AI-Driven Retail

Uwolnij potencjał danych i Sztucznej Inteligencji w obszarze handlu detalicznego

Rozwijamy handel detaliczny oparty na wiedzy i automatyzacji

Kompleksowe wsparcie dla branży retail

Współczesny retail wymaga błyskawicznego działania, precyzji i elastyczności. Dlatego pomagamy naszym klientom wdrażać inteligentne rozwiązania oparte na AI – od optymalizacji asortymentu i zarządzania sezonowością produktów, po automatyzację procesów decyzyjnych.

Nasze narzędzia wspierają firmy w efektywnym planowaniu, dostosowywaniu oferty i skutecznym reagowaniu na dynamicznie zmieniające się warunki rynkowe. Dzięki temu firmy mogą prognozować trendy zakupowe, personalizować komunikację z klientem, optymalizować ceny i redukować straty magazynowe – wszystko dzięki pełnemu wykorzystaniu potencjału danych, które już posiadają.

Nasze rozwiązania wspierają rozwój nowoczesnego retailu, umożliwiając szybsze reagowanie na trendy, usprawnienie procesów i budowanie przewagi konkurencyjnej opartej na danych i Sztucznej Inteligencji.

Handel detaliczny zasilany AI

Nowoczesny handel napędzany technologią i algorytmami

Sztuczna Inteligencja staje się kluczowym narzędziem w rozwoju branży retail. Wykorzystanie danych i algorytmów umożliwia firmom szybsze reagowanie na zmiany rynkowe, lepsze dopasowanie oferty do oczekiwań klientów oraz podejmowanie trafnych decyzji operacyjnych.

Współczesny handel detaliczny wymaga błyskawicznych decyzji, precyzyjnego planowania i elastyczności w działaniu. Dzięki zastosowaniu zaawansowanych algorytmów i analizy danych w czasie rzeczywistym, firmy mogą prognozować trendy zakupowe, personalizować ofertę, optymalizować ceny i minimalizować straty magazynowe. To nie tylko technologia – to nowa jakość zarządzania sprzedażą i doświadczeniem klienta.

Kobieta z kręconymi włosami, ubrana w czarną skórzaną kurtkę i jasnoniebieską koszulę, robi zakupy w sklepie. W lewej ręce trzyma zielony koszyk z warzywami liściastymi i innymi produktami, a prawą sięga po opakowanie.

Jak Sztuczna Inteligencja wspiera firmy z obszaru retail?

Klient

Merchandising

Zrozumienie

Mikrosegmentacja klientów i odbiorców

Trip Missions

Predykcja rezygnacji klientów

Analityka wielokanałowa

Customer Lifetime Value

Analiza zwrotów

Planowanie

Prognozowanie popytu

Wprowadzanie nowego produktu

Optymalizacja asortymentu

Segmentacja produktów

Dostępność

Alokacja zapasów

Optymalizacja replenishmentu

Lokalizacja

Optymalizacja zasięgu

Optymalizacja makroprzestrzeni

Optymalizacja mikroprzestrzeni

Segmentacja sklepów

Cena i Promocje

Optymalizacja przecen

Optymalizacja cen bazowych

Efektywność promocji

Łańcuch dostaw

Marketing

Dostawca

Optymalne źródło

Modelowanie kosztów produktu

Wydajność dostawcy

Sieć

Kontrola łańcucha dostaw

Projektowanie sieci i optymalizacja

Kształt łańcucha

Inwentaryzacja

Optymalizator przepływu produktów

Wielopoziomowa optymalizacja zapasów

Wykonanie

Optymalizacja Marketing Mixu

Analityka Kampanii

Digital

Segmentacja społeczności

Next Best Experience

Oni nam zaufali

Retail

Retail

Retail

Retail

Retail

Retail

Zmiana podejścia w branży retail

Inteligentna transformacja kluczowych procesów w branży retail

Większość firm handlowych i produkcyjnych dąży do integracji procesów prognozowania popytu, planowania zamówień i zarządzania zapasami w jednym, spójnym ekosystemie.

Dzięki wykorzystaniu danych historycznych, analizy w czasie rzeczywistym oraz zaawansowanych algorytmów Sztucznej Inteligencji możliwe jest automatyczne prognozowanie popytu, generowanie zamówień, dopasowywanie ich do aktualnej dynamiki sprzedaży oraz holistyczne zarządzanie danymi w całym przedsiębiorstwie. Takie podejście pozwala zwiększyć dokładność prognoz, skrócić czas reakcji na zmiany rynkowe i wyeliminować silosy danych.

Korzyści

Dokładniejsze prognozowanie popytu i sprzedaży
Szybsze i automatyczne generowanie oraz modyfikowanie zamówień
Spójne i centralne zarządzanie danymi z wielu źródeł
Reagowanie just-in-time na zmiany i anomalie

Use case group	Dotychczasowe podejście	Podejście Data-Driven
Sposób prognozowania	Prognozy oparte o intuicję Brak narzędzi do prognozowania sprzedaży i popytu, co zmusza do podejmowania decyzji biznesowych jedynie we wsparciu o raporty wyników historycznych.	Prognozy oparte o zaawansowane algorytmy Zaawansowane algorytmy oparte na Sztucznej Inteligencji generujące dedykowane prognozy sprzedaży dla konkretnych produktów w poszczególnych sklepach oraz prognozy popytu dla konkretnych grup produktów w magazynach.
Sposób analizowania danych	Ręczne analizy Konieczność przygotowania czasochłonnych analiz w oparciu o dane pobierane z różnych źródeł, często w Excel, oraz ręczne modyfikacje.	Automatyczne analizy Zaawansowane Sztucznej Inteligencji umożliwiające analizę dużych zbiorów danych w czasie rzeczywistym.
Sposób generowania zamówień	Ręczne generowanie zamówień Ręczne generowanie zamówień dla dostawców i zaawansowanych zaleceń dla sklepów.	Automatyczne generowanie zamówień Automatyczne generowanie zamówień dla dostawców i poleceń zatowarowania sklepów.
Sposób modyfikacji zamówień i poleceń zatowarowania	Ręczna modyfikacja zamówień i poleceń zatowarowania Codzienna, manualna modyfikacja zamówień i poleceń zatowarowania w celu dostosowania ilości towaru do aktualnej dynamiki sprzedaży.	Automatyczna modyfikacja zamówień i poleceń zatowarowania Automatyczne dopasowanie zamówień i poleceń zatowarowania do aktualnej dynamiki sprzedaży.
Sposób zbierania danych	Silosy danych Rozproszenie danych w różnych departamentach i różnych systemach informatycznych utrudniające ich całościową analizę i wyciąganie wartościowych informacji biznesowych.	Holistyczna analiza danych Cross-departamentowe podejście do gromadzenia, przetwarzania i zarządzania danymi, umożliwiające zbieranie i analizowanie danych pochodzących z całego przedsiębiorstwa.
Sposób reagowania na anomalie	Działania reaktywne Brak możliwości reagowania just-in-time na zmiany popytu i podaży oraz nieprzewidziane sytuacje biznesowe.	Działania w czasie rzeczywistym Wykrywanie anomalii i raportowanie w czasie rzeczywistym pozwalające na unikanie strat poprzez reagowanie just-in-time dla danego produktu i sklepu.

Sztuczna Inteligencja z myślą o Retailu

3 rozwiązania AI, które zyskują na popularności

Prognozowanie popytu

Przewidywanie popytu na produkty w oparciu o dane historyczne i czynniki zewnętrzne (takie jak pogoda, święta, czy promocje) optymalizuje uzupełnianie zapasów, minimalizuje przeceny, zapobiega brakom magazynowym i poprawia dostępność produktów na półkach.

Dynamiczne
ustalanie cen

Modele cenowe analizują wahania popytu, poziomy zapasów, ceny konkurencji i zachowania klientów w czasie rzeczywistym w celu optymalizacji cen. Sprzedawcy detaliczni mogą optymalizować strategie cenowe poprzez dostosowywanie cen w oparciu o warunki rynkowe. Takie podejście zwiększa zarówno wydajność biznesową, jak i zadowolenie klientów.

Automatyzacja procesów

Agenci AI usprawniają operacje back-office, obsługując powtarzalne i czasochłonne zadania, takie jak wprowadzanie danych, przetwarzanie dokumentów i zgodność z przepisami. Szybko klasyfikują i przetwarzają dokumenty, zmniejszając wysiłek ręczny i poprawiając wydajność. Dzięki automatyzacji przepływów pracy zwiększa się dokładność, procesy przyspieszają, a zespoły koncentrują się na zadaniach o wyższej wartości.

„Uwzględniając wieloletnią współpracę potwierdzamy, że 3Soft to profesjonalny partner w zakresie projektowania, opracowywania i wdrażania zaawansowanych rozwiązań IT, które wykorzystują moc sztucznej inteligencji i pozytywnie wpływają na naszą dzaiałalność oraz umożliwiają skalowanie biznesu dzięki wykorzystaniu najnowocześniejszych możliwości przetwarzania w chmurze.”

Marcin Moroz I Michał Nowaczyk

Dyrektor ds. IT w Lidl Polska I CFO w Lidl Polska

Kobieta w szarej bluzce w paski rozmawia przez telefon, przeglądając ubrania na wieszaku w sklepie odzieżowym; na stojaku wiszą kolorowe sukienki, marynarki i koszule.

Przyszłość napędzana Sztuczną Inteligencją

Generatywna AI jako filar transformacji
branży retail

62%

firm z branży handlu detalicznego planuje
znaczące inwestycje w GenAI w ciągu najbliższych
2 lat – to aż o 63% więcej niż dziś*.

Kluczowe jest jednak, aby inwestycje te były skierowane w obszary, które realnie zwiększają sprzedaż, poprawiają doświadczenia zakupowe klientów i optymalizują procesy operacyjne.
W 3Soft właśnie na tym się koncentrujemy.

* Źródło: NTT Data Global GenAI Report, 2025

Kobieta w jasnobeżowej koszulce i dżinsach pakuje książkę w papier w księgarni, a w tle znajdują się półki pełne książek.

Jak GenAI wspiera firmy
z branży retail?

01: Inteligentna automatyzacja procesów operacyjnych
Automatyczne zarządzanie zadaniami takimi jak uzupełnianie stanów magazynowych, przetwarzanie zamówień, obsługa zwrotów czy analiza dokumentacji dostawców, co skraca czas operacji i redukuje koszty.
02: Zaawansowana analiza zachowań klientów
AI umożliwia analizę historii zakupów, preferencji oraz ścieżek zakupowych klientów w celu identyfikacji trendów, segmentacji odbiorców i przewidywania przyszłych potrzeb.
03: Optymalizacja łańcucha dostaw
Sztuczna Inteligencja pomaga w przewidywaniu zapotrzebowania, optymalizuje trasy dostaw, monitoruje stany magazynowe oraz identyfikuje ryzyka w dostawach, zapewniając płynność operacji i minimalizację strat.
04: Personalizacja doświadczeń zakupowych
Systemy AI tworzą spersonalizowane rekomendacje produktów w kanałach online i offline, dopasowując ofertę do indywidualnych preferencji klienta, co zwiększa konwersję i lojalność.
05: Dynamiczne zarządzanie cenami
Algorytmy uczenia maszynowego wspierają ustalanie optymalnych cen w czasie rzeczywistym, biorąc pod uwagę popyt, sezonowość, działania konkurencji oraz poziom zapasów.