Next Best Action Agent — Classe 5 dell’Asseco Platform AI Agents Framework. Raccomandazioni guidate dall’AI per le vendite sul campo nel settore FMCG. Tre azioni prioritarie per visita, su misura per ogni location. Utilizzato su scala da oltre 55.000 utenti sul campo in 62 paesi.
Next Best Action Agent di Asseco Platform: l’AI ti consiglia cosa fare subito, in questo negozio. Tre sotto-agenti nella Classe 5: In-store Recommendation Agent (Retail Image Recognition), Guided Selling Agent (Sales and Retail Execution, funzione RAO, POI Best-in-Class 2025), Order Recommendation Agent (Third Party Field Execution).
AI Agents Framework → Classe 5
Next Best Action Agent: l’AI ti consiglia cosa fare proprio ora, in questo negozio.
Ogni negozio è diverso. Ogni visita ha un contesto differente. Next Best Action Agent analizza i dati di ogni specifico punto vendita — cronologia acquisti, stato dello scaffale, conformità contrattuale, profilo del negozio — e classifica le tre azioni di maggior impatto che il rappresentante deve compiere, qui e ora.
Ogni negozio è diverso. L’AI sa cosa fare in questo specifico punto vendita.
Un rappresentante entra in un negozio con decine di possibili azioni: ruotare i prodotti, proporre nuovi inserimenti, sistemare l’esposizione, verificare la conformità del contratto. Il problema: ogni negozio è diverso. Diversa cronologia acquisti, diverso scaffale, diverse priorità del proprietario. Le linee guida universali non funzionano.
Next Best Action Agent è un motore basato sull’AI che analizza i dati di ogni specifico negozio — storico acquisti, stato dello scaffale, termini contrattuali, profilo del punto vendita — e fornisce tre azioni concrete e prioritarie per il rappresentante durante la visita. Le tre cose di maggior impatto da fare, ora, in questo particolare negozio.
L’AI correla dati che la percezione umana non riesce a gestire contemporaneamente.
Il rappresentante apre l’app prima di entrare nel negozio. L’agente ha già raccolto e analizzato i dati: ordini recenti e tendenze d’acquisto dal Trade Data Hub, stato attuale dello scaffale dallo Shelf Recognition Agent, termini contrattuali attivi con il punto vendita o la catena, profilo demografico del quartiere, tipo di negozio (minimarket di quartiere, convenience, punto vendita HoReCa) e risultati di negozi simili nella regione. Su questa base, l’agente genera un elenco classificato di azioni — dalla più alla meno impattante per questo specifico negozio.
Raccogli
L’agente estrae dati da ogni fonte rilevante per questo negozio: storico acquisti dal Trade Data Hub, stato dello scaffale dallo Shelf Recognition Agent, termini contrattuali, profilo del negozio, pattern di punti vendita simili. Prima ancora che il rappresentante arrivi alla porta.
Backend invisibile — attivo continuamente
Classifica
Regole di business e modelli di ML correlano i dati e classificano le possibili azioni in base all’impatto previsto — dalla più alla meno preziosa per questo specifico negozio in questo preciso momento. Ogni raccomandazione ha la sua giustificazione: perché questa, perché ora.
Priorità basate sui dati, non sull’intuizione
Consegna
Il rappresentante apre Mobile Touch e vede le tre azioni più importanti per questo negozio, ognuna con una giustificazione concreta. Nessuna checklist da spuntare. Un piano classificato da eseguire. Il rappresentante non deve chiedersi cosa fare: entra con un piano e inizia la conversazione con punti specifici.
Le 3 azioni principali, fornite nell’app che il rappresentante usa già
Cosa cambia quando l’AI classifica in anticipo il lavoro.
Le linee guida universali incontrano la realtà di un singolo negozio. Next Best Action Agent sostituisce la checklist generica con un piano prioritario — su misura per questo punto vendita, questo momento, questi dati.
Come lavorano oggi i rappresentanti
- Pianificano la visita in base a linee guida generiche — “controlla lo scaffale, proponi nuovi prodotti” — senza riferimenti alle specificità di questo punto vendita
- Danno priorità in base all’intuizione — ciò che sembra importante, non ciò che avrà effettivamente l’effetto maggiore in questo negozio
- Nessun contesto dalle visite precedenti — ogni visita parte da zero, senza sapere cosa ha funzionato in posti simili
- Il tempo della visita viene assorbito dall’analisi sul posto invece che dalla conversazione con il proprietario e dall’esecuzione dei compiti
- Azioni chiave mancate — i rappresentanti non vedono l’opportunità perché non hanno il quadro completo dei dati
- La sede centrale riceve report su ciò che è stato fatto, ma senza contesto — erano quelle le azioni più importanti per quel negozio?
Cosa ottengono i rappresentanti con l’AI
- L’AI analizza i dati prima della visita — ordini, scaffale, contratto, profilo del negozio — e fa emergere tre azioni concrete con il potenziale più alto
- Ogni raccomandazione ha la sua giustificazione — perché questa azione, perché ora, cosa dicono i dati
- Contesto da punti vendita simili — l’AI sa cosa ha funzionato in negozi con lo stesso profilo e suggerisce approcci collaudati
- Il rappresentante entra con un piano pronto — la conversazione con il proprietario parte da elementi specifici, non dalla diagnosi
- La sede centrale vede non solo cosa è stato fatto, ma se quelle erano le azioni più importanti — e monitora l’efficacia delle raccomandazioni AI nel tempo
- Ogni raccomandazione saltata ha un codice motivo — i manager imparano perché i rappresentanti hanno deviato e l’agente migliora
Cinque fonti di dati. Una decisione classificata.
Ogni fonte risponde a una domanda diversa su questo specifico negozio. L’agente correla tutte e cinque e classifica le azioni di conseguenza.
Cronologia acquisti
Dati transazionali: frequenza d’ordine, volume, rotazione, stagionalità. L’agente rileva cambiamenti nei pattern — un calo in una categoria in cui eri leader, una crescita della quota dei concorrenti, una nuova linea di prodotti che appare nel carrello.
Esempio di raccomandazione: “Gli acquisti nella categoria birra sono calati del 40% negli ultimi due mesi. Proponi un ritorno al livello precedente con argomentazioni di vendita basate sui dati di punti vendita simili.”
Stato dello scaffale
Dati dallo Shelf Recognition Agent — presenza del prodotto, numero di facing, conformità al planogramma, posizione rispetto ai concorrenti, visibilità dello scaffale. L’agente confronta lo stato attuale con i termini contrattuali e l’esposizione ottimale per questo tipo di negozio.
Esempio di raccomandazione: “Il tuo prodotto premium ha un solo facing sullo scaffale inferiore; la concorrenza ne ha tre ad altezza occhi. Proponi una correzione dell’esposizione in linea con il contratto — o rinegozia i termini se l’accordo attuale non ti dà potere contrattuale.”
Termini contrattuali
L’agente verifica l’esecuzione dei contratti firmati con catene e punti vendita. Controlla se le azioni concordate sono state implementate: inserimento prodotti, posizione a scaffale, materiali POS, livelli di prezzo. Se il contratto non viene eseguito, l’agente lo segnala come priorità della visita.
Esempio di raccomandazione: “Il contratto prevede l’esposizione di prodotti stagionali fino a fine mese. Il prodotto non è a scaffale. Priorità: conversazione con il proprietario e allestimento dell’espositore.”
Profilo del negozio e demografia
L’agente considera il tipo di punto vendita (minimarket di quartiere, convenience di stazione, grande convenience), la superficie di vendita, la posizione e la demografia del quartiere (età, reddito, densità di popolazione). Le raccomandazioni corrispondono al potenziale del luogo.
Esempio di raccomandazione: In un negozio di quartiere con clientela familiare — enfasi sulle confezioni formato famiglia. In un punto vendita vicino a una stazione ferroviaria — snack e piccoli formati.
Pattern da punti vendita simili
L’agente aggrega i dati di punti vendita con profili simili — tipo, dimensioni, posizione, demografia — e identifica le azioni collaudate che hanno dato risultati in quei luoghi. Se l’introduzione di un dato prodotto in negozi simili a quello che stai visitando ha aumentato il volume degli ordini del 30%, l’agente assegna a quella raccomandazione un punteggio più alto. Non tira a indovinare. Sa cosa funziona.
Esempio di raccomandazione: “In 15 punti vendita con questo profilo nella regione, l’introduzione del prodotto X ha triplicato gli ordini rispetto al periodo di riferimento. Proposta: introdurre X in questo negozio, supportata dai dati di benchmark regionali.”
Il rappresentante non entra con una checklist da spuntare. Il rappresentante entra con un piano.
Un set classificato delle tre azioni più importanti per questo specifico negozio — generato da un agente che elabora dati che un essere umano non potrebbe gestire contemporaneamente. La visita smette di essere un’ispezione di routine. Diventa un intervento strategico basato sui fatti: cosa cambiare, perché conviene, cosa dicono i dati sul potenziale.
Questa è la differenza tra una visita basata su una checklist e una conversazione costruita sui dati.
Next Best Action Agent si integra nel tuo stack — qualunque sia la sua configurazione.
Next Best Action Agent è il livello di delivery del framework — il momento in cui la raccomandazione AI incontra il rappresentante. Ciò che alimenta l’agente è flessibile. Puoi adottare l’intero framework Asseco Platform (le Classi 1–4 forniscono dati, scoring e contesto). Puoi portare le tue pipeline di dati e la tua logica di scoring, lasciandoci gestire solo il livello rivolto al rappresentante. Oppure puoi combinare.
Framework completo
Asseco Platform esegue le Classi 1–4 in background. Trade Data Hub unifica i tuoi dati, i Recognition Agents strutturano le osservazioni, Scoring & Prioritization classifica outlet e contratti, i Context Agents assemblano il briefing della visita. Next Best Action Agent consegna le 3 azioni prioritarie a Mobile Touch.
Configurazione più semplice. Fornitore unico. Minimo overhead di integrazione.
Porta i tuoi
Hai già il tuo data lake, i modelli di scoring clienti e il contesto delle visite basato su CRM? Next Best Action Agent si collega tramite API. I tuoi input, il nostro livello di delivery rivolto al rappresentante. Mantieni l’investimento nel tuo stack esistente, aggiungi il livello di raccomandazione sopra.
Per team con analytics interne mature. Più veloce da implementare che sostituire lo stack.
Ibrido
Combina come preferisci. Il nostro Shelf Recognition Agent per i dati sullo stato dello scaffale — ma la tua logica di scoring interna. Oppure il nostro Trade Data Hub per i dati del distributore — ma il contesto delle visite dal tuo CRM. Qualsiasi combinazione si adatti al tuo stack attuale.
Per team in fase di transizione. Mantieni ciò che funziona, adotta ciò che manca.
Qualunque sia l’input dell’agente, l’output è lo stesso: le 3 azioni prioritarie in Mobile Touch, con giustificazione, nel momento in cui il rappresentante ne ha bisogno.
Due scenari in cui Next Best Action Agent guida il risultato.
Ogni raccomandazione che l’agente consegna al rappresentante è l’ultimo passo di una catena. Di seguito mostriamo la catena completa: quali classi contribuiscono ai dati e dove Next Best Action Agent formula l’azione che il rappresentante vede effettivamente. È così che una raccomandazione guadagna il suo posto nell’app del rappresentante — supportata dal lavoro del framework, non dall’intuizione.
Altri due scenari — prioritizzazione delle visite ed espansione della distribuzione — sono guidati principalmente dalla Classe 3 (Scoring & Prioritization). Li manteniamo brevemente qui come scenari correlati e li trattiamo in modo approfondito nella sezione dedicata alla Classe 3 (in arrivo).
Caso d’uso 1 · Ottimizzazione del mix di prodotti
Ogni centimetro di spazio sullo scaffale è denaro — investilo in prodotti che ruotano.
Sfida: I produttori FMCG nel commercio tradizionale servono migliaia di piccoli e medi punti vendita dove lo spazio di vendita è limitato — ogni metro di scaffale è un compromesso. Il punto vendita non può tenere l’intero portfolio. Sceglie i prodotti che crede ruoteranno e scarta il resto. Il problema: queste scelte sono spesso subottimali. Il rivenditore tiene prodotti con rotazione in calo e non introduce nuovi articoli che stanno già funzionando in negozi simili. Il rappresentante lo vede durante la visita ma non ha dati oggettivi per convincere il proprietario. Il rivenditore risponde “Qui non si venderebbe” — e non c’è controargomentazione.
Perché i metodi tradizionali falliscono: Il rappresentante sa cosa il produttore vuole sullo scaffale. Il rivenditore sa cosa crede che ruoti nel suo negozio. Nessuno dei due ha una visione oggettiva di ciò che funziona effettivamente in punti vendita con un profilo simile — dimensioni, posizione, demografia. Risultato: i mix di prodotti sono subottimali, il rivenditore tiene articoli a bassa rotazione, il produttore perde potenziale e la conversazione sui cambiamenti di assortimento si basa su convinzioni, non sui dati.
Come Asseco Platform risolve il problema:
- L’agente analizza i dati transazionali di questo punto vendita: quali prodotti ruotano velocemente, quali restano sullo scaffale, come cambia la struttura degli acquisti nel tempo
- Confronta questi dati con i risultati di punti vendita con un profilo simile (superficie, tipo, posizione, profilo del cliente) e identifica i prodotti che lì funzionano ma che qui non sono stati testati
- Next Best Action genera una raccomandazione pre-visita: “Il prodotto X mostra una bassa rotazione — 2 vendite nelle ultime 6 settimane. In negozi simili, il prodotto Y ruota 3 volte più velocemente. Proponi uno scambio — i dati di 15 punti vendita nella regione confermano il potenziale.”
- Il rappresentante entra nella conversazione con dati specifici: quali prodotti cambiare, perché, cosa dicono i dati su posti simili a questo negozio
- Il punto vendita non riceve l’opinione del rappresentante ma un benchmark basato sui fatti — i dati sono più difficili da ignorare rispetto a un suggerimento
Effetto: I mix di prodotti nei piccoli punti vendita smettono di essere casuali. Il produttore sa quali prodotti ottimizzano la rotazione in ogni tipo di negozio. Il proprietario riceve una proposta di cambiamento concreta basata sui dati di posti simili — e non deve indovinare cosa funzionerà. Il rappresentante guida la conversazione come un consulente, non come un venditore di portfolio.
“Non chiedo più se il negozio vuole un nuovo prodotto. Mostro loro i dati: cosa ruota in punti vendita come il loro, quanto guadagnano per metro di scaffale. La conversazione inizia con i fatti, non con la persuasione.”
— Pattern di feedback dei rappresentanti dai deployment di Next Best ActionCatena in questo scenario: Classe 1 (Trade Data Hub unifica i dati transazionali di questo outlet e negozi simili) → Classe 3 (Store Potential Scoring confronta la rotazione tra outlet con profilo simile) → Classe 5 (Next Best Action Agent formula la raccomandazione specifica che il rappresentante vede in Mobile Touch).
Caso d’uso 3 · Correzione proattiva dell’esposizione
Il contratto dice una cosa, lo scaffale ne mostra un’altra — l’AI coglie il divario prima che degeneri.
Sfida: I produttori FMCG negoziano contratti con le catene che specificano i termini di esposizione: numero di facing, posizione a scaffale, visibilità del materiale POS, conformità al planogramma. Il problema: l’esecuzione di questi termini è variabile. La catena firma il contratto, ma per molte ragioni (rotazione del prodotto, pressione della concorrenza, errori di merchandising) l’esposizione effettiva in negozio devia dall’accordo. Il rappresentante se ne accorge durante una visita — ma se il negozio viene visitato una volta al mese, il divario può persistere per settimane prima della correzione. Risultato: il produttore paga per termini che non vengono rispettati e la catena non ha segnali che aiutino a tornare alla conformità.
Perché i metodi tradizionali falliscono: I dati di Shelf Recognition mostrano lo stato dello scaffale, i dati CRM mostrano cosa c’è nel contratto — ma queste due fonti spesso non comunicano tra loro in tempo reale. Il rappresentante può notare discrepanze se capita che ricordi i termini del contratto per quel punto vendita e abbia tempo di ispezionare attentamente lo scaffale. Risultato: i problemi di esposizione vengono rilevati con ritardo e gli interventi non hanno priorità in base a dove la deviazione è maggiore.
Come Asseco Platform risolve il problema:
- L’agente confronta automaticamente i dati dello Shelf Recognition Agent (conteggio facing, posizione scaffale, presenza materiale POS) con i termini contrattuali memorizzati nel sistema
- Se l’esposizione devia dall’accordo, Next Best Action Agent genera un avviso e inserisce la correzione come priorità della visita in quel punto vendita
- Durante la visita, il rappresentante vede la raccomandazione: “Il contratto specifica 4 facing del prodotto X sullo scaffale centrale. Shelf Recognition mostra 1 facing sullo scaffale inferiore. Priorità: correzione dell’esposizione allineata al contratto.”
- Il sistema fornisce dati concreti per la conversazione con il manager: cosa c’è nel contratto, cosa c’è sullo scaffale, com’era lo stato nelle visite precedenti
- La sede centrale monitora la conformità e vede quali punti vendita hanno bisogno di intervento prima che la deviazione diventi un problema di relazione
Effetto: Le deviazioni dai contratti vengono rilevate automaticamente e corrette in modo proattivo — non dopo settimane, ma durante la visita. Il proprietario riceve dati oggettivi che mostrano che l’esposizione non corrisponde all’accordo e il rappresentante ha argomenti basati sui fatti piuttosto che sulle impressioni. Il produttore paga per termini che vengono effettivamente forniti, non solo dichiarati. La conformità smette di essere una questione di fortuna e memoria — diventa un processo monitorabile.
“Il sistema mi dice direttamente: qui il contratto non viene eseguito, qui lo scaffale è diverso da come dovrebbe essere. Non devo ricordare i termini di ogni accordo. L’AI li ricorda e segnala dove c’è il problema.”
— Pattern di feedback dei rappresentanti dai deployment di Next Best ActionCatena in questo scenario: Classe 2 (Shelf Recognition Agent legge facing, posizione, materiali POS dalla foto) → Classe 3 (Contract Compliance Scoring Agent confronta lo stato osservato con i termini contrattuali) → Classe 5 (Next Best Action Agent presenta la raccomandazione di correzione al rappresentante durante la visita).
Scenari correlati — principalmente altre classi del framework
Due scenari in cui NBA presenta l’output — ma il motore risiede nella Classe 3.
Next Best Action Agent consegna questi all’app del rappresentante, ma la logica di classificazione — quali outlet, quali clienti, perché loro — è guidata da Scoring & Prioritization Agent (Classe 3). Trattazione completa in arrivo nella sezione Classe 3.
Scenario correlato 1
Prioritizzazione delle visite
Un rappresentante copre centinaia di outlet. L’AI classifica quali negozi necessitano attenzione per primi — in base al potenziale di crescita e al rischio di perdere posizione. Il percorso del rappresentante smette di essere una rotazione geografica e diventa un intervento dove conta di più.
Driver principale: Classe 3 (Store Potential Scoring Agent). Ruolo di NBA: consegnare la lista classificata al rappresentante in Mobile Touch. Trattazione completa nella sezione Classe 3 (in arrivo).
Scenario correlato 2
Espansione della distribuzione numerica
Un produttore vuole espandere la distribuzione di nuovi prodotti. L’AI identifica la popolazione di clienti con maggiore probabilità di adottarli, in base ai pattern di acquisto storici — e traccia sia l’introduzione che il mantenimento a scaffale, con liquidazione bonus trasparente per i rappresentanti del distributore.
Driver principale: Classe 3 (scoring della popolazione clienti + matching dei pattern di successo storici). Ruolo di NBA: presentare la lista clienti targetizzati per rappresentante, con tracciamento progressi e bonus. Trattazione completa nella sezione Classe 3 (in arrivo).
Next Best Action è una classe. Il framework ne ha cinque.
Asseco Platform AI Agents Framework raggruppa tredici agenti AI specializzati in cinque classi — ognuna delle quali risponde a una domanda diversa che i team FMCG affrontano ogni giorno. Next Best Action è la Classe 5 — il livello delle raccomandazioni. Scopri come funziona l’intera catena, dai dati grezzi all’azione concreta.
Classe 1
Data Unification Agent
Un unico set di dati pulito da fonti sparse.
Classe 2
Recognition Agent
Ogni foto diventa un dato strutturato.
Classe 3
Scoring & Prioritization Agent
Ogni negozio classificato, in ogni momento.
Classe 4
Context Agent
Entra già informato.
Classe 5 — Sei qui
Next Best Action Agent
Cosa fare subito, in questo negozio.
Panoramica del framework
Vedi tutte le 5 classi
Pagina hub con la tassonomia completa.
Next Best Action Agent attinge agli output delle altre quattro classi — dati unificati (Classe 1), stati di scaffali e menu riconosciuti (Classe 2), classifiche di negozi e punti vendita (Classe 3) e contesto della visita assemblato (Classe 4). Ecco come una raccomandazione ottiene la sua classifica: è supportata dall’intera catena.
Valutato dagli analisti, convalidato dal settore.
Next Best Action Agent si basa su due distinzioni POI Best-in-Class (Guided Selling e AI/Machine Learning), opera sotto un’infrastruttura certificata ISO/IEC 27001:2022 con soluzioni basate sull’AI esplicitamente incluse nel perimetro, e fa parte di una piattaforma nominata Representative Vendor nella Gartner Market Guide for Retail Execution Management.
POI Best-in-Class — Guided Selling 2025
L’istanza di Guided Selling di Next Best Action Agent (implementata in Sales & Retail Execution, funzione RAO) ha ricevuto il riconoscimento POI Best-in-Class per il Guided Selling nel report 2025 Consumer Goods Enterprise Planning & Retail Execution Vendor Panorama. Benchmark indipendente: questa classe di agenti è tra le più forti sul mercato.
POI Best-in-Class — AI/Machine Learning
POI ha anche premiato Asseco Platform con il riconoscimento Best-in-Class per l’AI/Machine Learning — la base tecnologica su cui si appoggia Next Best Action Agent (e ogni altro agente AI della piattaforma). Due distinzioni POI convalidano direttamente questa classe.
ISO/IEC 27001:2022 — AI inclusa nell’ambito
Asseco Business Solutions è certificata ISO/IEC 27001:2022 — lo standard internazionale per la gestione della sicurezza delle informazioni. Le soluzioni basate sull’AI sono esplicitamente incluse nell’ambito della certificazione. Valida fino a febbraio 2029.
Domande frequenti su Next Best Action Agent
Next Best Action Agent è la Classe 5 dell’Asseco Platform AI Agents Framework — un motore basato sull’AI che analizza i dati di ogni specifico negozio e classifica le tre azioni di maggior impatto per il rappresentante sul campo durante la visita. In Asseco Platform si presenta come tre agenti specifici: In-store Recommendation Agent (Retail Image Recognition), Guided Selling Agent (Sales & Retail Execution, funzione RAO) e Order Recommendation Agent (Third Party Field Execution).
No. Next Best Action Agent classifica e raccomanda — il rappresentante decide. Ogni raccomandazione porta con sé una giustificazione (perché questa azione, perché ora, cosa dicono i dati). I rappresentanti possono accettare, modificare o saltare qualsiasi raccomandazione — e ogni raccomandazione saltata può avere un codice motivo, così i manager vedono perché il suggerimento dell’agente è stato ignorato e il sistema può imparare.
Cinque fonti alimentano la raccomandazione: cronologia delle transazioni (dal Trade Data Hub), stato dello scaffale (dallo Shelf Recognition Agent in Retail Image Recognition), termini contrattuali (dal CRM/CMS), profilo del negozio e dati demografici, e pattern di punti vendita simili. Più ricchi sono i dati, migliore è la classifica — ma anche un sottoinsieme fornisce valore fin dal primo giorno.
Un assistente generico risponde a qualsiasi cosa tu chieda. Next Best Action Agent è strettamente specializzato: classifica le azioni di vendita sul campo basandosi su dati operativi. Fornisce la raccomandazione nell’app che il rappresentante usa già (Mobile Touch), con una giustificazione specifica. Questo design sacrifica la generalità per l’affidabilità — il rappresentante riceve una risposta a una domanda specifica, sempre basata sulle stesse fonti di dati.
Entrambi. I casi d’uso sopra descrivono il retail (commercio tradizionale, convenience, catene). Per l’HoReCa, Next Best Action Agent si combina con Menu Recognition e Pre-Negotiation Briefing Agent — si applica la stessa logica: classificare le azioni per punto vendita in base ai dati. Nell’HoReCa, questi dati includono la presenza nel menu, gli inserimenti e l’esposizione della concorrenza nei menu.
Il tempo di implementazione dipende da quale sotto-agente si sceglie per iniziare. Guided Selling Agent (funzione RAO in SRE) può essere operativo in poche settimane una volta installato Sales & Retail Execution. In-store Recommendation Agent richiede l’implementazione di Retail Image Recognition. Order Recommendation Agent gira su Third Party Field Execution. La copertura completa della Classe 5 scala insieme alle altre quattro classi del framework.
Sì. Ogni raccomandazione viene registrata con il suo esito: accettata, modificata, saltata (con codice motivo). La sede centrale vede i tassi di accettazione per negozio, per rappresentante, per categoria di prodotto — e monitora se le raccomandazioni accettate correlano con i risultati di business (volume d’ordine, quota di scaffale, conformità contrattuale). L’agente diventa misurabile come sistema, non come una scatola nera.
Asseco Business Solutions è certificata ISO/IEC 27001:2022, con le soluzioni basate sull’AI esplicitamente incluse nel perimetro della certificazione. La gestione dei dati, la conservazione e il controllo degli accessi seguono le stesse policy che coprono il resto della piattaforma.
Sei pronto a vedere Next Best Action Agent all’opera sui tuoi dati?
Prenota una demo di 30 minuti con i nostri specialisti dell’esecuzione sul campo. Configureremo un flusso di raccomandazioni live basato sul tuo settore (beverage, food & grocery, personal care, HoReCa) e ti mostreremo come vengono classificate le prime 3 azioni per un profilo di negozio reale.
Parte dell’ AI Agents Framework · 9× POI Best-in-Class 2025 · ISO/IEC 27001:2022 con AI nel perimetro