स्टोर क्लस्टरिंग इंजन: यह AI एजेंट क्या करता है और इसे कैसे इस्तेमाल करें

स्टोर को इस आधार पर समूहों में बाँटता है कि कहाँ क्या बिकता है, ताकि हर क्लस्टर के लिए रेंज और स्पेस को अनुकूलित किया जा सके। यह किसके लिए है, यह किन सवालों के जवाब देता है, इसे किन डेटा की ज़रूरत है और इसे कैसे चालू करें।

4 नव 2026 · 4 मिनट में पढ़ें

स्टोर क्लस्टरिंग इंजन का लाइव डेमो आज़माएँ →

यह क्या करता है

मर्चेंडाइज़रों को राय से पहले आँकड़ों की ज़रूरत होती है। ये एजेंट्स आपके कैटलॉग और सेल्स को पढ़ते हैं, बताते हैं कि क्या चल रहा है और क्या नहीं, और कार्रवाई के सुझाव देते हैं। स्टोर क्लस्टरिंग इंजन एजेंट इस काम का विशेषज्ञ है: स्टोर को इस आधार पर समूहों में बाँटता है कि कहाँ क्या बिकता है, ताकि हर क्लस्टर के लिए रेंज और स्पेस को अनुकूलित किया जा सके।

यह किसके लिए है

आपकी टीम के लिए। यह आपके स्टाफ के लिए कंसोल में और REST API के ज़रिए चलता है। यह एक टीम एजेंट है, इसलिए यह कभी भी ग्राहकों के सामने नहीं आता।

यह किन सवालों के जवाब देता है

इसे हमारी किसी भी भाषा में पूछें, जैसे:

"हमारे स्टोर को कैटेगरी मिक्स के आधार पर क्लस्टर करो"
"कौन से स्टोर सबसे ज़्यादा ब्यूटी प्रोडक्ट बेचते हैं?"
"स्टोर समूहों के हिसाब से रेंज कैसे अलग होनी चाहिए?"

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

यह कैसे काम करता है

यह सवाल को समझता है उसी भाषा में जिसमें वह लिखा गया है, चाहे आपका कैटलॉग किसी दूसरी भाषा में हो।
यह टूल्स से जानकारी देखता है, कभी भी स्मृति से नहीं:

आपके रिटेल डेटा पर रीड-ओनली 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 ही रहते हैं। कीमतें, पात्रता और अनुमतियाँ आपके डेटा और सेटिंग्स से आती हैं; एजेंट इन्हें समझाता है लेकिन इन्हें गढ़ नहीं सकता। यह क्यों ज़रूरी है।

इसे किन डेटा की ज़रूरत है

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

इनके साथ अच्छा चलता है

Merchandising Copilot: संख्याओं के साथ असॉर्टमेंट और परफ़ॉर्मेंस के सवालों के जवाब देता है, फिर कार्रवाई के सुझाव देता है।
Best & Worst Sellers: किसी भी अवधि और डिपार्टमेंट के लिए SKUs और कैटेगरी को रेवेन्यू या यूनिट के आधार पर रैंक करता है।
Assortment Gap Finder: माँग की तुलना में 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 की तैयारी करता है: मिक्स, सेल्स, विजेटा, हारे और क्या जोड़ें या हटाएँ।

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