Câți bani a pierdut compania în ultimele șase luni din cauza rupturilor de stoc? Care sunt clienții care și-au redus comenzile? Ce produse au o rotație prea lentă și unde există oportunități de creștere a vânzărilor?
Sunt întrebări la care managerii comerciali și agenții de vânzări au nevoie de răspunsuri rapide, dar care presupun, de regulă, consultarea mai multor rapoarte, corelarea informațiilor și uneori ore întregi de analiză în Excel.
Noua funcționalitate Agent AI, disponibilă în NEXT SFA, schimbă radical modul în care utilizatorii pot accesa și analiza informațiile comerciale. În loc să caute date în rapoarte predefinite, utilizatorii pot adresa întrebări în limbaj natural, direct într-o fereastră de chat integrată în aplicație, și pot primi răspunsuri bazate pe datele reale ale companiei.
Mai mult decât un asistent virtual, Agent AI devine un instrument de analiză comercială și operațională, capabil să identifice tendințe, anomalii și situații care necesită intervenție.
În NEXT SFA nu mai cauți, doar întrebi
O soluție de Sales Force Automation ca NEXT SFA gestionează volume considerabile de informații: comenzi, clienți, produse, stocuri, vizite comerciale, istoricul tranzacțiilor și activitatea agenților de vânzări. Mii de înregistrări, aparent fără mare valoare dacă le privești singular, dar care se pot transforma în aur dacă sunt puse în context și privite în ansamblu.
Cam toată lumea din business e obișnuită cu rapoartele tradiționale: un document care răspunde unor întrebări cunoscute și recurente. Dar ce se întâmplă atunci când un manager dorește o analiză care nu există deja în aplicație? Sau când răspunsul la o întrebare generează alte trei întrebări? Atunci, angajații din alte departamente muncesc să adune datele și să le pună într-un raport. Agent AI elimină o mare parte din această rigiditate.
Practic, vorbim despre o fereastră de chat AI în care utilizatorul poate întreba, de exemplu:
- „Care sunt cei mai importanți 20 de clienți care și-au redus comenzile în ultimele trei luni, comparativ cu aceeași perioadă a anului trecut?”
- „Ce produse au înregistrat cele mai frecvente rupturi de stoc și ce clienți au fost afectați?”
- „Ce agenți de vânzări au avut cea mai mare creștere a valorii comenzilor în ultimul trimestru?”
- „Ce produse au stocuri ridicate, dar vânzări în scădere?”
- „Care sunt clienții care nu au mai comandat în ultimele 60 de zile, deși anterior cumpărau regulat?”
Agentul interpretează solicitarea, identifică informațiile relevante și formulează răspunsul pe baza datelor disponibile și a drepturilor de acces ale utilizatorului. Diferența esențială este că utilizatorul nu mai trebuie să știe în ce raport se află informația și nu trebuie să caute. Trebuie doar să știe ce vrea să afle.
În plus, analiza nu se limitează la situația curentă. Agent AI poate utiliza informații istorice, pe intervale de luni sau chiar ani, pentru a identifica evoluții și schimbări care ar putea trece neobservate în activitatea zilnică.
Până acum, obținerea unor informații complexe presupunea consultarea mai multor rapoarte sau solicitarea unor analize suplimentare. Cu Agent AI, lucrurile devin mult mai simple.
Cum funcționează Agent AI în NEXT SFA?
Din perspectiva utilizatorului, experiența este simplă: o nouă fereastră de chat, integrată în NEXT SFA, prin care acesta poate formula întrebări în limbaj natural. În spatele acestei interfețe se află o arhitectură care conectează un model de inteligență artificială cu datele aplicației. Agent AI funcționează atât pe desktop, cât și pe telefonul mobil.
Agent AI poate utiliza ChatGPT, Claude sau alte soluții compatibile. Conectarea cu datele NEXT SFA se realizează prin intermediul unui server MCP (Model Context Protocol), care asigură mecanismul de integrare dintre modelul AI și sursele de informații autorizate. Această arhitectură permite accesarea controlată a datelor, fără ca utilizatorul să fie nevoit să le exporte manual sau să le încarce într-o aplicație AI separată.
Un aspect esențial este respectarea drepturilor de acces existente în NEXT SFA. Agent AI operează în limitele permisiunilor utilizatorului căruia îi este asociat. Astfel, un agent de vânzări poate consulta doar clienții, comenzile și informațiile pentru care are autorizare, în timp ce un manager regional poate realiza analize la nivelul zonei pe care o coordonează.
Utilizarea MCP facilitează și extinderea arhitecturii către alte surse de date. De exemplu, informațiile interne pot fi completate cu date publice despre companii, obținute din surse precum Ministerul Finanțelor, pentru a adăuga context financiar analizelor comerciale.
Implementare și model de licențiere
Agent AI este disponibil ca funcționalitate suplimentară pentru NEXT SFA, pe baza unui abonament lunar. Utilizarea implică două componente distincte: subscripția pentru modulul Agent AI din NEXT SFA și serviciul LLM utilizat pentru procesarea solicitărilor. Contractarea serviciului LLM este responsabilitatea clientului, care poate opta pentru furnizorul și modelul compatibil cu cerințele sale tehnice, comerciale și de securitate.
Echipa Next iSolutions realizează integrarea utilizând accesul API pus la dispoziție pentru serviciul AI ales, precum și configurarea necesară conectării la datele aplicației. Această abordare oferă companiilor flexibilitate în alegerea tehnologiei AI și permite adaptarea soluției la nevoile proprii.
Doriți să aflați cum poate fi utilizat Agent AI în NEXT SFA pentru analiza activității comerciale din organizația dumneavoastră? Contactați echipa Next iSolutions pentru o demonstrație și pentru detalii despre activare și integrare.
