Range Rationalisation Advisor: यह AI एजेंट क्या करता है और इसे कैसे इस्तेमाल करें

Range Rationalisation Advisor का लाइव डेमो आज़माएँ →

यह क्या करता है

मर्चंडाइज़रों को राय से पहले नंबर चाहिए होते हैं। ये एजेंट आपके कैटलॉग और सेल्स को पढ़ते हैं, बताते हैं कि क्या चल रहा है और क्या नहीं, और एक्शन के सुझाव देते हैं। Range Rationalisation Advisor एजेंट इस काम का स्पेशलिस्ट है: सेल्स, स्टॉक और रेंज ओवरलैप के आधार पर वे टेल SKU पहचानता है जिन्हें डिलिस्ट किया जा सके, और साथ में बताता है कि उस पर कितना रेवेन्यू दांव पर है।

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 शॉपर्स के सामने नहीं आता।

जिन सवालों के जवाब देता है

हमारी किसी भी भाषा में इससे पूछें, जैसे:

• "Women's tops में हमें कौन से SKU डिलिस्ट करने चाहिए?"
• "पिछले 90 दिनों में कितने प्रोडक्ट्स बिना बिके रहे?"
• "Handbags में टेल SKU जिनका स्टॉक अब भी हाथ में है"

लाइव डेमो इन्हें आपकी भाषा में सैंपल प्रॉम्प्ट्स के रूप में दिखाता है, एक काल्पनिक स्टोर के डेटा पर।

यह कैसे काम करता है

1. सवाल को समझता है उसी भाषा में जिसमें लिखा गया है, चाहे आपका कैटलॉग किसी दूसरी भाषा में हो।
2. टूल्स से जानकारी देखता है, कभी भी याददाश्त से जवाब नहीं देता:

• आपके रिटेल डेटा पर read-only SQL (हर वर्कस्पेस के लिए sandboxed)
• कैटेगरी, चैनल या अवधि के हिसाब से सेल्स एनालिटिक्स

3. आपके डेटा से जवाब देता है, आपके ब्रांड की आवाज़ और मुद्रा में, और दिखाता है कि किन टूल्स का इस्तेमाल किया।
4. नियम कोड में रहते हैं। कीमतें, पात्रता और अनुमतियाँ आपके डेटा और सेटिंग्स से आती हैं; एजेंट इन्हें समझाता है लेकिन इन्हें खुद से नहीं गढ़ सकता। यह क्यों ज़रूरी है।

जिन डेटा की ज़रूरत है

Products, Order lines, Inventory। ये टेबल्स लोड होते ही एजेंट चालू करने के लिए तैयार है। फ़ाइलों में आपके अपने कॉलम नाम हो सकते हैं: इन्हें अपने-आप मैप किया जाता है। देखें अपना डेटा कनेक्ट करें।

इनके साथ अच्छे से काम करता है

• Merchandising Copilot: असॉर्टमेंट और परफ़ॉर्मेंस के सवालों के जवाब नंबरों के साथ देता है, फिर एक्शन की सिफ़ारिश करता है।
• Best & Worst Sellers: किसी भी अवधि और डिपार्टमेंट के लिए SKU और कैटेगरी को रेवेन्यू या यूनिट्स के हिसाब से रैंक करता है।
• Assortment Gap Finder: डिमांड के मुक़ाबले कम-प्रतिनिधित्व वाले रंग, प्राइस पॉइंट या कैटेगरी ढूँढता है।
• Product Copywriter: प्रोडक्ट डेटा से SEO-फ्रेंडली टाइटल्स, डिस्क्रिप्शन और बुलेट हाइलाइट्स लिखता है।
• Range Review Prep: कैटेगरी रेंज रिव्यू की तैयारी करता है: मिक्स, सेल्स, विजेटर्स, लूज़र्स और क्या जोड़ना या हटाना है।

आपकी टीम इन्हें कंसोल में साथ-साथ इस्तेमाल कर सकती है, या हर एक को API के ज़रिए कॉल कर सकती है।

इसे चालू करें

1. जिन डेटा की ज़रूरत है, उन्हें लोड करें।
2. Agent catalog से Range Rationalisation Advisor इंस्टॉल करें और अपने निर्देश जोड़ें (गाइड)।
3. Playground में इसे टेस्ट करें, हर उस भाषा में जिसे आप सर्व करते हैं।
4. अपनी टीम को इनवाइट करें या इसे अपने सिस्टम्स से कॉल करें।

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