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
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.
FAQ
1. Hvordan kan Machine Learning skabe værdi for en virksomhed?
- Machine Learning kan skabe værdi for en virksomhed ved at analysere produktrelationer og kunders købsmønstre. Dette kan hjælpe med at forudsige og tilbyde relevante produktanbefalinger til kunderne, hvilket kan øge salget og forbedre kundeoplevelsen.
2. Hvilke fordele kan Machine Learning tilføre ekspedienter i en butik?
- Machine Learning kan tilføre en del fordele for ekspedienter i en butik. Det kan frigøre dem fra at skulle holde styr på et omfattende varesortiment og købsmønstre, da systemet automatisk genererer relevante produktanbefalinger. Derudover kan det give ekspedienterne indsigt i kunders præferencer og behov, hvilket kan hjælpe dem med at yde en mere personlig og effektiv service.
3. Hvad kræves der for at implementere Machine Learning i et kassesystem, og hvordan kan det forbedre kundeoplevelsen?
- Vælger du Ka-ching som kassesystem, så får du automatisk Machine Learning, da det er en indbygget feature hos os. Men for at Machine Learning skal fungere i et kassesystem kræves det, at systemet har noget data at analysere ud fra - noget data om butikkens produkter og kundernes købsadfærd. Det er også vigtigt, at kassesystemet kan integreres med andre systemer og opfylde de nødvendige databeskyttelseskrav, såsom GDPR. Ved at have et kassesystem med Machine Learning, kan virksomheder forbedre kundeoplevelsen, da man nemmere og hurtigere kan give mere relevante produktanbefalinger og skabe en mere effektiv og personaliseret salgsoplevelse.
Er du interesseret i en gratis demo af Ka-ching, kan du booke den hos Thomas her:
