{"id":7415,"date":"2026-04-24T13:15:54","date_gmt":"2026-04-24T13:15:54","guid":{"rendered":"https:\/\/assecoplatform.com\/next-best-action-agent\/"},"modified":"2026-04-28T11:49:30","modified_gmt":"2026-04-28T11:49:30","slug":"next-best-action-agent","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/assecoplatform.com\/it\/next-best-action-agent\/","title":{"rendered":"Next Best Action Agent"},"content":{"rendered":"\n
\n\n\n

Next Best Action Agent \u2014 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. <\/p>\n\n\n\n

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). <\/p>\n\n\n\n

\n
<\/div>\n
\n

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

Next Best Action Agent: l’AI ti consiglia cosa fare proprio ora, in questo negozio.<\/span><\/h1>\n

Ogni negozio \u00e8 diverso. Ogni visita ha un contesto differente. Next Best Action Agent analizza i dati di ogni specifico punto vendita \u2014 cronologia acquisti, stato dello scaffale, conformit\u00e0 contrattuale, profilo del negozio \u2014 e classifica le tre azioni di maggior impatto che il rappresentante deve compiere, qui e ora. <\/p>\n

\n
Prenota una demo<\/a><\/div>\n
Scopri come funziona<\/a><\/div>\n <\/div>\n
\n
\n 3<\/span>\n azioni classificate dall’AI per visita<\/span>\n priorit\u00e0 assolute su misura per ogni negozio<\/span>\n <\/div>\n
\n 9\u00d7 POI<\/span>\n Best-in-Class 2025<\/span>\n incl. Guided Selling & AI\/Machine Learning <\/span>\n <\/div>\n
\n ~3.700<\/span>\n utenti su scala<\/span>\n leader globale del beverage, 52 paesi<\/span>\n <\/div>\n <\/div>\n<\/div>\n<\/section>\n\n\n\n
\n
\n Perch\u00e9 ogni visita in negozio ha bisogno di un agente<\/span>\n

Ogni negozio \u00e8 diverso. L’AI sa cosa fare in questo specifico punto vendita.<\/span> <\/h2>\n

Un rappresentante entra in un negozio con decine di possibili azioni: ruotare i prodotti, proporre nuovi inserimenti, sistemare l’esposizione, verificare la conformit\u00e0 del contratto. Il problema: ogni negozio \u00e8 diverso. Diversa cronologia acquisti, diverso scaffale, diverse priorit\u00e0 del proprietario. Le linee guida universali non funzionano. <\/p>\n

Next Best Action Agent \u00e8 un motore basato sull’AI che analizza i dati di ogni specifico negozio \u2014 storico acquisti, stato dello scaffale, termini contrattuali, profilo del punto vendita \u2014 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. <\/p>\n <\/div>\n<\/section>\n\n\n\n

\n
\n Come funziona<\/span>\n

L’AI correla dati che la percezione umana non riesce a gestire contemporaneamente.<\/span><\/h3>\n

Il rappresentante apre l’app prima di entrare nel negozio. L’agente ha gi\u00e0 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 \u2014 dalla pi\u00f9 alla meno impattante per questo specifico negozio. <\/p>\n\n

\n\n
\n
\n <\/stop><\/stop><\/stop><\/stop><\/lineargradient><\/defs><\/path><\/svg>\n 01<\/span>\n <\/div>\n

Raccogli<\/h4>\n

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. <\/p>\n

Backend invisibile \u2014 attivo continuamente<\/p>\n <\/div>\n\n

\n
\n <\/stop><\/stop><\/stop><\/stop><\/lineargradient><\/defs><\/path><\/path><\/svg>\n 02<\/span>\n <\/div>\n

Classifica<\/h4>\n

Regole di business e modelli di ML correlano i dati e classificano le possibili azioni in base all’impatto previsto \u2014 dalla pi\u00f9 alla meno preziosa per questo specifico negozio in questo preciso momento. Ogni raccomandazione ha la sua giustificazione: perch\u00e9 questa, perch\u00e9 ora. <\/p>\n

Priorit\u00e0 basate sui dati, non sull’intuizione<\/p>\n <\/div>\n\n

\n
\n <\/stop><\/stop><\/stop><\/stop><\/lineargradient><\/defs><\/path><\/svg>\n 03<\/span>\n <\/div>\n

Consegna<\/h4>\n

Il rappresentante apre Mobile Touch e vede le tre azioni pi\u00f9 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. <\/p>\n

Le 3 azioni principali, fornite nell’app che il rappresentante usa gi\u00e0<\/p>\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n<\/section>\n\n\n\n

\n
\n La differenza<\/span>\n

Cosa cambia quando l’AI classifica in anticipo il lavoro.<\/span><\/h2>\n

Le linee guida universali incontrano la realt\u00e0 di un singolo negozio. Next Best Action Agent sostituisce la checklist generica con un piano prioritario \u2014 su misura per questo punto vendita, questo momento, questi dati. <\/p>\n\n

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

Come lavorano oggi i rappresentanti<\/h4>\n