الارتقاء بأنظمة نقاط البيع إلى المستوى التالي عبر الذكاء الاصطناعي

الارتقاء بأنظمة نقاط البيع إلى المستوى التالي عبر الذكاء الاصطناعي

إكتّشف | الجمعة - 10 / 01 / 2025 - 8:33 ص

في مطلع عام 2024، كلّفنا أحد عملائنا بتحديث نظام نقاط البيع في متجره. وما بدأ كنقل بسيط لقاعدة البيانات إلى منصة أحدث، تطوّر ليغدو نظام نقاط بيع رائد بمزايا غير مسبوقة، وتوقعات للطلب قائمة على التعلم الآلي ومحرك توصيات ذكي.

منحت هذه التجربة -وغيرها- فريقنا فهمًا عميقًا لديناميكيات السوق والخبرة الشاملة في أنظمة نقاط البيع.

تخيل أن يكون لديك رؤية واضحة لخط مبيعاتك، والتنبؤ بموعد إتمام كل صفقة؛ حتى في عالم مليء بالاضطراب وعدم اليقين. هل يبدو هذا طموحًا جامحًا؟ مع التنبؤ المدعوم بالذكاء الاصطناعي، أصبحت هذه الرؤية أقرب من أي وقت مضى، حيث تصل معدلات الدقة إلى ما يقرب من الكمال!

يستغّل نظام لوجيكس لإدارة نقاط البيع من الذكاء الاصطناعي لمساعدة فرق المبيعات على النجاح في عالم اليوم. أصبحت برامج التنبؤ بالمبيعات ضرورية للشركات الحديثة، حيث توفر قدرات ديناميكية تعتمد على البيانات لتعزيز دقة التنبؤ والتخطيط الاستراتيجي.

واليوم، نشاركك 5 من أكثر الأمثلة فعالية وواقعية حول كيفية ترقية نظام نقاط البيع في متجرك؛ للتكيف مع ظروف السوق المتغيرة وتوقعات عملائك.

1. التنبؤ بالطلب الموجه بالذكاء الاصطناعي

مع زيادة عدد المنتجات والأماكن التي تريد تغطيتها من خلال تخطيط المخزون، تغدو مسألة التنبؤ بالطلب أشدّ تعقيدًا!

تسلط أبحاث جارتنر الضوء على أن إدارة خطوط الأنابيب وتوقعات المبيعات من بين المجالات التي تواجه فيها فرق عمليات المبيعات أكبر قدر من الصعوبات. في الواقع، أفاد 67% من مدراء المبيعات أن توليد توقعات دقيقة للمبيعات أصبح أكثر صعوبة اليوم مما كان عليه قبل ثلاث سنوات. 

وهنا، لا يحّل التعلم الآلي لأداء التنبؤ بالطلب -فحسب- تحديات جمع البيانات المتاحة في متجرك وتحليلها والاستفادة منها. بل يمنحك ميزة تنافسية عبر استشراف تقلبات الطلب والاستجابة لاحتياجات السوق في الوقت المناسب.

وعلى الجانب الآخر، يتطلب تحليل ظروف السوق بدقة الحصول على بيانات تتعلق بالديموغرافيا والاقتصاد العالمي وأنشطة التسويق والتغيرات الموسمية وغيرها. 

لكن لا تقلق، إذ تتكفل وحدات التعلم الآلي المدمجة مع نظام لوجيكس لإدارة نقاط البيع بتجميع هذه البيانات وتزويدك بتقارير دقيقة تلقائيًا.

2. تحليلات المبيعات المتقدمة باستخدام الذكاء الاصطناعي

في السنوات الأخيرة، أصبحت تحليلات بيانات الذكاء الاصطناعي واحدة من أكثر اتجاهات تكنولوجيا نقاط البيع شيوعًا. وعلى غرار التنبؤ بالطلب، يمكن استخدام بيانات المبيعات لتوفير توقعات المبيعات بناءً على الأرقام التاريخية التي تم إنشاؤها من خلال المعاملات الفعلية. وبينما غالبًا ما يجتمع كل من التنبؤ بالطلب والمبيعات معًا، يمكن استخدام خوارزميات ذكية أخرى لتنفيذ التحليلات المتقدمة. على سبيل المثال، نختار المنتجات الأكثر مبيعًا والأقل مبيعًا، أو مقدار الأرباح لكل منتج، أو فئة من المنتجات. يمكنك أيضًا اختيار تتبع اتجاهات البيع حسب الفترات الزمنية، أو حساب هامش الربح الأمثل أو مقارنة التوقعات بالمبيعات الفعلية.

3. إدارة المخزون الذكية

تتلخص إدارة المخزون في الحفاظ على التوازن بين نفاد المخزون والتخزين الزائد لتلبية طلب عملائك دون خسارة المال. ويمكن توسيع أنظمة التنبؤ بالطلب لتشمل إدارة المخزون لديك، لأنها توفر المعلومات التي يمكنك بناءً عليها تنظيم مستويات المخزون لديك بمرونة أكبر. 

يعمل نظام لوجيكس لإدارة نقاط البيع كأداة رائعة لتبسيط عمليات التخطيط للمخزون اليومية من خلال أتمتة الحسابات اليدوية وإعادة الطلب من الموردين (بناءً على البيانات المتوفرة).

عند الجمع بين أجهزة نقاط البيع لتتبع مخازنك المادية، يمكن لإدارة المخزون أن توفر لك تكلفة توظيف الموظفين مع المساعدة في الحفاظ على تنظيم كل شيء.

ومن خلال التكامل السلس مع نظام نقطة البيع الخاص بالعميل، تأتي التحليلات التفصيلية في المقدمة، حيث توفر تفصيلاً للخسائر كل ساعة، مع تحديد مكان حدوثها وتوقيتها وفي أي ظروف. والنتيجة؟ أداة لا تقدر بثمن للمتاجر التي تهدف إلى تحسين عملياتها وتعزيز الكفاءة الإجمالية.

4. توصيات ذكية مخصصة

يمكن أن تساعد وحدات التوصية في أنظمة نقاط البيع في زيادة المبيعات لأنها تسمح للموظفين أو العملاء في نقطة البيع بتلقي اقتراحات مخصصة للمنتجات.

من خلال تقديم توصيات مخصصة بشكل مستمر تتوافق مع تفضيلات العملاء، يمكن لمتجرك تعزيز علاقات العملاء وتشجيع عمليات الشراء المتكررة. يمكن أن تنطبق التوصيات الذكية أيضًا على التسعير والخصومات بناءً على الطلب وتوقعات المبيعات.

• تستند التوصيات إلى البيانات السابقة للعميل، أو يتم الحصول عليها عبر قاعدة بيانات للمنتجات مع مراعاة الخيارات الأكثر شعبية مقترنة بمنتجات أخرى. 
• يمكن بناء نظام التوصيات وفقًا لأنماط منطقية مختلفة دون الاعتماد الكليّ على البيانات الداخلية للمتجر. على سبيل المثال، بالنسبة لسلسلة مطاعم، يمكن للنظام جمع التقييمات والمراجعات والسمات الأخرى ذات الصلة من موارد الجهات الخارجية لتحسين التوصيات. قد يأخذ النظام أيضًا في الاعتبار المعلومات السياقية، مثل الوقت من اليوم أو المناسبة أو الاتجاهات الحالية لتقديم اقتراحات أكثر ملاءمة. 
• يمكن أيضًا تخصيص التوصيات وفقًا لتفضيلات المستخدم والقيود الغذائية والموقع والعوامل الأخرى ذات الصلة.

5. تخصيص الموارد بشكل استراتيجي

يساعدك نظام لوجيكس لإدارة نقاط البيع على اتخاذ قرارات أكثر ذكاءً للمكان الذي يجب أن تركز فيه جهود المبيعات الخاصة بك. فهو يحلل البيانات من مصادر مختلفة لتحديد العملاء المحتملين والأسواق الواعدة.

تتضمن مزايا النظام الرئيسية ما يلي:

• تحديد العملاء ذوي القيمة العالية
• رصد اتجاهات السوق الناشئة
• تحسين مناطق المبيعات
• تخصيص الميزانية بشكل أكثر فعالية

بفضل الرؤى التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي، يمكنك توجيه فريق مبيعاتك إلى الفرص الأكثر ربحية. يعزز هذا النهج المستهدف الكفاءة ويزيد من عائد الاستثمار.

كيفية زيادة دقة توقعات المبيعات باستخدام الذكاء الاصطناعي

يتطلب تحسين دقة التنبؤ بالمبيعات باستخدام الذكاء الاصطناعي اتباع نهج محدد جيدًا لدمج التكنولوجيا ونماذج التدريب والاستفادة من البيانات ذات الصلة. 

وفيما يلي كيفية تمكن الشركات من تحسين دقة التنبؤات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي:

• جمع البيانات والجودة: تعتمد دقة نموذج الذكاء الاصطناعي على جودة البيانات المدخلة. تسمح البيانات عالية الجودة والمُصنفة جيدًا لنماذج التعلم الآلي بتحديد الاتجاهات والطفرات بشكل أكثر فعالية.
  
  تأكد من جمع البيانات من مصادر متنوعة، بما في ذلك أنظمة إدارة علاقات العملاء والبيانات المعاملاتية ومؤشرات السوق الخارجية.
  
  
• التدريب المستمر للنماذج: يجب إعادة تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي بانتظام لتضمين البيانات الجديدة والتكيف مع الظروف المتغيرة. وتحافظ عملية “إعادة التدريب” هذه على صحة التوقعات واستجابتها لتقلبات السوق.
  
  
• دمج العوامل الخارجية: يمكن أن تكون البيانات الخارجية، مثل المؤشرات الاقتصادية، وحركات المنافسين، والاتجاهات الموسمية، حاسمة لضبط التوقعات. ويؤدي دمج هذه العوامل في نماذج الذكاء الاصطناعي إلى رؤية أكثر شمولاً.
• تحليل السيناريو: يساعد اختبار النماذج في ظل سيناريوهات افتراضية مختلفة على تحسين الدقة من خلال مراعاة الاضطرابات المحتملة أو التحولات في الطلب في السوق.
  
  
• الاستفادة من البيانات في الوقت الفعلي: تجعل مدخلات البيانات في الوقت الفعلي النماذج التنبؤية أكثر استجابة للتغيرات الفورية، مما يعزز دقة التنبؤ. يمكن أن تتضمن البيانات في الوقت الفعلي سلوك الشراء لدى العملاء وحركة المرور على الموقع الإلكتروني واتجاهات وسائل التواصل الاجتماعي.

تعزيز نمو المبيعات ودقة التنبؤ باستخدام لوجيكس

إن التنبؤ بالمبيعات ليس مجرد عملية، بل هو استراتيجية للنمو. 

يقدّم نظام لوجيكس أدوات متقدمة للتنبؤ بالمبيعات تعتمد على الذكاء الاصطناعي وتوفر دقة غير مسبوقة، مما يمكّن عملك من البقاء في صدارة اتجاهات السوق وتلبية طلب العملاء بثقة. من رؤى البيانات في الوقت الفعلي إلى التحليلات التنبؤية والتكاملات القوية، يوفر لوجيكس لإدارة نقاط البيع كل ما تحتاجه لتحسين توقعاتك وتحقيق نتائج مبيعات أفضل. هل أنت مستعد لرفع مستوى استراتيجية التنبؤ الخاصة بك؟

تواصل مع خبرائنا اليوم وشاهد كيف يمكن للتنبؤ الدقيق بالمبيعات، والمدعوم بالذكاء الاصطناعي، أن يفتح فرص نمو جديدة لمتجرك.