Swiftron Unlock Your Full Potential with AI.
Anticipa gli articoli mancanti nel carrello in pochi millisecondi. Forniamo un modello Transformer personalizzato, addestrato sui tuoi dati ERP grezzi, per tradurre gli storici di acquisto in previsioni di prodotto estremamente accurate, aumentando significativamente il valore medio dell'ordine.
Un acquisto B2B digitale viene quasi sempre abbandonato se il carrello della spesa sembra incompleto al cliente. Che si tratti di un componente complementare indispensabile che non si riesce a trovare o che sia attualmente esaurito, la conseguenza è un improvviso abbandono del carrello. Gli studi di settore confermano che circa il 70 percento dei carrelli B2B fallisce proprio a causa di questa frustrazione.
È qui che interviene il nostro Transformer. Invece di lasciare che l'acquirente cerchi manualmente aggiunte o sostituti, il nostro modello anticipa gli articoli mancanti in tempo reale. Sulla base dei tuoi ordini storici, l'IA colma proattivamente queste lacune e trasmette immediatamente al cliente la sensazione di un carrello completo e logico, prima che passi a un concorrente.
Sperimenta la potenza dell'inferenza autoregressiva in azione. Nella simulazione qui sotto, puoi osservare in modo interattivo come il nostro modello Transformer decodifica un pattern di ordine attivo. Nel momento in cui inserisci un articolo nel carrello virtuale, il modello calcola il prodotto logicamente successivo basandosi su milioni di sequenze di transazioni storiche. La demo illustra come l'IA anticipi i componenti mancanti o suggerisca sostituti adeguati per completare il carrello in una frazione di secondo.
Il nostro modello Transformer apprende direttamente dallo storico degli ordini grezzi del tuo ERP. Cattura i modelli di acquisto comprovati e reali dell'intera base clienti. La chiave delle nostre prestazioni senza precedenti, inferiori al secondo, risiede nel modo in cui questa conoscenza viene utilizzata. Invece di eseguire query di ricerca lente e sincrone su un enorme database ERP durante il checkout, tutte le regole commerciali e i comportamenti d'acquisto sono già stati trasferiti nei parametri del modello IA durante l'addestramento.
Poiché la logica causale è pre-compilata nella rete neurale, l'IA riconosce istantaneamente che l'aggiunta degli articoli A e B richiede tipicamente l'articolo C per il completamento. Disaccoppiando l'elaborazione pesante dei dati dall'ambiente live, eliminiamo i colli di bottiglia della latenza offrendo al contempo un cross-selling predittivo che aumenta in modo comprovato il valore medio dell'ordine dal 20 al 35 percento.
Forniamo la pura potenza algoritmica del nostro modello di base, consentendo al vostro ecosistema IT di fiducia di gestire l'implementazione. Il nostro motore predittivo è concesso in licenza e consegnato come immagine Docker sicura e containerizzata. Ciò garantisce che i vostri dati sensibili sugli ordini B2B non lascino mai il vostro ambiente controllato. Consulenti SAP certificati, integratori di sistemi o il vostro team di sviluppo interno prendono questo container e lo distribuiscono direttamente all'interno della vostra infrastruttura.
Esponendo un'interfaccia REST o gRPC pulita, permettiamo ai vostri partner di connettere senza problemi la logica AI ai vostri specifici sistemi frontend e backend. Essi costruiscono, personalizzano e gestiscono il flusso di lavoro finale dell'e-commerce, garantendo che la nostra intelligenza predittiva si integri perfettamente nella vostra architettura aziendale.
I vostri dati rimangono sovrani. Il modello Swiftron viene distribuito come un'immagine Docker containerizzata isolata direttamente all'interno della vostra infrastruttura IT o di quella del vostro partner di fiducia. Non estraiamo né elaboriamo i vostri dati B2B grezzi su server cloud esterni.
No. Il riconoscimento dei pattern, computazionalmente oneroso, avviene in modo asincrono durante l'addestramento. L'inferenza live utilizza una predizione ultra veloce, fornendo raccomandazioni precise tramite API REST o gRPC in millisecondi, bypassando completamente le lente query sincrone del database ERP.
Sì. I plugin di raccomandazione tradizionali falliscono in questo caso, ma il nostro Causal Transformer è progettato specificamente per ambienti B2B sparsi. Utilizza gli embedding ALiT per mappare le relazioni geometriche tra i prodotti in tutta la vostra base clienti, identificando i modelli di approvvigionamento sottostanti anche con basse frequenze di acquisto.
Risolviamo questo problema di "Cold Start" utilizzando il Point Cloud Alignment. I nuovi articoli vengono posizionati matematicamente nello spazio vettoriale latente vicino a prodotti simili. Ciò consente all'IA di raccomandarli accuratamente a partire da pochi ordini, senza attendere mesi per i dati storici.
Assolutamente no. Swiftron fornisce il modello predittivo di base come motore API-first. La vostra società di sistemi IT esistente, il consulente SAP o l'agenzia gestiscono l'integrazione frontend, utilizzando l'API per costruire un workflow e-commerce personalizzato che si adatti alle vostre esigenze specifiche.
Il modello si addestra su sequenze di transazioni grezze e anonimizzate. Poiché l'architettura Transformer apprende la causalità direttamente dai dati di sequenza, non è richiesto alcun tagging manuale complesso dei dati o un pre-processing estensivo da parte vostra. Un semplice Export CSV è sufficiente.
Sfrutta il potenziale nascosto dei dati grezzi delle transazioni ERP per prevenire costosi abbandoni del carrello e massimizzare automaticamente il valore dei tuoi ordini. Saremo lieti di valutare la struttura della tua base dati per poi metterti in contatto con partner IT certificati che integreranno il nostro modello ad alte prestazioni nella tua specifica architettura di sistema.