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Generative AI for Retail Inventory Management

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Generative AI for Retail Inventory Management

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Aseem Singhal

Instructeurs : Starweaver

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Planning flexible
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Ce que vous apprendrez

  • 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.

Compétences que vous acquerrez

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

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Generative AI
  • Catégorie : Inventory Control Systems
  • Catégorie : ChatGPT
  • Catégorie : Inventory Management System

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Récemment mis à jour !

août 2026

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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Il y a 2 modules dans ce cours

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.

Inclus

11 vidéos2 lectures1 devoir1 évaluation par les pairs1 sujet de discussion

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.

Inclus

11 vidéos1 lecture1 devoir2 évaluations par les pairs1 sujet de discussion

Instructeurs

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599 Cours1 231 461 apprenants

Offert par

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Foire Aux Questions

¹ Certains travaux de ce cours sont notés par l'IA. Pour ces travaux, vos Données internes seront utilisées conformément à Notification de confidentialité de Coursera.