{"id":408,"date":"2017-03-10T12:17:20","date_gmt":"2017-03-10T20:17:20","guid":{"rendered":""},"modified":"2019-08-09T13:40:44","modified_gmt":"2019-08-09T11:40:44","slug":"machine-learning-retail-execution-supercharged-store-visits-and-data-analysis","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.microsoft.com\/de-de\/industry\/blog\/retail\/2017\/03\/10\/machine-learning-retail-execution-supercharged-store-visits-and-data-analysis\/","title":{"rendered":"Machine Learning + Vertriebssteuerung im Einzelhandel = Leistungsf\u00e4hige Analysen von Gesch\u00e4ftsbesuchen und Daten"},"content":{"rendered":"

Haben Sie sich jemals \u00fcberlegt, wie anders Ihr Tag verlaufen w\u00fcrde, wenn Sie einen dedizierten pers\u00f6nlichen Assistenten besitzen w\u00fcrden? Jemand, der fr\u00fch kommt und sp\u00e4t geht und die Verwaltungsarbeit erledigt, damit Sie Ihre Zeit optimal nutzen k\u00f6nnen. Die L\u00f6sung ist Machine Learning, eine neue Technologie, mit der Computer aus Daten lernen und auf dieser Basis Prognosen erstellen k\u00f6nnen, ohne ausdr\u00fcckliche Anweisungen zu erhalten. F\u00fcr Unternehmen in der Konsumg\u00fcterbranche kann Machine Learning beispielsweise sicherstellen, dass Vertriebsmitarbeiter ihre Besuche in Gesch\u00e4ften effizienter organisieren und ihre allt\u00e4glichen Aufgaben besser verwalten k\u00f6nnen. Stellen Sie sich beispielsweise vor, Sie k\u00f6nnten einen Roboter verwenden, um die G\u00e4nge auf Merchandising-Compliance zu \u00fcberpr\u00fcfen. Ihre Vertriebsmitarbeiter k\u00f6nnten sich auf h\u00f6herwertige Aufgaben konzentrieren. Wenn Vertriebsmitarbeiter Zeit im Gesch\u00e4ft sparen<\/a>, k\u00f6nnen sie mehr Besuche durchf\u00fchren, was potenziell zu erheblichen Einsparungen f\u00fchrt. Machine Learning leistet jedoch mehr als nur die Optimierung von Besuchen in Gesch\u00e4ften \u2013 es handelt sich um eine effektive M\u00f6glichkeit, historische Daten auf ein Problem anzuwenden, indem ein Modell erstellt wird und dieses anschlie\u00dfend verwendet wird, um zuk\u00fcnftige Verhaltensweisen vorherzusagen. Mit der Zeit identifiziert Machine Learning Muster und Trends, beispielsweise, wann und mit welchen Parametern eine Werbeaktion erfolgreich ist. Stakeholder k\u00f6nnen dies nutzen, um die Strategie des Unternehmens zu verbessern. Lesen Sie weiter, um mehr dar\u00fcber zu erfahren, wie Machine Learning Unternehmen in der Konsumg\u00fcterbranche helfen kann, Richtung und Aktionen festzulegen, mit weniger Dateneingaben mehr zu erledigen und die Datenanalysen zu vertiefen.<\/p>\n

Automatisieren und Optimieren der Streckenplanung<\/h2>\n

Die Identifizierung der Verkaufsstellen, die besucht werden m\u00fcssen, der H\u00e4ufigkeit der Besuche und der erforderlichen Aktionen erfordert sehr viel Aufwand. Stellen Sie sich vor, Sie w\u00fcrden von Software unterst\u00fctzt, die \u00fcber die Geografie hinaus weitere Faktoren ber\u00fccksichtigt, um automatisch die beste Zeit f\u00fcr den Besuch in einem bestimmten Gesch\u00e4ft vorherzusagen und die Effizienz der Streckenplanung insgesamt zu verbessern. Wenn ein Gesch\u00e4ft jeden Juli einen Umsatzr\u00fcckgang erf\u00e4hrt, vor kurzem einen neuen Leiter eingestellt hat oder eine neue Werbeaktion startet, passt die Software die Streckenplanung an, um die Zeit der Mitarbeiter optimal zu nutzen. Machine Learning-Technologie generiert dar\u00fcber hinaus angepasste Aufgabenlisten f\u00fcr Besuche in Gesch\u00e4ften, die auf dem basieren, was ein bestimmtes Gesch\u00e4ft ben\u00f6tigt. Bevor die Vertriebsmitarbeiter die Gesch\u00e4ft besuchen, sind ihnen Probleme wie beispielsweise fehlerhafte Ger\u00e4te also bereits bekannt. Sie m\u00fcssen daher keine Zeit darauf verwenden, die erforderlichen Aufgaben zu ermitteln. Sobald die Vertriebsmitarbeiter in einem Gesch\u00e4ft eintreffen, kann ihnen die Software auch helfen, die \u00dcberpr\u00fcfungsaktivit\u00e4ten zu optimieren.<\/p>\n

Unterst\u00fctzung f\u00fcr \u201eperfekte\u201c Besuche in Gesch\u00e4ften<\/h2>\n

Stellen Sie sich vor, Vertriebsmitarbeitern w\u00fcrde eine Technologie zur Verf\u00fcgung stehen, mit der sie ihre Zeit effizienter nutzen k\u00f6nnen, wenn sie in einem Gesch\u00e4ft ein Pr\u00fcfung durchf\u00fchren. Sie k\u00f6nnten nicht nur die Arbeit mit Stift und Papier vermeiden (64\u00a0% der Vertriebsmitarbeiter verwenden nach wie vor Stift und Papier[1]<\/a>, sondern sogar digitale Dateneingaben, indem sie Bilderkennungs- und Sprache-in-Text-Funktionen verwenden. Die digitale Bilderkennung erm\u00f6glicht Vertriebsmitarbeitern, Bilder von Produktdisplays im Gesch\u00e4ft zu erstellen, statt die Ergebnisse der Pr\u00fcfung manuell aufzuzeichnen. Ein Modell kann anhand eines Bilds fehlende Best\u00e4nde, Pr\u00e4sentation, Preise, Regalanteil und die Einhaltung von Planogrammen auswerten. W\u00e4hrend ein Mensch jedes Detail visuell \u00fcberpr\u00fcfen m\u00fcsste, um eine fehlerhafte Produktplatzierung zu erkennen, entdeckt die Software Fehler und M\u00e4ngel innerhalb weniger Sekunden. Machine Learning erm\u00f6glicht Vertriebsmitarbeitern auch das Diktieren von Notizen und Befehlen sowie die m\u00fcndliche Bestellung von Platzierungen \u00fcber tragbare Ger\u00e4te wie Smartwatches oder Headsets. Das System isoliert Schl\u00fcsselw\u00f6rter in der m\u00fcndlichen Eingabe, die Aktionen in der Vertriebssteuerungssoftware ausl\u00f6sen. Digital erfasste Daten reduzieren den Zeitaufwand f\u00fcr Vertriebsmitarbeiter und vermeiden Fehler, wie sie bei einer manuellen Datensammlung typischerweise vorkommen. Die bei den Besuchen erfassten Daten werden in Echtzeit verbreitet, sodass die Manager die Ergebnisse der \u00dcberpr\u00fcfung sofort und nicht erst Monate sp\u00e4ter erhalten.<\/p>\n

Vertiefen von Datenanalysen<\/h2>\n

Nachdem die Daten gesammelt wurden, bietet die Anwendung von Machine Learning in der Vertriebssteuerung letztendlich auch den Vorteil, dass sie Muster in den Daten erkennt. Dies hilft, vorherzusagen, welche Schritte als N\u00e4chstes unternommen werden sollten. Unternehmen in der Konsumg\u00fcterbranche m\u00fcssen enorme Mengen von Daten zu Verkauf, Best\u00e4nden in Gesch\u00e4ften, Lieferungen und Werbeaktionen in Tausenden von Einzelhandelsgesch\u00e4ften bew\u00e4ltigen. Es ist zeitaufw\u00e4ndig, Tabellen f\u00fcr die Nachverfolgung und Analyse zu verwenden. Au\u00dferdem k\u00f6nnen Tabellen nur das leisten, was ihnen gesagt wird. Machine Learning hingegen identifiziert automatisch h\u00e4ufige Muster und Trends, die normalerweise nur schwer entdeckt werden k\u00f6nnten. Beispielsweise kann eine Machine Learning-L\u00f6sung Daten analysieren, um die genauen Auswirkungen einer Sonderaktion in einer gro\u00dfen Ladenkette zu prognostizieren oder den ROI eines Treueprogramms in einem bestimmten Gesch\u00e4ft zu ermitteln. Wenn Sie Daten auf einer granularen Ebene verstehen, ist es einfacher, die Produktleistung zu messen, Probleme zu erkennen und die Anwendung bew\u00e4hrter Verfahren zu erweitern.<\/p>\n

Microsoft Machine Learning<\/h2>\n

Machine Learning kann einen gro\u00dfen Beitrag leisten, wenn es darum geht, Vertriebsmitarbeiter effizienter zu steuern, repetitive manuelle Prozesse zu automatisieren und Datenanalysen und Einsichten in der gesamten Organisation zu verbessern. Letzten Endes hilft Ihnen dies, mit dem Wachstum des Markts f\u00fcr Ihr Produkt Schritt zu halten und bessere Entscheidungen in Bezug auf Werbeaktionen, Kampagnen und Investitionen zu treffen. Microsoft und seine Partner werden weiter in Machine Learning und Vertriebssteuerung investieren, um Unternehmen in der Konsumg\u00fcterbranche dabei zu helfen, sich besser f\u00fcr ein immer digitaler werdendes Zeitalter<\/a> zu positionieren. Besuchen Sie heute noch die Seiten f\u00fcr die Vertriebssteuerungsl\u00f6sung ADS POP<\/a> und die Vertriebssteuerungsl\u00f6sung AFS<\/a> auf AppSource<\/a>, um mehr \u00fcber unsere aktuellen L\u00f6sungen zu erfahren, die sich bereits auf dem Markt befinden. [1]<\/a>EKN Outlook, 2016<\/em><\/p>\n

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Machine Learning hilft Vertriebssteuerungsteams, Streckenpl\u00e4ne zu optimieren, Besuche in Gesch\u00e4ften zu beschleunigen und die Analyse von Daten zu vertiefen. 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