مع توقع نمو سوق الأطعمة المجمدة إلى $312.3 مليار بحلول عام 2025، فمن الأهمية بمكان بالنسبة للشركات الاستفادة من تحليلات البيانات والذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي لاكتساب رؤى المبيعات حول توزيع المنتجات وفعالية استراتيجية المبيعات.

أحد عملائنا، وهو الفرع الهندي لشركة كندية متعددة الجنسيات رائدة في مجال تصنيع الأغذية المجمدة، شرع مؤخرًا في التحول الرقمي لقوة المبيعات لديه لتحسين توزيع المنتجات، وتقليل نفاد المخزون، وزيادة المبيعات.

تضمنت المرحلة الأولى من هذا التحول الرقمي الانتقال إلى السحابة واستخدام تطبيق الهاتف المحمول لتتبع أنشطة التوزيع. في عام 2018، تم إطلاق شركة الأغذية المجمدة نظام إدارة التوزيع Ivy Cloud (DMS) وتطبيق الهاتف المحمول لأتمتة قوة المبيعات (SFA).

ومع ذلك، كانت المرحلة الثانية من هذا التحول الرقمي بمثابة تمييز حقيقي. كانت الشركة تبحث عن توليد رؤى لتمكين قوتها الميدانية من تحديد الإجراءات التي يجب اتخاذها أثناء زيارة أحد متاجر البيع بالتجزئة. ولهذا السبب، عملنا مع شركة Frozen Food العملاقة لتنفيذ حل SKU Recommender الخاص بنا، وهو منصة بيع موجهة هي الأفضل في فئتها للسلع الاستهلاكية، بالإضافة إلى تطبيق Ivy Cloud DMS وSFA في عام 2022. يقوم Ivy Recommender بإنشاء رؤى ومعلومات خاصة بالمتجر توصيات للمساعدة في تعزيز المبيعات وتحسين نتائج الأعمال.

التعامل مع طوفان البيانات

كان أحد أكبر التحديات التي واجهتها شركة الأغذية المجمدة هو تحليل البيانات التي تم جمعها من السوق الهندية للحصول على رؤى. تعد الهند أحد أسواقها الكبيرة في آسيا نظرًا لقاعدة العملاء الكبيرة لمنتجاتها من البطاطس. كانت الشركة تقوم بالفعل بجمع البيانات الخاصة بالسوق من المنطقة الجغرافية باستخدام تطبيق Ivy DMS وIvy SFA.

كانت شركة الأغذية المجمدة بحاجة إلى حل لجعل البيانات سهلة الفهم لقوة المبيعات مع إنشاء رؤى قابلة للتنفيذ خاصة بالمتجر. أرادت الشركة دمج نماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتنظيم الرؤى وإدخالها في منتجاتها أتمتة قوة المبيعات (SFA) التطبيق للممثلين.

تضمنت بعض التحديات التجارية التي تواجهها شركة الأغذية المجمدة العملاقة إنشاء المزيد من الخطوط لكل مكالمة، وزيادة مبيعات وحدات SKU الجديدة في السوق، وزيادة عدد المنتجات المباعة لكل زيارة لمتجر البيع بالتجزئة.

التالي أفضل توصيات SKU مع AI/ML

لقد نفذنا اللبلاب الموصى به للشركة في عام 2022، والتي حللت بيانات أعمالهم للحصول على رؤى وتوصيات مخصصة لمتاجر وزيارات محددة.

يوفر الحل نوعين من التوصيات - FITsell وUPSell. تحت FITsell، يعطي Ivy Recommender توصيات المنتج بناءً على العروض الترويجية سريعة الحركة من خلال تحليل المبيعات السابقة. ضمن UPsell، فإنه يتعمق ويفهم معلمات المتجر النظير للتوصية بـ SKU التالي الأفضل وكمية الطلب المتوقعة لمتجر معين في الزيارة.

لتنفيذ Ivy Recommender للشركة، اتبعنا نهجًا تدريجيًا وجعلنا الحل نشطًا للتوصيات الخاصة ببائعي التجزئة على دفعات.

توليد النتائج المهمة

كانت نتائج تطبيق Ivy Recommender للشركة مشجعة للغاية، وهي تتحدث عن فعالية التوصيات.

14% زيادة في المبيعات

26% زيادة في حجم المبيعات

زيادة 35% في الخطوط لكل مكالمة

21% زيادة في الخطوط الجديدة

إجمالي، الحل القائم على AI/ML من Ivy - Ivy Recommender، ساعدت إحدى أكبر الشركات المصنعة للأغذية المجمدة في آسيا على تحقيق نمو كبير وتحقيق المزيد من المبيعات والإيرادات، مما يعرض قوة الحلول التكنولوجية في تلبية احتياجات العمل. أطلقنا Ivy Recommender في عام 2021، وكانت الشركة واحدة من أوائل الشركات التي تبنّت الحل من قاعدة عملائنا الحالية.

—

*تخضع المقاييس المحددة للتغيير بناءً على معلمات مثل جودة البيانات وكمية البيانات وحجم البيانات المستخدمة في تدريب النظام الذكي.