Swiftron Unlock Your Full Potential with AI.
Ennakoi puuttuvat ostoskorin tuotteet millisekunneissa. Tarjoamme räätälöidyn Transformer-mallin, joka on koulutettu raaka-ERP-datallasi kääntämään historialliset ostotottumukset erittäin tarkiksi tuote-ennusteiksi, mikä kasvattaa merkittävästi tilausten keskiarvoa.
Digitaalinen B2B-ostos keskeytetään lähes aina, jos ostoskori tuntuu asiakkaasta puutteelliselta. Olipa kyseessä kipeästi kaivattu lisäosa, jota ei löydy, tai tuote, joka on tilapäisesti loppu varastosta — seurauksena on äkillinen ostoskorin hylkääminen. Alan tutkimukset vahvistavat, että noin 70 prosenttia B2B-ostoskoreista epäonnistuu juuri tämän turhautumisen vuoksi.
Tässä kohtaa Transformer-mallimme astuu kuvaan. Sen sijaan, että ostaja jätettäisiin etsimään lisäyksiä tai korvaavia tuotteita manuaalisesti, mallimme ennakoi puuttuvat tuotteet reaaliajassa. Historiallisten tilaustesi perusteella tekoäly täyttää nämä aukot ennakoivasti ja antaa asiakkaalle välittömästi tunteen täydellisestä ja loogisesta ostoskorista, ennen kuin hän siirtyy kilpailijan puoleen.
Koe autoregressiivisen päättelyn voima käytännössä. Alla olevassa simulaatiossa voit seurata interaktiivisesti, kuinka Transformer-mallimme purkaa aktiivista tilausmallia. Heti kun asetat tuotteen virtuaaliseen ostoskoriin, malli laskee loogisesti seuraavan tuotteen miljoonien historiallisten tapahtumaketjujen perusteella. Demo havainnollistaa, kuinka tekoäly ennakoi puuttuvia osia tai ehdottaa sopivia korvikkeita ostoskorin täydentämiseksi sekunnin murto-osassa.
Transformer-mallimme oppii suoraan toiminnanohjausjärjestelmäsi (ERP) raa'asta tilaushistoriasta. Se tavoittaa koko asiakaskuntasi todelliset, todistetut ostotottumukset. Ennennäkemättömän, alle sekunnin kestävän suorituskykymme salaisuus piilee siinä, miten tätä tietoa hyödynnetään. Sen sijaan, että kassatapahtuman aikana tehtäisiin hitaita, synkronisia hakuja massiiviseen ERP-tietokantaan, kaikki kaupalliset säännöt ja ostokäyttäytyminen on jo siirretty tekoälymallin parametreihin koulutusvaiheessa.
Koska kausaalinen logiikka on esikäännetty neuroverkkoon, tekoäly tunnistaa välittömästi, että tuotteiden A ja B lisääminen vaatii yleensä tuotteen C täydennykseksi. Irrottamalla raskas tietojenkäsittely live-ympäristöstä poistamme viiveen pullonkaulat ja tarjoamme ennakoivaa ristiinmyyntiä, joka todistetusti kasvattaa keskimääräistä tilauksen arvoa (AOV) 20–35 prosentilla.
Tarjoamme perusmallimme puhtaan algoritmisen tehon, antaen luotetulle IT-ekosysteemillesi mahdollisuuden hoitaa toteutuksen. Ennustava moottorimme lisensoidaan ja toimitetaan turvallisena, kontitettuna Docker-imagena. Tämä varmistaa, etteivät arkaluonteiset B2B-tilaustietosi koskaan poistu hallitusta ympäristöstäsi. Sertifioidut SAP-konsultit, järjestelmäintegraattorit tai oma kehitystiimisi ottavat tämän kontin ja ottavat sen käyttöön suoraan omassa infrastruktuurissasi.
Tarjoamalla selkeän REST- tai gRPC-rajapinnan mahdollistamme kumppaneillesi tekoälylogiikan saumattoman yhdistämisen omiin frontend- ja backend-järjestelmiisi. He rakentavat, räätälöivät ja operoivat lopullisen verkkokaupan työnkulun, taaten, että ennustava älykkyytemme sulautuu virheettömästi yrityksesi arkkitehtuuriin.
Tietosi pysyvät hallinnassasi. Swiftron-malli otetaan käyttöön eristettynä, kontitettuna Docker-kuvana suoraan omassa tai luotetun kumppanisi IT-infrastruktuurissa. Emme poimi tai käsittele raakoja B2B-tietojasi ulkoisilla pilvipalvelimilla.
Ei. Laskennallisesti raskas hahmontunnistus tapahtuu asynkronisesti koulutuksen aikana. Live-päättely hyödyntää erittäin nopeaa ennustusta, joka toimittaa tarkat suositukset REST- tai gRPC-rajapintojen kautta millisekunneissa, ohittaen täysin hitaat, synkroniset ERP-tietokantakyselyt.
Kyllä. Perinteiset suositusliitännäiset epäonnistuvat tässä, mutta Causal Transformerimme on suunniteltu erityisesti vähäisen datan B2B-ympäristöihin. Se käyttää ALiT-upotuksia kartoittaakseen tuotteiden väliset geometriset suhteet koko asiakaskunnassasi, tunnistaen taustalla olevat hankintamallit jopa alhaisilla ostotiheyksillä.
Ratkaisemme tämän "Cold Start" -ongelman Point Cloud Alignment -menetelmällä. Uudet tuotteet sijoitetaan matemaattisesti latenttiin vektoriavaruuteen lähelle samankaltaisia tuotteita. Tämän ansiosta tekoäly voi suositella niitä tarkasti jo muutaman tilauksen perusteella, odottamatta kuukausia historiatietoja.
Emme lainkaan. Swiftron tarjoaa ennustavan perusmallin API-pohjaisena moottorina. Nykyinen IT-järjestelmätoimittajasi, SAP-konsulttisi tai toimistosi hoitaa frontend-integraation ja rakentaa rajapinnan avulla räätälöidyn verkkokaupan työnkulun, joka vastaa tarpeitasi.
Malli koulutetaan raakojen, anonymisoitujen tapahtumasekvenssien perusteella. Koska Transformer-arkkitehtuuri oppii kausaliteetin suoraan sekvenssidatasta, monimutkaista manuaalista tietojen tägitystä tai laajaa esikäsittelyä ei vaadita teiltä. Yksinkertainen CSV-vienti riittää.
Hyödynnä raa'an ERP-tapahtumadatasi piilevä potentiaali estääksesi kalliit ostoskorien hylkäämiset ja maksimoidaksesi tilaustesi arvon automaattisesti. Arvioimme mielellämme tietoperustasi rakenteen ja yhdistämme sinut sertifioituihin IT-kumppaneihin, jotka integroivat suorituskykyisen mallimme yksilölliseen järjestelmäarkkitehtuuriisi.