Bruk av Store språkmodeller eller LLMs i Detaljhandel

Hva er Large Language Models (LLMs)?

Denne bloggen omhandler bruk av Large Language Models i Retail verdikjeden. Large Language representerer en betydelig utvikling innen kunstig intelligens. LLMs er de avanserte modellene som er trent på å forstå og generere store mengder tekstdata ved hjelp av AI. Med millioner eller til og med milliarder av parametere har disse store språkmodellene en imponerende kapasitet til å forstå komplekse mønstre og kontekster i språk. Large Language Models (LLMs) gir store muligheter i hele Retail verdikjeden. LLMs som OpenAIs ChatGPT kjennetegnes ved at de kan skape innhold, skrive sammendrag av tekst, oversette mellom språk, gi tilgang til ekstern og intern informasjon og reagere på uventede hendelser. I Retail verdikjeden finnes det en rekke anvendelsesområder der bruk av LLMs kan gi stor merverdi.

Slik er verdikjeden innenfor Detaljhandel

Bruk av LLMs i verdikjeden

For å forstå hvordan LLMs kan ha praktisk nytte innen detaljhandel har jeg her gruppert anvendelsesområder langs fem egenskaper som kjennetegner LLM’s:

Vi bidrar til å innovere Retail bransjen

Skape innhold

Open AI’s familie av store språkmodeller (Chat GPT) har tatt verden med storm. Her kan vi få personlig støtte til alle skriveoppgaver i dagliglivet, som for eksempel å skrive jobbsøknader. Spørsmålet er hvordan man kan ta denne nyttige LLMs egenskapen, det å skape tekst og bilder basert på enkel input i form av Prompts, inn i Retails verdikjede?

Markedsføring og kommunikasjon

Ifølge Gartner ligger bedriftenes markedsføringsbudsjett i 2023 på 9,6% av omsetningen. LLMs kan skape skriftlig innhold av høy kvalitet, for eksempel blogginnlegg og oppdateringer på sosiale medier. Bruk av LLMs vil sparer tid for markedsførings- og kommunikasjonsteamene dine og øke publikumsengasjementet.

Kunnskapssystemer for ansatte

En av hovedfordelene ved å inkorporere en LLMs i ditt interne kunnskapsstyringssystem er forbedret effektivitet og nøyaktighet i behandling og administrasjon av store mengder ustrukturerte data. LLMs kan hjelpe til med å automatisere oppgaver som dokumentklassifisering, oppsummering og kunnskapsutvinning, og frigjør verdifull tid og ressurser for dine ansatte. Dette kan gi økt nøyaktighet, raskere beslutningstaking og økt produktivitet på tvers av organisasjonen.

Kundestøttesystemer

Bruk av LLMs i Chatbots vil gjøre din kundeserviceløsning mere kraftig og allsidig, da LLMs har evne til å forstå språk og skape menneskelignende svar i sanntid med relevant kontekst. LLMs kan forholde seg til store datamengder, og gi nøyaktige svar fremstilt på en empatisk måte som vil gjøre kundeopplevelsen bedre.

Les også: Digitalisering av kundeservice åpner for flere muligheter

Markedsundersøkelser

LLMs kan sile gjennom store mengder data for å identifisere nye trender og forbrukerpreferanser, mønstre og innsikt som kan lede markedsføringsbeslutningene dine, og hjelpe merkevarer til å ligge i forkant og posisjonere seg effektivt.

Syntetiske data for utviklingsprosjekter

Utviklingsprosjekter av ulike Retail applikasjoner som ERP, POS og CRM systemer trenger test data. Data fra den virkelige verden inneholder ofte sensitiv informasjon. I alle bransjer er det strenge regler som GDPR rundt databruk. Slike data kan omfatte kundens kredittkort, kjøpemønstre og sykdommer. Syntetiske data kan brukes uten å gå på bekostning av personvern ettersom de ikke inneholder ekte individuell informasjon.

Trekke ut essensen av innhold

Large Language Models (LLMs) som GPT-4 kan spille en avgjørende rolle innen detaljhandel ved å trekke ut essensen av innhold og støtte en rekke kritiske funksjoner. Her er hvordan de kan nyttiggjøres i detaljert:

Real-time risiko vurdering

LLMs kan analysere og tolke store mengder data fra diverse kilder i sanntid, inkludert transaksjonsloggene, kundeadferd, og markedstrender. Ved å integrere LLMs i risikovurderingssystemer, kan Retail-bedrifter identifisere potensielle risikoer raskere. For eksempel, en modell kan varsle om uvanlige kjøpemønstre som kan indikere kredittkortsvindel eller varelagerproblemer som kan påvirke forsyningssikkerheten.

Fraud Detection and Case Summarization

LLMs kan effektivisere oppdagelsen av svindel ved å analysere transaksjonsdata og kundeinteraksjoner for å identifisere mistenkelige aktiviteter. De kan også automatisere oppsummeringen av svindelsaker ved å trekke ut nøkkelinformasjon fra svindelrapporter, kundekommunikasjon, og transaksjonsloggene. Dette gir en rask og omfattende oversikt over hver sak for videre analyse og oppfølging.

Kommunikasjon med investorer

Kommunikasjon med investorer og aksjonærer krever nøyaktighet, konsistens, og klarhet. LLMs kan hjelpe til med å utarbeide kvartalsrapporter, presentasjoner, og FAQ-seksjoner ved å syntetisere finansiell informasjon, markedsanalyser, og bedriftsnyheter. Dette kan forbedre kvaliteten på kommunikasjonen og bidra til å opprettholde et positivt forhold til investorene.

Opplæring av ansatte og kunnskapsforvaltning

Ved å bruke LLMs kan Retail-bedrifter utvikle tilpassede opplæringsprogrammer som automatisk oppdateres basert på de nyeste beste praksiser, produktinformasjon, og interne retningslinjer. LLMs kan også fungere som et kunnskapsforvaltningssystem, hvor ansatte raskt kan få svar på spørsmål eller finne informasjon gjennom naturlig språkspørringer, noe som forbedrer læring og effektivitet.

Oppfølging av kundedialog

For kundeserviceoperasjoner kan LLMs tilby automatiserte oppsummeringer av kundesamtaler eller chatlogger. Dette kan hjelpe med å identifisere nøkkeltemaer, kundetilbakemeldinger, og vanlige spørsmål. Disse oppsummeringene kan brukes for å forbedre produkter, tjenester, og kundeserviceprosesser. Dessuten, ved å analysere samtaledata, kan LLMs bidra til å trene kundeservicerepresentanter ved å utheve eksemplariske interaksjoner eller områder for forbedring.

Ved å implementere LLMs på disse områdene kan Retail-bedrifter forbedre deres effektivitet, sikkerhet, og kundeservice, samtidig som de forvalter og kommuniserer sin institusjonelle kunnskap mer effektivt

Forandre innhold

Large Language Models (LLMs) tilbyr et bredt spekter av anvendelser som kan transformere ulike aspekter av Retail-bransjen. Her er hvordan disse egenskapene kan nyttiggjøres spesifikt:

Oversetting mellom språk

LLMs kan overvinne språkbarrierer ved å tilby nøyaktige og nyanserte oversettelser av produktbeskrivelser, kundeservicekommunikasjon, og markedsføringsmateriell. Dette gjør det mulig for Retail-bedrifter å ekspandere globalt med tillit og sikre at kommunikasjonen med kunder over hele verden opprettholder den ønskede tonen og nøyaktigheten.

Koding

Ved å generere kodeeksempler, feilsøke eksisterende kode, og tilby forslag til optimaliseringer, kan LLMs betydelig akselerere IT-utviklingsprosesser innen detaljhandelen. De kan hjelpe utviklere med å raskt bygge og vedlikeholde e-handelsplattformer, kundeservicechatbots, og interne automatiseringssystemer, øke produktiviteten og redusere tidsrammen for utrulling av ny funksjonalitet.

Sentimentanalyse

LLMs kan analysere kundevurderinger, sosiale medier, og andre kilder til offentlig feedback for å identifisere trender i kundesentiment. Denne innsikten kan brukes til å veilede produktutvikling, markedsføringsstrategier, og kundeserviceprioriteringer, hjelpe Retail-bedrifter med å være mer resonnerende med kundenes behov og preferanser.

Les også: Bruk av kunstig intelligens i B2B salgsstøtte

Følge opp endringer i regulativer

Forståelse og implementering av regulatoriske endringer kan være komplekst og tidkrevende. LLMs kan hjelpe ved å tolke og oppsummere nye lover og forskrifter, tilby oversikt over nødvendige tiltak for compliance, og assistere med å oppdatere interne retningslinjer og opplæringsmateriell for å sikre at alle nivåer av organisasjonen forstår og overholder gjeldende krav.

Business Intelligence

LLMs kan transformere rådata til innsiktsfulle rapporter og generere visuelle representasjoner av data, som diagrammer og dashboards, som gjør det enklere å identifisere mønstre, trender, og avvik. Dette gjør beslutningsprosesser mer datadrevne, forbedrer strategiplanleggingen, og hjelper med å spore KPI-er effektivt.

All skriftlig kommunikasjon

Fra e-post og nyhetsbrev til interne dokumenter og kundeservicekorrespondanse, kan LLMs forbedre kvaliteten og effektiviteten av all skriftlig kommunikasjon. Ved å generere høykvalitets innhold raskt, sikre konsistens i merkevarekommunikasjon, og tilpasse meldinger til forskjellige målgrupper, kan retail-bedrifter styrke deres forhold til kunder, ansatte, og partnere.

Bruken av LLMs i disse områdene kan føre til betydelige forbedringer i operasjonell effektivitet, kundetilfredshet, og strategisk beslutningstaking innen retail, og muliggjør innovasjon og vekst i et stadig mer konkurransedyktig marked

Innhente informasjon

Large Language Models (LLMs) kan være kraftige verktøy for detaljhandelen for å innhente og utnytte informasjon på tvers av en rekke områder. Her er eksempler på noen av disse områdene:

Tilgang til finansielle data

Retail-bedrifter kan bruke LLMs til å få tilgang til og forstå et stort omfang av finansiell kunnskap, inkludert markedsanalyser, forskningsrapporter, og trendprognoser. LLMs kan oppsummere komplekse finansielle dokumenter, oversette finansiell sjargong til forståelig språk, og tilby innsikt som kan hjelpe retail-bedrifter med å gjøre informerte finansielle beslutninger. Dette kan være spesielt verdifullt for små til mellomstore detaljhandelsbedrifter som kanskje ikke har ressurser til å ansette store finansanalyseteam.

Tilgang til bedriftsintern kunnskap

LLMs kan organisere og gjøre tilgjengelig en bedrifts institusjonelle kunnskap, inkludert interne retningslinjer, opplæringsmateriell, og historiske data. Ved å fungere som en avansert søkemotor, kan de hjelpe ansatte med å raskt finne informasjonen de trenger for å utføre sine oppgaver mer effektivt, fremme kunnskapsdeling og redusere duplisering av arbeid.

Analyse av historiske trender

LLMs kan analysere store datasett for å identifisere historiske trender i forbrukeratferd, salgsdata, og markedsbevegelser. Ved å forstå disse trendene kan Retail-bedrifter forutse fremtidige mønstre, optimalisere lagerbeholdning, justere prisstrategier, og skape målrettede markedsføringskampanjer som resonerer med deres målgruppe.

Kunnskap om direktiver og etterlevelse av disse

Navigering i det regulatoriske landskapet kan være utfordrende for Retail-bedrifter. LLMs kan bidra til å oversette komplekse reguleringsdokumenter til klar og forståelig veiledning, identifisere relevante regulatoriske krav spesifikke for forskjellige geografiske områder eller produktkategorier, og foreslå tiltak for å sikre overholdelse. Dette kan redusere risikoen for kostbare juridiske feil og hjelpe bedrifter med å opprettholde et godt omdømme.

Ved å utnytte disse egenskapene, kan Retail-bedrifter forbedre deres tilgang til og bruk av viktig informasjon, øke deres operasjonelle effektivitet, og drive mer informerte strategiske beslutninger.

Håndtering av uventede hendelser

Large Language Models (LLMs) som GPT-4 kan tilby betydelige fordeler for detaljhandelen når det gjelder håndtering av uventede hendelser innen flere områder. Her er noen måter LLMs kan brukes på:

Dynamisk portefølje styring

LLMs kan hjelpe med å analysere store datamengder for å identifisere trender, risikoer og muligheter i realtid. Dette kan inkludere sosiale medier, nyhetsstrømmer og økonomiske indikatorer for å justere produktporteføljen dynamisk basert på skiftende markedsforhold. Automatiserte anbefalinger kan hjelpe beslutningstakere med å tilpasse seg raskere enn konkurrentene.

Analyse av regulativer

LLMs kan bistå med å tolke og holde seg oppdatert på relevante regulatoriske endringer ved å analysere komplekse juridiske dokumenter og lovgivning. Dette kan hjelpe bedrifter med å proaktivt planlegge for og overholde nye regelverk, redusere risiko for sanksjoner og utnytte nye regulatoriske muligheter.

Finansiell planlegging

Ved å bruke LLMs kan detaljhandelsbedrifter forbedre sine finansielle prognoser og budsjettering gjennom avansert analyse av historiske data, markedstrender og økonomiske indikatorer. LLMs kan tilby innsikt og anbefalinger for kostnadsoptimalisering, inntektsforbedringer og risikostyring.

M&A strategi

LLMs kan analysere store mengder data fra potensielle oppkjøpskandidater, inkludert finansiell ytelse, markedsposisjon og strategisk tilpasning. Dette kan gi bedre beslutningsstøtte for fusjoner og oppkjøp ved å identifisere de mest verdifulle og strategisk passende målene.

Operasjonell planlegging

LLMs kan foreslå måter å forbedre operasjonell effektivitet på ved å analysere interne prosesser, kundeinteraksjoner og leverandørkjeder. Dette kan inkludere automatisering av rutineoppgaver, forbedring av lagerstyring, og optimalisering av distribusjonsnettverk.

Håndtering av kunderelasjoner

LLMs kan personliggjøre kundeinteraksjoner ved å analysere kundepreferanser, kjøpshistorikk og engasjementsdata. Dette kan bidra til å forbedre kundeservice, øke kundetilfredsheten og fremme lojalitet gjennom mer målrettede og relevante tilbud.

Strategisk forretningsplanlegging

Ved å tilby innsikt fra en bred rekke datakilder, kan LLMs bistå med strategisk planlegging ved å identifisere nye markedsføringsmuligheter, evaluere konkurransescenarioer og foreslå strategiske tiltak. LLMs kan hjelpe med å bygge robuste forretningsplaner som adresserer både kortsiktige og langsiktige mål.

Gevinsten av å bruke Large Language Models (LLMs) når du skaper innhold

Implementering av Large Language Models (LLMs) i detaljhandelen kan gi betydelig verdi og forbedre virksomhetens ytelse på flere områder, et godt startpunkt kan være å bruke LLMs til å skape nytt innhold innen:

• Markedsføring og kommunikasjon: Ved å benytte LLMs til å generere høykvalitets skriftlige innhold, kan markedsførings- og kommunikasjonsteamene dine spare tid samtidig som de øker publikumsengasjementet. Dette kan bidra til å styrke merkevarens tilstedeværelse og konverteringsfrekvens.
• Kunnskapssystemer for ansatte: Implementering av LLMs i interne kunnskapsstyringssystemer kan forbedre effektiviteten og nøyaktigheten i behandlingen av store mengder ustrukturerte data. Dette frigjør verdifull tid og ressurser for dine ansatte, og kan føre til raskere beslutningstaking og økt produktivitet.
• Kundestøtte systemer: Ved å bruke LLMs i Chatbots for kundestøttesystemer kan du styrke kundeopplevelsen ved å tilby nøyaktige og empatisk respons i sanntid. Dette kan bidra til å forbedre kundeforholdet og øke tilfredsheten.

For en rask start på implementeringen av LLMs i din retailvirksomhet, oppfordres du til å utforske disse mulighetene og vurdere hvordan de kan tilpasses dine spesifikke behov og mål. Ved å ta i bruk LLMs kan du potensielt oppnå en konkurransedyktig fordel og styrke din posisjon i markedet