| REKLAMA |
 |
Obniżki cen, rabaty i promocje to znane sposoby na sprzedaż towarów, które nie cieszyły się dużym zainteresowaniem, których ceny były zbyt wysokie, albo zamówiono ich zbyt wiele hurtowo. To nie jest idealna sytuacja – sprzedawcy ryzykują utratą przychodów, a nikt nie chce, aby ubrania marnowały się i trafiały na wysypiska.
Tradycyjne podejście opiera się na wysokopoziomowych prognozach popytu, zazwyczaj tworzonych dla całych kategorii produktów lub regionów. Wiadomo jednak, że tego rodzaju modele cechują się niską precyzją i nie uwzględniają zróżnicowania popytu w poszczególnych sklepach czy na lokalnych rynkach.
Aby zmaksymalizować rentowność i efektywność, system wyceny oparty na AI musi wykraczać poza statyczne harmonogramy obniżek oraz podstawowe prognozy popytu. Należy szukać rozwiązań oferujących szczegółowe prognozowanie popytu dziennego na poziomie SKU i sklepu, zaawansowane modelowanie elastyczności cenowej oraz dynamiczną optymalizację obniżek.
Takie rozwiązanie powinno również bezproblemowo zintegrować się z systemami ERP oraz planowania, ponieważ AI jest tak inteligentna i przydatna, jak informacje, do których ma dostęp. AI potrzebuje swobodnego dostępu do czystych, dokładnych danych. Dlaczego to takie ważne?
Rozwiązania cenowe wspierane przez AI prognozują dzienny popyt na poziomie SKU i sklepu, co pozwala sprzedawcom dostosować ceny do rzeczywistych trendów sprzedaży, lokalnych wzorców popytu oraz poziomów zapasów w każdym sklepie – a decyzje są podejmowane automatycznie i inteligentnie dzięki lepszej widoczności danych.
Na przykład sprzedawca detaliczny z branży modowej wykorzystał AI do wykrycia trendów popytu na buty damskie na poziomie poszczególnych sklepów. Sklepy miejskie szybko wyprzedawały towar, podczas gdy sklepy na przedmieściach miały nadmiar zapasów. Dlatego też zamiast wprowadzać jednolite obniżki, firma dostosowała strategię cenową, zachowując regularne stawki w lokalizacjach o wysokim popycie i stosując celowane rabaty w miejscach o niższej sprzedaży. Efekt: 18% wzrost wskaźnika sprzedaży i 9% wzrost marży.
W przypadku modeli cenowych sprzedawcy często opierają się na prostych wzorach elastyczności cenowej, które nie odzwierciedlają w pełni wpływu zmian cen na różne segmenty klientów, kategorie produktów i warunki rynkowe. Natomiast AI dynamicznie mierzy prawdziwą elastyczność cenową, uwzględniając dane historyczne sprzedaży i promocji, dane zewnętrzne (ceny konkurencji, trendy gospodarcze, sezonowość), brak towarów oraz anomalie.
Jedna z luksusowych marek torebek zredukowała niepotrzebne obniżki cen dzięki modelowaniu elastyczności cenowej opartemu na sztucznej inteligencji. Zamiast standardowej obniżki o 30% na koniec sezonu, AI wykazała, że obniżka o 15% dla bestsellerów i 40% dla wolno rotujących produktów przyniesie maksymalne przychody. Efekt: 12% redukcji strat marży i szybsze wyczyszczenie zapasów.
W przypadku domu towarowego z branży modowej o przychodach 3 miliardów dolarów, gdzie niemal 30% sprzedaży pochodziło z wyprzedaży, zmiany w cyklach popytu i mało elastyczny łańcuch dostaw doprowadziły do nadmiaru zapasów w jednych lokalizacjach i niedoboru w innych.
Ogólne obniżki cen wprawdzie obniżyły poziom zapasów, ale nie rozwiązały problemu nieodpowiedniego asortymentu – a więc oprócz strat marż wynikających z nieoptymalnych obniżek, spadła też sprzedaż, ponieważ klienci nie znajdowali poszukiwanych produktów.
Po wdrożeniu harmonogramu obniżek wspieranego przez prognozy AI, zalecenia dotyczące obniżek lepiej odzwierciedlały rzeczywisty popyt na produkty sezonowe – z podziałem na produkt i lokalizację. W ciągu sześciu miesięcy marże wzrosły o 4 punkty, a wskaźnik sprzedaży o ponad 10 punktów.
Sprzedawcy detaliczni często też korzystają ze sztywnych harmonogramów, według których ceny są redukowane w określonych odstępach czasu – np. o 20% po czterech tygodniach i o 40% po ośmiu – niezależnie od rzeczywistego popytu czy stanu zapasów.
Tymczasem AI dynamicznie dostosowuje obniżki cen w oparciu o poziomy zapasów, tempo sprzedaży i zewnętrzne sygnały popytu w czasie rzeczywistym. Przykład: sprzedawca detaliczny z branży modowej wprowadził kolekcję świąteczną, spodziewając się dużego zainteresowania. Jednak analiza oparta na sztucznej inteligencji ujawniła, że sprzedaż niektórych modeli była niższa od oczekiwanej. Zamiast zastosowania wszędzie głębokich obniżek, AI zaleciła 10% zniżki online i 25% zniżki w sklepach, gdzie towar się słabiej sprzedawał. Dzięki temu rozwiązaniu detalista poprawił marżę o 15% i zwiększył wskaźnik sprzedaży o 30%.
Jeśli sprzedawcy detaliczni nie korzystają z AI w strategii cenowej, zostawiają na stole pieniądze i marżę – co pokazują powyższe przykłady, a także wiele innych przypadków firm, które wykorzystały szybkie możliwości modelowania sztucznej inteligencji do zwiększenia przychodów oraz poprawy rentowności.
Warto też pamiętać, że nie wszystkie narzędzia do wyceny oparte na AI wymagają całkowitej wymiany już zastosowanych rozwiązań. Istnieją moduły, które można zintegrować z aktualnymi systemami ERP i planowania. Wszystkie powyższe przykłady to detaliści, którzy wzbogacili już istniejące rozwiązania o sztuczną inteligencję, zamiast je całkowicie wymieniać.
Autor: James Nawrocki, Konsultant ds. Rozwiązań Programowych dla Handlu Detalicznego, Zebra Technologies
Najnowsze wiadomości
Kwantowy przełom w cyberochronie - nadchodząca dekada przepisze zasady szyfrowania na nowo
Przez długi czas cyfrowe bezpieczeństwo opierało się na prostym założeniu: współczesne komputery potrzebowałyby ogromnych zasobów i wielu lat, aby złamać silne algorytmy szyfrowania. Rozwój technologii kwantowej zaczyna jednak tę regułę podważać, a eksperci przewidują, że w perspektywie 5–10 lat może nadejść „dzień zero”. Jest to moment, w którym zaawansowana maszyna kwantowa będzie w stanie przełamać większość aktualnie stosowanych zabezpieczeń kryptograficznych w czasie liczonym nie w latach, lecz w godzinach.
PSI prezentuje nową identyfikację wizualną
W ramach realizowanej strategii transformacji PSI Software SE zaprezentowała nową identyfikację wizualną. Odświeżony wizerunek w spójny sposób oddaje technologiczne zaawansowanie firmy, jej głęboką wiedzę branżową oraz silne ukierunkowanie na potrzeby klientów. Zmiany te wzmacniają pozycję PSI jako innowacyjnego lidera technologicznego w obszarze skalowalnych rozwiązań informatycznych opartych na sztucznej inteligencji i chmurze, rozwijanych z myślą o energetyce i przemyśle.
W ramach realizowanej strategii transformacji PSI Software SE zaprezentowała nową identyfikację wizualną. Odświeżony wizerunek w spójny sposób oddaje technologiczne zaawansowanie firmy, jej głęboką wiedzę branżową oraz silne ukierunkowanie na potrzeby klientów. Zmiany te wzmacniają pozycję PSI jako innowacyjnego lidera technologicznego w obszarze skalowalnych rozwiązań informatycznych opartych na sztucznej inteligencji i chmurze, rozwijanych z myślą o energetyce i przemyśle.
PROMAG S.A. rozpoczyna wdrożenie systemu ERP IFS Cloud we współpracy z L-Systems
PROMAG S.A., lider w obszarze intralogistyki, rozpoczął wdrożenie systemu ERP IFS Cloud, który ma wesprzeć dalszy rozwój firmy oraz integrację kluczowych procesów biznesowych. Projekt realizowany jest we współpracy z firmą L-Systems i obejmuje m.in. obszary finansów, produkcji, logistyki, projektów oraz serwisu, odpowiadając na rosnącą skalę i złożoność realizowanych przedsięwzięć.
F5 rozszerza portfolio bezpieczeństwa o narzędzia do ochrony systemów AI w środowiskach enterprise
F5 ogłosiło wprowadzenie dwóch nowych rozwiązań - F5 AI Guardrails oraz F5 AI Red Team - które mają odpowiedzieć na jedno z kluczowych wyzwań współczesnych organizacji: bezpieczne wdrażanie i eksploatację systemów sztucznej inteligencji na dużą skalę. Nowa oferta łączy ochronę działania modeli AI w czasie rzeczywistym z ofensy
Snowflake + OpenAI: AI bliżej biznesu
Snowflake przyspiesza wykorzystanie danych i sztucznej inteligencji w firmach, przenosząc AI z fazy eksperymentów do codziennych procesów biznesowych. Nowe rozwiązania w ramach AI Data Cloud integrują modele AI bezpośrednio z danymi, narzędziami deweloperskimi i warstwą semantyczną. Partnerstwo z OpenAI, agent Cortex Code, Semantic View Autopilot oraz rozwój Snowflake Postgres pokazują, jak budować skalowalne, bezpieczne i mierzalne wdrożenia AI w skali całej organizacji.
Najnowsze artykuły
Magazyn bez błędów? Sprawdź, jak system WMS zmienia codzienność logistyki
Współczesna logistyka wymaga nie tylko szybkości działania, lecz także maksymalnej precyzji – to właśnie te czynniki coraz częściej decydują o przewadze konkurencyjnej firm. Nawet drobne pomyłki w ewidencji stanów magazynowych, błędy przy przyjmowaniu dostaw czy nieprawidłowe rozmieszczenie towarów, mogą skutkować poważnymi stratami finansowymi i opóźnieniami w realizacji zamówień. W jaki sposób nowoczesne rozwiązania do zarządzania pomagają unikać takich sytuacji? Czym właściwie różni się tradycyjny system magazynowy od zaawansowanych rozwiązań klasy WMS (ang. Warehouse Management System)? I w jaki sposób inteligentne zarządzanie procesami magazynowymi realnie usprawnia codzienną pracę setek firm?
Współczesna logistyka wymaga nie tylko szybkości działania, lecz także maksymalnej precyzji – to właśnie te czynniki coraz częściej decydują o przewadze konkurencyjnej firm. Nawet drobne pomyłki w ewidencji stanów magazynowych, błędy przy przyjmowaniu dostaw czy nieprawidłowe rozmieszczenie towarów, mogą skutkować poważnymi stratami finansowymi i opóźnieniami w realizacji zamówień. W jaki sposób nowoczesne rozwiązania do zarządzania pomagają unikać takich sytuacji? Czym właściwie różni się tradycyjny system magazynowy od zaawansowanych rozwiązań klasy WMS (ang. Warehouse Management System)? I w jaki sposób inteligentne zarządzanie procesami magazynowymi realnie usprawnia codzienną pracę setek firm?
Migracja z SAP ECC na S4 HANA: Ryzyka, korzyści i alternatywne rozwiązania
W ostatnich latach wiele firm, które korzystają z systemu SAP ECC (Enterprise Central Component), stoi przed decyzją o przejściu na nowszą wersję — SAP S4 HANA. W obliczu końca wsparcia dla ECC w 2030 roku, temat ten staje się coraz bardziej aktualny. Przemiany technologiczne oraz rosnące oczekiwania związane z integracją nowych funkcji, jak sztuczna inteligencja (AI), skłaniają do refleksji nad tym, czy warto podjąć tak dużą zmianę w architekturze systemu. Przyjrzyjmy się głównym powodom, dla których firmy rozważają migrację do S4 HANA, ale także argumentom, które mogą przemawiać za pozostaniem przy dotychczasowym systemie ECC, przynajmniej na krótki okres.
Jak maksymalizować zyski z MTO i MTS dzięki BPSC ERP?
Zysk przedsiębiorstwa produkcyjnego zależy nie tylko od wydajności maszyn, ale przede wszystkim od precyzyjnego planowania, realnych danych i umiejętnego zarządzania procesami. Dlatego firmy, które chcą skutecznie działać zarówno w modelu Make to Stock (MTS), jak i Make to Order (MTO), coraz częściej sięgają po rozwiązania klasy ERP, takie jak BPSC ERP.
Zysk przedsiębiorstwa produkcyjnego zależy nie tylko od wydajności maszyn, ale przede wszystkim od precyzyjnego planowania, realnych danych i umiejętnego zarządzania procesami. Dlatego firmy, które chcą skutecznie działać zarówno w modelu Make to Stock (MTS), jak i Make to Order (MTO), coraz częściej sięgają po rozwiązania klasy ERP, takie jak BPSC ERP.
Ponad połowa cyberataków zaczyna się od błędu człowieka
Ponad 2/3 firm w Polsce odnotowała w zeszłym roku co najmniej 1 incydent naruszenia bezpieczeństwa . Według danych Unit 42, zespołu analitycznego Palo Alto Networks, aż 60% ataków rozpoczyna się od działań wymierzonych w pracowników – najczęściej pod postacią phishingu i innych form inżynierii społecznej . To pokazuje, że w systemie ochrony organizacji pracownicy są kluczowym ogniwem – i że firmy muszą nie tylko edukować, ale też konsekwentnie egzekwować zasady cyberhigieny. Warto o tym pamiętać szczególnie teraz, w październiku, gdy obchodzimy Europejski Miesiąc Cyberbezpieczeństwa.
MES - holistyczne zarządzanie produkcją
Nowoczesna produkcja wymaga precyzji, szybkości i pełnej kontroli nad przebiegiem procesów. Rosnąca złożoność zleceń oraz presja kosztowa sprawiają, że ręczne raportowanie i intuicyjne zarządzanie coraz częściej okazują się niewystarczające. Firmy szukają rozwiązań, które umożliwiają im widzenie produkcji „na żywo”, a nie z opóźnieniem kilku godzin czy dni. W tym kontekście kluczową rolę odgrywają narzędzia, które porządkują informacje i pozwalają reagować natychmiast, zamiast po fakcie.
PSI prezentuje nową identyfikację wizualną
W ramach realizowanej strategii transformacji PSI Software SE zaprezentowała nową identyfikację wiz… / Czytaj więcej
Snowflake + OpenAI: AI bliżej biznesu
Snowflake przyspiesza wykorzystanie danych i sztucznej inteligencji w firmach, przenosząc AI z fazy… / Czytaj więcej
Nowa era komunikacji biznesowej, KSeF stał się faktem
Od 1 lutego 2026 roku, w Polsce z sukcesem rozpoczęła się nowa era elektronicznej komunikacji w biz… / Czytaj więcej
Hakerzy nie kradną już tylko haseł. Oni kradną Twój czas i przyszłość. Jak chronić ERP przed paraliżem?
Hakerzy coraz rzadziej koncentrują się wyłącznie na kradzieży haseł. Ich prawdziwym celem jest dziś… / Czytaj więcej
AI bez hype’u – od eksperymentów do infrastruktury decyzji
Sektory IT oraz logistyka stoją u progu fundamentalnej zmiany w podejściu do sztucznej inteligencji… / Czytaj więcej
