupport rund um die Uhr bieten. Diese KI-gestützten Tools können eine Vielzahl von Kundenanfragen, von Produktinformationen bis zur Auftragsverfolgung, ohne menschliches Eingreifen bearbeiten. Dies verbessert nicht nur das Kundenerlebnis durch schnelle und genaue Antworten, sondern setzt auch Personalressourcen für komplexere Aufgaben frei. Darüber hinaus hilft KI bei der Analyse von Kundenfeedback und -stimmung über verschiedene Kanäle hinweg, einschließlich sozialer Medien, Bewertungen und direkter Interaktionen. Durch das Verständnis der Kundenstimmung können Einzelhändler Verbesserungsbereiche identifizieren und Probleme proaktiv angehen, bevor sie eskalieren, wodurch die Kundenzufriedenheit und -treue verbessert wird. KI spielt auch eine wichtige Rolle bei der Erstellung personalisierter Marketingkampagnen, die bei einzelnen Kunden Anklang finden. Durch die Analyse des Kundenverhaltens und der Kundenpräferenzen kann KI Einzelhändlern dabei helfen, gezielte E-Mail-Kampagnen, personalisierte Angebote und maßgeschneiderte Inhalte zu erstellen, die bestimmte Segmente ihrer Kundenbasis ansprechen. Dieser gezielte Ansatz erhöht die Wahrscheinlichkeit von Kundenbindung und -konvertierung, da Kunden eher positiv auf Inhalte reagieren, die ihren Interessen entsprechen. Darüber hinaus können KI-gesteuerte Treueprogramme so gestaltet werden, dass Kunden auf der Grundlage ihrer individuellen Einkaufsgewohnheiten belohnt werden, was weitere Anreize für Wiederholungskäufe bietet. In einem wettbewerbsintensiven Markt ist die Fähigkeit, Kunden durch personalisierte, KI-gesteuerte Interaktionen zu gewinnen und zu binden, ein Schlüsselfaktor für den Erfolg. Einzelhändler, die KI effektiv nutzen, um die Kundenbindung zu verbessern, sind besser aufgestellt, um starke Kundenbeziehungen aufzubauen, die Abwanderung zu reduzieren und letztendlich den lebenslangen Kundenwert im Einzelhandels- und E-Commerce-Markt zu steigern.
Wichtige Marktherausforderungen
Bedenken hinsichtlich Datenschutz und Sicherheit
Die Implementierung angewandter KI im Einzelhandels- und E-Commerce-Markt bringt erhebliche Herausforderungen in Bezug auf Datenschutz und -sicherheit mit sich, was für Unternehmen und Verbraucher gleichermaßen ein kritisches Anliegen ist. Da KI-Technologien zunehmend auf riesige Mengen von Verbraucherdaten angewiesen sind, um Personalisierung, Bestandsverwaltung und Kundenservice zu optimieren, steigt das Risiko von Datenverletzungen und -missbrauch. Die Erfassung und Analyse vertraulicher persönlicher Informationen wie Kaufgewohnheiten, Zahlungsdetails und Browserverlauf setzen Verbraucher potenziellen Datenschutzverletzungen aus, wenn sie nicht richtig verwaltet werden. Darüber hinaus erfordert die Einführung KI-gesteuerter Systeme robuste Cybersicherheitsmaßnahmen, um unbefugten Zugriff zu verhindern und vor ausgeklügelten Cyberangriffen auf diese wertvollen Datenspeicher zu schützen. Einzelhändler stehen vor der Herausforderung, die Einhaltung strenger Datenschutzbestimmungen wie der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) in Europa sicherzustellen, die bei Nichteinhaltung hohe Geldbußen vorsieht. Die Implementierung von KI bei gleichzeitiger Wahrung der Transparenz bei der Datennutzung ist ebenfalls von entscheidender Bedeutung, um das Vertrauen der Verbraucher aufzubauen und zu erhalten. Dieses Gleichgewicht zu erreichen, ist jedoch schwierig, da KI-Modelle häufig als „Black Boxes“ funktionieren und es daher schwierig ist, zu erklären, wie Entscheidungen getroffen werden. Dieser Mangel an Transparenz kann zu Skepsis und Widerstand der Verbraucher gegen die Einführung von KI führen und so das volle Potenzial der Technologie auf dem Markt behindern. Darüber hinaus erfordert die dynamische Natur des E-Commerce, bei dem sich die Vorlieben und Verhaltensweisen der Verbraucher ständig weiterentwickeln, kontinuierliche Aktualisierungen der KI-Algorithmen, um Voreingenommenheit und Diskriminierung zu vermeiden. Diese Aktualisierungen können, wenn sie nicht richtig gehandhabt werden, unbeabsichtigt neue Schwachstellen einführen und das System anfällig für Manipulationen oder unbeabsichtigte Folgen machen. Einzelhändler müssen in modernste Sicherheitstechnologien, Schulungen der Mitarbeiter und ethische KI-Praktiken investieren, um diese Herausforderungen zu bewältigen. Andernfalls kann es zu schweren Reputationsschäden, einem Verlust des Verbrauchervertrauens und erheblichen finanziellen Einbußen kommen, die alle erhebliche Hindernisse für die breitere Einführung von KI im Einzelhandel und E-Commerce darstellen.
Integrationskomplexität und Betriebsstörungen
Die Integration angewandter KI in die bestehende Einzelhandels- und E-Commerce-Infrastruktur stellt aufgrund der Komplexität und des Potenzials für Betriebsstörungen eine erhebliche Herausforderung dar. Einzelhändler, insbesondere solche mit etablierten Systemen und Prozessen, haben Schwierigkeiten, KI-gesteuerte Lösungen nahtlos und ohne Störungen in ihren Betrieb zu integrieren. Die Herausforderung beginnt mit der Integration von KI-Technologien in Legacy-Systeme, die möglicherweise nicht für die erweiterten Rechenleistungsanforderungen von KI-Algorithmen ausgelegt sind. Dies kann zu Kompatibilitätsproblemen führen, da Daten aus verschiedenen Quellen harmonisiert werden müssen, um sie genau in KI-Modelle einzuspeisen. Der Prozess der Migration auf KI-gestützte Systeme erfordert viel Zeit, Ressourcen und Fachwissen und erfordert häufig eine vollständige Überholung der vorhandenen IT-Infrastruktur. Darüber hinaus kann die Einführung von KI eine Neugestaltung organisatorischer Arbeitsabläufe erforderlich machen, da traditionelle Prozesse möglicherweise nicht mehr mit KI-gesteuerten Abläufen übereinstimmen. Diese Neuausrichtung kann auf Widerstand seitens der Mitarbeiter stoßen, die sich durch die Technologie bedroht fühlen und Angst vor Arbeitsplatzverlust oder einer wesentlichen Veränderung ihrer Rollen haben. Darüber hinaus benötigen KI-Systeme oft große Mengen qualitativ hochwertiger Daten, um optimal zu funktionieren, aber Dateninkonsistenzen, Silos oder fehlender Echtzeit-Datenzugriff können die KI-Leistung beeinträchtigen. Einzelhändler müssen sich auch mit der Herausforderung auseinandersetzen, KI-Lösungen über mehrere Kanäle hinweg zu skalieren und sicherzustellen, dass das KI-System die Anforderungen einer Omnichannel-Einzelhandelsumgebung bewältigen kann, ohne Betriebsverlangsamungen oder Ineffizienzen zu verursachen. Eine weitere Komplexitätsebene ergibt sich aus der Notwendigkeit einer kontinuierlichen Überwachung und Wartung von KI-Systemen, um sicherzustellen, dass sie sich an veränderte Marktbedingungen und Verbraucherverhalten anpassen. Ohne regelmäßige Updates und Feinabstimmung können KI-Modelle veralten oder ungenaue Ergebnisse liefern, was zu schlechten Entscheidungen führt. Einzelhändler müssen daher in ein kontinuierliches KI-Management investieren und sicherstellen, dass ihre Belegschaft ausreichend geschult ist, um mit KI-Tools zu arbeiten, was die Ressourcen belasten und den normalen Geschäftsbetrieb stören kann. Die Vorteile von KI mit den Herausforderungen der Integration und potenziellen Betriebsstörungen abzuwägen, bleibt eine erhebliche Hürde für Einzelhändler, die KI im wettbewerbsintensiven E-Commerce-Umfeld nutzen möchten.
Wichtige Markttrends
KI-gestützte visuelle Suche und Augmented Reality im Einzelhandel und E-Commerce
Ein weiterer wichtiger Trend in den
Segmenteinblicke
Technologieeinblicke
Das Segment Maschinelles Lernen hatte im Jahr 2023 den größten Marktanteil. Die Anwendung angewandter KI im Einzelhandels- und E-Commerce-Markt, insbesondere im Segment Maschinelles Lernen (ML), treibt aufgrund ihrer transformativen Auswirkungen auf das Kundenerlebnis, die Betriebseffizienz und die Umsatzoptimierung ein erhebliches Marktwachstum voran. Algorithmen des maschinellen Lernens ermöglichen es E-Commerce-Plattformen, durch die Analyse großer Mengen von Kundendaten, darunter Surfverhalten, Kaufhistorie und Social-Media-Aktivitäten, hochgradig personalisierte Einkaufserlebnisse zu bieten. Diese Fähigkeit ermöglicht es Einzelhändlern, maßgeschneiderte Produktempfehlungen, gezielte Marketingkampagnen und dynamische Preisstrategien zu erstellen, die bei einzelnen Kunden Anklang finden und so die Konversionsraten und die Kundentreue erhöhen. Darüber hinaus helfen ML-gesteuerte Nachfrageprognose- und Bestandsverwaltungssysteme Einzelhändlern, ihre Lieferketten zu optimieren, Lagerbestände zu reduzieren und überschüssige Lagerbestände zu minimieren, was zu Kosteneinsparungen und verbesserter Rentabilität führt. Die Fähigkeit, die Kundennachfrage genauer vorherzusagen, ermöglicht auch eine effizientere Ressourcenzuweisung und ein besseres Logistikmanagement, was in der hart umkämpften E-Commerce-Landschaft von entscheidender Bedeutung ist.
Maschinelles Lernen verbessert die Betrugserkennung und -prävention bei Online-Transaktionen und schützt sowohl Einzelhändler als auch Verbraucher vor potenziellen Bedrohungen. Da der E-Commerce weiter wächst, wird die Integration von ML-Tools in die Verwaltung großer Transaktions- und Kundeninteraktionsvolumina von entscheidender Bedeutung sein, um den Betrieb zu skalieren, ohne die Servicequalität zu beeinträchtigen. Die laufenden Fortschritte im Bereich des maschinellen Lernens sowie die Fähigkeit, unstrukturierte Daten wie Bilder und Texte zu verarbeiten und daraus zu lernen, ebnen auch den Weg für innovative Anwendungen wie die visuelle Suche und den KI-gesteuerten Kundenservice durch Chatbots und virtuelle Assistenten. Diese Innovationen verbessern nicht nur die Customer Journey, sondern ermöglichen es Einzelhändlern auch, tiefere Einblicke in die Vorlieben und Trends der Verbraucher zu gewinnen. Die steigende Nachfrage nach nahtlosen und personalisierten Einkaufserlebnissen sowie der Bedarf an betrieblicher Effizienz und robusten Sicherheitsmaßnahmen werden voraussichtlich die Einführung von maschinellem Lernen im Markt für angewandte KI im Einzelhandel und E-Commerce vorantreiben und sein Wachstum in den kommenden Jahren weiter ankurbeln.
Regionale Einblicke
Die Region Nordamerika hatte im Jahr 2023 den größten Marktanteil. Der Markt für angewandte KI im Einzelhandel und E-Commerce in Nordamerika wird von mehreren Schlüsselfaktoren angetrieben, die die Landschaft des Online-Einzelhandels neu gestalten. Einer der Haupttreiber ist die steigende Nachfrage der Verbraucher nach personalisierten Einkaufserlebnissen, die KI durch fortschrittliche Datenanalyse- und maschinelle Lernalgorithmen bieten kann. Einzelhändler nutzen KI, um riesige Mengen an Kundendaten zu analysieren, was es ihnen ermöglicht, Produktempfehlungen anzupassen, Preisstrategien zu optimieren und das Kundenengagement zu verbessern. Dieser personalisierte Ansatz verbessert nicht nur die Kundenzufriedenheit, sondern erhöht auch die Konversionsraten und steigert den Umsatz. KI-gestützte Chatbots und virtuelle Assistenten verändern den Kundenservice, indem sie sofortigen Support rund um die Uhr bieten, Fragen beantworten und Kunden durch ihren Einkaufsprozess führen. Das schnelle Wachstum des mobilen Handels in Nordamerika treibt die Einführung von KI weiter voran, da Einzelhändler versuchen, nahtlose, intuitive und benutzerfreundliche Erfahrungen über mehrere Plattformen hinweg anzubieten.
KI-gesteuerte Bestandsverwaltungssysteme werden für Einzelhändler immer wichtiger, um ihre Lieferketten zu optimieren, Kosten zu senken und eine pünktliche Lieferung von Produkten sicherzustellen, was in einem hart umkämpften Markt besonders wichtig ist. Die Integration von KI in E-Commerce-Plattformen unterstützt auch die dynamische Preisgestaltung, sodass Einzelhändler die Preise in Echtzeit basierend auf der Marktnachfrage, den Preisen der Konkurrenz und anderen externen Faktoren anpassen und so die Rentabilität maximieren können. Darüber hinaus drängt der Aufstieg des Voice Commerce, der durch die Verbreitung intelligenter Lautsprecher und sprachgesteuerter Assistenten vorangetrieben wird, Einzelhändler dazu, KI-Technologien einzuführen, die die Sprachsuchfunktionen verbessern und das allgemeine Einkaufserlebnis verbessern. Im Kontext der Cybersicherheit spielt KI eine entscheidende Rolle beim Schutz von E-Commerce-Plattformen vor Betrug und Cyberangriffen, indem sie verdächtige Aktivitäten und Anomalien in Echtzeit erkennt und so sowohl Einzelhändler als auch Verbraucher schützt.
Der nordamerikanische Markt wird auch von erheblichen Investitionen in KI-Forschung und -Entwicklung beeinflusst, wobei sowohl Technologiegiganten als auch Startups Innovationen bei KI-Anwendungen für Einzelhandel und E-Commerce vorantreiben. Staatliche Unterstützung für KI-Initiativen und günstige regulatorische Rahmenbedingungen tragen zusätzlich zum Wachstum des Marktes bei. Die COVID-19-Pandemie hat die digitale Transformation des Einzelhandels beschleunigt, wobei KI für Einzelhändler zu einem unverzichtbaren Instrument geworden ist, um sich an verändertes Verbraucherverhalten anzupassen, Störungen in Lieferketten zu bewältigen und die Betriebseffizienz zu steigern. Da sich die Erwartungen der Verbraucher ständig weiterentwickeln, wird der Bedarf an hyperpersonalisierten Erlebnissen, effizienten Abläufen und robusten Sicherheitsmaßnahmen die Einführung angewandter KI im nordamerikanischen Einzelhandels- und E-Commerce-Markt weiter vorantreiben und sie als entscheidende Komponente für die Zukunft der Branche positionieren.
Jüngste Entwicklungen
- Im August 2024 stellte Amazon Rufus vor, einen KI-gesteuerten Einkaufsassistenten-Chatbot für indische Käufer. Rufus bietet personalisierte Produktempfehlungen, bietet Ratschläge, liefert Updates und hilft Benutzern, ihre spezifischen Bedürfnisse beim Einkaufen auf Amazon zu verstehen.
- Im April 2024 stellte SAP Emarsys seinen AI Product Finder vor und reagierte damit auf eine steigende Nachfrage nach KI-gesteuerten Lösungen im Einzelhandelssektor. Dieses innovative Tool nutzt fortschrittliche künstliche Intelligenz, um das Einkaufserlebnis zu verbessern und Einzelhändlern zu ermöglichen, personalisiertere Produktempfehlungen anzubieten und Kundeninteraktionen zu optimieren. Da Unternehmen zunehmend den Wert von KI bei der Optimierung von Verkäufen und der Verbesserung der Kundenzufriedenheit erkennen, positioniert der AI Product Finder SAP Emarsys an der Spitze dieser Einzelhandelstransformation und ermöglicht Marken, den sich entwickelnden Erwartungen der Verbraucher mit größerer Effizienz und mehr Einblick zu entsprechen.
Wichtige Marktteilnehmer
- NVIDIA Corporation
- Alphabet Inc.
- Microsoft Corporation
- IBM Corporation
- Salesforce Inc.
- Oracle Corporation
- SAP SE
- Adobe Inc.,
- Alibaba Cloud International
- Clarifai, Inc.
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