Med version 14 kommer også et nyt feature i form af Machine Learning. Det er kunstig intelligens, som indsamler oplysninger om produktrelationer og dine kunders købsmønstre. I Point of Sale (POS) vil ekspedienterne således opleve at systemet kommer med relevante produktanbefalinger til mersalg. Alt sammen uden at ekspedienten behøver et indgående kendskab til varesortiment og den enkelte kundes præferencer. Men hvornår og hvordan kan Machine Learning skabe værdi?
Der er ikke nødvendigvis et enkelt springende punkt, som gør Machine Learning relevant for en forretning. Det handler om evnen til at have overblikket over både produkter og kunder. Flere butikker oplever et voksende varesortiment, og især her kan Machine Learning være en relevant medspiller ved at aflaste ekspedienterne i at holde styr på produktsortiment og købsmønstre.
Mange kundesegmenter kan også være et godt argument for at gøre brug af Machine Learning i POS, da hvert segment kan have forskellige behov relateret til en enkelt vare. I en friluftsbutik kan en uldundertrøje være relateret til både vandretur, klatring eller skitur afhængig af, hvem der køber den, og ikke mindst hvilke andre varer, der kommer i kurven. Dette overblik behøver en ekspedient ikke længere træne aktivt, når kassesystemet tilbyder det på baggrund af omfattende data.
En undersøgelse af virksomheder på det danske marked viser, at 96% mener, at Machine Learning har mulighed for at skabe engagerede kunder, og 72% mener, at Machine Learning har potentiale for at styrke medarbejdere (Kilde: Microsoft).
Man kan se Machine Learning som et tidsbesparende koncept, der tillader mennesker at være mere kreative og personlige, mens systemet klarer opgaven med at finde forbindelser og købsmønstre
For at gøre brug af Machine Learning skal du have et kassesystem, der kan understøtte det. Det vil sige, at det skal være i stand til at indsamle data om produkterne og sætte dem i forbindelse med hinanden. I bund og grund vil du kunne implementere Machine Learning i et helt almindeligt kasseapparat, der kører på transaktionelle data. For at få optimalt udbytte af Machine Learning, vil det være en fordel med et velintegreret kassesystem, der kan tale sammen med andre systemer. Det skal også gerne kunne opbevare oplysninger om kunders køb samt håndtere de nyeste GDPR krav.
Er du interesseret i en gratis demo af Ka-ching, kan du booke den hos Thomas her:
 |
Kontakt osThomas Damgren+45 71 995 985 thomas@ka-ching.dk |
|---|
Ka-ching har netop frigivet seneste opdatering, Release 27, der bringer en række spændende funktioner og forbedringer. Denne opdatering sigter mod at gøre POS-oplevelsen endnu bedre for både virksomheder og kasseapparatbrugere. Lad os tage et dybere kig på, hvad denne opdatering bringer til bordet.
Den nye lovgivning om indførelse af digitale kasseapparater træder snart i kraft. Og ja vi ved det godt - det kan virke som en svær og kompleks forandring for mange virksomhedsejere. For at hjælpe med at afklare nogle af de mest almindelige spørgsmål, har vi udarbejdet denne FAQ-sektion. Her finder du svar på de spørgsmål, der oftest opstår i forbindelse med den nye lovgivning.
For dem der handler online er en velfungerende E-commerce afgørende for succes. Et integreret kassesystem kan være en game-changer, da det bringer en række fordele til bordet, der kan forbedre både kundeoplevelsen og den interne drift. Lad os udforske, hvordan et integreret kassesystem kan optimere din online butik ved at forbedre kundeoplevelsen, lagerstyring og salgsrapportering.