USAHandel und E-Commerce2024 – laufendWalmart
Generative KI für Produktkatalogdaten
Walmart erstellte oder verbesserte mit großen Sprachmodellen mehr als 850 Millionen Katalogdatenpunkte
Ausgangslage
Walmarts Onlinekatalog wuchs mit der steigenden Zahl von Marktplatzhändlern und Artikeln. Fehlende oder mangelhafte Produktmerkmale erschwerten Kunden die Produktsuche und beeinträchtigten die Lagerung und Auslieferung durch die Filialen.
Vorgehen
Das Unternehmen setzte mehrere große Sprachmodelle ein, teils von externen Anbietern und teils aus eigener Entwicklung, um Produktmerkmale zu ergänzen und Produktseiten zu verbessern. Die bereinigten Daten fließen auch in die mobilen Anwendungen der Filialbeschäftigten ein. Diese zeigen beim Zusammenstellen von Bestellungen oder beim Einräumen der Regale Verpackungsbilder und Artikelstandorte an.
Kennzahlen
Erkenntnis
Walmart nutzte die verbesserten Katalogdaten sowohl auf Produktseiten als auch in Mitarbeiteranwendungen zum Finden und Einräumen von Artikeln. Der Vergleich mit einem „100-fachen“ Personalbedarf war eine Schätzung. Das Unternehmen legte weder Fehlerquoten noch Kosten offen.
Kategorien
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- Eigenentwicklung
- Nachweis
- Angabe des Unternehmens
Quellen
Quellenzusammenfassungen
Walmart-Vorstandschef Doug McMillon erklärte bei der Telefonkonferenz zu den Ergebnissen des zweiten Geschäftsquartals, mehrere Sprachmodelle hätten mehr als 850 Millionen Katalogdatenpunkte erstellt oder verbessert. Er schätzte, dieselbe Arbeit hätte im selben Zeitraum nahezu das 100-Fache des derzeitigen Personalbestands erfordert. Walmart-US-Chef John Furner ergänzt, KI habe Produktmerkmale für Hunderte Millionen Artikel ausgefüllt. Zwei externe Analysten bewerten Katalogarbeit als eng umrissene, klar definierte und für KI geeignete Aufgabe.
Retail Dive berichtete, große Sprachmodelle hätten mehr als 850 Millionen Produktdatenpunkte erstellt oder verbessert. Walmart-Manager schätzten, dass dafür andernfalls rund das 100-Fache an Personal erforderlich gewesen wäre. Die Katalogqualität beeinflusst Suche, Lagerung und Auslieferung. Beschäftigte nutzten die bereinigten Daten in mobilen Anwendungen, um Produkte zu finden und Verpackungsbilder anzusehen.
Ausführliche Angaben finden Sie in den Originalquellen.
