Case Study: KI Produkt-Matching im Retail
Effizienzsteigerung im Einzelhandel: Wie KI mehr als 300 Stunden pro Woche einspart
Die stille Kostenfalle im Unternehmen? Manuelle Prozesse. Lesen Sie, wie ein globaler Händler der Datenflut entgegengetreten ist – und gewonnen hat.
Daten sind im Handel entscheidend – doch viele Retailer kämpfen mit der Masse an Preis- und Produktinformationen auf unterschiedlichsten Plattformen. Manuelle Prozesse kosten Zeit, Ressourcen und führen oft zu ungenauen Ergebnissen. Ein international tätiger Händler stand vor genau diesem Problem – und fand mit einer KI-Lösung von XPLN den Gamechanger.
Durch automatisierte Datenanalyse und intelligentes Produkt-Matching konnte das Unternehmen nicht nur über 300 Stunden pro Woche einsparen, sondern auch die Qualität seiner Daten deutlich verbessern. Category Manager wurden entlastet, Entscheidungen konnten schneller und auf besserer Datenbasis getroffen und die Marktposition gestärkt werden.
Was genau steckt hinter dieser Lösung? Wie funktioniert der Einsatz von KI im Detail? Und vor allem: Welche konkreten Vorteile ergeben sich daraus für Ihr Unternehmen?
Laden Sie das PDF herunter und erfahren Sie, wie multi-modales KI-Product-Matching den E-Commerce verändert – und wie auch Sie davon profitieren können.
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