| REKLAMA |
 |
Obniżki cen, rabaty i promocje to znane sposoby na sprzedaż towarów, które nie cieszyły się dużym zainteresowaniem, których ceny były zbyt wysokie, albo zamówiono ich zbyt wiele hurtowo. To nie jest idealna sytuacja – sprzedawcy ryzykują utratą przychodów, a nikt nie chce, aby ubrania marnowały się i trafiały na wysypiska.
Tradycyjne podejście opiera się na wysokopoziomowych prognozach popytu, zazwyczaj tworzonych dla całych kategorii produktów lub regionów. Wiadomo jednak, że tego rodzaju modele cechują się niską precyzją i nie uwzględniają zróżnicowania popytu w poszczególnych sklepach czy na lokalnych rynkach.
Aby zmaksymalizować rentowność i efektywność, system wyceny oparty na AI musi wykraczać poza statyczne harmonogramy obniżek oraz podstawowe prognozy popytu. Należy szukać rozwiązań oferujących szczegółowe prognozowanie popytu dziennego na poziomie SKU i sklepu, zaawansowane modelowanie elastyczności cenowej oraz dynamiczną optymalizację obniżek.
Takie rozwiązanie powinno również bezproblemowo zintegrować się z systemami ERP oraz planowania, ponieważ AI jest tak inteligentna i przydatna, jak informacje, do których ma dostęp. AI potrzebuje swobodnego dostępu do czystych, dokładnych danych. Dlaczego to takie ważne?
Rozwiązania cenowe wspierane przez AI prognozują dzienny popyt na poziomie SKU i sklepu, co pozwala sprzedawcom dostosować ceny do rzeczywistych trendów sprzedaży, lokalnych wzorców popytu oraz poziomów zapasów w każdym sklepie – a decyzje są podejmowane automatycznie i inteligentnie dzięki lepszej widoczności danych.
Na przykład sprzedawca detaliczny z branży modowej wykorzystał AI do wykrycia trendów popytu na buty damskie na poziomie poszczególnych sklepów. Sklepy miejskie szybko wyprzedawały towar, podczas gdy sklepy na przedmieściach miały nadmiar zapasów. Dlatego też zamiast wprowadzać jednolite obniżki, firma dostosowała strategię cenową, zachowując regularne stawki w lokalizacjach o wysokim popycie i stosując celowane rabaty w miejscach o niższej sprzedaży. Efekt: 18% wzrost wskaźnika sprzedaży i 9% wzrost marży.
W przypadku modeli cenowych sprzedawcy często opierają się na prostych wzorach elastyczności cenowej, które nie odzwierciedlają w pełni wpływu zmian cen na różne segmenty klientów, kategorie produktów i warunki rynkowe. Natomiast AI dynamicznie mierzy prawdziwą elastyczność cenową, uwzględniając dane historyczne sprzedaży i promocji, dane zewnętrzne (ceny konkurencji, trendy gospodarcze, sezonowość), brak towarów oraz anomalie.
Jedna z luksusowych marek torebek zredukowała niepotrzebne obniżki cen dzięki modelowaniu elastyczności cenowej opartemu na sztucznej inteligencji. Zamiast standardowej obniżki o 30% na koniec sezonu, AI wykazała, że obniżka o 15% dla bestsellerów i 40% dla wolno rotujących produktów przyniesie maksymalne przychody. Efekt: 12% redukcji strat marży i szybsze wyczyszczenie zapasów.
W przypadku domu towarowego z branży modowej o przychodach 3 miliardów dolarów, gdzie niemal 30% sprzedaży pochodziło z wyprzedaży, zmiany w cyklach popytu i mało elastyczny łańcuch dostaw doprowadziły do nadmiaru zapasów w jednych lokalizacjach i niedoboru w innych.
Ogólne obniżki cen wprawdzie obniżyły poziom zapasów, ale nie rozwiązały problemu nieodpowiedniego asortymentu – a więc oprócz strat marż wynikających z nieoptymalnych obniżek, spadła też sprzedaż, ponieważ klienci nie znajdowali poszukiwanych produktów.
Po wdrożeniu harmonogramu obniżek wspieranego przez prognozy AI, zalecenia dotyczące obniżek lepiej odzwierciedlały rzeczywisty popyt na produkty sezonowe – z podziałem na produkt i lokalizację. W ciągu sześciu miesięcy marże wzrosły o 4 punkty, a wskaźnik sprzedaży o ponad 10 punktów.
Sprzedawcy detaliczni często też korzystają ze sztywnych harmonogramów, według których ceny są redukowane w określonych odstępach czasu – np. o 20% po czterech tygodniach i o 40% po ośmiu – niezależnie od rzeczywistego popytu czy stanu zapasów.
Tymczasem AI dynamicznie dostosowuje obniżki cen w oparciu o poziomy zapasów, tempo sprzedaży i zewnętrzne sygnały popytu w czasie rzeczywistym. Przykład: sprzedawca detaliczny z branży modowej wprowadził kolekcję świąteczną, spodziewając się dużego zainteresowania. Jednak analiza oparta na sztucznej inteligencji ujawniła, że sprzedaż niektórych modeli była niższa od oczekiwanej. Zamiast zastosowania wszędzie głębokich obniżek, AI zaleciła 10% zniżki online i 25% zniżki w sklepach, gdzie towar się słabiej sprzedawał. Dzięki temu rozwiązaniu detalista poprawił marżę o 15% i zwiększył wskaźnik sprzedaży o 30%.
Jeśli sprzedawcy detaliczni nie korzystają z AI w strategii cenowej, zostawiają na stole pieniądze i marżę – co pokazują powyższe przykłady, a także wiele innych przypadków firm, które wykorzystały szybkie możliwości modelowania sztucznej inteligencji do zwiększenia przychodów oraz poprawy rentowności.
Warto też pamiętać, że nie wszystkie narzędzia do wyceny oparte na AI wymagają całkowitej wymiany już zastosowanych rozwiązań. Istnieją moduły, które można zintegrować z aktualnymi systemami ERP i planowania. Wszystkie powyższe przykłady to detaliści, którzy wzbogacili już istniejące rozwiązania o sztuczną inteligencję, zamiast je całkowicie wymieniać.
Autor: James Nawrocki, Konsultant ds. Rozwiązań Programowych dla Handlu Detalicznego, Zebra Technologies
Najnowsze wiadomości
Customer-specific AI: dlaczego w 2026 roku to ona przesądza o realnym wpływie AI na biznes
W 2026 roku sztuczna inteligencja przestaje być ciekawostką technologiczną, a zaczyna być rozliczana z realnego wpływu na biznes. Organizacje oczekują dziś decyzji, którym można zaufać, procesów działających przewidywalnie oraz doświadczeń klientów, które są spójne w skali. W tym kontekście coraz większe znaczenie zyskuje customer-specific AI - podejście, w którym inteligencja jest osadzona w danych, procesach i regułach konkretnej firmy, a nie oparta na generycznych, uśrednionych modelach.
PROMAG S.A. rozpoczyna wdrożenie systemu ERP IFS Cloud we współpracy z L-Systems
PROMAG S.A., lider w obszarze intralogistyki, rozpoczął wdrożenie systemu ERP IFS Cloud, który ma wesprzeć dalszy rozwój firmy oraz integrację kluczowych procesów biznesowych. Projekt realizowany jest we współpracy z firmą L-Systems i obejmuje m.in. obszary finansów, produkcji, logistyki, projektów oraz serwisu, odpowiadając na rosnącą skalę i złożoność realizowanych przedsięwzięć.
SkyAlyne stawia na IFS dla utrzymania floty RCAF
SkyAlyne, główny wykonawca programu Future Aircrew Training (FAcT), wybrał IFS Cloud for Aviation Maintenance jako cyfrową platformę do obsługi technicznej lotnictwa i zarządzania majątkiem. Wdrożenie ma zapewnić wgląd w czasie rzeczywistym w utrzymanie floty, zasoby i zgodność, ograniczyć przestoje oraz zwiększyć dostępność samolotów szkoleniowych RCAF w skali całego kraju. To ważny krok w modernizacji kanadyjskiego systemu szkolenia załóg lotniczych.
Wykorzystanie AI w firmach rośnie, ale wolniej, niż oczekiwano. Towarzyszy temu sporo rozczarowań
Wykorzystanie sztucznej inteligencji w firmach rośnie, ale tempo realnych wdrożeń pozostaje znacznie wolniejsze od wcześniejszych oczekiwań rynku. Dane pokazują, że z rozwiązań AI korzysta dziś wciąż niewiele przedsiębiorstw, a menedżerowie coraz częściej wskazują na bariery regulacyjne, koszty oraz brak powtarzalnych efektów biznesowych. W praktyce technologia jest testowana głównie w wybranych obszarach, a kluczowe decyzje nadal pozostają po stronie człowieka. Również w firmach, które wdrożyły AI, nierzadko towarzyszą temu rozczarowania.
Europejski przemysł cyfryzuje się zbyt wolno – ERP, chmura i AI stają się koniecznością
Europejski przemysł średniej wielkości wie, że cyfryzacja jest koniecznością, ale wciąż nie nadąża za tempem zmian. Ponad 60% firm ocenia swoje postępy w transformacji cyfrowej jako zbyt wolne, mimo rosnącej presji konkurencyjnej, regulacyjnej i kosztowej. Raport Forterro pokazuje wyraźną lukę między świadomością potrzeby inwestycji w chmurę, ERP i AI a realną zdolnością do ich wdrożenia – ograniczaną przez braki kompetencyjne, budżety i gotowość organizacyjną.
Europejski przemysł średniej wielkości wie, że cyfryzacja jest koniecznością, ale wciąż nie nadąża za tempem zmian. Ponad 60% firm ocenia swoje postępy w transformacji cyfrowej jako zbyt wolne, mimo rosnącej presji konkurencyjnej, regulacyjnej i kosztowej. Raport Forterro pokazuje wyraźną lukę między świadomością potrzeby inwestycji w chmurę, ERP i AI a realną zdolnością do ich wdrożenia – ograniczaną przez braki kompetencyjne, budżety i gotowość organizacyjną.
Najnowsze artykuły
5 pułapek zarządzania zmianą, które mogą wykoleić transformację cyfrową i wdrożenie ERP
Dlaczego jedne wdrożenia ERP dowożą korzyści, a inne kończą się frustracją, obejściami w Excelu i spadkiem zaufania do systemu? Najczęściej decyduje nie technologia, lecz to, jak organizacja prowadzi zmianę: czy liderzy biorą odpowiedzialność za decyzje czy tempo jest dopasowane do zdolności absorpcji oraz czy ludzie dostają klarowność ról i realne kompetencje. Do tego dochodzi pytanie: co po go-live - stabilizacja czy chaos w firmie? Poniżej znajdziesz 5 pułapek, które najczęściej wykolejają transformację i praktyczne sposoby, jak im zapobiec.
SAP vs Oracle vs Microsoft: jak naprawdę wygląda chmura i sztuczna inteligencja w ERP
Wybór systemu ERP w erze chmury i sztucznej inteligencji to decyzja, która determinuje sposób działania organizacji na lata- a często także jej zdolność do skalowania, adaptacji i realnej transformacji cyfrowej. SAP, Oracle i Microsoft oferują dziś rozwiązania, które na pierwszy rzut oka wyglądają podobnie, lecz w praktyce reprezentują zupełnie odmienne podejścia do chmury, AI i zarządzania zmianą. Ten artykuł pokazuje, gdzie kończą się deklaracje, a zaczynają realne konsekwencje biznesowe wyboru ERP.
Transformacja cyfrowa z perspektywy CFO: 5 rzeczy, które przesądzają o sukcesie (albo o kosztownej porażce)
Transformacja cyfrowa w finansach często zaczyna się od pytania o ERP, ale w praktyce rzadko sprowadza się wyłącznie do wyboru systemu. Dla CFO kluczowe jest nie tylko „czy robimy pełną wymianę ERP”, lecz także jak policzyć ryzyko operacyjne po uruchomieniu, ocenić wpływ modelu chmurowego na koszty OPEX oraz utrzymać audytowalność i kontrolę wewnętrzną w nowym modelu działania firmy.
Agentic AI rewolucjonizuje HR i doświadczenia pracowników
Agentic AI zmienia HR: zamiast odpowiadać na pytania, samodzielnie realizuje zadania, koordynuje procesy i podejmuje decyzje zgodnie z polityką firmy. To przełom porównywalny z transformacją CRM – teraz dotyczy doświadczenia pracownika. Zyskują HR managerowie, CIO i CEO: mniej operacji, więcej strategii. W artykule wyjaśniamy, jak ta technologia redefiniuje rolę HR i daje organizacjom przewagę, której nie da się łatwo nadrobić.
Composable ERP: Przewodnik po nowoczesnej architekturze biznesowej
Czy Twój system ERP nadąża za tempem zmian rynkowych, czy stał się cyfrową kotwicą hamującą rozwój? W dobie nieciągłości biznesowej tradycyjne monolity ustępują miejsca elastycznej architekturze Composable ERP. To rewolucyjne podejście pozwala budować środowisko IT z niezależnych modułów (PBC) niczym z klocków, zapewniając zwinność nieosiągalną dla systemów z przeszłości. W tym raporcie odkryjesz, jak uniknąć pułapki długu technologicznego, poznasz strategie liderów rynku (od SAP po MACH Alliance) i wyciągniesz lekcje z kosztownych błędów gigantów takich jak Ulta Beauty. To Twój strategiczny przewodnik po transformacji z cyfrowego "betonu" w adaptacyjną "plastelinę".
Customer-specific AI: dlaczego w 2026 roku to ona przesądza o realnym wpływie AI na biznes
W 2026 roku o wartości sztucznej inteligencji decyduje nie jej „nowość”, ale zdolność do dostarczan… / Czytaj więcej
Europejski przemysł cyfryzuje się zbyt wolno – ERP, chmura i AI stają się koniecznością
Ponad 60% średnich przedsiębiorstw przemysłowych w Europie uważa, że tempo ich transformacji cyfrow… / Czytaj więcej
Nowa era komunikacji biznesowej, KSeF stał się faktem
Od 1 lutego 2026 roku, w Polsce z sukcesem rozpoczęła się nowa era elektronicznej komunikacji w biz… / Czytaj więcej
Co dziś decyduje o sukcesie projektów IT?
Według danych z analizy rynku IT w 2025 roku, 59% projektów jest ukończonych w ramach budżetu, 47%… / Czytaj więcej
Przemysł w 2026 roku: od eksperymentów do zdyscyplinowanego wdrażania AI
Rok 2026 będzie momentem przejścia firm produkcyjnych od pilotaży technologicznych do konsekwentnyc… / Czytaj więcej
Hakerzy nie kradną już tylko haseł. Oni kradną Twój czas i przyszłość. Jak chronić ERP przed paraliżem?
Hakerzy coraz rzadziej koncentrują się wyłącznie na kradzieży haseł. Ich prawdziwym celem jest dziś… / Czytaj więcej
