상품으로 포화 상태인 소비자 환경에서 오늘날의 소매 비즈니스가 고객 요구, IT 서비스 및 전반적인 소매 경험과 관련하여 경쟁 우위를 유지하려면 최신 기술이 필요합니다.
비즈니스 인텔리전스와 생성형 AI를 통해 소매업체는 다음과 같은 영역에서 새로운 차원의 디지털 혁신을 이룰 수 있습니다.
- 고객 행동 예측
- 공급망 최적화
- 개인화된 마케팅
- 원활한 전자 상거래 경험
- 스마트 결제 및 셀프 서비스 기능
- 재고 관리
- 비즈니스 성장
IBM 소매 기술 솔루션이 소매업체를 최적화하고 지속가능성을 촉진하며 원활한 옴니채널 소매 고객 경험을 제공하는 데 어떻게 도움이 되는지 알아봅니다.
사용 사례
소매업에서 AI의 실제 적용 사례를 살펴보세요.
소매업을 위해 애플리케이션 현대화를 혁신하는 데 AI가 필수적인 이유와 기존 AI와 생성형 AI를 결합하여 이전에는 상상도 할 수 없었던 목표를 달성하는 방법을 알아봅니다.
생성형 AI를 적용하여 고객 만족도를 높이고 컨택 센터 생산성을 개선하는 방법을 알아봅니다.
AI가 소매업의 HR 프로세스를 강화하고, 직원 경험을 개선하며, 기술 개발, 직원 커뮤니케이션 및 프로세스 관리에서 성과를 창출하는 방법을 알아봅니다.
생성형 AI가 발견 속도를 높여 어떻게 제품 및 서비스 혁신의 새로운 소스를 초래할지 알아봅니다. 공급망 전환 과정에 대비하는 방법을 살펴보세요.
이 고급 기성복 의류 회사는 O2C(Order to Cash)를 재설계하여 구매 경험을 개선합니다.
이 독일 슈퍼마켓은 IBM Watson® Discovery와 IBM® watsonx.ai™를 통해 자연어 지원 및 생성형 AI를 활용하여 운영을 개선하고 있습니다.
다국적 화장품 회사가 고객 경험을 최적화하는 동시에 상당한 클라우드 비용을 절감했습니다.
이 미국의 대표적인 의류 회사는 IBM i, IBM® Power Systems™ 및 IBM Storage를 통해 110만 달러를 절감하면서 전 세계적인 성장을 이끌어 가고 있습니다.
이 백화점은 차세대 클라우드 기반 시스템으로 마이그레이션하는 데 성공하여 운영을 간소화했습니다.
명품 시계 회사가 코로나 19 기간 동안 디지털 참여 엔진으로 중단에 대처함으로써 온라인에서 빛을 발했습니다.