Origami Effect Quantis NBA

Quantis Next Best Actions — system rekomendacji sprzedażowych oparty na danych

Handlowiec zaczyna dzień z listą kilkudziesięciu klientów. Nie wie od kogo zacząć. Sprawdza historię zakupów, przegląda notatki, pyta kolegów — i traci czas, zanim w ogóle podniesie słuchawkę. Tymczasem gdzieś na tej liście jest klient, który właśnie przestaje zamawiać. I inny, który jest gotowy kupić coś nowego — ale nikt mu tego nie zaproponował.

Next Best Actions to moduł systemu Quantis, który rozwiązuje ten problem. Codziennie, automatycznie, dla każdego handlowca osobno — generuje spersonalizowaną kolejkę działań. Kto wymaga kontaktu. Co zaproponować. Dlaczego właśnie teraz.

Dla kogo jest Next Best Actions

Next Best Actions został zaprojektowany dla dwóch ról — i każda z nich widzi ten sam system przez inny pryzmat.

Dla handlowca

Handlowiec nie analizuje danych. Handlowiec rozmawia z klientami. NBA skraca czas między przebudzeniem się a pierwszą wartościową rozmową. Zamiast przeglądać historię zakupów i zgadywać kogo dziś zadzwonić — otwiera dashboard i widzi gotową listę. Z uzasadnieniem przy każdej pozycji.

Dla właściciela i managera sprzedaży

NBA to narzędzie zarządcze. Daje odpowiedź na pytania, które wcześniej wymagały spotkania, raportu albo instynktu: który klient odpływa, gdzie są niewykorzystane szanse, czy handlowcy pracują na właściwych priorytetach.

Cash Loan 2

Problem który rozwiązuje Next Best Actions

Szanse sprzedażowe przepadają w ciszy

Klient przestaje zamawiać. Nie rezygnuje spektakularnie — po prostu zaczyna kupować mniej. Wolniej. Rzadziej. I zanim ktokolwiek to zauważy, jest już za późno na prostą rozmowę. Trzeba ratować relację zamiast jej rozwijać.

Równolegle — w bazie są klienci, którzy kupują tylko część tego co mogliby kupować. Podobne firmy w tej samej branży kupują daną kategorię regularnie. Ten klient nie. Nikt nie miał czasu żeby to sprawdzić.

Priorytetyzacja oparta na intuicji, nie na danych

W większości firm handlowych kolejność działań wynika z tego kto zadzwonił ostatni, kto jest „ważnym klientem” w głowie handlowca, albo kto ma termin płatności. To nie jest zły punkt startowy. Ale to nie jest optymalizacja.

System który przetwarza historię zakupów, dynamikę sprzedaży i zachowanie podobnych klientów — widzi rzeczy których człowiek nie zdąży sprawdzić przy kilkudziesięciu aktywnych kontach.

Wiedza istnieje, ale jest niedostępna

Dane o tym który klient odpływa, co kupują podobne firmy, które produkty pasują do danego odbiorcy — to wszystko leży w bazie. Quantis je oblicza. NBA zamienia te obliczenia w konkretne, użyteczne działanie dla człowieka który nie ma czasu na analizę.

Jak działa Next Best Actions — logika systemu

NBA nie jest prostą regułą „jeśli klient nie kupował 30 dni, zadzwoń”. To trójwarstwowy silnik analityczny, który łączy trzy niezależne perspektywy w jedną, uszeregowaną listę.

Warstwa pierwsza — wykrywanie ryzyka utraty klienta

System śledzi na bieżąco zachowanie każdego klienta w każdej grupie produktowej. Kiedy klient zaczyna kupować mniej niż jego historyczny wzorzec — system rejestruje sygnał ryzyka. Nie czeka aż zakupy spadną do zera. Reaguje na wczesne odchylenie.

To jest najważniejszy sygnał w systemie. Ochrona istniejącego obrotu zawsze ma wyższy priorytet niż budowanie nowego.

Warstwa druga — identyfikacja szans cross-sell

System porównuje każdego klienta z grupą podobnych firm w bazie. Szuka kategorii produktowych, które tamte firmy kupują regularnie — a ten klient jeszcze nie. To są luki portfelowe: miejsca gdzie współpraca mogłaby być szersza, ale jeszcze nie jest.

Szanse identyfikowane są na poziomie grupy produktowej — nie pojedynczego SKU. To pozwala handlowcowi prowadzić rozmowę o potrzebie, nie o konkretnej pozycji katalogowej.

Warstwa trzecia — rekomendacja konkretnego produktu

Dla każdej zidentyfikowanej szansy grupowej system dobiera konkretne produkty. Filtruje te, które klient już kupuje. Spośród pozostałych wybiera te z najwyższą oceną dopasowania — uwzględniając popularność produktu wśród podobnych klientów i siłę szansy grupowej.

Handlowiec dostaje nie tylko „zaproponuj coś z kategorii X” — ale „zaproponuj konkretnie ten produkt, bo podobni klienci kupują go regularnie i klient go jeszcze nie zna”.

Łączenie w kolejkę działań

Wszystkie trzy warstwy łączone są w jedną tabelę działań — posortowaną według priorytetu. Na pierwszym miejscu zawsze ochrona istniejącego klienta. Potem rozszerzenie współpracy. Na końcu konkretna propozycja produktowa.

Na każdego klienta trafia tylko tyle rekomendacji żeby lista była działalna — nie przytłaczająca.

Dashboard Next Best Actions — co widzi handlowiec

Dashboard NBA to dwa widoki. Pierwszy mówi co zaproponować. Drugi mówi od kogo zacząć. Razem zastępują godzinę porannego przeglądu danych.

Lista rekomendacji produktowych

Dla każdego klienta — sugerowany produkt, jego ocena dopasowania, kategoria docelowa, popularność w rynku i poziom pewności rekomendacji. Handlowiec widzi nie tylko co zaproponować, ale też jak mocny jest sygnał za tą propozycją.

Kolejka działań handlowych

Uszeregowana lista — klient, co zrobić, priorytet, cel i źródło rekomendacji. Handlowiec zaczyna od góry listy. Nie musi decydować od kogo zacząć — system już to zrobił.

Trzy typy działań na liście:

  • Odzyskaj klienta — klient kupował regularnie, teraz przestaje. Sygnał do ochrony relacji zanim obrót zacznie spadać widocznie na fakturze.
  • Rozszerz współpracę — klient nie kupuje kategorii, którą kupują podobne firmy. Szansa na poszerzenie portfela bez wchodzenia w nową relację handlową.
  • Zaproponuj produkt — konkretna rekomendacja SKU. Gotowy punkt wyjścia do rozmowy handlowej.

Filtrowanie i kontekst

Dashboard można filtrować według handlowca, regionu, klienta lub typu działania. Każda rekomendacja pokazuje skąd pochodzi — handlowiec rozumie logikę sugestii, zanim zadzwoni.

Czego Next Best Actions nie robi

To jest ważna granica systemu — i warto ją powiedzieć wprost.

NBA nie wysyła wiadomości do klientów. Nie generuje ofert bez wiedzy handlowca. Nie podejmuje decyzji handlowych. Nie zastępuje relacji z klientem.

System dostarcza analizę i sugestię. Decyzja — co powiedzieć, jak poprowadzić rozmowę, czy w ogóle zadzwonić dziś czy jutro — należy do człowieka który zna klienta i rozumie kontekst.

NBA eliminuje zgadywanie. Nie eliminuje handlowca.

Połączenie z ekosystemem Quantis

Next Best Actions nie działa w izolacji. To jeden z modułów centralnego systemu Quantis — i korzysta z danych, które Quantis oblicza dla całej firmy.

Dane o ryzyku churnu pochodzą z analizy historii transakcyjnej ERP. Szanse cross-sell budowane są na podstawie segmentacji ML całej bazy klientów. Oceny produktów opierają się na prognozach popytu generowanych przez modele XGBoost i Facebook Prophet.

Handlowiec dostaje rekomendację — ale za nią stoi cały aparat obliczeniowy systemu. Nie prosty filtr. Nie reguła oparta na dacie ostatniego zamówienia. Analiza behawioralna całego portfela klientów.

→ Przeczytaj o architekturze systemu Quantis
→ Quantis Logistics — zarządzanie zamówieniami i zapasami

Często zadawane pytania

NBA jest modułem ekosystemu Quantis — działa na danych, które Quantis już oblicza. Wdrożenie modułu NBA nie wymaga budowania od zera infrastruktury analitycznej, o ile firma korzysta już z systemu Quantis.

Tak. Porównania między klientami opierają się na segmentacji — system grupuje firmy według zachowania zakupowego, nie tylko według kodu PKD czy wielkości. Rekomendacje budowane są na podstawie podobieństwa rynkowego, nie tylko kategorialnego.

Rekomendacja to sugestia, nie nakaz. Handlowiec zna kontekst relacji którego system nie ma — i jego osąd zawsze jest nadrzędny. System nie ocenia czy handlowiec wykonał działanie. Dostarcza informację. Co z nią zrobi — należy do człowieka.

Tak. Każdy handlowiec otrzymuje własną, spersonalizowaną kolejkę — opartą na jego portfelu klientów. Manager widzi przekrojowo — może sprawdzić kolejki poszczególnych handlowców i zobaczyć gdzie w zespole są największe szanse lub ryzyka.

Quantis śledzi historię rekomendacji i ich skuteczność w czasie. Które typy działań przynoszą efekt, które produkty faktycznie trafiają do sprzedaży po rekomendacji, którzy klienci zostali odratowani przed churnem. To dane, które pozwalają doskonalić logikę systemu wraz z każdym kolejnym cyklem.

Im więcej danych, tym dokładniejsze rekomendacje — to prawda dla każdego systemu ML. Przy mniejszych bazach klientów system przestawia się na bardziej konserwatywne porównania i wyższy próg pewności. Rekomendacji jest mniej, ale są precyzyjniejsze.

Projekt nie kończy się w momencie uruchomienia kodu. Każde rozwiązanie w Origami Effect powstaje z założeniem, że tworzone są wyłącznie takie narzędzia, z których autor sam chciałby korzystać na co dzień – bez kompromisów i bez taśmowych szablonów. Każdy system traktowany jest z rzemieślniczą dbałością o detale, jak własne przedsięwzięcie, które ma działać maksymalnie dobrze i realnie budować wartość firmy.

Doświadczenie wyniesione z pracy po stronie funduszy inwestycyjnych ukształtowało zasadę, że silny biznes potrzebuje stałego dostępu do jak najlepszych, czystych danych. Dlatego po wdrożeniu Origami Effect pozostaje długofalowym partnerem technicznym. System jest stale monitorowany, optymalizowany i rozwijany razem z firmą. Quantis nie jest projektem, który się zamyka i odkłada na półkę – to żywe narzędzie, które rośnie i adaptuje się do zmieniającej się fizyki rynku.