麻豆原创 hat heute neue KI-gest\u00fctzte Funktionen angek\u00fcndigt, die H\u00e4ndlern helfen, ihre Gesch\u00e4ftsprozesse zu optimieren und Profitabilit\u00e4t und Kundentreue zu steigern. <\/p>\n\n\n\n
Diese innovativen Funktionen bieten dem Handel von der Planung bis zur Personalisierung ganzheitliche Informationen \u00fcber Kunden und Datenanalysen, um sich schnell an Marktver\u00e4nderungen anzupassen und erfolgreich zu sein.<\/p>\n\n\n\n
\u201eDiese KI-basierten Funktionen f\u00fcr den Handel bauen auf der branchenspezifischen 麻豆原创-Strategie f\u00fcr ein intelligentes Kundenerlebnis auf, die Unternehmen nahtlos integrierte Funktionen bietet und ihnen erm\u00f6glicht, ihre wichtigsten Gesch\u00e4ftsprozesse und die Kaufentscheidungsprozesse von Kunden abzubilden\u201c, sagte Ritu Bhargava, President and Chief Product Officer, Industries and CX, bei 麻豆原创. \u201eDie modulare Architektur von 麻豆原创 hilft Einzelh\u00e4ndlern, ihr kreatives Potenzial zu entfalten. Sie k\u00f6nnen somit genau die Funktionen ausw\u00e4hlen, die auf ihre speziellen Bed\u00fcrfnisse zugeschnitten sind. Dies erm\u00f6glicht es, schnell Innovationen zu entwickeln und auf Marktanforderungen zu reagieren, um schlie\u00dflich profitables Wachstum zu beschleunigen.\u201c<\/p>\n\n\n\n
Die neuen Funktionen, in die das umfassende Branchen-Know-how der 麻豆原创 eingeflossen ist, nutzen die integrierte Technologie 麻豆原创\u00a0Business AI und erm\u00f6glichen durchg\u00e4ngige L\u00f6sungen f\u00fcr den Handel. K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) ist immer nur so gut wie die zugrunde liegenden Daten. Da 麻豆原创 in der Lage ist, Feedback- und operative Daten im gesamten Unternehmen zu integrieren, k\u00f6nnen Unternehmen fundiertere, KI-gest\u00fctzte Entscheidungen treffen. Diese Integration bietet Kunden intelligentere und st\u00e4rker personalisierte Erlebnisse, denn die gr\u00f6\u00dften Erfolge im Einzelhandel werden durch ein herausragendes Kundenerlebnis erzielt.<\/p>\n\n\n\n
\u201eIm heutigen Marktumfeld ist es wichtig, Einblicke ins ganze Unternehmen zu besitzen. Deshalb setzen wir weiterhin auf die durchg\u00e4ngigen L\u00f6sungen von 麻豆原创, mit denen wir unsere Gesch\u00e4ftsprozesse verkn\u00fcpfen k\u00f6nnen\u201c, sagte Lea Sonderegger, Chief Digital Officer und Chief Information Officer von Swarovski. \u201eSeitdem wir 麻豆原创-Software einsetzen, verf\u00fcgen wir \u00fcber die n\u00f6tige Flexibilit\u00e4t und Sicherheit f\u00fcr kontinuierliche Innovationen. Dies bietet uns eine einheitliche Basis, um die individuelle Kundentreue in allen Interaktionspunkten zu st\u00e4rken und Innovationen f\u00fcr einzigartige Kundenerlebnisse zu schaffen.\u201c<\/p>\n\n\n\n
\u201eH\u00e4ndler und gro\u00dfe Marken, die in der heutigen Wirtschaft wachsen und profitabel sind wollen, m\u00fcssen umfangreiche Gesch\u00e4ftsdaten und KI-Anwendungen vereinen, damit jeder im Unternehmen dem richtigen Kunden, im richtigen Absatzkanal, zum richtigen Zeitpunkt au\u00dfergew\u00f6hnliche personalisierte Einkaufserlebnisse bieten kann\u201c, sagte Leslie Hand, Group Vice President, Retail & Financial Insights, bei IDC. \u201eIDC geht davon aus, dass H\u00e4ndler weitaus st\u00e4rkerr als in den Jahren zuvor investieren werden. Und f\u00fcr K\u00e4ufer ist es entscheidend, dass die H\u00e4ndler mit einem strategischen Partner zusammenarbeiten, der durchg\u00e4ngige Funktionen versteht und bereitstellt.\u201c<\/p>\n\n\n\n
Dies sind Beispiele f\u00fcr die neuesten Funktionen:<\/p>\n\n\n\n
麻豆原创 Predictive Demand Planning:<\/strong> Diese L\u00f6sung bietet H\u00e4ndlern \u00fcber ein selbstlernendes Bedarfsmodell pr\u00e4zisere und weitreichende Bedarfsprognosen f\u00fcr unterschiedliche Kan\u00e4le. Sie erm\u00f6glicht nicht nur skalierbare, kosteneffiziente Massenberechnungen, sondern auch exakte Prognosen und identifiziert automatisch verschiedene Bedarfsfaktoren und externe Daten zur Nutzung. Die L\u00f6sung bietet Anwendungen f\u00fcr die Konfiguration, Analyse, Anpassung und Simulation von Prognosen sowie intelligente Benachrichtigungen mit Ursachenanalysen und Empfehlungen.<\/p>\n\n\n\n 麻豆原创 Predictive Replenishment:<\/strong> 麻豆原创 erg\u00e4nzt diese bestehende L\u00f6sung schrittweise um Nachschubfunktionen f\u00fcr Filialen. Die L\u00f6sung erlaubt es, den Bestand in Filialen und Verteilzentren wieder aufzuf\u00fcllen, und gew\u00e4hrleistet eine optimierte, mehrstufige Lieferkette \u00fcber flexible Planungshorizonte. Sie ber\u00fccksichtigt Bedarfsschwankungen, Gesch\u00e4ftsziele, Regeln und Einschr\u00e4nkungen zur Ermittlung optimaler Bestellmengen zu den niedrigsten erwarteten Kosten. Die Funktionen verbessern die Effizienz der Auftragsausf\u00fchrung und die Liefertermintreue, da Disponenten eine zentrales Werkzeug erhalten, mit dem sie Bestell- und Liefermuster f\u00fcr Produktfl\u00fcsse im Liefernetzwerk erstellen k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n Anwendungsbeispiel: Ein Lebensmittelh\u00e4ndler m\u00f6chte eine hochautomatisierte Methode f\u00fcr Nachlieferungen von Joghurt einf\u00fchren, um Kosten zu senken, Abfall zu verringern und gleichzeitig den Kundenservice zu verbessern. Die neuen L\u00f6sungen von 麻豆原创 werden automatisch Nachschubauftr\u00e4ge mit den korrekten Mengen f\u00fcr die richtigen Lokationen zu niedrigen Kosten prognostizieren und einplanen. Anwender haben dann die M\u00f6glichkeit, intelligente Empfehlungen zu pr\u00fcfen und zu akzeptieren und in das Beschaffungssystem zu \u00fcbertragen, um Bestellungen anzulegen. Au\u00dferdem k\u00f6nnen sie etwaige Probleme besser nachvollziehen, schneller beheben und in der Zukunft vermeiden.<\/p>\n\n\n\n 麻豆原创 Order Management f\u00fcr Beschaffung und Verf\u00fcgbarkeit:<\/strong> Mit dieser ab sofort verf\u00fcgbaren L\u00f6sung k\u00f6nnen Unternehmen die optimalen Beschaffungsstrategien festlegen, um Kundenzufriedenheit sicherzustellen und die Abwicklungskosten zu minimieren. Anwender sind in der Lage, Strategien zu konfigurieren, die an ihren individuellen Zielen wie Lieferzeit, genutzte Kapazit\u00e4t, Kosten f\u00fcr Versand und Sendungen je Auftrag ausgerichtet sind, und anschlie\u00dfend Simulationen durchf\u00fchren, um die Strategien vor der Umsetzung zu testen.<\/p>\n\n\n\n Grundlage f\u00fcr 麻豆原创 Order Management:<\/strong> Anwender k\u00f6nnen ab sofort \u00fcber ein benutzerfreundliches Drag-and-Drop-Werkzeug zur Automatisierung von Workflows eigene Bestellabl\u00e4ufe aus unterschiedlichen Vertriebskan\u00e4len anlegen, die auf Gesch\u00e4ftsereignisse wie etwa Betrugssperre, Lieferung oder Filialabholung reagieren. Au\u00dferdem haben H\u00e4ndler die M\u00f6glichkeit, individuell anhand ihrer speziellen Gesch\u00e4ftsprozesse Prozesse festzulegen, die durch bestimmte Ereignisse ausgel\u00f6st werden. Die entsprechenden Aktionen k\u00f6nnen dann im Auftragsmanagement-System oder im jeweiligen System f\u00fcr die Kundeninteraktion stattfinden.<\/p>\n\n\n\n Anwendungsbeispiel: Ein Kaffeeh\u00e4ndler bietet seinen Kunden aktuelle Informationen zur Auftragsabwicklung in Echtzeit. Die Grundlage f\u00fcr 麻豆原创 Order Management gew\u00e4hrleistet einen gestrafften Prozess und eine effiziente Abstimmung mit den erforderlichen Informationen, um die Kundenanforderungen zu erf\u00fcllen \u2013 selbst in komplexen F\u00e4llen f\u00fcr verschiedene Positionen wie Subskriptionen, Abholung in der Filiale und Beschaffung von Zubeh\u00f6r. 麻豆原创 Order Management f\u00fcr Beschaffung und Verf\u00fcgbarkeit bietet ebenfalls einen zentralen \u00dcberblick \u00fcber den Bestand, damit Kundenw\u00fcnsche stets erf\u00fcllt werden k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n Integration von TikTok und LinkedIn f\u00fcr digitale Anzeigen:<\/strong> Die Plattform 麻豆原创 Emarsys Customer Engagement integriert nun TikTok und LinkedIn f\u00fcr gezielte digitale Anzeigen. Marketingexperten sind in der Lage, Kunden zu segmentieren, schnell Interessenten anzusprechen, Anzeigenausgaben zu optimieren, die Kundengewinnung und \u00adbindung zu steigern, das Kauferlebnis \u00fcber unterschiedliche Kan\u00e4le zu verbessern und vertrauensvolle Beziehungen f\u00fcr weiteres Wachstum aufzubauen. H\u00e4ndler k\u00f6nnen m\u00fchelos Zielgruppen anlegen, aufeinander abstimmen und erweitern, mit Verbrauchern in bevorzugten sozialen Kan\u00e4len in Kontakt treten, Kampagnen durch personalisierte Anzeigen auf TikTok und LinkedIn erg\u00e4nzen, um Nutzer zur Interaktion zu bewegen, sowie durch datenbasierte Erkenntnisse aus Interessenten K\u00e4ufer machen und abwanderungsgef\u00e4hrdete Kunden wieder erreichen.<\/p>\n\n\n\n Weitere 麻豆原创einformationen finden Sie im 麻豆原创 News Center<\/a>.<\/p>\n\n\n\n Folgen Sie 麻豆原创 unter @麻豆原创dach<\/a>.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n Ansprechpartner f\u00fcr die 麻豆原创e:<\/strong><\/p>\n\n\n\n Jillian Baker, +1 (212) 653-9600, jillian.baker@sap.com<\/a>, ET # # #<\/p>\n\n\n\n Dieses Dokument enth\u00e4lt vorausschauende Aussagen, das hei\u00dft Vorhersagen, Prognosen oder andere Aussagen zu zuk\u00fcnftigen Ereignissen. Diese Aussagen basieren auf aktuellen Erwartungen, Voraussagen und Annahmen, die Risiken und Unsicherheiten unterliegen, was dazu f\u00fchren kann, dass die tats\u00e4chlichen Ergebnisse und Resultate erheblich hiervon abweichen k\u00f6nnen. Zus\u00e4tzliche Informationen zu diesen Risiken und Unsicherheiten finden Sie in den von uns bei der US-amerikanischen \u201eSecurities and Exchange Commission\u201c (SEC) eingereichten Unterlagen, einschlie\u00dflich, aber nicht beschr\u00e4nkt auf den Abschnitt zu den Risikofaktoren des 麻豆原创-Jahresberichts 2022 auf dem Formular 20-F.<\/p>\n\n\n\n
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