Ein rekurrentes neuronales Netzwerk (RNN) ist eine Art künstliches neuronales Netzwerk, das häufig in Einzelhandelsanwendungen eingesetzt wird. RNNs wurden entwickelt, um sequentielle Daten zu verarbeiten, indem sie Rückkopplungsverbindungen einbeziehen, die es ihnen ermöglichen, zeitliche Abhängigkeiten zu erfassen. Im Kontext des Einzelhandels können RNNs für verschiedene Aufgaben eingesetzt werden. Sie können beispielsweise historische Verkaufsdaten analysieren, um die künftige Nachfrage zu prognostizieren, was eine bessere Bestandsverwaltung und Optimierung der Lieferkette ermöglicht.
- Strategien zur Preisgestaltung,
- la recommandation de produits,
- l’analyse des tendances d’achat,
- die Erkennung von Anomalien.
RNNs können auch bei der Modellierung des Kundenverhaltens, der Vorhersage von Kaufmustern und der Empfehlung von personalisierten Produktvorschlägen eingesetzt werden. Durch die Verarbeitung von sequentiellen Daten im Zeitverlauf sind RNNs hervorragend in der Lage, komplexe Muster in Einzelhandelsdatensätzen zu erfassen und zu verstehen. Ihre Fähigkeit, sequentielle Daten zu verarbeiten, macht RNNs zu einem wertvollen Werkzeug für die Analyse und Entscheidungsfindung im Einzelhandel, das die betriebliche Effizienz steigert und das Geschäftswachstum fördert.
