Nyheter - generell

Adlibris har tagit stora steg inom användningen av AI för att förbättra kundupplevelsen och effektivisera verksamheten. Genom att integrera AI-teknologier i olika delar av sin verksamhet kan de erbjuda sina kunder mer personliga och precisa produktrekommendationer. Ett specifikt användningsområde är att kunna ge en mer korrekt beskrivning av böckerna som säljs. Adlibiris nyttjar en AI-driven modell som inkluderar ytterligare information och ger mer exakta och personliga bokrekommendationer åt kunderna.

En stor utmaning är att vi får produktbeskrivningar från våra leverantörer baserat på lättillgänglig text på baksidan av böckerna, men dessa är inte särskilt bra för rekommendationer. Vi arbetar därför med att optimera våra rekommendationsmodeller genom att inkludera mer utförlig information från böckerna.

Adlibris använder likt många andra större företag olika AI-teknologier i varierande syften. De har exempelvis länge använt Machine Learning för dynamisk prissättning ut till kunderna. Priserna på liknande produkter jämförs med konkurrenternas, något som möjliggör prisjusteringar i realtid.

– AI är ett brett ämne, men om vi pratar om Machine Learning och automatisering, så är det något vi har jobbat med länge. Vi arbetar kontinuerligt med algoritmer som beräknar vilka priser vi ska sätta jämfört med våra konkurrenter, förklarar Carl Franzon.

För att anpassa kundupplevelsen använder Adlibris AI-drivna algoritmer som analyserar surf- och köphistorik för att förstå individuella preferenser. Mycket specifika produktrekommendationer ges som skräddarsys efter varje kunds köp- och webbhistorik. Rekommendationerna förfinas kontinuerligt efter varje gång en kund besökt hemsidan.

Adlibris grundades 1997 och är en av Nordens största nätbokhandlare. Adlibris säljer främst böcker, men även ett bredare utbud av bland annat pappersartiklar och leksaker.

adlibris.png

Mer personliga kundrekommendationer med optimerade modeller

Coops nuvarande tillämpning av AI omfattar flera Machine Learning-modeller som bland annat optimerar sortimentet i butikerna. Jakob Liljedahl, AI-chef på Coop, utvecklar:

– Eftersom vi har över tiotusentals produkter som ska distribueras till ca 800 butiker kan vi inte bara lita på erfarenhet eller magkänsla när det gäller sortimentet i våra butiker och i vår onlinehandel. Vi använder Machine Learning-modeller för att så bra som möjligt matcha sortimentet i våra olika butiker med kundernas behov.

Eftersom det är begränsat utrymme i butikerna blir det komplext när sortimentet ska optimeras. Syftet med optimeringen är att distribuera dels de mest efterfrågade produkterna, dels att ha en bredd av olika typer av produkter. Machine Learning-modeller används för att hitta en balans mellan produkternas popularitet och deras funktioner.

Vi har byggt ett beslutsträd som beskriver alla kombinationer av funktioner. Detta hjälper Machine learning-modellen att hitta rätt mängd produkter inom varje funktion. Det hjälper också till att optimera produktfördelningen till olika butiker utifrån kundernas behov, som kan skilja sig åt rätt mycket beroende på var i landet butikerna ligger.

Förutom ett omfattande användande av Machine learning håller Coop för närvarande på att bygga ett verktyg med generativ AI med namnet ”Coop GPT” som kommer att ha olika funktioner och kunna användas i flera processer. Ett av dessa är att hjälpa de anställda med arbetsrelaterade frågor.

– Vi har ett intranät där de anställda kan få svar på olika frågor. När Coop GPT är klar kommer den att kunna besvara en stor mängd frågor, så att de anställda slipper leta runt på intranätet och andra ställen efter rätt information. På så sätt spar vi tid, pengar och kan ge kunderna bättre service.

Coop är med cirka 800 butiker runt om i landet en av Sveriges största dagligvarukedjor.

coop.png

AI hjälper Coop att hitta rätt balans i sortimentet

Nyheter - pressmeddelanden

De senaste årens extrema hyreshöjningar på över 20 procent har slagit hårt mot handelsföretagen.

Svensk Handel varnar: Rådande hyresnivåer leder till tomma stadskärnor

De nya siffrorna visar att det finns geografiska skillnader i hur stor del av omsättningen som hyran utgör. Stockholm, Göteborg och Malmö sticker ut, men även städer som Karlstad och Uppsala. Det är framför allt mindre butiker som drabbats hårdast när hyrorna chockhöjts, i kombination med övriga ökade kostnader samt att konsumtionen har minskat till följd av lågkonjunkturen.

Fortsatt är läget särskilt utsatt för beklädnadshandeln, vilket ofta är den delbransch som utgör kärnan i städerna. I Stockholm utgör hyran i snitt 24 procent av omsättningen för dessa butiker. I Göteborg och Malmö är siffran 19, respektive 16 procent, vilket är nivåer långt över vad dessa företag kan bära.

– Vi har under flera års tid varnat för den utveckling vi nu tyvärr tvingas bevittna. Allt fler butikslokaler gapar tomma. Utöver att det är arbetstillfällen som försvinner är det ett hårt slag mot lokalsamhällen runt om i Sverige. Vi har nått en punkt där välbesökta butiker ersätts av folktomma showrooms för utländska bilmärken. Det riskerar att bli en dödsstöt för levande stadskärnor, säger Martin Kits, chef för Näringspolitik och opinionsbildning på Svensk Handel och fortsätter:

– Fastighetsägarna är svaret skyldiga kring hur våra städer och stadskärnor kommer att upplevas om stora delar av handeln slås ut.

Intresset för Svensk Handels Hyresdatabas växer för varje år som går. Antalet inrapporterande enheter har vuxit med cirka 11 procent sedan fjolårets kartläggning och Hyresdatabasen har nu en täckningsgrad på 20 procent sett till antalet kedjedrivna sällanköpsvarubutiker i Sverige. Framöver finns även en förhoppning att kunna inkludera dagligvaruhandeln och besöksnäringen.

– Hyresdatabasen är ett kraftfullt verktyg. Svart på vitt kan vi presentera en korrekt bild över hur hyresläget ser ut i Sverige. Hyresdatabasen belyser även tydligt hyrestilläggens andel av den totala hyreskostnaden. Den största nyheten i år är att vi kan bryta ned siffrorna på såväl stad som köpcentrum. Något som länge har setts som en onåbar dröm av våra medlemmar, säger Martin Kits.

Dags för regeringen att agera – ny utredning behövs

De senaste årens chockhöjningar av hyran har redan inneburit att i övrigt välmående butiker tvingats stänga. Svensk Handel upprepar därför kravet om att en statlig utredning tillsätts för att utvärdera dagens modell för hyresindexering. Med dagens modell riskerar marknads-hyressystemet att sättas ur spel.

– Att kostnadsökningen nu sjunker gör varken till eller från för handlarna, vars hyra ligger kvar på den höga nivå som de senaste årens ökning på 20 procent har lett till. Detta alltså trots att fastighetsägarnas faktiska kostnader sjunker. Branschen, och samhället, behöver stå bättre rustad nästa gång vi ser en kraftig inflationsökning och därför måste nu regeringen tillsätta en utredning för att skapa en stabilare hyresmarknad, säger Martin Kits.

Ett urval av fakta från Svensk Handels Hyresdatabas

Mer detaljerad data och nyckeltal från Svensk Handels Hyresdatabas är tillgängligt för deltagande företag. Analysen bygger på insamlad hyresdata för 2023. 

uppsala.png

Uppsala

Med historiska försäljningsdata, uppgifter om butikens läge och bästa leveranstiderna, tar AI-modellerna fram kampanjförslag för Axfood.

Axfood har länge arbetat med att bygga och integrera AI för att förbättra interna processer och stärka kundrelationer. Axfoods AI-användande har gått från att vara grundläggande modellutforskande till att användas mer storskaligt i fler processer. AI:s potential används för att fatta datadrivna beslut i allt större skala.

Ett konkret exempel är specialbyggda AI-modeller som har gjort att prognoserna har blivit mer träffsäkra och tillförlitliga.

AI-modellerna har förbättrat förståelsen för efterfrågan på livsmedel avsevärt då de förutspår de exakta kvantiteter som behövs för att anpassa utbudet till efterfrågan. Modellen hjälper oss att effektivt hantera produktflödet och därigenom minska matsvinnet. På så sätt stärks även vårt hållbarhetsarbete.

AI-modellerna tar, med hjälp av historiska försäljningsdata, uppgifter om butikens läge och bästa leveranstiderna, också fram kampanjförslag.

– Modellerna analyserar mönster och förutspår de optimala produkterna för kampanjer. Butikschefernas feedback om kampanjresultat bidrar till att ytterligare förfina AI-modellernas förutsägelser och rekommendationer, säger Björn.

Axfood är en av de ledande aktörerna inom dagligvaruhandeln i Sverige. I Axfood-familjen ingår bland annat Hemköp, Willys, Tempo, Middagsfrid och logistik- och inköpsbolaget Dagab. Axfood har cirka 13 000 årsanställda.

ai-anvandning2.png

Ladda ner och ta del av rapporten Läget i handeln:

lih-2024-digital.pdf

bjorn-blomqvist_axfood.jpg

Axfood – Minskat matsvinn med AI-drivna prognosmodeller

Musti Group har implementerat AI-teknologi i sin verksamhet för att effektivisera flera affärsområden.

Genom att använda AI till bland annat marknadsföring, copywriting och grafisk design strävar Musti Group efter att förbättra både interna processer och kundupplevelser. Med hjälp av den inbyggda AI-funktionaliteten i företagets Customer Data Platform får de utökade kundinsikter och kan optimera sina automationer. Detta bidrar till att Musti Group kan förbättra sina kundupplevelser och öka i relevanta KPI:er.

Musti Group ser stora fördelar med att använda generativ AI som en brainstorming partner och hjälpa till med texter.

När det är snäva deadlines kan det vara svårt att vara kreativ och då är det skönt att AI snabbt kan komma med textförslag. Antingen är det riktigt bra från början, eller så behöver man justera lite grann. Men oavsett så tycker jag att det förenklar processen.

Musti Group ser även lovande möjligheter att använda AI inom grafisk design. Företaget drar redan nytta av inbyggda AI-funktioner i sina designverktyg men utforskar även hur AI-bildgeneratorer kan användas för att skapa konceptbilder för annonser, marknadsföringsmaterial och annat grafiskt innehåll.

– Även om tekniken är ny och bilderna kräver manuell finjustering, ser vi att den på sikt kan minska behovet av att planera och genomföra fotograferingar, vilket resulterar i betydande tidsvinster, säger Elisabeth.

Musti Group är, med kedjor som Arken Zoo och VetZoo, den ledande nordiska husdjursspecialisten och erbjuder ett brett utbud av husdjursartiklar, tillbehör, djurfoder och tjänster.

musti.png

Generativ AI fungerar som en kreativ brainstorming partner

Plick är idag en av de starkast lysande stjärnorna för second hand online i Sverige. Läs om deras framgångsrecept!

Genom att bygga upp en communitykänsla hos användarna strävar de efter att göra det kul att handla second hand.

Med över en miljon registrerade användare, till största delen 18–29 år eller yngre, är Plick en av Sveriges största onlineplattformar för kläder, skor, accessoarer, skönhet och parfym. Plick vill förbättra människors konsumentbeteende till det bättre. Utöver att användarna i appen kan köpa och sälja produkter kan de också chatta, likea plagg samt följa andra användare. Communitykänslan gör att användarna både stannar längre i appen och kommer tillbaka.

Plicks omsättning har ökat de senaste åren och företaget är positiva till framtiden.

-  Vi ser oss själva som i början av utvecklingen, Jimmy Heibert, vd för Plick.

Läs mer om Plick på sidan 26 i rapporten Läget i handeln:

plick-image.png

Läget i handeln - Plick förenar nytta med nöje

Second hand är här för att stanna. Svensk Handels färska rapport Läget i handeln visar på en starkt växande marknad.

Nya aktörer online och en ökad integrering av second hand i traditionell handel bidrar till att öka intresset, i synnerhet i de yngre målgrupperna. Redan 2024 väntas den totala omsättningen uppgå till 18 miljarder kronor. 2034 säger prognosen hisnande 50 miljarder kronor.

 lägger vi fakta på bordet; vad den snabba tillväxten beror på, hur skillnaderna ser ut i olika åldersgrupper, vad vi konsumerar mest och var. Men också hur dagens utmaningar skulle kunna bli morgondagens möjligheter och vilka politiska incitament som krävs för den fortsatta tillväxten.

laget-i-handeln-2024---petra-(2).jpg

Second hand 2034 - viktiga faktorer för en fortsatt tillväxt

Enligt Svensk Handels prognoser kommer second hand-marknaden växa med 11 procent per år och omsätta 50 miljarder kronor 2034. Trots den kraftiga tillväxten finns det såklart utmaningar. Svensk Handel har intervjuat Jonas Arnberg, som leder Detaljhandelspodden och som dessutom är detaljhandelsexpert och tidigare vd på HUI. Även Martin Kits, Svensk Handels chef för Näringspolitik och opinionsbildning intervjuas. Jonas pratar om utmaningen med att få lönsamhet i second hand och att AI möjligen skulle kunna vara en väg framåt, och att smarta logistiklösningar konsumenter emellan kan vara nyckeln till fortsatt tillväxt.

- Framför allt vid handel med större objekt är det fortfarande så att man åker och hämtar hos varandra, så om det kommer smarta konsumenttjänster för logistik finns det potential för second hand-marknaden att växa ytterligare. (s. 28-29)

laget-i-handeln-2024---petra-(1)-1729677652.jpg

Smarta konsumenttjänster för logistik skulle ge potential för second hand-marknaden att växa ytterligare.

Sist men inte minst kommer förutsättningarna för second hand-marknaden även kräva politiska förändringar. Här vill Svensk Handel se följande: (s. 32):

chef näringspolitik och opinionsbildning, Svensk Handel

Vi måste garantera att svenska företag kan fortsätta att leda inom hållbarhet utan att drabbas av snedvriden konkurrens från mindre reglerade marknader.

Läs om faktorerna som driver framtidens second hand på sid 30 i rapporten:

namnlos-(1920-x-1080-px)-1729677644.jpg

Läget i handeln: Second hand – från 18 till 50 miljarder kronor på 10 år

Kicks har framgångsrikt integrerat AI i sin verksamhet för att förbättra kundupplevelsen och optimera interna processer.

Ett av de centrala avsnitten i Svensk Handels senaste upplaga av branschrapport Läget i handeln handlar om AI. Ett företag som framgångsrikt använder AI är Kicks.

Olika AI-lösningar används idag på varierande sätt hos Kicks. Till att börja med så används ChatGPT allmänt inom företaget till brainstorming och vardagssupport. Oskar Wilhelmsson, data scientist, utvecklar:

– Många medarbetare använder ChatGPT dagligen. Det kan vara för att exempelvis få till en Excel-formula, koda mer effektivt, summera och analysera information eller skriva rapporter.

AI hjälper också till med kundanalys vid mailutskick så att varje kund får relevant mailinnehåll.

– För en stor andel av de mail vi skickar ut använder vi AI för att bedöma en persons intresse av mailet. Detta hjälper oss att ge våra kunder mer relevant innehåll.

För att förbättra kundupplevelsen vid onlinehandel har Kicks ett flertal AI-drivna verktyg, bland annat en webbaserad chatbot vid namn KICKI, som svarar på kundfrågor.

– KICKI avlastar vår kundservice genom att minska antalet frågor som de får in. Om KICKI inte kan svara så kan såklart kunden alltid kontakta vår kundservice, förklarar Oskar.

Förutom chatboten Kicki finns också en så kallad Beauty Bot, som är utrustad med omfattande kunskap om Kicks produktutbud. Den fungerar på samma sätt som en kunnig mänsklig säljare i fysiska butiker och bistår kunder med att identifiera produkter som överensstämmer med deras preferenser och behov.

Vi såg en möjlighet att förbättra kundupplevelsen och hjälpa kunderna att hitta rätt produkter med hjälp av AI och vara först med att testa någon nytt. Jämfört med en vanlig sökmotor så fokuserar Beauty Bot på att lösa kundens problem snarare än att hitta en specifik produkt.

Dessutom har Kicks, på hemsidan, ett AI-drivet verktyg för hudvårdsanalys, Skin Analytics. Kunder laddar upp en selfie och svarar på några korta frågor. Därefter genereras personliga rekommendationer för en skräddarsydd hudvård efter den individuella kundens behov och egenskaper. Kicks kunder kan även prova smink och andra produkter online med hjälp av AI-drivna assistenter.

– ”Make Up Advisor” och ”Virtual Try on” hjälper dig att testa olika looks digitalt, och visualisera hur olika produkter ser ut på ditt ansikte.

kicks.png

AI på Kicks – Skönhetsassistenter ger skräddarsydda rekommendationer

Svensk Handel

Arbetsgivarguiden

Beslut om inriktning och överlämning av krav

Medling och konflikt

Stegen i förhandlingsarbetet

Den svenska modellen och avtalsrörelsen steg-för-steg

Vad innebär "Märket"?

Begrepp i avtalsrörelsen

Vad är ett kollektivavtal?

Märkessättningen

Läget i handeln