מנהלי חנויות ואזור ברשת קמעונאית ישראלית לא עצרו לרגע, אבל היו עיוורים למספרים של עצמם, מחכים ימים שאנליסט במטה יוציא להם אקסל. שמנו את הדאטה בכיס שלהם, בשפה פשוטה.
הפער בין המטה לשטח עלה לרשת ביוקר. המנהלים עבדו במלוא הקיטור, אבל בכל מה שנוגע לדאטה הם היו לגמרי בחושך, מחכים שמישהו במטה יעביר להם אותה.
בכל פעם שמנהל חנות רצה לדעת איזה מוצר תקוע במחסן או למה מכירות של מחלקה צנחו, הוא פתח פנייה וחיכה יומיים או שלושה לקובץ אקסל מסובך מהמטה, תלות מוחלטת באנליסטים וב-IT. הדאטה הייתה קיימת, ב-ERP, בקופות, בשעוני הנוכחות, אבל למנהל שרץ בין משמרות, ספקים ולקוחות אין זמן לחפור בין גרפים. ובעיות (מקרר שסוטה מהטמפרטורה, פריט שחסר על מדף, תלונת לקוח חוזרת) היו מפוזרות בין המוקד, הסקרים וההודעות, וטופלו רק אחרי שהנזק כבר גדל.
בלי תוכנה חדשה ללמוד, רק הכלים שהם משתמשים בהם כל יום, שעכשיו גם עונים.
במקום לבקש מהעובדים ללמוד תוכנה חדשה ומסובכת, חיברנו מנוע AI (מחובר רק למסד הנתונים המאובטח של החברה) ישירות אל וואטסאפ ואל אפליקציית העובדים שהם כבר חיים בה בטלפון.
במקום לבקש דוח, מנהל חנות פשוט מקליד: “אילו חמישה פריטי מזון יבש יושבים אצלי במחסן מעל חודש?” או “כמה משמרות חסרות לי בשבוע הבא?”, ומקבל תשובה מדויקת ומגובה בדאטה תוך שניות.
העוזר רץ ברקע על משוב לקוחות ולוגים תפעוליים, מזהה מגמות בעצמו (תלונה חוזרת על מוצר פגום, בעיה בסניף מסוים) ודוחף למנהל האזור התרעה מיידית עם הצעה לצעד הבא.
המנוע מחובר אך ורק לדאטה המאובטחת של החברה, כך שתשובות מגיעות מהרשומות האמיתיות ושום דבר רגיש לא דולף, החופש לשאול כל דבר, בלי לפתוח את הדאטה לרווחה.
מכיוון שהוא חי בתוך וואטסאפ, לא היה מה להטמיע ולא היה מה ללמד. מנהל שיודע לשלוח הודעה יכול לתשאל את כל התפעול. השימוש היה מיידי.
עם תשובות בהישג יד, המנהלים הפסיקו לעמוד בתור למטה וחזרו לנהל את רצפת המכירה ולפתור בעיות ללקוחות. החלטות מתקבלות על סמך דאטה, בזמן אמת, לא יומיים באיחור.
המנהלים הפסיקו לגשש באפלה, והאנליסטים קיבלו את הזמן שלהם בחזרה.
הזמן עד שמקבלים תשובה ומטפלים בבעיה בשטח ירד מכיומיים-שלושה לדקות ספורות. בעיות תחזוקה ותפעול נפתרו בכ-25% מהר יותר, מה ששיפר גם את התפקוד ברצפת המכירה וגם את שביעות רצון הלקוחות.
הבקשות לצוות הדאטה והאנליטיקה המרכזי צנחו בכ-70%, והחזירו לארגון את השעות היקרות שהאנליסטים בזבזו על בניית קובצי אקסל חד-פעמיים לשטח.
שתי בחירות גרמו לזה להיקלט: הוא חי בכלי שאנשים כבר סומכים עליו ומשתמשים בו, אז האימוץ לא דרש דחיפה; והוא יכול לראות רק את הדאטה המאובטחת של החברה עצמה, אז המנהלים קיבלו חופש לשאול בלי שאף אחד יסתכן בדליפה. נבנה לאותו לקוח כמו עבודת התמחור בזמן אמת שלנו, זה עוד חלק מאותו רעיון, שמים AI בפרודקשן בדיוק במקום שבו העבודה כבר קורית.
חברת מסחר אלקטרוני גלובלית לא יכלה לאייש כל שפה, ופניות בשפות זרות חיכו ימים. תרגום מאובטח בתוך מרחב העבודה נתן לכל נציג לשרת 20+ שפות, חתך עלויות באחוזים דו-ספרתיים והעלה CSAT בינלאומי בכ-35%.
לפרויקט המלא ← מיון פניות · משלוחיםנציגי פלטפורמת משלוחים ז'נגלו בין ארבע מערכות כדי לפתור הזמנה אחת שאיחרה. מיון ב-AI עם זיכוי מוכן ומעקה בטיחות קשיח חתך את זמן הטיפול ב-15%, העלה פתירה בפנייה ראשונה ב-30%, וטיפל ב-1.5× מהפניות.
לפרויקט המלא ←
Reef TRH