10-ből 3 üzlet nem működik hatékonyan

– így javíts rajta

A kereskedelmi hálózatokat az elmúlt év eseményei új kihívások elé állították. A sokszor impulzívan változó időszakban a megszokottnál gyorsabb reakcióra van szükségük, a bizonytalanság miatt azonban a gyors döntések, komoly kockázatokat hordoznak. Az adatok tudatosabb felhasználásával, a pontosabb előrejelzésekkel és a gyors döntéshozatalt támogató eszközökkel a kockázatok érdemben csökkenthetők, ezzel pedig érdemi hatékonyságjavulás érhető el.

Az adatalapú döntéshozatal mára elengedhetetlen az olyan nagy létszámmal működő kereskedelmi hálózatok számára, ahol a gyors, szakmailag megalapozott és valós üzleti értékeket teremtő versenypiaci reakció kulcsfontosságú a hatékony működés érdekében. A RETAIL EFFICIENCY SOLUTION  innovatív Machine Learning technológia alkalmazásával teszi lehetővé egy több ezer fős létszámmal működő hálózat hatékonyságának javítását.

Az optimalizációs modell kiegészülve egy vezetői- és operatív dashboarddal lehetőséget nyújt az üzleti felhasználóknak az eredmények folyamatos nyomon követésére és a beavatkozási pontok azonosítására.

KIHÍVÁSOK

  • Optimális létszám allokáció elérése
  • Hatékony és rugalmas működési környezet biztosítása
  • Inhomogén hálózat egységes kezelése
  • Elfolyó, kontrollálatlan költségek
  • Kiaknázatlanul maradó sales potenciál
  • Átláthatatlan és követhetetlenné váló folyamatok

MEGOLDÁS

  • Adatalapú gépi tanuló (Machine Learning) modell
  • Interaktív vezetői- és operatív dashboard
  • Egyedi tényezőket is figyelembe vevő, személyre szabható
  • Objektívvé és mérhetővé válik az allokációs folyamat
  • A potenciális beavatkozási pontok azonosítása megtörténik
  • Biztosítottá válik a folyamatos nyomonkövethetőség

ELÉRHETŐ EREDMÉNYEK

  • Kialakul az optimális működési szint
  • Azonnal racionalizálható az eredmény
  • Hosszú távon fenntartható az optimális működés
  • Akár 15%-os operatív költségmegtakarítás
  • További 10-20% sales potenciál azonosítása
  • 1 év alatt is elérhető 1.5-2-es ROI

Tanulmány: 6 tipikus hiba, ami egy AI bevezetés bukásához vezet

Az Artifical Intelligence (AI) – vagy magyarul Mesterséges Intelligencia – mára megkerülhetetlen technológiává vált a világ minden pontján, amit számos szektorban, széles körben használnak a vállalatok. Csak néhány példát említve, előszeretettel alkalmazzák üzleti értékteremtésre, döntés előkészítésre, gyártásra, vagy akár a felhasználói élmények növelésére is. Az AI széles körben felhasználható technológia ami nagy segítségére van a vállalatoknak, ám egy AI bevezetési projekt számtalan buktatót tartalmaz, ha nem járunk el körültekintően, nem tervezzük meg előre a projekt lépéseit.

Elkészült tanulmányunkkal ebben szeretnénk neked segíteni! Belevágnál egy AI projektbe, és szeretnéd igazán jól csinálni? Összegyűjtöttük neked, hogy piaci tapasztalataink és nemzetközi kutatások alapján mik az AI projekt buktatói, hogyan tudod őket elkerülni, és sikeres projektet zárni.

Elérhetőségeid megadását követően válaszlevélben elküldjük neked a sikeres AI projekt pontos receptjét, ha pedig kérdésed, vagy észrevételed van, beszélgessünk!

Kapcsolat

Ágoston Gergely
Sales Vezető
+36 20 972 8017
agoston.gergely@united-consult.hu