Κέρδη:
- Δυνατότητα συνδυασμού βημάτων ζήτησης, μετοχής, τιμής, καμπάνιας, περιεχομένου και ανάλυσης σε μια ενιαία ροή εργασίας που υποστηρίζεται από τεχνητή νοημοσύνη
- Δυνατότητα δημιουργίας επαναλαμβανόμενων αλυσίδων και σημείων ελέγχου για εβδομαδιαίες και περιοδικές ρουτίνες
- Δυνατότητα σχεδιασμού ενός πλαισίου διακυβέρνησης που ενσωματώνει την ανθρώπινη έγκριση, επαλήθευση και έλεγχο απορρήτου σε κάθε βήμα της ροής εργασιών
Μέχρι στιγμής, μάθαμε κάθε ενότητα ξεχωριστά: πρόβλεψη ζήτησης, μετοχές, τιμή, τοποθέτηση, τμηματοποίηση, καμπάνια, περιεχόμενο, ανάλυση και ηθική. Αλλά η πραγματική επιχείρηση λιανικής δεν βιώνει αυτά τα βήματα ένα προς ένα, αλλά ως έναν κύκλο που τροφοδοτεί το ένα το άλλο. Η πρόβλεψη ζήτησης καθορίζει το απόθεμα. Η μετοχή επηρεάζει την τιμή και την καμπάνια. Η καμπάνια συναντά την τμηματοποίηση. Το περιεχόμενο τροφοδοτεί τις πωλήσεις και οι πωλήσεις τροφοδοτούν τη νέα πρόβλεψη. Σε αυτήν την τελική ενότητα θα συνδυάσουμε όλα τα μέρη σε μια ενιαία ροή εργασίας από άκρο σε άκρο, επαναλαμβανόμενη και ελεγχόμενη.
Ο κύκλος λιανικής: πώς ταιριάζουν τα κομμάτια μεταξύ τους;
Σκεφτείτε τον εβδομαδιαίο κύκλο συναλλαγών ως εξής:
- Ανάλυση (τι συνέβη την περασμένη εβδομάδα;): Πωλήσεις, KPI, ανωμαλία → Ενότητα 9
- Πρόβλεψη (τι θα συμβεί την επόμενη εβδομάδα;): Πρόβλεψη ζήτησης → Ενότητα 2
- Απόθεμα (τι να παραγγείλουμε;): ROP, απόθεμα ασφαλείας → Μονάδα 3
- Τιμή (πώς πρέπει να την τιμολογήσουμε;): Σενάριο, έκπτωση → Ενότητα 4
- Καμπάνια (πώς να την εμψυχώσει;): Μηχανική, μέτρηση → Ενότητα 7
- Τμήμα + επικοινωνία (τι να ονομάσουμε ποιον;): RFM, μήνυμα → Ενότητα 6
- Περιεχόμενο (πώς εξηγείται;): Τίτλος, περιγραφή → Ενότητα 8
- Διάταξη (που να το βάλουμε;): Πλανόγραμμα → Ενότητα 5
- Ηθική + φίλτρο απορρήτου (σε κάθε βήμα): → Ενότητα 10
Η έξοδος κάθε βήματος είναι η είσοδος του επόμενου. Η τεχνητή νοημοσύνη παράγει προσχέδια σε κάθε βήμα. κάποιος επαληθεύει και επιβεβαιώνει σε κάθε κρίσιμη καμπή.
Σημεία ελέγχου: διατήρηση της ροής ασφαλή
Σημείο ελέγχου: Είναι η στάση σε ορισμένα βήματα της ροής εργασίας όπου ο άνθρωπος επαληθεύει, εγκρίνει ή απορρίπτει την έξοδο. Ο στόχος είναι να αποτραπεί η αυτόματη ροή ριψοκίνδυνων αποφάσεων όπως τιμή/παραγγελία/πελάτης.
βήμα
παράγει τεχνητή νοημοσύνη
Σημείο ελέγχου (ανθρώπινο)
Ανάλυση
περίληψη, ανωμαλία
Επαληθεύστε αριθμούς
μαντέψτε
Πρόβλεψη + εύρος
Δοκιμαστικό πλαίσιο
απόθεμα
Πρόταση παραγγελίας
Υπογραφή προϋπολογισμού/έγκρισης
Τιμή
Σενάρια
Τελική απόφαση τιμής
καμπάνια
Μηχανική + κείμενο
Αξίωση/κανονιστική έγκριση
Επικοινωνία
Τμήμα + μήνυμα
Συναίνεση + ηθική έγκριση
περιεχόμενο
Περιγραφή
Έλεγχος γνησιότητας/πνευματικών δικαιωμάτων
Προσοχή: Ο αυτοματισμός είναι δελεαστικός αλλά επικίνδυνος. Η αλυσίδα "αφήστε την τεχνητή νοημοσύνη να προβλέψει, αυτόματα παραγγελθεί, αυτόματα τιμή" προκαλεί ένα μόνο σφάλμα να μεγαλώνει και να εξαπλώνεται. Ποτέ μην παραλείπετε την ανθρώπινη έγκριση σε επικίνδυνα βήματα.
Αλυσίδα προτροπής: επαναλαμβανόμενη ρουτίνα
Αντί να ρυθμίζετε τη ροή από άκρο σε άκρο από την αρχή κάθε εβδομάδα, δημιουργήστε μια διαδοχική αλυσίδα προτροπών: η έξοδος κάθε προτροπής πηγαίνει στην επόμενη. Αυτό κάνει τη δουλειά πιο γρήγορη και πιο συνεπή.
μίνι θήκες
Περίπτωση 1 — Εβδομαδιαία ρουτίνα κύκλου: Ένα κατάστημα μεσαίου μεγέθους είχε μια 3ωρη μη αυτόματη συνάντηση αναφοράς-σχεδιασμού κάθε Δευτέρα. Συνοδεύεται από άμεση αλυσίδα: περίληψη ανάλυσης (10 λεπτά), πρόβλεψη (10 λεπτά), σύσταση αποθεμάτων (15 λεπτά) περίγραμμα τεχνητής νοημοσύνης. Η ομάδα επικεντρώνεται στην επαλήθευση και την απόφαση. Η συνεδρίαση μειώνεται από 3 ώρες σε 70 λεπτά και οι αποφάσεις βασίζονται περισσότερο σε δεδομένα.
Περίπτωση 2 — Σφάλμα που εντοπίστηκε κάπου στην αλυσίδα: Σε ένα ηλεκτρονικό εμπόριο, το βήμα πρόβλεψης είναι πολύ υψηλό για ένα SKU (η προηγούμενη καμπάνια θεωρήθηκε εσφαλμένα ως κανονική). Στο σημείο ελέγχου αποθεμάτων, ο υπεύθυνος το αντιλαμβάνεται. Η λανθασμένη εκτίμηση διορθώνεται πριν προχωρήσει στο βήμα της παραγγελίας. Αν δεν υπήρχε σημείο ελέγχου, θα προέκυπτε το πρόβλημα των υπερπαραγγελιών και των δεσμευμένων μετρητών.
Περίπτωση 3 — Προετοιμασία από άκρο σε άκρο της σεζόν: Μια αλυσίδα ρούχων εκτελεί τον κύκλο ολιστικά για τη χειμερινή περίοδο: ανάλυση του περασμένου χειμώνα → πρόβλεψη ζήτησης → μετοχές → επίπεδα τιμών → προεκστρατεία βάσει τμήματος → περιεχόμενα προϊόντων → διάταξη καταστήματος. Κάθε βήμα περνά μέσα από ένα φίλτρο ηθικής/εμπιστευτικότητας. Τα εκτός αποθέματος στην αρχή της σεζόν μειώνονται κατά 30%, και ο τζίρος τις πρώτες 3 εβδομάδες είναι 19% πάνω από πέρυσι.
Αδύναμη προτροπή / Ισχυρή προτροπή
Αδύναμη προτροπή:
Ολοκληρώστε τη δουλειά μου αυτή την εβδομάδα με την τεχνητή νοημοσύνη.
Ούτε η ροή του, ούτε η τάξη του, ούτε ο έλεγχός του είναι σαφής.
Ισχυρή προτροπή (αλυσίδα εκκίνησης):
Ο ρόλος σας: βοηθός επιχειρήσεων λιανικής. Θα σας δώσω δεδομένα διαδοχικά και θα παράγετε προσχέδια σε κάθε βήμα. Θα επαληθεύσω και θα προχωρήσω στο επόμενο βήμα. Βήμα 1 (τώρα): Εξαγωγή περίληψης διαχείρισης + ανωμαλία από τα παρακάτω ανώνυμα εβδομαδιαία δεδομένα πωλήσεων. Απλώς εμφανίστε ποσοστά με βάση τον αριθμό στα δεδομένα. Στο επόμενο βήμα, θα περάσουμε από αυτήν τη σύνοψη στην πρόβλεψη ζήτησης. Κανόνας: Επισημάνετε την παραγγελία, την τιμή ή την πρόταση αποστολής από τον πελάτη με μια σημείωση "απαιτείται ανθρώπινη έγκριση". Δεδομένα: [επικόλληση]
Αντιγράψιμα πρότυπα προτροπών
1) Αλυσίδα μετάβασης
Δημιουργήσαμε [σύνοψη/εκτίμηση] στο προηγούμενο βήμα. Τώρα ας προχωρήσουμε στο επόμενο βήμα: [απόθεμα/τιμή/καμπάνια]. Πάρτε ως είσοδο το ακόλουθο τμήμα της προηγούμενης εξόδου που επαληθεύσα: [επικόλληση]. Δημιουργήστε ένα προσχέδιο του αποτελέσματος αυτού του βήματος και σημειώστε τα σημεία που απαιτούν ανθρώπινη έγκριση.
2) Εβδομαδιαία παραγωγή λίστας ελέγχου ρουτίνας
Δημιουργήστε μια λίστα ελέγχου για τον εβδομαδιαίο κύκλο λιανικής μου (ανάλυση, πρόβλεψη, απόθεμα, τιμή, καμπάνια, επικοινωνία, περιεχόμενο). Για κάθε βήμα: ο ρόλος της τεχνητής νοημοσύνης, το σημείο μου να επαληθεύσω, δεοντολογία/έλεγχος απορρήτου. Δώστε το σε έναν πίνακα.
3) Σχεδιασμός σημείου ελέγχου
Ποια βήματα στην παρακάτω ροή εργασιών είναι υψηλού κινδύνου και απαιτούν οπωσδήποτε ανθρώπινη έγκριση (σημείο ελέγχου); Σημειώστε ποιος έλεγχος θα γίνει για το καθένα. Ροή: [επικόλληση]
4) Αξιολόγηση τέλους κύκλου
Αξιολογήστε τις αποφάσεις αυτής της εβδομάδας που βασίζονται σε τεχνητή νοημοσύνη: ποια πρόβλεψη έγινε πραγματικότητα, ποια καμπάνια απέδωσε, ποιο βήμα απαιτούσε ανθρώπινη παρέμβαση; Προτείνετε 3 βελτιώσεις για την επόμενη εβδομάδα. Δεδομένα: [επικόλληση]
Συνήθη λάθη
- Διατήρηση των βημάτων απομονωμένα: Εάν η πρόβλεψη λειτουργεί αποσυνδεδεμένη από το απόθεμα και η καμπάνια από το τμήμα, ο κύκλος καθίσταται αναποτελεσματικός.
- Παράλειψη σημείων ελέγχου: Η αυτόματη λήψη μιας επικίνδυνης απόφασης μεγεθύνει το σφάλμα.
- Συνέχιση της αλυσίδας χωρίς επαλήθευση: Το σφάλμα ενός βήματος μεταδίδεται στο επόμενο.
- Αφήνοντας το ηθικό φίλτρο στο τέλος: Η ιδιωτικότητα και η ηθική πρέπει να βρίσκονται σε κάθε βήμα, όχι στο τέλος.
- Μη καταγραφή της ρουτίνας: Η αλυσίδα προτροπής και η λίστα ελέγχου πρέπει να καταγράφονται για να μπορούν να επαναληφθούν.
- Παράλειψη αξιολόγησης: Εάν δεν μαθευτεί το τέλος του κύκλου, τα ίδια λάθη θα επαναληφθούν.
Συνοπτικά
Το λιανικό εμπόριο είναι ένας κύκλος που τροφοδοτεί το ένα το άλλο. Η τεχνητή νοημοσύνη παράγει ρεύματα σε κάθε βήμα αυτού του κύκλου και παρέχει μεγάλη ταχύτητα. Η δύναμή του συνδυάζει τα βήματα με την άμεση αλυσίδα. Η ασφάλεια βάζει ένα σημείο ελέγχου σε κάθε κρίσιμη καμπή. Ενσωματώστε την ηθική και το απόρρητο σε κάθε βήμα, μάθετε και βελτιωθείτε στο τέλος του κύκλου. Η τεχνητή νοημοσύνη επιταχύνει τον κύκλο. Κρατάς την κατεύθυνση, την απόφαση και την ευθύνη.
Εργασία εφαρμογής
Γράψτε τη δική σας εβδομαδιαία ρουτίνα συναλλαγών (ποιες αποφάσεις παίρνετε και με ποια σειρά). Δημιουργήστε ένα πρότυπο με "2) Εβδομαδιαία δημιουργία λιστών ελέγχου ρουτίνας", τοποθετήστε την ανθρώπινη έγκριση σε βήματα υψηλού κινδύνου με "3) Σχεδίαση σημείου ελέγχου". Στη συνέχεια, εκτελέστε αυτήν την αλυσίδα για μια εβδομάδα και εξετάστε το αποτέλεσμα με "4) Αξιολόγηση τέλους κύκλου".
λίστα ελέγχου
- [ ] Έχω ορίσει τα βήματα και τη σειρά του εβδομαδιαίου κύκλου μου.
- [ ] Συνέδεσα τα βήματα με μια αλυσίδα προτροπής.
- [ ] Έβαλα σημεία ελέγχου σε σκαλοπάτια υψηλού κινδύνου.
- [ ] Εφάρμοσα ηθική/φίλτρο απορρήτου σε κάθε βήμα.
- [ ] Έβαλα γραπτώς τη ρουτίνα και τη λίστα ελέγχου.
- [ ] Στο τέλος του κύκλου, αξιολόγησα και έκανα βελτιώσεις.
Εξέταση Ενοτήτων
1. Ένας διευθυντής καταστήματος μεταδίδει την πρόβλεψη ζήτησης που παράγεται από την τεχνητή νοημοσύνη απευθείας στον προμηθευτή ως ποσότητα παραγγελίας χωρίς κανέναν έλεγχο. Ποιο είναι το θεμελιώδες λάθος σε αυτή την προσέγγιση;
- Α) Μετατροπή της εκτίμησης απευθείας σε απόφαση χωρίς επαλήθευση με εμπορικούς περιορισμούς και χωρίς ανθρώπινη έγκριση ✔
- Β) Χρησιμοποιείται τεχνητή νοημοσύνη για την πρόβλεψη ζήτησης
- Γ) Μη επικοινωνία με τον προμηθευτή μέσω τηλεφώνου αντί e-mail
- Δ) Κάνοντας την πρόβλεψη μηνιαία αντί για εβδομαδιαία
Εξήγηση: Η πρόβλεψη τεχνητής νοημοσύνης είναι μια πρόβλεψη. Δεν μπορεί να μετατραπεί σε απόφαση παραγγελίας χωρίς επαλήθευση με χρόνο παράδοσης, ταμειακές ροές, διάρκεια ζωής και περιορισμούς προϋπολογισμού. Η τελική απόφαση ανήκει στον υπεύθυνο διευθυντή.
2. Ποια είναι η καλύτερη συμπεριφορά πριν ανεβάσετε δεδομένα πωλήσεων πελατών σε ένα εργαλείο τεχνητής νοημοσύνης;
- Α) Φόρτωση των δεδομένων ως έχουν, με όλες τις πληροφορίες αναγνώρισης πελατών, επειδή η ανάλυση είναι πιο ακριβής
- Β) Απλώς αλλάξτε το όνομα του αρχείου
- Γ) Καταργήστε και ανωνυμοποιήστε τα προσωπικά αναγνωριστικά και μοιραστείτε μόνο τα απαραίτητα πεδία ✔
- Δ) Να μην χρησιμοποιούνται καθόλου δεδομένα αντί να ρωτούν τους πελάτες έναν προς έναν πριν από την κοινή χρήση
Επεξήγηση: Σύμφωνα με το KVKK και την ελαχιστοποίηση δεδομένων, τα προσωπικά δεδομένα όπως όνομα, τηλέφωνο, e-mail, αριθμός κάρτας θα πρέπει να αφαιρεθούν ή να καταστούν ανώνυμα. Μόνο τα πεδία που απαιτούνται για ανάλυση θα πρέπει να κοινοποιούνται.
3. Τι σημαίνει εάν η τιμή MAPE (Μέσο απόλυτο ποσοστό σφάλματος) είναι υψηλή στην πρόβλεψη ζήτησης;
- Α) Η πρόβλεψη αποκλίνει υπερβολικά κατά μέσο όρο από τις πραγματικές πωλήσεις και η αξιοπιστία της είναι χαμηλή ✔
- Β) Οι πωλήσεις σίγουρα θα αυξηθούν
- Γ) Το κόστος αποθέματος είναι μηδενικό
- Δ) Η πρόβλεψη είναι τέλεια
Περιγραφή: Το MAPE μετρά το μέσο ποσοστό που οι προβλέψεις αποκλίνουν από τις πραγματικές πωλήσεις. Ο υψηλός MAPE δείχνει ότι η πρόβλεψη απέχει πολύ από την πραγματικότητα. Δείχνει ότι αυτή η αβεβαιότητα πρέπει να αντισταθμιστεί με απόθεμα ασφαλείας κατά τη λήψη αποφάσεων.
4. Ποιος είναι ο κύριος σκοπός της έννοιας του αποθέματος ασφαλείας;
- Α) Διασφάλιση ότι η δεξαμενή εμφανίζεται πάντα γεμάτη
- Β) Διατήρηση αποθέματος έναντι της αβεβαιότητας της ζήτησης και της προσφοράς που μειώνει τον κίνδυνο εξάντλησης αποθεμάτων ✔
- Γ) Αύξηση της τιμής των προϊόντων
- Δ) Αύξηση της διαπραγματευτικής δύναμης με τον προμηθευτή
Επεξήγηση: Το απόθεμα ασφαλείας είναι ένα απόθεμα ασφαλείας που διατηρείται έναντι της αβεβαιότητας στο χρόνο ζήτησης και προσφοράς. Σκοπός του είναι να μειώσει τον κίνδυνο αποθεμάτων σε περίπτωση απροσδόκητων διακυμάνσεων.
5. Τι είναι ηθικά απαράδεκτο κατά την εφαρμογή δυναμικής τιμολόγησης;
- Α) Προσαρμογή της τιμής ανάλογα με την εποχική ζήτηση
- Β) Αντανάκλαση της αύξησης του κόστους στην τιμή
- Γ) Εφαρμογή μεροληπτικής τιμολόγησης με βάση τα προστατευμένα χαρακτηριστικά ή την αδυναμία του πελάτη ✔
- Δ) Έκπτωση στο προϊόν του οποίου το απόθεμα πρόκειται να λιώσει
Εξήγηση: Είναι ηθικά και συχνά νομικά απαράδεκτο να ορίζονται τιμές που εισάγουν διακρίσεις με βάση τα προστατευμένα χαρακτηριστικά του πελάτη, όπως το φύλο, την εθνικότητα, την κατάσταση υγείας ή την απόγνωση (π.χ. επείγουσα ανάγκη, περιορισμός τοποθεσίας).
6. Τι μετράει το 'R' (Προσφάτως) στην τμηματοποίηση RFM;
- Α) Το συνολικό ποσό δαπανών του πελάτη
- Β) Πριν πόσο καιρό κράτησε το κατάστημα πελατών;
- Γ) Η περιοχή όπου μένει ο πελάτης
- Δ) Συχνότητα αγορών του πελάτη
Περιγραφή: Η πρόσφατη μέτρηση πότε ο πελάτης αγόρασε τελευταία. Οι πελάτες που έχουν κάνει πρόσφατες αγορές είναι γενικά πιο πιθανό να επανενεργοποιηθούν.
7. Τι στοχεύει να μετρήσει η ανάλυση «κανιβαλισμού» μετά την εκστρατεία;
- Α) Πόσο μειώνει η πώληση του προϊόντος της καμπάνιας τις πωλήσεις άλλων προϊόντων της επιχείρησης;
- Β) Επίδραση της καμπάνιας στο αντίπαλο κατάστημα
- Γ) Ποιότητα σχεδίασης της αφίσας της καμπάνιας
- Δ) Ποσοστό συμμετοχής προσωπικού στην εκστρατεία
Εξήγηση: Ο κανιβαλισμός μετρά εάν οι πωλήσεις μιας καμπάνιας ή ενός προϊόντος επιτυγχάνονται με τη μείωση των πωλήσεων ενός άλλου προϊόντος της ίδιας επιχείρησης. Είναι απαραίτητο να δούμε σωστά το καθαρό κέρδος.
8. Ποιος έλεγχος είναι υποχρεωτικός όσον αφορά την ασφάλεια της επωνυμίας κατά την παραγωγή μαζικών περιγραφών προϊόντων με τεχνητή νοημοσύνη;
- Α) Φροντίζοντας το κείμενο να είναι αρκετά μεγάλο
- Β) Προσθέστε τουλάχιστον πέντε emojis σε κάθε περιγραφή
- Γ) Επαλήθευση των ισχυρισμών που γίνονται με πραγματικά δεδομένα προϊόντων και νομοθεσία, εξάλειψη κατασκευασμένων/μη τεκμηριωμένων ισχυρισμών ✔
- Δ) Γράψτε την περιγραφή μόνο με κεφαλαία γράμματα
Εξήγηση: Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να κατασκευάζει χαρακτηριστικά προϊόντος (παραισθήσεις) ή να παράγει αβάσιμους ισχυρισμούς υγείας/απόδοσης. Αυτοί οι ισχυρισμοί πρέπει να επαληθεύονται με τα πραγματικά δεδομένα προϊόντος και τη νομοθεσία πριν από τη δημοσίευση.
9. Ποια είναι η χρήση της ανίχνευσης «ανωμαλίας» κατά την ερμηνεία της αναφοράς πωλήσεων με τεχνητή νοημοσύνη;
- Α) Κάνοντας την αναφορά πιο πολύχρωμη
- Β) Επισήμανση απροσδόκητων αποκλίσεων στα δεδομένα και έγκαιρη παροχή σημάτων πιθανών προβλημάτων ✔
- Γ) Ταξινομήστε όλα τα προϊόντα αλφαβητικά
- Δ) Υπολογισμός αποδοχών προσωπικού
Περιγραφή: Η ανίχνευση ανωμαλιών επισημαίνει απροσδόκητα άλματα ή πτώσεις δεδομένων (π.χ. ξαφνική μείωση του κύκλου εργασιών μιας ημέρας). Αυτό μπορεί να είναι ένα πρώιμο σημάδι σφάλματος δεδομένων, έλλειψης αποθέματος ή λειτουργικού προβλήματος.
10. Ένας συντάκτης ηλεκτρονικού εμπορίου βλέπει τη φράση "αυτό το προϊόν ανανεώνει το δέρμα σας σε 10 ημέρες" στην περιγραφή του προϊόντος που δημιουργείται από την τεχνητή νοημοσύνη, αλλά δεν υπάρχουν τέτοια κλινικά στοιχεία στο προϊόν. Ποια είναι η σωστή συμπεριφορά;
- Α) Δημοσίευση του ισχυρισμού ως έχει επειδή τον παρήγαγε η τεχνητή νοημοσύνη
- Β) Να τραβήξει την προσοχή υπερβάλλοντας ακόμη περισσότερο τον ισχυρισμό
- Γ) Καθόλου δημοσίευση της περιγραφής και αφαίρεση του προϊόντος από την πώληση
- Δ) Καταργήστε τον ισχυρισμό ή αντικαταστήστε τον με μια επαληθεύσιμη, βασισμένη σε αποδεικτικά στοιχεία δήλωση ✔
Εξήγηση: Οι ισχυρισμοί υγείας/απόδοσης χωρίς αποδεικτικά στοιχεία αποτελούν παραπλανητική διαφήμιση και παραβίαση της νομοθεσίας. Ο συντάκτης θα πρέπει να καταργήσει αυτήν την αξίωση ή να την αντικαταστήσει με επαληθεύσιμη δήλωση. Είναι λάθος να δεχόμαστε ως πηγή το κείμενο που παράγεται από την τεχνητή νοημοσύνη.
11. Ποιο είναι το σωστό για την έξοδο τεχνητής νοημοσύνης που παράγει προτάσεις πλανογράμματος (σχέδιο διάταξης τμήματος);
- Α) Είναι ένα προσχέδιο που πρέπει να επαληθευτεί με ασφάλεια, νομοθεσία και πραγματικότητα αποθήκευσης ✔
- Β) Είναι το τελικό σχέδιο που μπορεί να εφαρμοστεί άμεσα, δεν απαιτεί έλεγχο.
- Γ) Ισχύει μόνο για ηλεκτρονικά καταστήματα
- Δ) Δεν έχει να κάνει με τη ροή πελατών
Περιγραφή: Η τεχνητή νοημοσύνη παρέχει ένα σχέδιο που βασίζεται σε δεδομένα. Ωστόσο, πρέπει να επαληθεύεται και να προσαρμόζεται από τον εμπειρογνώμονα για την ασφάλεια, τη νομοθεσία (π.χ. κανόνες έκθεσης καπνού/αλκοόλ), τη φυσική πραγματικότητα του ραφιού και την εμπειρία του πελάτη.
12. Τι ισχύει για ένα προϊόν με υψηλή ελαστικότητα τιμής;
- Α) Ακόμα κι αν αλλάξει η τιμή, ο αριθμός των πωλήσεων σχεδόν δεν αλλάζει
- Β) Το κόστος του προϊόντος είναι πάντα μηδενικό
- Γ) Η ζήτηση είναι ευαίσθητη στις μεταβολές των τιμών. Μια μικρή αύξηση μπορεί να μειώσει σημαντικά τον αριθμό των πωλήσεων ✔
- Δ) Το προϊόν είναι σίγουρα στην κατηγορία πολυτελείας
Εξήγηση: Υψηλή ελαστικότητα σημαίνει ότι η ζήτηση είναι ευαίσθητη στην αλλαγή της τιμής. Μια μικρή αύξηση της τιμής μπορεί να μειώσει σημαντικά τον αριθμό των πωλήσεων. Οι αποφάσεις για τις τιμές για αυτά τα προϊόντα θα πρέπει να λαμβάνονται προσεκτικά.
13. Γιατί είναι σημαντική η ρητή συγκατάθεση για την αποστολή εξατομικευμένων καμπανιών;
- Α) Γιατί μειώνει τα έξοδα αποστολής
- Β) Επειδή η επεξεργασία δεδομένων για εμπορικά μηνύματα και σκοπούς μάρκετινγκ χωρίς συγκατάθεση ενέχει νομικούς κινδύνους και κινδύνους φήμης ✔
- Γ) Για να λειτουργεί πιο γρήγορα η τεχνητή νοημοσύνη
- Δ) Ακριβώς επειδή απαιτεί γραφικό σχέδιο
Εξήγηση: Σύμφωνα με την KVKK και τη σχετική νομοθεσία, απαιτείται γενικά η ρητή συγκατάθεση του πελάτη για την αποστολή εμπορικών ηλεκτρονικών μηνυμάτων και την επεξεργασία προσωπικών δεδομένων για σκοπούς μάρκετινγκ. Η αποστολή χωρίς συγκατάθεση ενέχει τόσο νομικούς κινδύνους όσο και κινδύνους φήμης.
14. Τι σημαίνει «σημείο ελέγχου» σε μια ροή εργασιών λιανικής που υποστηρίζεται από άκρο σε άκρο AI;
- Α) Το βήμα όπου η τεχνητή νοημοσύνη εφαρμόζει αυτόματα όλες τις αποφάσεις χωρίς την ανθρώπινη έγκριση
- Β) Μόνο το βήμα όπου η αναφορά είναι χρωματισμένη
- Γ) Το τελευταίο βήμα όπου διαγράφονται τα δεδομένα
- Δ) Η στάση όπου ο άνθρωπος επαληθεύει και εγκρίνει ή απορρίπτει την έξοδο και όπου ελέγχονται οι επικίνδυνες αποφάσεις ✔
Περιγραφή: Ένα σημείο ελέγχου είναι μια στάση σε ορισμένα βήματα της ροής εργασίας όπου ο άνθρωπος επαληθεύει, εγκρίνει ή απορρίπτει την έξοδο. Αποτρέπει την αυτόματη ροή αποφάσεων που επηρεάζουν τις τιμές, τις παραγγελίες και τους πελάτες.