| 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
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.
Nowa era komunikacji biznesowej, KSeF stał się faktem
Od 1 lutego 2026 roku, w Polsce z sukcesem rozpoczęła się nowa era elektronicznej komunikacji w biznesie. Od tego dnia przedsiębiorcy zaczynają posługiwać się wspólnym standardem we wzajemnej wymianie dokumentów – fakturą ustrukturyzowaną, znaną jako FA(3) lub po prostu faktura KSeF.
Od 1 lutego 2026 roku, w Polsce z sukcesem rozpoczęła się nowa era elektronicznej komunikacji w biznesie. Od tego dnia przedsiębiorcy zaczynają posługiwać się wspólnym standardem we wzajemnej wymianie dokumentów – fakturą ustrukturyzowaną, znaną jako FA(3) lub po prostu faktura KSeF.
Smart Factory w skali globalnej: jak MOWI porządkuje produkcję dzięki danym w czasie rzeczywistym
Cyfryzacja produkcji w skali globalnej wymaga dziś spójnych danych, jednolitych standardów i decyzji podejmowanych w czasie rzeczywistym. W środowisku rozproszonych zakładów produkcyjnych tradycyjne raportowanie i lokalne narzędzia IT przestają wystarczać. Przykład MOWI pokazuje, jak wdrożenie rozwiązań Smart Factory i systemu MES może uporządkować zarządzanie produkcją w wielu lokalizacjach jednocześnie, zwiększając przejrzystość procesów, efektywność operacyjną oraz stabilność jakości.
Cyfryzacja produkcji w skali globalnej wymaga dziś spójnych danych, jednolitych standardów i decyzji podejmowanych w czasie rzeczywistym. W środowisku rozproszonych zakładów produkcyjnych tradycyjne raportowanie i lokalne narzędzia IT przestają wystarczać. Przykład MOWI pokazuje, jak wdrożenie rozwiązań Smart Factory i systemu MES może uporządkować zarządzanie produkcją w wielu lokalizacjach jednocześnie, zwiększając przejrzystość procesów, efektywność operacyjną oraz stabilność jakości.
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 sparaliżowanie kluczowych systemów biznesowych, przejęcie kontroli nad danymi i wymuszenie kosztownych decyzji pod presją czasu. System ERP, jako centralny punkt zarządzania finansami, produkcją i logistyką, stał się dla cyberprzestępców najbardziej atrakcyjnym celem. Ten artykuł pokazuje, dlaczego tradycyjne zabezpieczenia przestają wystarczać i jak realnie chronić ERP przed atakami, które mogą zatrzymać firmę z dnia na dzień.
PSI automatyzuje logistykę Rossmanna: Wdrożenie WMS i MFC w Czechach
Nowoczesne centrum logistyczne Rossmann w Czechach to przykład, jak strategiczne inwestycje w automatykę i systemy IT wspierają skalowanie biznesu w handlu detalicznym. Projekt realizowany przez PSI Polska obejmuje wdrożenie zaawansowanego systemu WMS oraz sterowania przepływem materiałów, tworząc w pełni zintegrowane środowisko dla obsługi rosnących wolumenów sprzedaży i dynamicznego rozwoju e-commerce. To wdrożenie pokazuje, jak technologia staje się fundamentem efektywnej, przyszłościowej logistyki.
Nowoczesne centrum logistyczne Rossmann w Czechach to przykład, jak strategiczne inwestycje w automatykę i systemy IT wspierają skalowanie biznesu w handlu detalicznym. Projekt realizowany przez PSI Polska obejmuje wdrożenie zaawansowanego systemu WMS oraz sterowania przepływem materiałów, tworząc w pełni zintegrowane środowisko dla obsługi rosnących wolumenów sprzedaży i dynamicznego rozwoju e-commerce. To wdrożenie pokazuje, jak technologia staje się fundamentem efektywnej, przyszłościowej logistyki.
Najnowsze artykuły
Magazyn bez błędów? Sprawdź, jak system WMS zmienia codzienność logistyki
Współczesna logistyka wymaga nie tylko szybkości działania, lecz także maksymalnej precyzji – to właśnie te czynniki coraz częściej decydują o przewadze konkurencyjnej firm. Nawet drobne pomyłki w ewidencji stanów magazynowych, błędy przy przyjmowaniu dostaw czy nieprawidłowe rozmieszczenie towarów, mogą skutkować poważnymi stratami finansowymi i opóźnieniami w realizacji zamówień. W jaki sposób nowoczesne rozwiązania do zarządzania pomagają unikać takich sytuacji? Czym właściwie różni się tradycyjny system magazynowy od zaawansowanych rozwiązań klasy WMS (ang. Warehouse Management System)? I w jaki sposób inteligentne zarządzanie procesami magazynowymi realnie usprawnia codzienną pracę setek firm?
Współczesna logistyka wymaga nie tylko szybkości działania, lecz także maksymalnej precyzji – to właśnie te czynniki coraz częściej decydują o przewadze konkurencyjnej firm. Nawet drobne pomyłki w ewidencji stanów magazynowych, błędy przy przyjmowaniu dostaw czy nieprawidłowe rozmieszczenie towarów, mogą skutkować poważnymi stratami finansowymi i opóźnieniami w realizacji zamówień. W jaki sposób nowoczesne rozwiązania do zarządzania pomagają unikać takich sytuacji? Czym właściwie różni się tradycyjny system magazynowy od zaawansowanych rozwiązań klasy WMS (ang. Warehouse Management System)? I w jaki sposób inteligentne zarządzanie procesami magazynowymi realnie usprawnia codzienną pracę setek firm?
Jak maksymalizować zyski z MTO i MTS dzięki BPSC ERP?
Zysk przedsiębiorstwa produkcyjnego zależy nie tylko od wydajności maszyn, ale przede wszystkim od precyzyjnego planowania, realnych danych i umiejętnego zarządzania procesami. Dlatego firmy, które chcą skutecznie działać zarówno w modelu Make to Stock (MTS), jak i Make to Order (MTO), coraz częściej sięgają po rozwiązania klasy ERP, takie jak BPSC ERP.
Zysk przedsiębiorstwa produkcyjnego zależy nie tylko od wydajności maszyn, ale przede wszystkim od precyzyjnego planowania, realnych danych i umiejętnego zarządzania procesami. Dlatego firmy, które chcą skutecznie działać zarówno w modelu Make to Stock (MTS), jak i Make to Order (MTO), coraz częściej sięgają po rozwiązania klasy ERP, takie jak BPSC ERP.
Warsztaty analityczne i sesja discovery. Jak wygląda pierwszy etap współpracy z partnerem wdrożeniowym ERP
Wdrożenie systemu ERP to jedna z najważniejszych strategicznych decyzji, jakie może podjąć firma. To inwestycja, która ma zrewolucjonizować procesy, zwiększyć efektywność i dać przewagę konkurencyjną. Jednak droga do sukcesu jest pełna potencjalnych pułapek. Wielu menedżerów obawia się nieprzewidzianych kosztów, oporu zespołu czy niedopasowania systemu do realnych potrzeb. Jak zminimalizować to ryzyko? Kluczem jest solidne przygotowanie. Zanim padnie słowo „wdrażamy”, konieczne jest przeprowadzenie trzech fundamentalnych etapów: warsztatów analitycznych, sesji discovery oraz analizy przedwdrożeniowej ERP. To nie są zbędne formalności, ale fundament, na którym zbudujesz sukces całego projektu.
Wdrożenie systemu ERP to jedna z najważniejszych strategicznych decyzji, jakie może podjąć firma. To inwestycja, która ma zrewolucjonizować procesy, zwiększyć efektywność i dać przewagę konkurencyjną. Jednak droga do sukcesu jest pełna potencjalnych pułapek. Wielu menedżerów obawia się nieprzewidzianych kosztów, oporu zespołu czy niedopasowania systemu do realnych potrzeb. Jak zminimalizować to ryzyko? Kluczem jest solidne przygotowanie. Zanim padnie słowo „wdrażamy”, konieczne jest przeprowadzenie trzech fundamentalnych etapów: warsztatów analitycznych, sesji discovery oraz analizy przedwdrożeniowej ERP. To nie są zbędne formalności, ale fundament, na którym zbudujesz sukces całego projektu.
Strategia migracji danych do nowego systemu ERP. Metody, ryzyka i najlepsze praktyki
Wdrożenie nowego systemu ERP to dla wielu firm nie tylko krok w stronę unowocześnienia procesów biznesowych, ale także ogromne przedsięwzięcie logistyczne i technologiczne. Aby nowy system ERP zaczął efektywnie wspierać działalność organizacji, kluczowe jest odpowiednie przygotowanie danych, które muszą zostać bezpiecznie i precyzyjnie przeniesione ze starego systemu. Migracja danych ERP to skomplikowany proces, wymagający zarówno zaawansowanej wiedzy technologicznej, jak i dokładnego planowania na poziomie strategicznym. W tym artykule przybliżymy najlepsze metody, wskażemy najczęstsze ryzyka oraz podpowiemy, jak przeprowadzić migrację krok po kroku.
Wdrożenie nowego systemu ERP to dla wielu firm nie tylko krok w stronę unowocześnienia procesów biznesowych, ale także ogromne przedsięwzięcie logistyczne i technologiczne. Aby nowy system ERP zaczął efektywnie wspierać działalność organizacji, kluczowe jest odpowiednie przygotowanie danych, które muszą zostać bezpiecznie i precyzyjnie przeniesione ze starego systemu. Migracja danych ERP to skomplikowany proces, wymagający zarówno zaawansowanej wiedzy technologicznej, jak i dokładnego planowania na poziomie strategicznym. W tym artykule przybliżymy najlepsze metody, wskażemy najczęstsze ryzyka oraz podpowiemy, jak przeprowadzić migrację krok po kroku.
Strategiczna przewaga czy kosztowny mit? Kto wygrywa dzięki chmurze?
Chmura miała być odpowiedzią na wyzwania sektora finansowego: przestarzałą infrastrukturę, rozproszone dane, rosnące oczekiwania klientów i klientek. Dziś korzysta z niej już 91% instytucji, a mimo to tylko nieliczne mówią o realnych efektach. Zaledwie 12% firm maksymalizuje potencjał chmury – tworzy skalowalne platformy, wdraża GenAI, monetyzuje dane. Reszta? Często grzęźnie w kosztach, integracjach i braku kompetencji. Różnica nie tkwi w technologii, ale w strategii – i to ona może zadecydować o miejscu w sektorze, który właśnie wchodzi w kolejną fazę transformacji.
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
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
AI bez hype’u – od eksperymentów do infrastruktury decyzji
Sektory IT oraz logistyka stoją u progu fundamentalnej zmiany w podejściu do sztucznej inteligencji… / Czytaj więcej
AI na hali produkcyjnej: od „excelowej” analizy do Predictive Maintenance z Prodaso
Cyfrowa transformacja w produkcji nie musi oznaczać wymiany całego parku maszynowego ani wieloletni… / Czytaj więcej
Legislacyjny maraton 2026: Jak zamienić wymogi compliance w przewagę operacyjną?
Nadchodzi legislacyjny maraton 2025–2026. Od rewolucji w stażu pracy i jawności płac, po obowiązkow… / Czytaj więcej
Jak AI zmieni nasze miejsca i sposoby pracy w 2026 roku?
Choć w ostatnich latach zaszły istotne zmiany dotyczące miejsca i sposobu w jaki pracujemy oraz mod… / Czytaj więcej
