Wie Unilever ChatGPT nutzt, um geschäftlichen Mehrwert zu schaffen

In den letzten Jahren standen Unternehmen für Konsumgüter (CPG) vor vielen Herausforderungen. Die Epidemie hat zu Veränderungen in den Kanalpräferenzen der Verbraucher, zu Spannungen in der Lieferkette und zu Kostendruck geführt. Der CPG-Riese Unilever nutzt Analysen und künstliche Intelligenz, um dieser Herausforderung zu begegnen.

Unilever mit Hauptsitz in London blickt auf eine 93-jährige Geschichte zurück und ist der weltweit größte Seifenhersteller. Zu den Offline-Produkten gehören Lebensmittel und Gewürze, Zahnpasta, Schönheitsprodukte usw. und zu den Marken gehören Dove, Hermann's, Ben & Jerry's Eiscreme usw.

Alessandro Ventura, Chief Information Officer und Vice President of Analytics and Business Services bei Unilever North America, hat dem Unternehmen jahrelang dabei geholfen, künstliche Intelligenz in den Vordergrund seines Geschäfts zu rücken. Während er zunächst als IT-Direktor tätig war, hat er sein Portfolio inzwischen um Analysen und Personaldienstleistungen erweitert. Dazu gehört alles von Facility Management, Flottenmanagement, Mitarbeiter- und Facility-Services bis hin zu Personaldaten.

Unilever glaubt, dass künstliche Intelligenz keine Zukunftstechnologie ist. Sie ist in verschiedenen Branchen weit verbreitet und alle Branchen müssen sich daran anpassen.

In den letzten Monaten hat Unilever eine Reihe neuer Technologieanwendungen entwickelt, um seinen Geschäftsbereichen dabei zu helfen, in Zukunftsmärkten Fuß zu fassen. Der wichtigste von ihnen ist „Alex“, kurz für Alexander der Große. Mithilfe von ChatGPT filtert Alex E-Mails im Consumer Engagement Center von Unilever und sortiert Spam aus echten Verbrauchernachrichten. Bei legitimen Nachrichten wird eine Antwort an die Kundendienstmitarbeiter von Unilever empfohlen.

Ventura sagte: „Obwohl Alex seinen Job großartig macht, fehlt ihm möglicherweise immer noch ein wenig persönliche Note, während unsere Kundendienstmitarbeiter im Consumer Engagement Center viel persönliche Note haben. Deshalb haben wir sie entscheiden lassen, ob es wie Respond ist.“ an unsere Verbraucher, wie Alex es vorgeschlagen hat, oder fügen Sie einige persönliche Vorschläge hinzu; wenn die Antwort, die Alex gibt, falsch ist oder es keine Antwort gibt, können sie sie beim nächsten Mal markieren.

Die Anwendung

Alex wurde unter Verwendung eines neuronalen Netzwerksystems erstellt, um mithilfe von ChatGPT Inhalte zu generieren. Laut Ventura kann das Tool Verbraucherwünsche verstehen und sogar den Tonfall erfassen. Anschließend können Antworten und Stimmungen in Salesforce gespeichert werden. Darüber hinaus kann das Tool diese mühsamen Aufgaben übernehmen und den Kundendienstmitarbeitern mehr Zeit geben, sich auf das zu konzentrieren, was sie am besten können. Bisher hat Alex Unilever dabei geholfen, die Zeit, die Kundendienstmitarbeiter für die Ausarbeitung von Antworten benötigen, um mehr als 90 % zu reduzieren.

Ein weiteres Tool von Unilever, Homer, nutzt ebenfalls ChatGPT zur Generierung von Inhalten. Es handelt sich um ein neuronales Netzwerk, das einige Details zu einem Produkt erfasst und eine Amazon-Produktliste mit kurzen und langen Beschreibungen erstellt, die zum Ton der Marke passen.

Ventura erklärte: „Wir wollen sicherstellen, dass wir die Stimme der Marke einfangen, wir wollen zum Beispiel zwischen TRESemmé und Dove-Shampoo unterscheiden, und dieses System kann das definitiv tun.“

Unilever in den Vereinigten Staaten während Thanksgiving Woche wurde ein weiteres KI-basiertes Tool zur Unterstützung der Mayonnaise-Marke Hellmann eingeführt. Ziel ist es, Lebensmittelverschwendung zu reduzieren. Es verbindet sich mit dem Rezeptverwaltungssystem von Hermann, sodass Benutzer in den Kühlschrank gehen, zwei oder drei Zutaten im Kühlschrank auswählen und diese dann gegen ein Rezept austauschen können.

In der ersten Woche hat das Tool 80.000 Likes von Nutzern gewonnen.

Für Ventura ist dies die Magie von Analysen und KI in CPG: Sie ermöglichen eine Personalisierung in großem Maßstab. Er sagte: „Im CPG-Bereich verlassen wir uns immer mehr auf Analysen und künstliche Intelligenz, um verschiedene Dinge zu erreichen. Es ist ein bisschen klischeehaft, aber sie wollen Persönlichkeit . Analytics kann CPG-Unternehmen dabei helfen, den Kontext zu verstehen, in dem sie surfen, und was Verbraucher wollen, und dann können wir durch künstliche Intelligenz Eins-zu-Eins-Beziehungen zwischen den vielen Verbrauchern, die wir haben, ausbauen.“

Gemeinsam. Kreativität ist der Schlüssel zum KI-Erfolg

Neben Verbraucherbeziehungen sind Analysen und KI auch der Schlüssel dazu, CPG-Unternehmen nachhaltiger zu machen. Ventura nannte Beispiele wie die Rückverfolgbarkeit von Inhaltsstoffen und den Einsatz von maschinellem Lernen zur Automatisierung von Vorhersagen, was wiederum Unternehmen hilft, Abfall zu minimieren. Unilever wendet Analysen und künstliche Intelligenz auch in der Logistik an, einschließlich der Verfolgung von Beständen und der Optimierung von Routen.

Ventura sagte über den Betrieb nach der Inflationskrise: „Wir haben die alte Interpretation der Elastizität verworfen. Wir mussten uns neue Berechnungen ausdenken, weil die traditionellen Berechnungen ein anderes Bild lieferten als das, was wir in den Regalen sehen.“ Wir werden weiterhin Druck durch eine Vielzahl unterschiedlicher Herausforderungen aufgrund geopolitischer Situationen auf der ganzen Welt erleben.“ Um seine Innovationen in den Bereichen Analytik und künstliche Intelligenz zu unterstützen, hat Unilever ein Hybridmodell eingeführt. Es verfügt über ein globales Kompetenzzentrum und verfügt außerdem über eine Reihe von Datenwissenschaftlern, die den Geschäftsbereichen beitreten.

Ventura erklärte: „Dies ist im Grunde ein System mit zwei Gängen. Das lokale Team kann die Daten sehr schnell aufnehmen und dann mit den Geschäftseinheiten zusammenarbeiten, um statistische Modelle und Analysemodelle zu erstellen. Wenn das Modell dann genutzt und skaliert werden kann.“ „Das, und wir werden es an das globale Team weitergeben, damit es den Datensatz über den globalen Datensee, den wir haben, verschieben und mit der globalen Erstellung und Pflege dieses Modells beginnen kann“, sagte

Ventura, Analyse und Arbeit. Co-Kreation und Co -Der Besitz intelligenter Fähigkeiten mit Geschäftsfähigkeiten ist der Schlüssel zum Erfolg.

Er sagte: „Ob es sich um maschinelles Lernen für automatisierte Vorhersagen handelt oder um Alex im Consumer Engagement Center, wenn wir mit einer Blackbox kommen und sagen: ‚Hey, mach, was die Maschine dir sagt‘, wird es lange dauern.“ Und wenn wir gemeinsam etwas schaffen und gemeinsam besitzen, können wir meiner Meinung nach nie 100 % vertrauen und Menschen und Maschinen können als Kollegen zusammenarbeiten Das ist viel weniger voreingenommen, weil Sie eine vielfältigere Perspektive in Ihre Algorithmen einbringen können, sowohl aus geschäftlicher als auch aus technischer Sicht

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