Hvordan kan Machine Learning i POS skabe værdi for din butik?

Machine Learning er et nyt feature i version 14. Det er kunstig intelligens, som selv finder sammenhænge mellem produkter og købsmønstre. Med ekspedientens kendskab til både produkter og lagersortimentet samt data fra tidligere køb, vil Machine Learning være en medspiller for ekspedienten, som står endnu stærkere i salgssituationen. Jo flere salg du har, des mere data og jo mere specialiserede anbefalinger vil systemet generere.

Stigning i jobskifte

Undersøgelser viser, at ca. 80% af forbrugere er mere villige til at købe fra en virksomhed med personaliserede købsoplevelser, og at produktanbefalinger fra en kunstig intelligens højner kurvstørrelsen med op til 14% 
Kilde: Forbes

Med andre ord giver den personaliserede oplevelse kunderne incitament til at vende tilbage samtidig med, at kurvstørrelsen får et boost. Ligeledes har ekspedienten bedre mulighed for at fokusere på kunderelationen samtidig med, at der skabes en større indtjening.

Eksempel

  • På sin mobile salgsenhed lægger en ekspedient i en vinhandel en italiensk rødvin i kurven for en kunde. Systemet foreslår andre italienske vine som relevante varer
  • Kunden vælger herefter en fransk rosévin, som ekspedienten lægger i kurven
  • Denne sammensætning af produkter får systemet til at foreslå økologiske vine og økologisk tilbehør. Hvorfor? Både rødvinen og rosévinen er økologiske, hvilket ekspedienten ikke har lagt mærke til, men det har systemet. 

Machine Learning giver her ekspedienten et indblik i kundens præferencer og understøtter et mersalg.

Gør dine ekspedienter til supersælgere

Dedikerede sælgere med en indgående produktviden er et plus for enhver forretning, men det kan tage tid at få det fulde overblik og kendskab til varesortimentet. Med Ka-chings implementering af Machine Learning i POS vil systemet understøtte den enkelte ekspedients viden uden at tage opgaven fra dem. Med hver enkelt anbefaling vil ekspedienterne selv få et større overblik over varegrupperne og blive klogere på sortimentet. Implementeringen af Machine Learning i POS vil blive en medspiller, der med tiden gør ekspedienterne mere ressourcestærke.

Fokus på kunderelationen

Machine Learning understøtter ekspedienterne i at fokusere på kunderelationen og skabe loyale kunder. Systemets anbefalinger giver ekspedienten ekspertviden og hjælper dem til at blive bedre til at se sammenhænge mellem produkter i varesortimentet. Når ekspedienten ikke længere behøver at træne produktanbefalinger aktivt, bliver der frigivet tid og overskud til selve salgssituationen og til at hjælpe kunden med at få det helt rigtige i kurven. Det giver en personaliseret oplevelse og en tilfreds kunde, som har lyst til at komme igen.

Vil du vide mere?

Du er altid velkommen til at kontakte os, hvis du har spørgsmål til Machine Learning og til hvordan det kan styrke dine medarbejdere. Udfyld formularen her, så kontakter vi dig til en uforpligtende snak.

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

Detailhandlen er ikke død – den er social

18 september 2020

Hvis vi ellers kan komme os over det piskesmæld COVID-19 har givet retail i form af online udvikling, så kunne vi kigge hen mod slutningen af 2020. Her vurderes det nemlig at kunderne kommer til at prioritere oplevelser over pris og produkt når de handler (Kilde: Walker).

For mange retailere mangler basale omnichannel features

15 september 2020

Kun 5% af retailere har de 9 features der skal til for at have det som IMPACT, har defineret som BASIC omnichannel. Det er et problem, mener Kasper Holst, CEO for IMPACT: “Når man ikke tilbyder de minimale krav for omnichannel betyder det mistede salg og mistede kunder. Man forringer positionen af sit brand og sin loyalitet”.

5 fokuspunkter du som retailer skal fokusere på under og efter Covid-19

11 september 2020

Covid-19 påvirker vores samfund og forbrugsvaner på nye måder i en grad, så det giver mening at tale om "the next normal" frem for "the new normal". Udviklingen går stærkt, og kun de retailere der formår at finde og fastholde deres kunder, har en chance for at følge med.


Vis mere