AI rješenja za maloprodaju
Svaka kupnja, promocija, kontakt s kupcem i promjena zaliha nov su podatak o vašem poslovanju.
Margins uvodi AI u maloprodajne procese kako biste uočili važne promjene, bolje predvidjeli što slijedi i na temelju toga donosili kvalitetnije prodajne i poslovne odluke.
Izdvajanje važnih informacija iz milijuna podataka.
Podataka u maloprodaji ima više nego što se može ručno pratiti.
Tisuće artikala u stotinama kategorija i prodajnih mjesta stvaraju milijune transakcija koje nitko ne može ručno pregledati.
- 01Prodaja raste ili pada.
- 02Potražnja se premješta.
- 03Zalihe se troše.
- 04Neki se artikli prodaju slabije.
- 05Kupci mijenjaju navike.
- 06Promocije mijenjaju ponašanje kupaca.
- 07Marže se smanjuju.
- 08Na jednoj se lokaciji događa nešto neuobičajeno.
- 09Neka se druga promjena istodobno pojavi na dvadeset lokacija.
AI može izdvojiti ono čemu zaposlenici trebaju posvetiti pozornost.
Izvještaji pokazuju što se dogodilo, a AI pomaže razumjeti što se trenutačno mijenja.
- Što smo prodali?
- Koja je prodavaonica najbolja?
- Kojim je artiklima pala prodaja?
- Kolika nam je bila marža?
- Što se neočekivano promijenilo?
- Kako se kreće potražnja?
- Koja promjena traži pozornost?
- Što možemo očekivati?
- Što treba provjeriti?
- Koje korake razmotriti?
Transakcije
Milijuni podataka
Izvještavanje
Što se dogodilo?
Prepoznavanje promjena
Što se mijenja?
Predviđanje
Što bi se moglo dogoditi?
Preporuka
Čemu se posvetiti?
Reakcija
Što poduzeti?
Uz pregled rezultata, prate se i rani znakovi promjena.
Potražnja se rijetko mijenja svugdje odjednom.
Jedan se proizvod ubrzano prodaje u tri prodavaonice. Drugome pada prodaja u jednoj regiji. Prodaja kategorije odstupa od sezonskog obrasca. AI može uspoređivati povijesne i aktualne podatke o proizvodima, kategorijama, prodavaonicama, regijama, kanalima, razdobljima, promocijama, kupcima i zalihama.
- Predviđanje potražnje
- Otkrivanje odstupanja
- Prepoznavanje trendova
- Prepoznavanje potrebe za nadopunom zaliha
- Podrška planiranju
Što ranije uočite promjenu potražnje, to više vremena imate za reakciju.
I prazna polica i neprodani proizvod imaju svoju cijenu.
- Propuštenu prodaju.
- Slabiju dostupnost proizvoda.
- Nezadovoljne kupce.
- Hitne nadopune.
- Zarobljen obrtni kapital.
- Pritisak na sniženja.
- Troškove skladištenja.
- Otpis ili zastarjelu robu.
Cilj su zalihe usklađene s potrebama prodaje.
AI upozorava na promjene koje treba provjeriti.
Zamislite trgovca s 20.000 artikala na 80 lokacija. Nitko ne može svako jutro ručno pregledati svaku kombinaciju artikla i prodavaonice.
- Proizvod se u jednoj prodavaonici odjednom prestane prodavati.
- Prodaja kategorije pada iako je broj posjetitelja stabilan.
- Broj povrata na jednoj lokaciji počne odstupati.
- Prodaja inače stabilnog artikla neočekivano skoči.
- Jedna regija odstupa od usporedivih.
AI može usmjeriti pozornost zaposlenika na mjesta koja treba provjeriti.
- 20.000 artikala × 80 prodavaonicamatrica
- 1.600.000kombinacija artikla i lokacije
- AI otkrivanje promjenaneprekidno
- 37neuobičajenih promjena
- 6koje treba provjeriti
- Pozornost zaposlenikausmjerena na važno
Svaka košarica otkriva nešto o navikama kupaca.
Povijest transakcija pokazuje veze koje se ne vide kad se svaki proizvod gleda zasebno. Te informacije pomažu pri oblikovanju ponude, odabiru asortimana te planiranju promocija i prodaje.
- 01Koji se proizvodi kupuju zajedno?
- 02Kupnja kojih kategorija potiče novu kupnju?
- 03Koji proizvodi zamjenjuju jedan drugog?
- 04Što se još prestane kupovati kad određenog proizvoda nema?
- 05Kako se košarice razlikuju među lokacijama?
- 06Kako promocije utječu na ostatak košarice?
- 07Koji se proizvodi prodaju drukčije od usporedivih?
Jedna transakcija pokazuje što je prodano, a tisuće transakcija otkrivaju kako kupci biraju.
Ponuda prilagođena pojedinom kupcu.
Kod trgovaca koji kupnje mogu povezati s pojedinim kupcem, AI može objediniti kupovne navike, interese, učestalost kupnje i druge relevantne okolnosti kako bi komunikacija bila korisnija.
Dobra personalizacija pomaže odlučiti što se pojedinom kupcu uopće isplati pokazati.
- Što ovaj kupac obično kupuje?
- Što se promijenilo?
- Što bi mu moglo trebati sljedeće?
- Koja je ponuda za njega relevantna?
- Kad mu se javiti?
- Kad mu ne slati ponudu?
Prodaja je porasla, ali znači li to da je promocija uspjela?
- Dodatna potražnja
- Prelijevanje prodaje s drugih proizvoda
- Marža
- Navike kupaca
- Učinak nakon završetka promocije
- Je li promocija stvorila dodatnu potražnju?
- Jesu li kupci samo požurili s kupnjom?
- Je li pala prodaja nekog drugog proizvoda?
- Je li se marža poboljšala?
- Jesu li kupovali novi kupci?
- Jesu li se postojeći kupci samo opskrbili unaprijed?
- Jesu li se nove navike zadržale nakon promocije?
- Je li učinak bio drukčiji na različitim lokacijama?
Nije dovoljno vidjeti da se prodaja promijenila; važno je razumjeti i zašto.
Korisne informacije trebaju i zaposlenicima u prodavaonici.
Voditelji i zaposlenici prodavaonica svaki dan donose stotine odluka. Ponekad im najviše pomaže jednostavan odgovor na jedno pitanje:
Što danas trebam provjeriti ili napraviti?
Informacija najviše vrijedi kad na vrijeme stigne do osobe koja još može utjecati na rezultat.
- !Odstupanje u zalihama: artikl 4471 — provjeriti količinu
- ↘Kategorija B ispod prognoze od utorka
- ◎Promotivni postav nije potvrđen
- ✓Postupak: povrat oštećene robe
- →Današnji prioritet: nadopuniti police uz ulaz
Dio najvažnijih podataka u trgovini stoji na polici.
- Pitanje
Što je na polici?
- Pitanje
Što nedostaje?
- Pitanje
Jesu li proizvodi pravilno izloženi?
- Pitanje
Je li promocija postavljena?
- Pitanje
Koliki dio police zauzima određeni proizvod?
- Pitanje
Što se promijenilo od zadnjeg posjeta?
- Slika
- Prepoznavanje artikala
- Prepoznavanje
- Usporedba
- Strukturiranje podataka
- Reakcija
Procesi koji stoje iza svake prodaje.
Iza svake transakcije stoji niz procesa, od nabave i zaliha do rada prodavaonica i odnosa s kupcima, a AI može unaprijediti svaki od njih.
- Dobavljači
- Nabava
- Zalihe
- Prodavaonice
- Kupci
- Narudžbe
- Dobavljači
- Zalihe
- Skladišta
- Prodavaonice
- Zaposlenici
- Zahtjevi kupaca
- Dokumenti
- Povrati
- Cijene
- Podaci o proizvodima
Iza prodavaonice koju vidi kupac krije se velika količina administrativnog posla.
- Podaci o proizvodima
- Dokumenti dobavljača
- Računi
- Promjene cijena
- E-poruke kupaca
- Povrati
- Reklamacije
- Obrada narudžbi
- Izvještaji
- Odobrenja
- 01E-poruka, dokument ili zahtjev
- 02Razumijevanje sadržaja
- 03Izdvajanje podataka
- 04Provjera
- 05Primjena pravila
- 06Ažuriranje sustava
- 07Provjera iznimke uz zaposlenika
Rutinski se koraci automatiziraju, a iznimke prosljeđuju odgovornoj osobi.
Pouzdan odgovor u svakoj smjeni.
Znanje trgovca nalazi se u dokumentaciji proizvoda, postupcima prodavaonica, pravilima povrata, informacijama o dobavljačima, uvjetima promocija, materijalima za obuku i internoj komunikaciji. AI može iz tih odobrenih izvora izvući odgovor.
Svaki zaposlenik ima pristup znanju tvrtke kad mu zatreba.
- „Može li se ovaj proizvod vratiti?”
- „Koji je postupak za oštećenu robu?”
- „Koje proizvode možemo ponuditi kao zamjenu?”
- „Kad završava ova promocija?”
- „Kako postupiti s ovom vrstom prigovora kupca?”
Dio najvrjednijeg znanja o trgovini nikad nije zabilježen.
- 01
Iskusan voditelj prodavaonice prepoznaje rane znakove problema.
- 02
Voditelj kategorije zna zašto se dva naizgled slična proizvoda prodaju drukčije.
- 03
Nabava zna koji problem s dobavljačem traži hitnu reakciju.
- 04
Prodavač zna navike određenog kupca.
- 05
Regionalni voditelj zna što razlikuje uspješnu lokaciju od slabije.
Transakcije pokazuju što su kupci kupili, a vaši zaposlenici često znaju i zašto.
Istražite CaptuKupac vas doživljava kao jednog trgovca, a njegovi su podaci često razdvojeni po kanalima.
Kupac s trgovcem komunicira na više mjesta, a podaci o tim kontaktima često ostaju odvojeni. AI je korisniji kad može povezati informacije iz svih tih kontakata.
- Fizičke prodavaonice
- Web shop
- Mobilne aplikacije
- Korisnička podrška
- Program vjernosti
- Dostava
- Povrati
- E-pošta
- Promocije
Poslovanje je organizirano po kanalima, ali kupac očekuje da ga svugdje jednako dobro poznajete.
AI je koristan kad je povezan sa sustavima na kojima radite.
Važni podaci mogu biti u ERP-u, blagajničkim sustavima, web shopu, CRM-u, WMS-u, PIM-u, programima vjernosti, sustavima zaliha i cijena, skladištima podataka, sustavima dobavljača i aplikacijama po mjeri.
Cilj je da AI postane dio svakodnevnog rada u maloprodaji.
Povezivanje s poslovnim sustavimaŠto AI više zna o kupcima i poslovanju, to je važnije gdje i kako radi.
Ovisno o vašim zahtjevima, Margins može AI projektirati za oblak pod vašim nadzorom, privatni oblak ili vlastitu lokalnu infrastrukturu.
AI u vašem okruženju- Navike kupaca
- Transakcije
- Cijene
- Marže
- Podaci o dobavljačima
- Zalihe
- Prodajna strategija
- Interni postupci
- Znanje zaposlenika
AI se može povezati s vašim podacima, a da oni ne napuštaju vašu organizaciju.
Brži odgovori na rutinske upite, a složeniji razgovori ostaju zaposlenicima.
Velik dio upita kupaca ponavlja se. AI može razumjeti zahtjev, dohvatiti potrebne informacije i riješiti jednostavan slučaj, a iznimku proslijediti zaposleniku.
Manje rutinskog posla u podršci znači više vremena za razgovore koji traže osobni pristup i procjenu.
Prepoznajete li neki od ovih izazova?
Prijeđite pokazivačem ili dodirnite dio maloprodajnog poslovanja da biste vidjeli koje bi primjene AI-ja tu vrijedilo istražiti.
- Prepoznavanje slučajeva koji traže pozornost
- Prognoze
- Analiza prilika i rizika
- Analiza dobavljača
- Obrada dokumenata
- Praćenje promjena potražnje
- Analiza dobavljača
- Podrška planiranju
- Predviđanje potražnje
- Prepoznavanje rizika u zalihama
- Prepoznavanje potrebe za nadopunom zaliha
- Prioriteti zadataka
- Uvid u rad prodavaonice
- AI asistenti
- Vizualni pregled
- Personalizacija
- Automatizacija korisničke podrške
- Prepoznavanje promjena navika
- Zadržavanje kupaca i rizik odlaska
- Analiza košarice
- Analiza ponude proizvoda
- Povezanost proizvoda
- Analiza dodatne prodaje
- Utjecaj na prodaju drugih proizvoda
- Odaziv kupaca
- Obrada dokumenata
- Unos podataka
- Automatizirana obrada e-pošte
- Poznavanje kupca
- Relevantne ponude
- Prepoznavanje, predviđanje i preporuke
- Praćenje rezultata poduzetih koraka
Polazimo od konkretnog poslovnog problema.
S upravom i operativnim timovima utvrđujemo gdje:
- Gubite maržu.
- Teško odlučujete o zalihama.
- Teško predviđate potražnju.
- Zaposlenici troše vrijeme na ponavljajuće poslove.
- Promjene navika kupaca prolaze nezapaženo.
- Prodavaonicama nedostaju korisne informacije.
- Sustavi sadrže podatke koji nisu povezani.
- Voditelji prekasno saznaju za probleme.
- 01Poslovni problem
- 02Proces
- 03Podaci
- 04Moguća primjena AI-ja
- 05Korist × izvedivost
- 06Prva primjena
Cilj je utvrditi gdje se uvođenje AI-ja isplati.
AI možete uvoditi korak po korak.
Krenite od jednog važnog problema. Svaka uspješna primjena donosi podatke, integracije i iskustvo koji olakšavaju sljedeću.
- 01PotražnjaTočnije prognoze.
- 02ZaliheVeća dostupnost proizvoda.
- 03AsortimanVeze među proizvodima.
- 04ProdavaoniceIzdvajanje onoga što traži pozornost.
- 05KupciKomunikacija prilagođena kupcu.
- 06AutomatizacijaManje ponavljajućih poslova.
- 07ZnanjeIskustvo zaposlenika kao izvor znanja.
Korisna informacija mora dovesti do konkretne odluke.
- 01Praćenje
Transakcija, zaliha, kupaca, proizvoda i poslovanja.
- 02Prepoznavanje
Što se promijenilo.
- 03Razumijevanje
Zašto je promjena važna.
- 04Odluka
Preporuka sljedećeg koraka.
- 05Provedba
Provedba odluke u svakodnevnom radu.
- 06Mjerenje
Je li korak promijenio rezultat.
- 07Učenje
Rezultat kao podloga za sljedeću odluku.
Cilj je da tvrtka brže i bolje reagira na promjene koje pokazuju podaci.
AI povezujemo sa svakodnevnim radom vaše tvrtke.
Poslovna potreba na prvom mjestu
Krećemo od prodajnog ili poslovnog rezultata koji želite postići.
AI i softver
Razvijamo AI i sustave koje zaposlenici koriste u svakodnevnom radu.
Prediktivni AI, računalni vid i jezični modeli
Za svaki problem biramo odgovarajuću tehnologiju; generativni AI nije uvijek potreban.
Povezivanje poslovnih sustava
AI povezujemo s vašim postojećim maloprodajnim sustavima.
Rad u privatnom okruženju
Kad treba, rješenje prilagođavamo infrastrukturi pod vašim nadzorom.
Podrška nakon implementacije
Uz Forward Deployed Engineers te upravljanje i održavanje AI sustava rješenje prilagođavamo potrebama poslovanja i nakon implementacije.
Iskustvo iz srodnih područja koje vrijedi i u maloprodaji.
Od povijesti transakcija do ranog prepoznavanja promjena važnih za prodaju.
Podaci o prodajnom mjestu i prodaji pretvoreni u korisne informacije za terenski tim.
Strategija prilagođena pojedinom prodajnom mjestu, AI podrška, računalni vid i pregled aktivnosti za voditelje terenske prodaje.
Pogledajte rezultate →Povezane usluge i tehnologije
Prediktivni AI
Prepoznajte obrasce u podacima o kupcima, proizvodima i poslovanju.
Prediktivni AI →Računalni vid
Pretvorite ono što se vidi u prodavaonici u strukturirane podatke.
Računalni vid →Automatizacija uz AI
Smanjite ponavljajuću obradu informacija u maloprodajnim procesima.
Automatizacija uz AI →Povezivanje s poslovnim sustavima
Povežite AI s blagajnama, ERP-om, web shopom, zalihama i sustavima za kupce.
Povezivanje s poslovnim sustavima →Interno znanje i RAG
Učinite znanje tvrtke dostupnim zaposlenicima.
AI za pristup internom znanju →
Gdje AI može unaprijediti vaše maloprodajno poslovanje?
S vašom upravom i operativnim timovima utvrdit ćemo gdje AI može poboljšati prodaju, zalihe, iskustvo kupaca ili svakodnevni rad te odabrati najbolju priliku za početak.
Istražite mogućnosti primjene AI-jaOd uočene promjene do odluke i izmjerenog rezultata.