การเตรียมข้อมูลสำหรับประเมินช่วงสินค้า (Range Review Prep): AI Agent ตัวนี้ทำอะไรและใช้งานอย่างไร

ลองดูตัวอย่างสดของ Range Review Prep →

มันทำอะไร

ทีมวางแผนสินค้าต้องการตัวเลขก่อนความเห็น AI Agent Buddies เหล่านี้อ่านแคตตาล็อกและยอดขายของคุณ อธิบายว่าอะไรได้ผลและอะไรไม่ได้ผล พร้อมเสนอแนะการกระทำที่ควรทำ Agent ตัว Range Review Prep คือผู้เชี่ยวชาญเฉพาะงานนี้: เตรียมการประเมินช่วงสินค้ารายหมวดหมู่: สัดส่วนสินค้า ยอดขาย สินค้าขายดีและขายไม่ดี พร้อมข้อเสนอแนะว่าควรเพิ่มหรือตัดสินค้าใด

เหมาะกับใคร

ทีมงานของคุณ ตัวนี้ทำงานในคอนโซลสำหรับพนักงานของคุณและผ่าน REST API เป็น agent สำหรับทีมงาน จึงไม่มีวันเปิดให้ลูกค้าเห็น

ตอบคำถามอะไรได้บ้าง

ถามมันได้ในภาษาใดก็ได้จากภาษาที่เรารองรับ เช่น:

• "เตรียมการประเมินช่วงสินค้าสำหรับเดรสผู้หญิง"
• "ประเมินช่วงสินค้ากระเป๋าถือ"
• "ประเมินช่วงสินค้าเสื้อเชิ้ตผู้ชาย"

ตัวอย่างสด แสดงตัวอย่างคำสั่งเหล่านี้เป็นภาษาของคุณ บนข้อมูลร้านค้าสมมติ

มันทำงานอย่างไร

1. เข้าใจคำถาม ในภาษาที่ใช้เขียน แม้แคตตาล็อกของคุณจะเป็นอีกภาษาหนึ่ง
2. ค้นหาข้อมูลด้วยเครื่องมือ ไม่ใช่จากความจำ:

• การวิเคราะห์สินค้าคงคลังและช่วงสินค้า
• การวิเคราะห์ยอดขายตามหมวดหมู่ ช่องทาง หรือช่วงเวลา
• อ่านอย่างเดียวด้วย SQL บนข้อมูลค้าปลีกของคุณ (แยก sandbox ตาม workspace)

3. ตอบจากข้อมูลของคุณ ในน้ำเสียงและสกุลเงินของแบรนด์คุณ พร้อมแสดงว่าใช้เครื่องมือใดบ้าง
4. กฎต่าง ๆ อยู่ในโค้ด ราคา เงื่อนไขความเหมาะสม และสิทธิ์การเข้าถึงมาจากข้อมูลและการตั้งค่าของคุณ agent อธิบายสิ่งเหล่านี้ได้แต่สร้างขึ้นเองไม่ได้ ทำไมเรื่องนี้จึงสำคัญ

ต้องใช้ข้อมูลอะไร

สินค้า, คำสั่งซื้อ, รายการในคำสั่งซื้อ เมื่อโหลดตารางเหล่านี้เสร็จ agent ก็พร้อมเปิดใช้งานทันที ไฟล์สามารถใช้ชื่อคอลัมน์ของคุณเองได้: ระบบจะจับคู่ให้อัตโนมัติ ดู เชื่อมต่อข้อมูลของคุณ

ทำงานร่วมกับตัวอื่นได้ดี

• Merchandising Copilot: ตอบคำถามเรื่องสินค้าคงคลังและผลการดำเนินงานพร้อมตัวเลข แล้วแนะนำการกระทำที่ควรทำ
• Best & Worst Sellers: จัดอันดับ SKU และหมวดหมู่ตามรายได้หรือจำนวนชิ้น ในช่วงเวลาและแผนกใดก็ได้
• Assortment Gap Finder: ค้นหาสี จุดราคา หรือหมวดหมู่ที่มีสินค้าน้อยกว่าความต้องการของตลาด
• Product Copywriter: เขียนชื่อ คำอธิบาย และจุดเด่นแบบ bullet ที่เป็นมิตรกับ SEO จากข้อมูลสินค้า
• Size-curve Optimiser: เปรียบเทียบไซซ์ที่ขายได้กับไซซ์ที่สั่งซื้อมา เพื่อเสนอสัดส่วนไซซ์ที่ดีขึ้นสำหรับการสั่งซื้อครั้งถัดไป

ทีมของคุณสามารถใช้ตัวเหล่านี้ควบคู่กันในคอนโซล หรือเรียกใช้แต่ละตัวผ่าน API ก็ได้

วิธีเปิดใช้งาน

1. โหลดข้อมูลที่ต้องใช้
2. ติดตั้ง Range Review Prep จาก Agent catalog แล้วเพิ่มคำสั่งของคุณเอง (คู่มือ)
3. ทดสอบใน Playground ในทุกภาษาที่คุณให้บริการ
4. เชิญทีมงานของคุณ หรือ เรียกใช้จากระบบของคุณเอง

มือใหม่กับ ServiceBuddy? เริ่มจาก ภาพรวมกระบวนการ onboarding ก่อนเลย