--- title: "AI za maloprodaju | Margins" description: "Planiranje potražnje i zaliha, analiza ponašanja kupaca i praćenje rada prodavaonica, povezano s vašim maloprodajnim sustavima." url: https://margins.agency/hr/industrije/maloprodaja --- AI za maloprodaju # 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. - Istražite mogućnosti primjene AI-ja - Kontaktirajte nas Izdvajanje važnih informacija iz milijuna podataka. Gdje AI može pomoći ## 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. 1. 01 Prodaja raste ili pada. 2. 02 Potražnja se premješta. 3. 03 Zalihe se troše. 4. 04 Neki se artikli prodaju slabije. 5. 05 Kupci mijenjaju navike. 6. 06 Promocije mijenjaju ponašanje kupaca. 7. 07 Marže se smanjuju. 8. 08 Na jednoj se lokaciji događa nešto neuobičajeno. 9. 09 Neka se druga promjena istodobno pojavi na dvadeset lokacija. AI može izdvojiti ono čemu zaposlenici trebaju posvetiti pozornost. Bolji uvid u maloprodaju ## Izvještaji pokazuju što se dogodilo, a AI pomaže razumjeti što se trenutačno mijenja. Klasična analitika odgovara na pitanja: - Što smo prodali? - Koja je prodavaonica najbolja? - Kojim je artiklima pala prodaja? - Kolika nam je bila marža? AI pomaže odgovoriti na pitanja: - Što se neočekivano promijenilo? - Kako se kreće potražnja? - Koja promjena traži pozornost? - Što možemo očekivati? - Što treba provjeriti? - Koje korake razmotriti? 01 ### Transakcije Milijuni podataka 02 ### Izvještavanje Što se dogodilo? 03 ### Prepoznavanje promjena Što se mijenja? 04 ### Predviđanje Što bi se moglo dogoditi? 05 ### Preporuka Čemu se posvetiti? 06 ### Reakcija Što poduzeti? Uz pregled rezultata, prate se i rani znakovi promjena. Bolje razumijevanje potražnje ## 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. 3 prodavaonice · ilustrativni primjer **Prodaja proizvoda raste izvan očekivanog raspona** Očekivani raspon Danas - Predviđanje potražnje - Otkrivanje odstupanja - Prepoznavanje trendova - Prepoznavanje potrebe za nadopunom zaliha - Podrška planiranju Što ranije uočite promjenu potražnje, to više vremena imate za reakciju. Zalihe ## I prazna polica i neprodani proizvod imaju svoju cijenu. Premalo zaliha znači - Propuštenu prodaju. - Slabiju dostupnost proizvoda. - Nezadovoljne kupce. - Hitne nadopune. Previše zaliha znači - Zarobljen obrtni kapital. - Pritisak na sniženja. - Troškove skladištenja. - Otpis ili zastarjelu robu. Cilj su zalihe usklađene s potrebama prodaje. Otkrivanje odstupanja ## 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. Primjerice - 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. 1. **20.000 artikala × 80 prodavaonica** matrica 2. **1.600.000** kombinacija artikla i lokacije 3. **AI otkrivanje promjena** neprekidno 4. **37** neuobičajenih promjena 5. **6** koje treba provjeriti 6. **Pozornost zaposlenika** usmjerena na važno Ilustrativne brojke, nisu rezultati klijenata Analiza košarice ## 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. 1. 01 Koji se proizvodi kupuju zajedno? 2. 02 Kupnja kojih kategorija potiče novu kupnju? 3. 03 Koji proizvodi zamjenjuju jedan drugog? 4. 04 Što se još prestane kupovati kad određenog proizvoda nema? 5. 05 Kako se košarice razlikuju među lokacijama? 6. 06 Kako promocije utječu na ostatak košarice? 7. 07 Koji se proizvodi prodaju drukčije od usporedivih? Jedna transakcija pokazuje što je prodano, a tisuće transakcija otkrivaju kako kupci biraju. Bolje razumijevanje kupaca ## 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. Preporuke na temelju povezanih proizvoda tek su početak: „Kupili ste X, pa bi vas mogao zanimati Y.” Dobra personalizacija pomaže odlučiti što se pojedinom kupcu uopće isplati pokazati. Treba razumjeti i: - 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? Analiza promocija ## Prodaja je porasla, ali znači li to da je promocija uspjela? Promocija **Rast prodaje** *tek je početak analize* 1. Dodatna potražnja 2. Prelijevanje prodaje s drugih proizvoda 3. Marža 4. Navike kupaca 5. 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. Rad u prodavaonicama ## 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. Prodavaonica 14 · danas **Što traži moju pozornost?** - ! 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 Otvori zadatke Ilustrativni primjer Računalni vid ## 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? - Dostupnost proizvoda na polici - Prepoznavanje proizvoda - Provjera izlaganja - Usklađenost s planogramom - Provjera provedbe promocije - Prebrojavanje artikala - Vizualni pregledi [Računalni vid](https://margins.agency/hr/usluge/razvoj-ai-rjesenja) 1. Slika 2. Prepoznavanje artikala 3. Prepoznavanje 4. Usporedba 5. Strukturiranje podataka 6. Reakcija AI u svakodnevnom poslovanju ## 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. 1. Dobavljači 2. Nabava 3. Zalihe 4. Prodavaonice 5. Kupci AI podrška u cijelom poslovnom procesu - Narudžbe - Dobavljači - Zalihe - Skladišta - Prodavaonice - Zaposlenici - Zahtjevi kupaca - Dokumenti - Povrati - Cijene - Podaci o proizvodima Automatizacija uz AI ## Iza prodavaonice koju vidi kupac krije se velika količina administrativnog posla. - Dokumenti dobavljača - Računi - Promjene cijena - E-poruke kupaca - Reklamacije - Obrada narudžbi - Izvještaji - Odobrenja 1. 01 **E-poruka, dokument ili zahtjev** 2. 02 **Razumijevanje sadržaja** 3. 03 **Izdvajanje podataka** 4. 04 **Provjera** 5. 05 **Primjena pravila** 6. 06 **Ažuriranje sustava** 7. 07 **Provjera iznimke uz zaposlenika** Rutinski se koraci automatiziraju, a iznimke prosljeđuju odgovornoj osobi. Znanje dostupno zaposlenicima ## 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. Asistent u prodavaonici · primjer odobreni izvori - „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?” Odgovor na temelju pravila, postupaka i podataka o proizvodima Capta ## 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 Captu](https://margins.agency/hr/proizvodi/capta) Povezanost prodajnih kanala ## Kupac 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 - E-pošta - Promocije Prodavaonica Web shop Podaci i potrebe kupca **AI** Preporuka sljedećeg koraka Digitalno Fizičko Poslovanje je organizirano po kanalima, ali kupac očekuje da ga svugdje jednako dobro poznajete. Povezivanje sustava ## 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 sustavima](https://margins.agency/hr/tehnologija/povezivanje-sustava) AI u privatnom okruženju ## Što 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](https://margins.agency/hr/tehnologija/privatni-ai) - Navike kupaca - Transakcije - Marže - Podaci o dobavljačima - Prodajna strategija - Interni postupci - Znanje zaposlenika AI se može povezati s vašim podacima, a da oni ne napuštaju vašu organizaciju. Korisnička podrška ## 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. - Gdje je moja narudžba? - Mogu li vratiti ovaj proizvod? - Je li proizvod dostupan? - Kad će stići? - Kakvo je jamstvo? - Je li moj povrat novca obrađen? Manje rutinskog posla u podršci znači više vremena za razgovore koji traže osobni pristup i procjenu. Upit kupca Razumijevanje zahtjeva Dohvat relevantnih podataka Može li AI riješiti zahtjev? Da **Odgovor** Ne **Zaposlenik** Mogućnosti primjene AI-ja u maloprodaji ## Prepoznajete li neki od ovih izazova? Prijeđite pokazivačem ili dodirnite dio maloprodajnog poslovanja da biste vidjeli koje bi primjene AI-ja tu vrijedilo istražiti. Upravljanje poslovanjem - Prepoznavanje slučajeva koji traže pozornost - Prognoze - Analiza prilika i rizika Dobavljači - Analiza dobavljača - Obrada dokumenata Nabava - Praćenje promjena potražnje - Prepoznavanje rizika u zalihama Prodavaonica - Prioriteti zadataka - Uvid u rad prodavaonice - AI asistenti - Vizualni pregled Kupac - Personalizacija - Automatizacija korisničke podrške - Prepoznavanje promjena navika - Zadržavanje kupaca i rizik odlaska Upravljanje asortimanom - Analiza košarice - Analiza ponude proizvoda - Povezanost proizvoda Promocije - Analiza dodatne prodaje - Utjecaj na prodaju drugih proizvoda - Odaziv kupaca Administracija - Unos podataka - Automatizirana obrada e-pošte Program vjernosti - Poznavanje kupca - Relevantne ponude AI - Prepoznavanje, predviđanje i preporuke - Praćenje rezultata poduzetih koraka Strateška AI radionica ## 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. [Strateška AI radionica](https://margins.agency/hr/usluge/strateska-ai-radionica) 1. 01 **Poslovni problem** 2. 02 **Proces** 3. 03 **Podaci** 4. 04 **Moguća primjena AI-ja** 5. 05 **Korist × izvedivost** 6. 06 **Prva primjena** Cilj je utvrditi gdje se uvođenje AI-ja isplati. AI transformacija poslovanja ## AI možete uvoditi korak po korak. Krenite od jednog važnog problema. Svaka uspješna primjena donosi podatke, integracije i iskustvo koji olakšavaju sljedeću. 1. 01 **Potražnja** *Točnije prognoze.* 2. 02 **Zalihe** *Veća dostupnost proizvoda.* 3. 03 **Asortiman** *Veze među proizvodima.* 4. 04 **Prodavaonice** *Izdvajanje onoga što traži pozornost.* 5. 05 **Kupci** *Komunikacija prilagođena kupcu.* 6. 06 **Automatizacija** *Manje ponavljajućih poslova.* 7. 07 **Znanje** *Iskustvo zaposlenika kao izvor znanja.* Od informacije do reakcije ## Korisna informacija mora dovesti do konkretne odluke. 1. 01 — **Praćenje** — Transakcija, zaliha, kupaca, proizvoda i poslovanja. 2. 02 — **Prepoznavanje** — Što se promijenilo. 3. 03 — **Razumijevanje** — Zašto je promjena važna. 4. 04 — **Odluka** — Preporuka sljedećeg koraka. 5. 05 — **Provedba** — Provedba odluke u svakodnevnom radu. 6. 06 — **Mjerenje** — Je li korak promijenio rezultat. 7. 07 — **Učenje** — Rezultat kao podloga za sljedeću odluku. Cilj je da tvrtka brže i bolje reagira na promjene koje pokazuju podaci. Zašto Margins za maloprodaju ## AI povezujemo sa svakodnevnim radom vaše tvrtke. 01 ### Poslovna potreba na prvom mjestu Krećemo od prodajnog ili poslovnog rezultata koji želite postići. 02 ### AI i softver Razvijamo AI i sustave koje zaposlenici koriste u svakodnevnom radu. 03 ### Prediktivni AI, računalni vid i jezični modeli Za svaki problem biramo odgovarajuću tehnologiju; generativni AI nije uvijek potreban. 04 ### Povezivanje poslovnih sustava AI povezujemo s vašim postojećim maloprodajnim sustavima. 05 ### Rad u privatnom okruženju Kad treba, rješenje prilagođavamo infrastrukturi pod vašim nadzorom. 06 ### Podrška nakon implementacije Uz Forward Deployed Engineers te upravljanje i održavanje AI sustava rješenje prilagođavamo potrebama poslovanja i nakon implementacije. Primjenjivo iskustvo ## Iskustvo iz srodnih područja koje vrijedi i u maloprodaji. [Svi projekti →](https://margins.agency/hr/projekti) Marikomerc · Predviđanje promjena kod kupaca ### Od povijesti transakcija do ranog prepoznavanja promjena važnih za prodaju. **94,7 %** otkrivenih gubitaka prihoda **43 dana** medijan ranog upozorenja **Pristup** povijest transakcija → rano prepoznavanje promjena u prodaji [Pogledajte rezultate →](https://margins.agency/hr/projekti/marikomerc) Delta · AI podrška terenskoj prodaji ### 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 →](https://margins.agency/hr/projekti/delta-sales-force-automation) ## Povezane usluge i tehnologije ### [Prediktivni AI](https://margins.agency/hr/usluge/razvoj-ai-rjesenja) Prepoznajte obrasce u podacima o kupcima, proizvodima i poslovanju. Prediktivni AI → ### [Računalni vid](https://margins.agency/hr/usluge/razvoj-ai-rjesenja) Pretvorite ono što se vidi u prodavaonici u strukturirane podatke. Računalni vid → ### [Automatizacija uz AI](https://margins.agency/hr/usluge/razvoj-ai-rjesenja) Smanjite ponavljajuću obradu informacija u maloprodajnim procesima. Automatizacija uz AI → ### [Povezivanje s poslovnim sustavima](https://margins.agency/hr/tehnologija/povezivanje-sustava) Povežite AI s blagajnama, ERP-om, web shopom, zalihama i sustavima za kupce. Povezivanje s poslovnim sustavima → ### [Interno znanje i RAG](https://margins.agency/hr/usluge/razvoj-ai-rjesenja) 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-ja](https://margins.agency/hr/kontakt) Kontaktirajte nas → Od uočene promjene do odluke i izmjerenog rezultata.