ब्यूटी ब्रांड पार्टनर इवैल्यूएटर: यह AI एजेंट क्या करता है और इसे कैसे इस्तेमाल करें
सेल्स, ग्रोथ, रेंज प्रोडक्टिविटी और रिटर्न के आधार पर ब्यूटी ब्रांड्स का मूल्यांकन करता है कि किन्हें बढ़ाएँ, बनाए रखें या छोड़ दें। यह किसके लिए है, यह कौन-से सवालों के जवाब देता है, इसे कौन-सा डेटा चाहिए और इसे चालू कैसे करें।
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यह क्या करता है
मर्चंडाइज़रों को राय से पहले आंकड़े चाहिए होते हैं। ये एजेंट आपके कैटलॉग और सेल्स को पढ़ते हैं, बताते हैं कि क्या चल रहा है और क्या नहीं, और कार्रवाइयों के सुझाव देते हैं। ब्यूटी ब्रांड पार्टनर इवैल्यूएटर एजेंट इस काम का विशेषज्ञ है: सेल्स, ग्रोथ, रेंज प्रोडक्टिविटी और रिटर्न के आधार पर ब्यूटी ब्रांड्स का मूल्यांकन करता है कि किन्हें बढ़ाएँ, बनाए रखें या छोड़ दें।
यह किसके लिए है
आपकी टीम के लिए। यह कंसोल में आपके स्टाफ के लिए और REST API के ज़रिए चलता है। यह एक टीम एजेंट है, इसलिए यह कभी भी ग्राहकों (शॉपर्स) के सामने नहीं आता।
यह किन सवालों के जवाब देता है
इससे हमारी किसी भी भाषा में पूछें, जैसे:
- "हमारे ब्यूटी ब्रांड्स का मूल्यांकन करो"
- "क्या हमें Colorbar या Revlon को बढ़ाना चाहिए?"
- "कौन-से ब्यूटी ब्रांड्स का प्रदर्शन खराब है?"
लाइव डेमो में ये सैंपल प्रॉम्प्ट्स के रूप में आपकी भाषा में, एक काल्पनिक स्टोर के डेटा पर दिखाए जाते हैं।
यह कैसे काम करता है
- यह सवाल को समझता है उसी भाषा में जिसमें वह लिखा गया है, भले ही आपका कैटलॉग किसी दूसरी भाषा में हो।
- यह चीज़ें टूल्स से देखता है, कभी भी याददाश्त से नहीं:
- कैटेगरी, चैनल या अवधि के अनुसार सेल्स एनालिटिक्स
- आपके रिटेल डेटा पर read-only SQL (हर वर्कस्पेस के लिए सैंडबॉक्स्ड)
- यह आपके डेटा से जवाब देता है, आपके ब्रांड की आवाज़ और मुद्रा में, और दिखाता है कि उसने कौन-से टूल्स इस्तेमाल किए।
- नियम कोड में रहते हैं। कीमतें, पात्रता और अनुमतियाँ आपके डेटा और सेटिंग्स से आती हैं; एजेंट उन्हें समझाता है, उन्हें खुद बना नहीं सकता। यह क्यों ज़रूरी है।
इसे कौन-सा डेटा चाहिए
Products, Order lines. जैसे ही ये टेबल्स लोड हो जाती हैं, एजेंट चालू करने के लिए तैयार है। फ़ाइलों में आप अपने कॉलम नाम इस्तेमाल कर सकते हैं: वे अपने-आप मैप हो जाते हैं। देखें अपना डेटा कनेक्ट करें।
इनके साथ अच्छा चलता है
- Merchandising Copilot: असॉर्टमेंट और परफ़ॉर्मेंस के सवालों के आंकड़ों के साथ जवाब देता है, फिर कार्रवाइयों की सिफ़ारिश करता है।
- Best & Worst Sellers: किसी भी अवधि और डिपार्टमेंट के लिए SKU और कैटेगरी को रेवेन्यू या यूनिट्स के आधार पर रैंक करता है।
- Assortment Gap Finder: माँग के मुक़ाबले कम प्रतिनिधित्व वाले रंग, प्राइस पॉइंट या कैटेगरी ढूँढता है।
- Product Copywriter: प्रोडक्ट डेटा से SEO-फ्रेंडली टाइटल, डिस्क्रिप्शन और बुलेट हाइलाइट्स लिखता है।
- Range Review Prep: कैटेगरी रेंज रिव्यू तैयार करता है: मिक्स, सेल्स, विजेटा, हारे और क्या जोड़ें या हटाएँ।
आपकी टीम इन्हें कंसोल में साथ-साथ इस्तेमाल कर सकती है, या हर एजेंट को API से कॉल कर सकती है।
इसे चालू करें
- इसे चाहिए होने वाला डेटा लोड करें।
- Agent catalog से ब्यूटी ब्रांड पार्टनर इवैल्यूएटर इंस्टॉल करें और अपने निर्देश जोड़ें (गाइड)।
- Playground में इसे टेस्ट करें, हर उस भाषा में जिसमें आप सेवा देते हैं।
- अपनी टीम को आमंत्रित करें या इसे अपने सिस्टम्स से कॉल करें।
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इसे आज़माएँ, और संबंधित AI Agent Buddies
मर्चेंडाइज़िंग और प्राइसिंग
ब्यूटी ब्रांड पार्टनर मूल्यांककसेल्स, ग्रोथ, रेंज प्रोडक्टिविटी और रिटर्न के आधार पर तय करता है कि किन ब्यूटी ब्रांड को बढ़ाएँ, रखें या हटाएँ।
मर्चेंडाइज़िंग और प्राइसिंग
मर्चेंडाइज़िंग कोपायलटअसॉर्टमेंट और प्रदर्शन के सवालों का आँकड़ों के साथ जवाब देता है, फिर कदम सुझाता है।
मर्चेंडाइज़िंग और प्राइसिंग
सबसे ज़्यादा और कम बिकने वालेकिसी भी अवधि और विभाग के लिए SKU और कैटेगरी को आमदनी या यूनिट के हिसाब से रैंक करता है।
मर्चेंडाइज़िंग और प्राइसिंग
असॉर्टमेंट गैप फ़ाइंडरमाँग की तुलना में कम मौजूद रंग, कीमतें या कैटेगरी ढूँढता है।
मर्चेंडाइज़िंग और प्राइसिंग
प्रोडक्ट कॉपीराइटरप्रोडक्ट डेटा से SEO-अनुकूल टाइटल, विवरण और मुख्य बिंदु लिखता है।
मर्चेंडाइज़िंग और प्राइसिंग
रेंज रिव्यू की तैयारीकिसी कैटेगरी का रेंज रिव्यू तैयार करता है: मिश्रण, बिक्री, सबसे अच्छे और सबसे कमज़ोर प्रोडक्ट, और क्या जोड़ें या हटाएँ।
मर्चेंडाइज़िंग और प्राइसिंग
साइज़-कर्व ऑप्टिमाइज़रबिके हुए साइज़ की तुलना ख़रीदे गए साइज़ से करके अगली ख़रीद के लिए बेहतर साइज़ कर्व सुझाता है।
मर्चेंडाइज़िंग और प्राइसिंग
ट्रेंड स्काउटआपकी अपनी बिक्री में क्या तेज़ी पकड़ रहा है, यह पहचानता है: सबसे तेज़ी से बढ़ती कैटेगरी, रंग और ब्रांड।
मर्चेंडाइज़िंग और प्राइसिंग
प्रोडक्ट एट्रिब्यूट एनरिचरप्रोडक्ट डेटा से छूटे हुए एट्रिब्यूट (रंग, मौका, सीज़न, स्टाइल) और बेहतर डिस्क्रिप्शन सुझाता है।
मर्चेंडाइज़िंग और प्राइसिंग
रेंज रैशनलाइज़ेशन सलाहकारसेल, स्टॉक और रेंज ओवरलैप के आधार पर हटाने लायक टेल SKU पहचानता है, दांव पर लगे रेवेन्यू के साथ।
मर्चेंडाइज़िंग और प्राइसिंग
त्योहार सीज़न रेंज प्लानरकैटेगरी परफ़ॉर्मेंस और कैटलॉग की गहराई के आधार पर त्योहार रेंज (रमज़ान, दिवाली, लूनर न्यू ईयर, क्रिसमस) प्लान करता है।
मर्चेंडाइज़िंग और प्राइसिंग
एक्सेसरी अटैच प्लानरपता लगाता है कि हर प्रमुख कैटेगरी के साथ कौन सी एक्सेसरीज़ बिकती हैं और उसके पास क्या रखना है, इसकी योजना बनाता है।
मर्चेंडाइज़िंग और प्राइसिंग
शेड रेंज प्लानरब्यूटी रेंज की योजना के लिए शेड (रंग) की बिक्री की तुलना स्टॉक में मौजूद शेड से करता है।
मर्चेंडाइज़िंग और प्राइसिंग
क्षेत्र के अनुसार साइज़ कर्वहर शहर के लिए साइज़ कर्व बनाता है ताकि ख़रीद स्थानीय साइज़ की माँग से मेल खाए।
मर्चेंडाइज़िंग और प्राइसिंग
स्टोर क्लस्टरिंग इंजनस्टोर्स को इस आधार पर ग्रुप करता है कि कहाँ क्या बिकता है, ताकि हर क्लस्टर के लिए रेंज और स्पेस तय हो सके।
मर्चेंडाइज़िंग और प्राइसिंग
लुकबुक बिल्डरमौजूदा रेंज से पूरे आउटफ़िट की थीम वाली लुकबुक बनाता है, कीमतों और कॉपी के साथ।
मर्चेंडाइज़िंग और प्राइसिंग
लाइन प्लान बिल्डरसेल्स और रेंज डेटा से हर कैटेगरी के लिए ऑप्शन संख्या, प्राइस लैडर और ड्रॉप के साथ सीज़नल लाइन प्लान बनाता है।
मर्चेंडाइज़िंग और प्राइसिंग
ट्रेंड-टू-बाय ट्रांसलेटरकिसी ट्रेंड को बाय प्लान में बदलता है: कौन-सी कैटेगरी, कितने ऑप्शन, कितनी डेप्थ और प्राइस पॉइंट, सेल्स से मिलान करके।
मर्चेंडाइज़िंग और प्राइसिंग
ब्रांड ऑनबोर्डिंग आकलनकर्ताआकलन करता है कि कोई नया ब्रांड आपकी रेंज में फ़िट होता है या नहीं: प्राइस पोज़िशन, कैटेगरी गैप और मौजूदा ब्रांड से ओवरलैप।
मर्चेंडाइज़िंग और प्राइसिंग
मल्टी-करेंसी प्राइस सेटरबेस प्राइस को एक्सचेंज रेट, ड्यूटी और लोकल प्राइस एंडिंग के साथ हर देश की लोकल शेल्फ़ प्राइस में बदलता है।
मर्चेंडाइज़िंग और असॉर्टमेंट के बारे में और
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शेड रेंज प्लानर: यह AI एजेंट क्या करता है और इसे कैसे इस्तेमाल करें
ब्यूटी रेंज की प्लानिंग के लिए शेड (रंग) की सेल्स की तुलना स्टॉक किए गए शेड्स से करता है। किसके लिए है, कौन-से सवाल जवाब देता है, किन डेटा की ज़रूरत है और इसे चालू कैसे करें।
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