StayinFront vs Veeva

StayinFront meldet neue Partnerschaften, Führungsernennungen und Rebranding von Shelf Builder

Der Retail-Tech- und CRM-Spezialist StayinFront baut seine globale Marktpräsenz mit neuen Partnerschaften, strategischen Personalien und einem Produkt-Rebranding weiter aus. Das Unternehmen unterzeichnete einen mehrjährigen Lizenzvertrag mit einem weltweit führenden Hersteller von Reinigungs- und Haushaltswaren für den lateinamerikanischen Markt (LATAM). Zeitgleich wurde die bestehende Kooperation mit einem führenden Snack-Food-Konzern in Frankreich erweitert. Auf Führungsebene übernimmt Fraser Neil die Position des Commercial & Strategic Director EMEA, während Aaron Eccleston zum Managing Director APAC befördert wurde. Ergänzend kündigte StayinFront die Umbenennung seines Kernprodukts Interactive Shelf in Shelf Builder an, um die strategische Ausrichtung im Bereich digitaler Regaloptimierung und Visual Merchandising weiter zu schärfen.

• Mehrjähriger Lizenzvertrag mit globalem Haushaltswaren-Konzern in LATAM geschlossen
• Expansion der Zusammenarbeit mit einem Snack-Food-Partner in Frankreich
• Fraser Neil zum Commercial & Strategic Director EMEA ernannt

Transformation des Außendiensts durch Echtzeitdaten und Künstliche Intelligenz

Die StayinFront Retail Optimization Platform (ROP) setzt auf einen fünfstufigen, KI-gestützten Ansatz zur Umsatzsteigerung und optimiert damit die Arbeit von Außendienstteams entlang des gesamten Verkaufszyklus. Durch die Verknüpfung von operativen Echtzeitdaten und Intelligent AI unterstützt die Plattform Unternehmen der Konsumgüterindustrie (CPG) sowie den Einzelhandel dabei, In-Store-Prozesse effizienter zu steuern. Außendienstmitarbeiter erhalten handlungsrelevante Einblicke direkt am Point of Sale, wodurch Regalverfügbarkeit, Kampagnenumsetzung und Merchandising-Maßnahmen präzise optimiert werden können. Dies minimiert Reibungsverluste, stärkt die Zusammenarbeit zwischen Herstellern und Händlern und sorgt für eine verbesserte operative Exzellenz im hart umkämpften Retail-Umfeld.

• StayinFront nutzt eine fünfstufige, KI-basierte Methodik zur gezielten Umsatzsteigerung.
• Die Retail Optimization Platform (ROP) unterstützt Außendienstteams über den gesamten Verkaufszyklus hinweg.
• Der Fokus liegt auf der operativen Nutzung von Echtzeitdaten und AI am Point of Sale.

Guy Brook Joins StayinFront as EMEA Commercial & Growth Director

StayinFront, Inc., a global leader in mobile, cloud-based retail optimization solutions, is pleased to announce the appointment of Guy Brook as EMEA Commercial & Growth Director.

Servier setzt weltweit auf Veeva OpenData zur KI-Skalierung

Veeva Systems gab bekannt, dass Servier, ein französisches Pharmaunternehmen, seine Kundendaten über 80 Länder mit Veeva OpenData standardisiert. Der Schritt baut auf Serviers Nutzung von Veeva Link Key People auf und zielt darauf ab, eine einheitliche, KI-fähige Datenbasis zu schaffen. Die Integration harmonisiert fragmentierte Datensilos und liefert qualitativ hochwertige Einblicke für die KI-Implementierung in großem Maßstab. Liam Hanrahan, Director of Global Operations Excellence bei Servier, betonte, dass die zentralisierten Daten aktuelle Prozesse verbessern und eine semantische Schicht für eine bessere Interaktion mit wichtigen medizinischen Fachkräften ermöglichen. Kilian Weiss, President von Link und OpenData bei Veeva, merkte an, dass die Branche 89% der KI-Initiativen aufgrund von Datenproblemen nicht skalieren kann und Servier mit seiner Führungsrolle Vorbild ist. Veeva OpenData ist Teil von Veeva Data Cloud, einschließlich Veeva Link und Veeva Compass.

• Servier standardisiert Kundendaten mit Veeva OpenData in über 80 Ländern.
• Die Initiative baut auf Serviers Nutzung von Veeva Link Key People auf.
• Veeva OpenData ist Teil von Veeva Data Cloud, die auch Veeva Link und Veeva Compass umfasst.

Veeva Study Builder Agent konfiguriert klinische Studien in nur einem Tag

Veeva Systems hat die Einführung des neuen Study Builder Agent bekannt gegeben, einer innovativen KI-Lösung, die die Konfigurationsdauer klinischer Studien drastisch auf bis zu einen einzigen Tag reduziert. Parallel zu diesem Meilenstein im Bereich der klinischen Forschung verkündete das Softwareunternehmen weitere wichtige Produkt- und Geschäftsaktualisierungen. Dazu gehört die Entscheidung eines weiteren globalen Top-20-Biopharmaunternehmens für die Migration auf das Cloud-basierte Vault CRM als strategische Plattform. Darüber hinaus führte Veeva den sogenannten Falcon Router ein, ein spezialisiertes Tool für das agentic triage zur effizienten Steuerung und Priorisierung automatisierter Prozesse. Diese Ankündigungen unterstreichen Veevas kontinuierliche Bestrebungen, durch gezielten Einsatz von KI-Agenten und fortschrittlichen CRM-Architekturen die Effizienz in der Entwicklung von Therapeutika und im Life-Sciences-Vertrieb signifikant zu steigern.

• Neuer Study Builder Agent ermöglicht die Konfiguration klinischer Studien innerhalb eines Tages.
• Ein weiteres globales Top-20-Biopharmaunternehmen entscheidet sich für die Migration auf Vault CRM.
• Einführung des Falcon Router zur intelligenten Steuerung von Agentic-Triage-Workflows.

LLMs nicht vermenschlichen, sondern als Werkzeug nutzen

Dieser Artikel argumentiert, dass Marketing- und Tech-Profis Large Language Models (LLMs) grundlegend missverstehen, indem sie sie als bewusste Wesen behandeln. Es wird erklärt, dass LLMs statistische Mustererkennungs-Engines sind, die das nächste Token basierend auf Wahrscheinlichkeit vorhersagen, nicht auf logischem Denken. Dies führt zu häufigen Fehlern wie dem falschen Zählen von Buchstaben oder dem Festhalten an falschen Antworten. Der Autor rät davon ab, implizite Logik zu verwenden, Aufgaben in Einzelschritte zu zerlegen, enge Grenzen zu setzen, um Halluzinationen zu reduzieren, und nicht mit fehlerhaften Ausgaben zu argumentieren. Indem LLMs als Werkzeuge und nicht als Kollegen betrachtet werden, können Marketing-Workflows effektiver und effizienter gestaltet werden.

• LLMs sind prädiktive Text-Engines, die auf statistischer Wahrscheinlichkeit basieren, nicht auf menschlicher Logik.
• LLMs zerlegen Text in Tokens, was Buchstabenebene verbergen und zu Zählfehlern führen kann.
• Nutzer sollten Aufgaben in einzelne Schritte zerlegen, um die Ausgabegenauigkeit zu verbessern.