{"id":7413,"date":"2026-04-24T13:15:54","date_gmt":"2026-04-24T13:15:54","guid":{"rendered":"https:\/\/assecoplatform.com\/next-best-action-agent\/"},"modified":"2026-04-28T11:50:51","modified_gmt":"2026-04-28T11:50:51","slug":"next-best-action-agent","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/assecoplatform.com\/de\/next-best-action-agent\/","title":{"rendered":"Next Best Action Agent"},"content":{"rendered":"\n
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Next Best Action Agent \u2014 Klasse 5 des Asseco Platform AI Agents Framework. KI-gest\u00fctzte Empfehlungen f\u00fcr den FMCG-Au\u00dfendienst. Drei priorisierte Ma\u00dfnahmen pro Ladenbesuch, ma\u00dfgeschneidert f\u00fcr jeden Standort. Fl\u00e4chendeckend im Einsatz bei \u00fcber 55.000 Au\u00dfendienstmitarbeitern in 62 L\u00e4ndern. <\/p>\n\n\n\n

Next Best Action Agent von Asseco Platform: Die KI empfiehlt, was genau jetzt in diesem Gesch\u00e4ft zu tun ist. Drei Sub-Agenten in Klasse 5: In-store Recommendation Agent (Retail Image Recognition), Guided Selling Agent (Sales and Retail Execution, RAO-Funktion, POI Best-in-Class 2025), Order Recommendation Agent (Third Party Field Execution). <\/p>\n\n\n\n

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\n AI Agents Framework<\/a> \u2192 Klasse 5\n <\/p>\n

Next Best Action Agent: Die KI empfiehlt, was genau jetzt in diesem Gesch\u00e4ft<\/span> zu tun ist.<\/h1>\n

Jedes Gesch\u00e4ft ist anders. Jeder Besuch findet in einem anderen Kontext statt. Der Next Best Action Agent analysiert die Daten jeder spezifischen Verkaufsstelle \u2014 Kaufhistorie, Regalzustand, Vertragseinhaltung, Filialprofil \u2014 und rankt die drei wirkungsvollsten Ma\u00dfnahmen, die der Vertriebsmitarbeiter hier und jetzt ergreifen sollte. <\/p>\n

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Demo vereinbaren<\/a><\/div>\n
So funktioniert es<\/a><\/div>\n <\/div>\n
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\n 3<\/span>\n KI-gerankte Ma\u00dfnahmen pro Besuch<\/span>\n Top-Priorit\u00e4ten, ma\u00dfgeschneidert f\u00fcr jedes Gesch\u00e4ft<\/span>\n <\/div>\n
\n 9\u00d7 POI<\/span>\n Best-in-Class 2025<\/span>\n inkl. Guided Selling & KI\/Maschinelles Lernen <\/span>\n <\/div>\n
\n ~3.700<\/span>\n Nutzer im produktiven Einsatz<\/span>\n globaler Marktf\u00fchrer im Getr\u00e4nkebereich, 52 L\u00e4nder<\/span>\n <\/div>\n <\/div>\n<\/div>\n<\/section>\n\n\n\n
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\n Warum jeder Ladenbesuch einen Agenten braucht<\/span>\n

Jedes Gesch\u00e4ft ist anders. Die KI wei\u00df, was in diesem speziellen Fall<\/span> zu tun ist. <\/h2>\n

Ein Au\u00dfendienstmitarbeiter betritt ein Gesch\u00e4ft mit Dutzenden von m\u00f6glichen Aufgaben: Produkte umw\u00e4lzen, zus\u00e4tzliche Listungen vorschlagen, die Platzierung anpassen, die Vertragseinhaltung pr\u00fcfen. Das Problem: Jedes Gesch\u00e4ft ist anders. Unterschiedliche Kaufhistorie, unterschiedliches Regal, unterschiedliche Priorit\u00e4ten des Inhabers. Universelle Richtlinien funktionieren nicht. <\/p>\n

Der Next Best Action Agent ist eine KI-gest\u00fctzte Engine, die die Daten jeder spezifischen Verkaufsstelle analysiert \u2014 Kaufhistorie, Regalzustand, Vertragsbedingungen, Filialprofil \u2014 und dem Mitarbeiter w\u00e4hrend des Besuchs drei konkrete, priorisierte Ma\u00dfnahmen liefert. Die drei wirkungsvollsten Dinge, die jetzt in diesem speziellen Gesch\u00e4ft zu tun sind. <\/p>\n <\/div>\n<\/section>\n\n\n\n

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\n Wie es funktioniert<\/span>\n

Die KI korreliert Daten, die die menschliche Wahrnehmung nicht gleichzeitig erfassen kann.<\/span><\/h3>\n

Der Mitarbeiter \u00f6ffnet die App, bevor er das Gesch\u00e4ft betritt. Der Agent hat die Daten bereits gesammelt und analysiert: aktuelle Bestellungen und Kauftrends aus dem Trade Data Hub, den aktuellen Regalzustand vom Shelf Recognition Agent, aktive Vertragsbedingungen mit der Verkaufsstelle oder Kette, das demografische Profil der Nachbarschaft, den Gesch\u00e4ftstyp (Nachbarschaftsmarkt, Convenience-Shop, HoReCa-Betrieb) sowie Ergebnisse \u00e4hnlicher Gesch\u00e4fte in der Region. Auf dieser Basis erstellt der Agent eine Rangliste der Ma\u00dfnahmen \u2014 von der wirkungsvollsten bis zur am wenigsten relevanten f\u00fcr dieses spezifische Gesch\u00e4ft. <\/p>\n\n

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Sammeln<\/h4>\n

Der Agent bezieht Daten aus jeder Quelle, die f\u00fcr dieses Gesch\u00e4ft wichtig ist: Kaufhistorie aus dem Trade Data Hub, Regalzustand vom Shelf Recognition Agent, Vertragsbedingungen, Filialprofil, Muster von \u00e4hnlichen Verkaufsstellen. Bevor der Mitarbeiter an der T\u00fcr ankommt. <\/p>\n

Unsichtbares Backend \u2014 l\u00e4uft kontinuierlich<\/p>\n <\/div>\n\n

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Ranken<\/h4>\n

Business-Regeln und ML-Modelle korrelieren die Daten und ranken m\u00f6gliche Ma\u00dfnahmen nach ihrer erwarteten Wirkung \u2014 vom wertvollsten bis zum am wenigsten wertvollen Schritt f\u00fcr dieses spezifische Gesch\u00e4ft in diesem speziellen Moment. Jede Empfehlung enth\u00e4lt eine eigene Begr\u00fcndung: warum dies, warum jetzt. <\/p>\n

Datenbasierte Priorisierung statt Intuition<\/p>\n <\/div>\n\n

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Liefern<\/h4>\n

Der Mitarbeiter \u00f6ffnet Mobile Touch und sieht die drei wichtigsten Ma\u00dfnahmen f\u00fcr dieses Gesch\u00e4ft, jeweils mit einer konkreten Begr\u00fcndung. Keine Checkliste zum Abhaken. Ein priorisierter Plan zur Ausf\u00fchrung. Der Mitarbeiter muss nicht \u00fcberlegen, was zu tun ist \u2014 er geht mit einem Plan hinein und beginnt das Gespr\u00e4ch mit konkreten Punkten. <\/p>\n

Top 3 Ma\u00dfnahmen, direkt in der App, die der Mitarbeiter bereits nutzt<\/p>\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n<\/section>\n\n\n\n

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\n Der Unterschied<\/span>\n

Was sich \u00e4ndert, wenn die KI die Arbeit<\/span> vorab priorisiert.<\/h2>\n

Universelle Richtlinien treffen auf die Realit\u00e4t eines einzelnen Gesch\u00e4fts. Der Next Best Action Agent ersetzt die allgemeine Checkliste durch einen Priorit\u00e4tenplan \u2014 ma\u00dfgeschneidert f\u00fcr diese Verkaufsstelle, diesen Moment, diese Daten. <\/p>\n\n

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\n Ohne Next Best Action<\/span>\n

Womit Mitarbeiter heute arbeiten<\/h4>\n