Deep Learning im Einzelhandel

Retourenvorhersage dank Künstlicher Intelligenz

Bereitgestellt von: IBM Deutschland GmbH

Deep Learning im Einzelhandel

Retourenvorhersage dank Künstlicher Intelligenz

Verbesserung der User Experience im Omnichannel, Steuerung der Supply Chain und Optimierung von Commerce & Marketing-Prozessen - das alles wird im Einzelhandel immer wichtiger.

Hierfür werden immer öfter Machine Learning Modelle in Kombination mit bestehender Analytics eingesetzt.

Daniel Kranz IBMErfahren Sie im neuem Live-Webinar vom Experten Daniel Kranz, wie eine Künstliche Intelligenz auch Ihren Einzelhandel optimieren kann. Nach einer Einführung in die Herangehensweise von IBM Watson und das Machine Learning Modell zeigt er Ihnen anhand eines konkreten Anwendungsfalls, wie Retouren akurater vorhergesagt werden können, um zielgerichteter und zeitiger Maßnahmen zur Vermeidung von Retouren einleiten zu können.

Lernen Sie ein für einen bekannten Fashion-Brand eigens entwickeltes Machine Leaning Modell, das aus den Daten der ersten beiden Wochen nach Style-Einführung die Retouren-Raten der gesamten Season (8 Wochen) vorhersagt und diese so um 21% reduziert. Diskutieren Sie gemeinsam Analyseergebnisse und mögliche Maßnahmen zur Vermeidung von Retouren.

Wir freuen uns auf Ihre Teilnahme!

PS: In der Q&A-Runde können Sie dem Referenten Ihre individuellen Fragen stellen.

Veranstalter des Webinars

IBM Deutschland GmbH

IBM-Allee 1
71139 Ehningen
Deutschland

Datum:
04.09.2019 10:00