Generative AI for Retail Inventory Management

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Generative AI for Retail Inventory Management

Dozenten: Starweaver

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2 Module

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Stufe Mittel

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5 Stunden zu vervollständigen

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Was Sie lernen werden

Identify core GenAI capabilities for retail inventory management; build ROI-based cases linked to gross margin and inventory turn.
Apply GenAI demand forecasting with POS and external signals for store- and SKU-level predictions with explainable drivers.
Design automated replenishment, omnichannel allocation strategies, and AI store-copilot queries using ChatGPT and Claude.
Evaluate GenAI integration for POS, ERP, WMS, and e-commerce platforms, applying data governance for compliant AI adoption.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Promotional Strategies
Kategorie: Return On Investment
Kategorie: Customer Demand Planning
Kategorie: Inventory and Warehousing
Kategorie: Merchandising
Kategorie: Retail Store Operations
Kategorie: Demand Planning
Kategorie: Performance Measurement
Kategorie: Key Performance Indicators (KPIs)
Kategorie: Enterprise Architecture
Kategorie: Forecasting
Kategorie: Inventory Management
Kategorie: Engineering
Kategorie: Product Promotion
Kategorie: Inventory Control
Kategorie: Operational Performance Management

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Kategorie: Inventory Control Systems
Kategorie: ChatGPT
Kategorie: Generative AI
Kategorie: Inventory Management System

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Kürzlich aktualisiert!

August 2026

Bewertungen

2 Zuweisungen¹

KI-bewertet siehe Haftungsausschluss

Unterrichtet in Englisch

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In diesem Kurs gibt es 2 Module

GenAI for Retail Managers: Optimizing Inventory with AI is a practical, intermediate course that teaches retail professionals how to use Generative AI to improve inventory management, demand forecasting, replenishment planning, and markdown optimization. Through hands-on demonstrations with ChatGPT and Claude, you'll learn to analyze retail data, generate SKU-level demand forecasts, automate reorder recommendations, optimize omnichannel inventory, and measure inventory performance using GMROI and other key retail metrics. No coding is required—just a basic understanding of retail operations.

You will build repeatable AI-powered workflows for everyday retail inventory decisions using real-world datasets, guided prompts, and practical business scenarios. The course includes in-video questions, hands-on labs, role-play activities, quizzes, and a course-end project that culminates in a personalized 90-day GenAI implementation roadmap. Designed for retail managers, inventory planners, merchandise analysts, category managers, and retail operations leaders, this course helps you confidently integrate AI into retail operations to reduce stockouts, lower inventory costs, and drive better business outcomes.

This foundational module equips retail managers with a clear mental model of how generative AI works and where it creates the most value in the retail inventory lifecycle. Learners explore core GenAI capabilities from demand narrative generation to stockout prediction and automated reporting mapped directly to the stages of assortment planning, purchasing, replenishment, markdowns, and liquidation. Using a real Kaggle retail dataset, learners identify the highest-impact AI opportunities in a store context and build a data-backed ROI business case ready to present to leadership.

Das ist alles enthalten

11 Videos2 Lektüren1 Aufgabe1 peer review1 Diskussionsthema

11 VideosInsgesamt 50 Minuten

Welcome to GenAI for Retail Managers 3 Minuten
Module Introduction 2 Minuten
What is Generative AI? (Retail Edition) 4 Minuten
GenAI Capabilities That Matter in Retail Inventory 2 Minuten
Current State of AI in Retail: Trends and Adoption Barriers 6 Minuten
The Retail Inventory Lifecycle: End to End 4 Minuten
Identifying High-Impact AI Opportunities Using Real Data 6 Minuten
Building Your AI Opportunity Map 5 Minuten
The Three-Part ROI Framework for Retail AI 6 Minuten
Building the ROI Model Live with ChatGPT 7 Minuten
Communicating the Business Case to Non-Technical Stakeholders 6 Minuten

2 LektürenInsgesamt 10 Minuten

Welcome to the Course: Course Overview5 Minuten
LLM to ROI: How to Scale Gen AI in Retail Link 5 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 30 Minuten

Foundations of GenAI for Retail Inventory Management30 Minuten

1 peer reviewInsgesamt 10 Minuten

Hands-On-Learning: Map Your Store's AI Opportunities and Build the ROI Case 10 Minuten

1 DiskussionsthemaInsgesamt 5 Minuten

The Highest-Impact Stage in Your Inventory Lifecycle5 Minuten

This module is the practical engine of the course. Learners use ChatGPT and Claude to build real demand forecasting workflows combining POS history with external signals like weather, events, and promotional calendars. They generate store-level and SKU-level predictions with plain-language explanations, design automated replenishment workflows, model promotional lift, and optimize markdown timing. The module also covers performance measurement: defining and tracking the KPIs that matter most, building AI-generated weekly performance summaries, and creating a phased 90-day GenAI implementation roadmap. All exercises use real Kaggle retail datasets.

Das ist alles enthalten

11 Videos1 Lektüre1 Aufgabe2 peer reviews1 Diskussionsthema

11 VideosInsgesamt 60 Minuten

Module Introduction 3 Minuten
How AI Augments Traditional Demand Forecasting 4 Minuten
Generating SKU-Level Forecasts and Replenishment Triggers with ChatGPT 8 Minuten
Seasonal Pre-Positioning and Vendor Communication with AI 6 Minuten
AI-Driven Markdown Timing and Clearance Optimization 4 Minuten
Generating Markdown Recommendations and Anomaly Alerts with ChatGPT 6 Minuten
Building an AI Store Copilot for Daily Inventory Queries 6 Minuten
Key Inventory Metrics and AI-Generated Performance Summaries 5 Minuten
Calculating KPIs and Generating Weekly Reports with ChatGPT and Claude 6 Minuten
Building and Presenting Your 90-Day GenAI Inventory Roadmap 7 Minuten
Course Wrap-Up and Final Thoughts 4 Minuten

1 LektüreInsgesamt 5 Minuten

Unlocking Value in Generative AI for Retail Link 5 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 30 Minuten

AI-Powered Demand Forecasting, Replenishment, and Performance Measurement30 Minuten

2 peer reviewsInsgesamt 70 Minuten

Hands-On-Learning: Generate Your Store's AI Performance Report and 90-Day Roadmap 10 Minuten
Project: GenAI Retail Inventory Mini-Challenge60 Minuten

1 DiskussionsthemaInsgesamt 5 Minuten

Anticipating Resistance to AI on Your Team5 Minuten

Dozenten

Starweaver

STARWEAVER

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von

STARWEAVER

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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Lernender seit 2018

„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

Lernender seit 2020

„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

Lernender seit 2021

„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

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Häufig gestellte Fragen

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¹ Einige Aufgaben in diesem Kurs werden mit AI bewertet. Für diese Aufgaben werden Ihre Daten in Übereinstimmung mit Datenschutzhinweis von Courseraverwendet.