Next Best Action Agent — Klasa 5 Ram AI Agentów Asseco Platform. Rekomendacje oparte na AI dla sprzedaży terenowej FMCG. Trzy priorytetowe działania na wizytę w sklepie, dostosowane do każdej lokalizacji. Stosowane na szeroką skalę przez ponad 55 000 użytkowników terenowych w 62 krajach.
Next Best Action Agent od Asseco Platform: AI rekomenduje, co zrobić teraz, w tym sklepie. Trzy subagenty w Klasie 5: Agent Rekomendacji w Sklepie (Rozpoznawanie Obrazu w Handlu Detalicznym), Agent Sprzedaży Kierowanej (Sprzedaż i Realizacja Detaliczna, funkcja RAO, POI Best-in-Class 2026), Agent Rekomendacji Zamówień (Realizacja Terenowa przez Strony Trzecie).
Ram AI Agentów → Klasa 5
Next Best Action Agent: AI rekomenduje, co zrobić teraz, w tym sklepie.
Każdy sklep jest inny. Każda wizyta ma inny kontekst. Next Best Action Agent analizuje dane z każdego konkretnego sklepu — historię zakupów, stan półki, zgodność z umową, profil sklepu — i szereguje trzy najbardziej wpływowe działania, które przedstawiciel powinien podjąć, tu i teraz.
Każdy sklep jest inny. AI wie, co zrobić w tym konkretnym.
Przedstawiciel handlowy wchodzi do sklepu z dziesiątkami możliwych działań: rotacja produktów, proponowanie dodatkowych pozycji, dostosowanie ekspozycji, weryfikacja zgodności z umową. Problem: każdy sklep jest inny. Inna historia zakupów, inna półka, inne priorytety właściciela. Uniwersalne wytyczne nie działają.
Next Best Action Agent to silnik oparty na AI, który analizuje dane z każdego konkretnego sklepu — historię zakupów, stan półki, warunki umowy, profil sklepu — i dostarcza trzy konkretne, priorytetowe działania dla przedstawiciela podczas wizyty. Trzy najbardziej wpływowe rzeczy do zrobienia, teraz, w tym konkretnym sklepie.
AI koreluje dane, których ludzka percepcja nie jest w stanie objąć jednocześnie.
Przedstawiciel otwiera aplikację przed wejściem do sklepu. Agent zebrał i przeanalizował już dane: ostatnie zamówienia i trendy zakupowe z Trade Data Hub, aktualny stan półki z Shelf Recognition Agent, aktywne warunki umowy z punktem sprzedaży lub siecią, profil demograficzny okolicy, typ sklepu (mini-market osiedlowy, convenience, punkt HoReCa) oraz wyniki z podobnych sklepów w regionie. Na tej podstawie agent generuje uszeregowaną listę działań — od najbardziej do najmniej wpływowych dla tego konkretnego sklepu.
Zbieraj
Agent pobiera dane z każdego źródła istotnego dla tego sklepu: historię zakupów z Trade Data Hub, stan półki z Shelf Recognition Agent, warunki umowy, profil sklepu, wzorce z podobnych punktów sprzedaży. Zanim przedstawiciel dotrze do drzwi.
Niewidoczny backend — działa nieprzerwanie
Szeregowanie
Reguły biznesowe i modele ML korelują dane i szeregują możliwe działania według oczekiwanego wpływu — od najbardziej do najmniej wartościowych dla tego konkretnego sklepu w danym momencie. Każda rekomendacja zawiera własne uzasadnienie: dlaczego to, dlaczego teraz.
Priorytetyzacja oparta na danych, nie na intuicji
Dostarczanie
Przedstawiciel otwiera Mobile Touch i widzi trzy najważniejsze działania dla tego sklepu, każde z konkretnym uzasadnieniem. Brak listy kontrolnej do odhaczenia. Uszeregowany plan do wykonania. Przedstawiciel nie zastanawia się, co zrobić — wchodzi z planem i rozpoczyna rozmowę od konkretów.
Trzy najważniejsze działania, dostarczane w aplikacji, której przedstawiciel już używa
Co się zmienia, gdy AI wstępnie szereguje pracę.
Uniwersalne wytyczne spotykają się z rzeczywistością jednego sklepu. Next Best Action Agent zastępuje ogólną listę kontrolną planem priorytetowym — dostosowanym do tego punktu sprzedaży, tego momentu, tych danych.
Z czym pracują dziś przedstawiciele
- Planowanie wizyty na podstawie ogólnych wytycznych — „sprawdź półkę, zaproponuj nowe produkty” — bez odniesienia do specyfiki danego punktu sprzedaży
- Priorytetyzacja według intuicji — co wydaje się ważne, a nie co faktycznie przyniesie największy efekt w tym sklepie
- Brak kontekstu z poprzednich wizyt — każda wizyta zaczyna się od zera, brak wiedzy o tym, co zadziałało w podobnych miejscach
- Czas wizyty pochłonięty analizą na miejscu zamiast rozmową z właścicielem i wykonywaniem zadań
- Przegapione kluczowe działania — przedstawiciele nie dostrzegają okazji, ponieważ nie mają pełnego obrazu danych
- Centrala otrzymuje raporty o tym, co zostało zrobione, ale bez kontekstu — czy były to najważniejsze działania dla tego sklepu?
Co przedstawiciele otrzymują dzięki AI
- AI analizuje dane przed wizytą — zamówienia, półka, umowa, profil sklepu — i przedstawia trzy konkretne działania o największym potencjale
- Każda rekomendacja zawiera własne uzasadnienie — dlaczego to działanie, dlaczego teraz, co mówią dane
- Kontekst z podobnych punktów sprzedaży — AI wie, co zadziałało w sklepach o tym samym profilu i sugeruje sprawdzone podejścia
- Przedstawiciel wchodzi z gotowym planem — rozmowa z właścicielem zaczyna się od konkretów, a nie od diagnozy
- Centrala widzi nie tylko, co zostało zrobione, ale także, czy były to najważniejsze działania — i monitoruje skuteczność rekomendacji AI w czasie
- Każda pominięta rekomendacja ma kod przyczyny — menedżerowie dowiadują się, dlaczego przedstawiciele odstąpili od zaleceń, a agent się poprawia
Pięć źródeł danych. Jedna uszeregowana decyzja.
Każde źródło odpowiada na inne pytanie dotyczące tego konkretnego sklepu. Agent koreluje wszystkie pięć i odpowiednio szereguje działania.
Historia zakupów
Dane transakcyjne: częstotliwość zamówień, wolumen, rotacja, sezonowość. Agent wykrywa zmiany w wzorcach — spadek w kategorii, w której byliście liderem, wzrost udziału konkurencji, pojawienie się nowej linii produktów w koszyku.
Przykładowa rekomendacja: „Zakupy w kategorii piwa spadły o 40% w ciągu ostatnich dwóch miesięcy. Zaproponuj powrót do poprzedniego poziomu z argumentami sprzedażowymi opartymi na danych z podobnych punktów sprzedaży.”
Stan półki
Dane z Shelf Recognition Agent — obecność produktu, liczba facings, zgodność z planogramem, pozycja względem konkurencji, widoczność półki. Agent porównuje aktualny stan z warunkami umowy i optymalną ekspozycją dla tego typu sklepu.
Przykładowa rekomendacja: „Twój produkt premium ma jeden facing na dolnej półce; konkurencja ma trzy na wysokości oczu. Zaproponuj korektę ekspozycji zgodną z umową — lub renegocjuj warunki, jeśli obecna umowa nie daje Ci przewagi.”
Warunki umowy
Agent weryfikuje wykonanie umów podpisanych z sieciami i punktami sprzedaży. Sprawdza, czy uzgodnione działania zostały wdrożone: lista produktów, pozycja na półce, materiały POS, poziomy cen. Jeśli umowa nie jest realizowana, agent oznacza to jako priorytet wizyty.
Przykładowa rekomendacja: „Umowa określa ekspozycję produktu sezonowego do końca miesiąca. Produktu nie ma na półce. Priorytet: rozmowa z właścicielem i ustawienie ekspozycji.”
Profil sklepu i dane demograficzne
Agent bierze pod uwagę typ punktu sprzedaży (mini-market osiedlowy, convenience na stacji, duży convenience), powierzchnię sprzedaży, lokalizację i dane demograficzne okolicy (wiek, dochód, gęstość zaludnienia). Rekomendacje odpowiadają potencjałowi miejsca.
Przykładowa rekomendacja: W sklepie osiedlowym z klientelą rodzinną — nacisk na opakowania rodzinne. W punkcie sprzedaży w pobliżu dworca kolejowego — przekąski i małe formaty.
Wzorce z podobnych punktów sprzedaży
Agent agreguje dane z punktów sprzedaży o podobnych profilach — typ, rozmiar, lokalizacja, dane demograficzne — i identyfikuje sprawdzone działania, które przyniosły rezultaty w tych miejscach. Jeśli wprowadzenie danego produktu w sklepach podobnych do odwiedzanego zwiększyło wolumen zamówień o 30%, agent szereguje tę rekomendację wyżej. Nie zgaduje. Wie, co działa.
Przykładowa rekomendacja: „W 15 punktach sprzedaży o tym profilu w regionie, wprowadzenie produktu X zwiększyło zamówienia 3-krotnie w stosunku do okresu bazowego. Propozycja: wprowadź X w tym sklepie, poparte danymi benchmarkowymi z regionu.”
Przedstawiciel nie wchodzi z listą kontrolną do odhaczenia. Przedstawiciel wchodzi z planem.
Uszeregowany zestaw trzech najważniejszych działań dla tego konkretnego sklepu — wygenerowany przez agenta, który przetwarza dane, których człowiek nie jest w stanie objąć jednocześnie. Wizyta przestaje być rutynową inspekcją. Staje się strategiczną interwencją opartą na faktach: co zmienić, dlaczego się opłaca, co mówią dane o potencjale.
To jest różnica między wizytą prowadzoną według listy kontrolnej a rozmową opartą na danych.
Agent Next Best Action pasuje do Twojego stosu technologicznego — niezależnie od jego kształtu.
Agent Next Best Action to warstwa dostarczania frameworku — moment, w którym rekomendacja AI spotyka się z przedstawicielem. To, co zasila agenta, jest elastyczne. Możesz skorzystać z pełnego frameworku Asseco Platform (Klasy 1–4 dostarczają dane, punktację i kontekst). Możesz dostarczyć własne potoki danych i logikę punktacji, a my dostarczymy tylko warstwę skierowaną do przedstawiciela. Możesz też mieszać.
Pełny framework
Asseco Platform uruchamia Klasy 1–4 w tle. Trade Data Hub ujednolica Twoje dane, Agenci Rozpoznawania strukturyzują obserwacje, Punktacja i Priorytetyzacja szeregują punkty sprzedaży i kontrakty, Agenci Kontekstu przygotowują brief wizyty. Agent Next Best Action dostarcza 3 najlepsze działania do Mobile Touch.
Najprostsza konfiguracja. Jeden dostawca. Najniższe koszty integracji.
Własne rozwiązania
Masz już swoje jezioro danych, modele punktacji klientów i kontekst wizyt oparty na CRM? Agent Next Best Action podłącza się przez API. Twoje dane wejściowe, nasza warstwa dostarczania dla przedstawicieli. Zachowujesz inwestycje w istniejący stos technologiczny, dodając warstwę rekomendacji.
Dla zespołów z dojrzałą wewnętrzną analityką. Szybsze wdrożenie niż wymiana całego stosu.
Hybrydowy
Mieszaj i dopasowuj. Nasz Agent Rozpoznawania Półek dla danych o stanie półek — ale Twoja wewnętrzna logika punktacji. Lub nasz Trade Data Hub dla danych dystrybutora — ale Twój kontekst wizyt oparty na CRM. Niezależnie od tego, jaki podział pasuje do Twojego obecnego stosu technologicznego.
Dla zespołów w trakcie transformacji. Zachowaj to, co działa, przyjmij to, czego brakuje.
Niezależnie od tego, co zasila agenta, wynik jest ten sam: 3 najlepsze działania w Mobile Touch, z uzasadnieniem, w momencie, gdy przedstawiciel ich potrzebuje.
Dwa scenariusze, w których Agent Next Best Action napędza wynik.
Każda rekomendacja dostarczana przez agenta przedstawicielowi jest ostatnim krokiem łańcucha. Poniżej przedstawiamy pełny łańcuch: które klasy dostarczają dane i gdzie Agent Next Best Action formułuje działanie, które faktycznie widzi przedstawiciel. W ten sposób rekomendacja zasługuje na swoje miejsce w aplikacji przedstawiciela — wspierana pracą frameworku, a nie intuicją.
Dwa kolejne scenariusze — priorytetyzacja wizyt i ekspansja dystrybucji — są napędzane głównie przez Klasę 3 (Punktacja i Priorytetyzacja). Poniżej przedstawiamy je krótko jako powiązane scenariusze i szczegółowo omówimy je w sekcji Klasy 3 (już wkrótce).
Przypadek użycia 1 · Optymalizacja miksu produktów
Każdy centymetr powierzchni półki to waluta — wydaj ją na produkty, które rotują.
Wyzwanie: Producenci FMCG w handlu tradycyjnym obsługują tysiące małych i średnich punktów sprzedaży, gdzie powierzchnia handlowa jest ograniczona — każdy metr półki to kompromis. Punkt sprzedaży nie może mieć pełnego portfolio. Wybiera produkty, które według niego będą rotować, a resztę pomija. Problem: te wybory są często suboptymalne. Sprzedawca utrzymuje produkty o spadającej rotacji i nie wprowadza nowych pozycji, które już działają w podobnych sklepach. Przedstawiciel widzi to podczas wizyty, ale nie ma obiektywnych danych, aby przekonać właściciela. Sprzedawca odpowiada „To się tu nie sprzeda” — i nie ma kontrargumentu.
Dlaczego tradycyjne metody zawodzą: Przedstawiciel wie, czego producent chce na półce. Sprzedawca wie, co według niego rotuje w jego sklepie. Żaden z nich nie ma obiektywnego widoku na to, co faktycznie działa w punktach sprzedaży o podobnym profilu — rozmiarze, lokalizacji, demografii. Rezultat: miksy produktów są suboptymalne, sprzedawca utrzymuje pozycje o niskiej rotacji, producent traci potencjał, a rozmowa o zmianach asortymentu opiera się na przekonaniach, a nie na danych.
Jak Asseco Platform to rozwiązuje:
- Agent analizuje dane transakcyjne z tego punktu sprzedaży: które produkty szybko rotują, które leżą na półce, jak zmienia się struktura zakupów w czasie
- Porównuje te dane z wynikami z punktów sprzedaży o podobnym profilu (powierzchnia, typ, lokalizacja, profil klienta) i identyfikuje produkty, które tam działają, ale nie zostały tu jeszcze przetestowane
- Next Best Action generuje rekomendację przed wizytą: „Produkt X wykazuje niską rotację — 2 sprzedaże w ciągu ostatnich 6 tygodni. W podobnych sklepach produkt Y rotuje 3 razy szybciej. Zaproponuj zamianę — dane z 15 punktów sprzedaży w regionie potwierdzają potencjał.”
- Przedstawiciel wchodzi do rozmowy z konkretami: które produkty zmienić, dlaczego, co mówią dane o miejscach takich jak ten sklep
- Punkt sprzedaży otrzymuje nie opinię przedstawiciela, ale benchmark oparty na faktach — dane trudniej odrzucić niż sugestię
Efekt: Miksy produktów w małych punktach sprzedaży przestają być przypadkowe. Producent wie, które produkty optymalizują rotację w każdym typie sklepu. Właściciel otrzymuje konkretną propozycję zmiany opartą na danych z podobnych miejsc — i nie musi zgadywać, co zadziała. Przedstawiciel prowadzi rozmowę jako doradca, a nie sprzedawca portfolio.
„Nie pytam już, czy sklep chce nowy produkt. Pokazuję im dane: co rotuje w punktach sprzedaży takich jak ich, ile zarabiają na metr półki. Rozmowa zaczyna się od faktów, a nie od perswazji.”
— Reprezentatywny wzorzec opinii z wdrożeń Next Best ActionŁańcuch w tym scenariuszu: Klasa 1 (Trade Data Hub ujednolica dane transakcyjne z tego punktu sprzedaży i podobnych sklepów) → Klasa 3 (Punktacja Potencjału Sklepu porównuje rotację w podobnych punktach sprzedaży) → Klasa 5 (Agent Next Best Action formułuje konkretną rekomendację, którą przedstawiciel widzi w Mobile Touch).
Przypadek użycia 3 · Proaktywna korekta ekspozycji
Umowa mówi jedno, półka pokazuje co innego — AI wychwytuje lukę, zanim się nasili.
Wyzwanie: Producenci FMCG negocjują umowy z sieciami, które określają warunki ekspozycji: liczbę facings, pozycję na półce, widoczność materiałów POS, zgodność z planogramem. Problem: wykonanie tych warunków jest zmienne. Sieć podpisuje umowę, ale z wielu powodów (rotacja produktów, presja konkurencji, błędy merchandisingowe) faktyczna ekspozycja w sklepie odbiega od ustaleń. Przedstawiciel zauważa to podczas wizyty — ale jeśli sklep jest odwiedzany raz w miesiącu, luka może utrzymywać się przez tygodnie przed korektą. Rezultat: producent płaci za warunki, które nie są realizowane, a sieć nie otrzymuje sygnałów, które pomogłyby wrócić do zgodności.
Dlaczego tradycyjne metody zawodzą: Dane z Shelf Recognition pokazują stan półki, dane z CRM pokazują, co jest w umowie — ale te dwa źródła często nie komunikują się ze sobą w czasie rzeczywistym. Przedstawiciel może zauważyć rozbieżności, jeśli akurat pamięta warunki umowy dla tego punktu sprzedaży i ma czas na dokładne sprawdzenie półki. Rezultat: problemy z ekspozycją są wykrywane z opóźnieniem, a interwencje nie są priorytetyzowane według tego, gdzie odchylenie jest największe.
Jak Asseco Platform to rozwiązuje:
- Agent automatycznie porównuje dane z Shelf Recognition Agent (liczba facings, pozycja na półce, obecność materiałów POS) z warunkami umowy przechowywanymi w systemie
- Jeśli ekspozycja odbiega od ustaleń, Next Best Action Agent generuje alert i umieszcza korektę jako priorytet wizyty w tym punkcie sprzedaży
- Podczas wizyty przedstawiciel widzi rekomendację: „Umowa określa 4 facings produktu X na środkowej półce. Shelf Recognition pokazuje 1 facing na dolnej półce. Priorytet: korekta ekspozycji zgodna z umową.”
- System dostarcza konkretne dane do rozmowy z menedżerem: co jest w umowie, co jest na półce, jak wyglądał stan podczas poprzednich wizyt
- Centrala monitoruje zgodność i widzi, które punkty sprzedaży wymagają interwencji, zanim odchylenie stanie się problemem w relacjach
Efekt: Odchylenia od umów są wykrywane automatycznie i korygowane proaktywnie — nie po tygodniach, ale podczas wizyty. Właściciel otrzymuje obiektywne dane pokazujące, że ekspozycja nie odpowiada umowie, a przedstawiciel ma argumenty oparte na faktach, a nie na wrażeniach. Producent płaci za warunki, które są faktycznie realizowane, a nie tylko deklarowane. Zgodność przestaje być kwestią szczęścia i pamięci — staje się procesem możliwym do monitorowania.
„System mówi mi bezpośrednio: tu umowa nie jest realizowana, tu półka wygląda inaczej niż powinna. Nie muszę pamiętać warunków każdej umowy. AI je pamięta i sygnalizuje, gdzie jest problem.”
— Reprezentatywny wzorzec opinii z wdrożeń Next Best ActionŁańcuch w tym scenariuszu: Klasa 2 (Agent Rozpoznawania Półek odczytuje ułożenie produktów, pozycję, materiały POS ze zdjęcia) → Klasa 3 (Agent Punktacji Zgodności z Umową porównuje obserwowany stan z warunkami umowy) → Klasa 5 (Agent Next Best Action przedstawia rekomendację korekty przedstawicielowi podczas wizyty).
Powiązane scenariusze — głównie inne klasy frameworku
Dwa scenariusze, w których NBA prezentuje wyniki — ale silnik znajduje się w Klasie 3.
Agent Next Best Action dostarcza je do aplikacji przedstawiciela, ale logika szeregowania — które punkty sprzedaży, którzy klienci, dlaczego właśnie oni — jest napędzana przez Agenta Punktacji i Priorytetyzacji (Klasa 3). Pełne omówienie w sekcji Klasy 3.
Powiązany scenariusz 1
Priorytetyzacja wizyt
Przedstawiciel obsługuje setki punktów sprzedaży. AI szereguje, które sklepy wymagają uwagi w pierwszej kolejności — na podstawie potencjału wzrostu i ryzyka utraty pozycji. Trasa przedstawiciela przestaje być rotacją geograficzną i staje się interwencją tam, gdzie ma to największe znaczenie.
Główny czynnik: Klasa 3 (Agent Punktacji Potencjału Sklepu). Rola NBA: dostarczenie uszeregowanej listy przedstawicielowi w Mobile Touch. Pełne omówienie w sekcji Klasy 3 (już wkrótce).
Powiązany scenariusz 2
Ekspansja dystrybucji numerycznej
Producent chce rozszerzyć dystrybucję nowych produktów. AI celuje w populację klientów, którzy najprawdopodobniej je przyjmą, na podstawie historycznych wzorców zakupowych — i śledzi zarówno wprowadzenie, jak i utrzymanie na półce, z przejrzystym rozliczaniem bonusów dla przedstawicieli dystrybutorów.
Główny czynnik: Klasa 3 (punktacja populacji klientów + dopasowanie historycznych wzorców sukcesu). Rola NBA: przedstawienie docelowej listy klientów dla każdego przedstawiciela, ze śledzeniem postępów i bonusów. Pełne omówienie w sekcji Klasy 3 (już wkrótce).
Next Best Action to jedna klasa. Ramy mają pięć.
Ram AI Agentów Asseco Platform grupuje trzynaście wyspecjalizowanych agentów AI w pięć klas — każda z nich odpowiada na inne pytanie, z którym zespoły FMCG mierzą się każdego dnia. Next Best Action to Klasa 5 — warstwa rekomendacji. Zobacz, jak działa cały łańcuch, od surowych danych do konkretnego działania.
Klasa 1
Agent Unifikacji Danych
Jeden czysty zestaw danych z rozproszonych źródeł.
Klasa 2
Agent Rozpoznawania
Każde zdjęcie staje się ustrukturyzowanymi danymi.
Klasa 3
Agent Punktacji i Priorytetyzacji
Każdy sklep uszeregowany, w każdej chwili.
Klasa 4
Agent Kontekstu
Wejdź już poinformowany.
Klasa 5 — Jesteś tutaj
Next Best Action Agent
Co zrobić teraz, w tym sklepie.
Next Best Action Agent korzysta z wyników pozostałych czterech klas — ujednoliconych danych (Klasa 1), rozpoznanych stanów półek i menu (Klasa 2), rankingów sklepów i punktów sprzedaży (Klasa 3) oraz zebranego kontekstu wizyty (Klasa 4). W ten sposób jedna rekomendacja zyskuje swoją pozycję: jest wspierana przez cały łańcuch.
Oceniony przez analityków, zatwierdzony przez branżę.
Next Best Action Agent łączy dwie zdolności wyróżnione przez POI jako Best-in-Class 2026, czyli Guided Selling oraz Predictive & Prescriptive Analytics (AI/ML/Agentic), działa w ramach infrastruktury certyfikowanej ISO/IEC 27001:2022, której zakres wyraźnie obejmuje rozwiązania oparte na AI, i jest częścią platformy wskazanej jako Representative Vendor w raporcie Gartner® Market Guide for Retail Execution Management.
POI Best-in-Class 2026: Guided Selling
Instancja Guided Selling w Next Best Action Agent (wdrożona w Sales & Retail Execution, funkcja RAO) otrzymała wyróżnienie POI Best-in-Class w kategorii Guided Selling w raporcie POI Vendor Panorama 2026.
POI Best-in-Class 2026: Predictive & Prescriptive Analytics
Asseco Platform otrzymała także wyróżnienie POI Best-in-Class w kategorii Predictive & Prescriptive Analytics (AI/ML/Agentic). Ta zdolność to fundament technologiczny, na którym opiera się Next Best Action Agent i każdy inny agent AI w platformie. Oba wyróżnienia POI dotyczą wprost tej klasy agentów.
ISO/IEC 27001:2022 — AI-based w zakresie
Asseco Business Solutions posiada certyfikat ISO/IEC 27001:2022 — międzynarodowej normy zarządzania bezpieczeństwem informacji. Rozwiązania oparte na AI są wyraźnie uwzględnione w zakresie certyfikacji. Ważny do lutego 2029 r.
Gartner does not endorse any vendor, product or service depicted in its research publications, and does not advise technology users to select only those vendors with the highest ratings or other designation. Gartner research publications consist of the opinions of Gartner’s research organization and should not be construed as statements of fact. Gartner disclaims all warranties, expressed or implied, with respect to this research, including any warranties of merchantability or fitness for a particular purpose. Gartner, Market Guide for Retail Execution Management in Fast-Moving Consumer Goods, April 2025, G00768127. GARTNER is a registered trademark and service mark of Gartner, Inc. and/or its affiliates in the U.S. and internationally, and is used herein with permission. All rights reserved.
Częste pytania dotyczące Next Best Action Agent
Next Best Action Agent to Klasa 5 w Ramach AI Agentów Asseco Platform — silnik oparty na AI, który analizuje dane z każdego konkretnego sklepu i szereguje trzy najbardziej wpływowe działania dla przedstawiciela terenowego podczas wizyty. W Asseco Platform występuje jako trzy konkretne agenty: Agent Rekomendacji w Sklepie (Rozpoznawanie Obrazu w Handlu Detalicznym), Agent Sprzedaży Kierowanej (Sprzedaż i Realizacja Detaliczna, funkcja RAO) oraz Agent Rekomendacji Zamówień (Realizacja Terenowa przez Strony Trzecie).
Nie. Agent Next Best Action szereguje i rekomenduje — przedstawiciel handlowy decyduje. Każda rekomendacja zawiera uzasadnienie (dlaczego ta akcja, dlaczego teraz, co mówią dane). Przedstawiciele mogą zaakceptować, zmodyfikować lub pominąć każdą rekomendację — a każda pominięta rekomendacja może zawierać kod przyczyny, dzięki czemu menedżerowie widzą, dlaczego sugestia agenta została odrzucona, a system może się uczyć.
Rekomendacje są zasilane z pięciu źródeł: historia transakcji (z Trade Data Hub), stan półki (z Shelf Recognition Agent w Retail Image Recognition), warunki umowy (z CRM/CMS), profil sklepu i dane demograficzne oraz wzorce z podobnych placówek. Im bogatsze dane, tym lepsze pozycjonowanie — ale nawet podzbiór danych przynosi wartość od pierwszego dnia.
Ogólny asystent odpowiada na wszystko, o co zapytasz. Agent Next Best Action jest wąsko wyspecjalizowany: szereguje działania sprzedażowe w terenie na podstawie danych operacyjnych. Dostarcza rekomendacje w aplikacji, której przedstawiciel już używa (Mobile Touch), wraz ze szczegółowym uzasadnieniem. To podejście zamienia ogólność na niezawodność — przedstawiciel otrzymuje odpowiedź na jedno konkretne pytanie, zawsze opartą na tych samych źródłach danych.
W obu. Powyższe przypadki użycia opisują handel detaliczny (handel tradycyjny, sklepy convenience, sieci). W przypadku HoReCa, Agent Next Best Action łączy się z Menu Recognition i Pre-Negotiation Briefing Agent — obowiązuje ta sama logika: szeregowanie działań dla każdej placówki na podstawie danych. W HoReCa dane te obejmują obecność menu, pozycje w menu i ekspozycję konkurencji w menu.
Czas wdrożenia zależy od tego, od którego sub-agenta zaczniesz. Guided Selling Agent (funkcja RAO w SRE) może zostać uruchomiony w ciągu kilku tygodni po wdrożeniu Sales & Retail Execution. In-store Recommendation Agent wymaga wdrożenia Retail Image Recognition. Order Recommendation Agent działa w Third Party Field Execution. Pełne pokrycie klasy 5 skaluje się z pozostałymi czterema klasami w ramach struktury.
Tak. Każda rekomendacja jest rejestrowana wraz z jej wynikiem: zaakceptowana, zmodyfikowana, pominięta (z kodem przyczyny). Centrala widzi wskaźniki akceptacji na sklep, na przedstawiciela, na kategorię produktów — i śledzi, czy zaakceptowane rekomendacje korelują z wynikami biznesowymi (wolumen zamówień, udział w półce, zgodność z umową). Agent staje się mierzalnym systemem, a nie czarną skrzynką.
Asseco Business Solutions posiada certyfikat ISO/IEC 27001:2022, z rozwiązaniami opartymi na AI wyraźnie w zakresie certyfikacji. Obsługa danych, ich przechowywanie i kontrola dostępu podlegają tym samym zasadom, które obejmują pozostałą część platformy.
Gotowy, aby zobaczyć Agent Next Best Action działający na Twoich danych?
Zarezerwuj 30-minutową demonstrację z naszymi specjalistami ds. realizacji w terenie. Skonfigurujemy przepływ rekomendacji na żywo w oparciu o Twoją branżę (napoje, żywność i artykuły spożywcze, higiena osobista, HoReCa) i pokażemy, jak trzy najlepsze działania są szeregowane dla rzeczywistego profilu sklepu.
Część AI Agents Framework · 9 wyróżnień POI Best-in-Class w kategoriach (2026) · ISO/IEC 27001:2022 z AI w zakresie