Er Machine Learning relevant for din forretning?

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?

Er Machine Learning relevant for din forretning?

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.

Købsmønstre

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 

Hvordan kommer jeg i gang?

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 os
Thomas Damgren
+45 71 995 985
thomas@ka-ching.dk

Sådan skaber du et brand, ingen kan modstå

21 april 2021

Forbrugernes måde at shoppe på skal forstås som en refleksion af samfundet. For at forstå de tendenser, der dominerer retail-branchen, må man først forstå de sociale, politiske og økonomiske trends. Forbrugernes behov, i den vestlige verden, er ikke kun fysiske men også etiske, selvrealiserende, bæredygtige og politiske. Det handler derfor om at skabe et brand, som forbrugerne vil adaptere til deres individuelle livsstil.

Fremtidens retail er levende data

14 april 2021

Forestil dig at du går ind i en butik, hvor du får en push-notifikation i form af en velkomstbesked. I den vil du blive præsenteret af tilbud og anbefalinger baseret på tidligere køb, eller personer du følger på de sociale medier. Inde i butikken står en ekspedient klar til at hjælpe dig videre baseret på de data butikken har om dig. Det scenarie er ikke fremtiden, men den perfekte blanding af data og kunstig intelligens, som kunderne kommer til at nyde godt af – hvis redskaberne er til rådighed.

Post-corona shopping – kunderne har fået nye vaner

31 marts 2021

I godt en måned har store dele af den danske detailhandel haft åbent, og med regerings nye genåbningsplan kan storcentre og større butikker nu endelig også se målstregen. Dog er det de færreste butikker, som kører business as usual, og meget har ændret sig på et år. Her kigger vi på, hvilke nye tiltag vi er blevet mødt af, og hvilke kunderne fortsat vil bruge.


Vis mere