في Ivy ، قمنا ببناء تقنية أحدث لشركات السلع الاستهلاكية على مدار العشرين عامًا الماضية. لقد ابتكرت فرق البحث والتطوير لدينا العديد من الحلول لمساعدة شركات السلع الاستهلاكية على التوسع ومواكبة المنافسة المتزايدة. بفضل التقدم في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق ، يمكنك الآن تحليل ملايين المتاجر باستخدام نموذج بيانات لفهم السلوكيات والاتجاهات لتقديم التوصيات. تابع القراءة لمعرفة كيف تساعدك أنظمة الاقتراحات في معرفة المزيد عن عملائك وزيادة المبيعات.

هذه المدونة هي أيضًا جولة في ممر ذاكرة Ranjith T ، رئيس تطوير المنتجات ، وتشرح ما وراء تطوير محرك التوصية الأصلي الخاص بنا - Ivy التوصية.

إلزامية أكثر من التنبؤية

يقوم محرك توصية المبيعات النموذجي بتحليل مجموعة البيانات لتقديم نصائح توجيهية لمندوبي المبيعات بشأن الإجراءات التي يجب اتخاذها. هذه خطوة تسبق التنبؤ لأن التنبؤية يمكن أن تخبرنا بما سيحدث ، لكن التوجيه يمكن أن يغير ما سيحدث إذا تصرفت بطريقة معينة.
نواجه جميعًا محركات التوصية في حياتنا اليومية مثل اقتراحات الأفلام على Netflix ، وتوصيات المنتج من Amazon ، وغيرها الكثير. هذا هو كل شيء B2C! بالنسبة لشركات السلع الاستهلاكية ، حيث يزور مندوبو المبيعات المتاجر لدفع مبيعات المنتجات ، فقد طبقنا نفس الحكمة التحليلية لاحتياجات شركات السلع الاستهلاكية. يمكن أن يساعدهم الحل الذي نقدمه في جني المزيد من القيمة من كل قناة وزيادة قرارات مندوبي المبيعات للحصول على أداء أفضل.

ملائم لعمليات التوزيع

قد تتساءل أن كل هذا يبدو رائعًا من الناحية النظرية ، ولكن كيف يتناسب مع التطبيقات العملية. شركة سلع استهلاكية مع فريق مبيعات ممتاز ، حيث يتمتع مندوبو المبيعات بعلاقات رائعة مع كل متجر ، ستستفيد أيضًا من محرك التوصية.

تخيل سيناريو يشارك فيه مندوبو المبيعات التوصيات مع مديري المتاجر وأصحابها ، ويتأثر المتجر بكمية المعلومات التي يمتلكها فريقك في متناول أيديهم. ما سيكون أكثر إثارة هو عندما يستفيد المتجر من هذه التوصيات. ستحصل على تجربة عملاء أفضل ، ونمو ، وتنفيذ مثالي في المتجر ، ونفاد أقل للمخزون ، وأوامر كبيرة. كما يعني أيضًا زيادة الإيرادات وزيادة مبيعات المتجر نفسه وتحسين هامش الربح.

توصيات للفوز 

تقترح دراسة هارفارد بيزنس ريفيو ذلك أنظمة التوصية هي تمييز حسابي مهم بين المنظمات الرقمية الناشئة ضد الشركات القديمة. يذكر أيضًا أنه عندما تنشئ AI & ML توصيات مخصصة من خلال تحليل بيانات العملاء ، يمكن أن تزيد المبيعات لتجار التجزئة بمقدار 1% إلى 2% ، كما أن حل التوصية الأصلي الخاص بنا ، Ivy التوصية ، لديه القدرة على زيادة المبيعات لتجار التجزئة بمقدار 5%.

لقد قمنا ببناء محرك التوصيات الخاص بنا لمساعدة المؤسسات على الحصول على قيمة أفضل من بياناتها لمساعدتها على توسيع نطاق أعمالها وتحسين المبيعات. أحد أكبر مكاسبنا هو أن الحل الذي نقدمه لا يحتاج إلا إلى ستة أشهر ضئيلة من البيانات السابقة لإنشاء توصيات بدقة عالية وقيم استدعاء. ومع ذلك ، نفضل أن يستخدم عملاؤنا بيانات لا تقل عن 13 شهرًا لضمان تغطية الجانب الموسمي.

قريب من الكمال

ساعدتنا إعادة تدوير وإعادة استخدام سجلات المسارات المتعددة في إنشاء أنماط قابلة للتكرار توفر الوقت لخوارزمية التوصية الخاصة بنا لتحقيق النتائج. نقدم الآن توصيتين مهمتين مع تحسينات مركزة: Fit Sell و Up-Sell. لدينا أيضًا 14 حالة استخدام أخرى قيد الإعداد والتي من شأنها أن تخفف بشكل أساسي المشاكل من التوظيف إلى أداء الوكلاء الميدانيين.

كلما زاد استخدامك للتوصية ، كلما تعلمت وتحسنت. الموصيون استخدام قوة حسابية هائلة لمعالجة ملايين الجيجابايت من البيانات. كما يقوم بتشغيل خيوط متوازية لمعالجة عدة مئات من المعلمات وفهارس المقطع والتبديلات والتركيبات لتحديد الأنماط بين هذه البيانات.

مستقبل الموصي

الرحلة نحو الابتكار جارية. نحن الظل مندوبو مبيعات في رحلاتهم إلى المتاجر لفهم كيف يُحدث مُوصينا فرقًا في عملهم. يساعدنا ذلك في الحصول على رؤى حول كيفية تحسين ما يقومون به والتصميم وفقًا لذلك.

نظرًا لأننا نتعلم المزيد عن محركنا ، فإننا نقوم بتحسين الميزات الحالية أثناء تطوير حزم إدارة نمو الإيرادات الجديدة التي تأتي مع ضمان زيادة الربحية. نأمل أيضًا في بناء نظام يمكنه تدريب وتعزيز إنتاجية وكلاء القوة الميدانية لدينا.

الجزء الآخر الذي يعتمد عليه مستقبل الموصيين هو سهولة الاستخدام. إذا نفذت شركة سلع استهلاكية التوصية ، لكن فريق العمليات لا يفهم قيمتها ، فلن يخدم الغرض. أيضًا ، إذا لم يتم تحميل التوصيات بسرعة ، فقد يفقد مندوب المبيعات الثقة بها وسيفعل الأشياء بالطريقة القديمة. ومن ثم فإن الأداء وأداء الحل يسيران جنبًا إلى جنب. إذا شعر مندوب المبيعات أن Ivy التوصية تساعدني على إنهاء يومي في وقت أقرب ويساعدني أيضًا على تحقيق أهدافي ، فسيكون ذلك بمثابة فوز لنا وبيان مقنع لشركات السلع الاستهلاكية لتبنيه.

في الملاحظات الختامية ، رانجيث يقول ، "في Ivy ، نسعى جاهدين لمساعدة شركات السلع الاستهلاكية على بناء علاقة أعمق وقوية وقيمة مع شركاء قنوات التوزيع - وهي علاقة تُترجم إلى نمو متبادل ومربح للطرفين".