{"id":7411,"date":"2026-04-24T13:15:54","date_gmt":"2026-04-24T13:15:54","guid":{"rendered":"https:\/\/assecoplatform.com\/next-best-action-agent\/"},"modified":"2026-04-24T13:42:34","modified_gmt":"2026-04-24T13:42:34","slug":"next-best-action-agent","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/assecoplatform.com\/pl\/next-best-action-agent\/","title":{"rendered":"Next Best Action Agent"},"content":{"rendered":"\n
\n\n\n

Next Best Action Agent \u2014 Klasa 5 Ram AI Agent\u00f3w Asseco Platform. Rekomendacje oparte na AI dla sprzeda\u017cy terenowej FMCG. Trzy priorytetowe dzia\u0142ania na wizyt\u0119 w sklepie, dostosowane do ka\u017cdej lokalizacji. Stosowane na szerok\u0105 skal\u0119 przez ponad 55 000 u\u017cytkownik\u00f3w terenowych w 62 krajach. <\/p>\n\n\n\n

Next Best Action Agent od Asseco Platform: AI rekomenduje, co zrobi\u0107 teraz, w tym sklepie. Trzy subagenty w Klasie 5: Agent Rekomendacji w Sklepie (Rozpoznawanie Obrazu w Handlu Detalicznym), Agent Sprzeda\u017cy Kierowanej (Sprzeda\u017c i Realizacja Detaliczna, funkcja RAO, POI Best-in-Class 2025), Agent Rekomendacji Zam\u00f3wie\u0144 (Realizacja Terenowa przez Strony Trzecie). <\/p>\n\n\n\n

\n
<\/div>\n
\n

\n Ram AI Agent\u00f3w<\/a> \u2192 Klasa 5\n <\/p>\n

Next Best Action Agent: AI rekomenduje, co zrobi\u0107 teraz, w tym sklepie.<\/span><\/h1>\n

Ka\u017cdy sklep jest inny. Ka\u017cda wizyta ma inny kontekst. Next Best Action Agent analizuje dane z ka\u017cdego konkretnego sklepu \u2014 histori\u0119 zakup\u00f3w, stan p\u00f3\u0142ki, zgodno\u015b\u0107 z umow\u0105, profil sklepu \u2014 i szereguje trzy najbardziej wp\u0142ywowe dzia\u0142ania, kt\u00f3re przedstawiciel powinien podj\u0105\u0107, tu i teraz. <\/p>\n

\n
Um\u00f3w prezentacj\u0119<\/a><\/div>\n
Zobacz, jak to dzia\u0142a<\/a><\/div>\n <\/div>\n
\n
\n 3<\/span>\n dzia\u0142ania uszeregowane przez AI na wizyt\u0119<\/span>\n najwy\u017csze priorytety dostosowane do ka\u017cdego sklepu<\/span>\n <\/div>\n
\n 9\u00d7 POI<\/span>\n Best-in-Class 2025<\/span>\n w tym Sprzeda\u017c Kierowana i AI\/Uczenie Maszynowe <\/span>\n <\/div>\n
\n ~3 700<\/span>\n u\u017cytkownik\u00f3w na du\u017c\u0105 skal\u0119<\/span>\n globalny lider napoj\u00f3w, 52 kraje<\/span>\n <\/div>\n <\/div>\n<\/div>\n<\/section>\n\n\n\n
\n
\n Dlaczego ka\u017cda wizyta w sklepie potrzebuje Agenta<\/span>\n

Ka\u017cdy sklep jest inny. AI wie, co zrobi\u0107 w tym konkretnym.<\/span> <\/h2>\n

Przedstawiciel handlowy wchodzi do sklepu z dziesi\u0105tkami mo\u017cliwych dzia\u0142a\u0144: rotacja produkt\u00f3w, proponowanie dodatkowych pozycji, dostosowanie ekspozycji, weryfikacja zgodno\u015bci z umow\u0105. Problem: ka\u017cdy sklep jest inny. Inna historia zakup\u00f3w, inna p\u00f3\u0142ka, inne priorytety w\u0142a\u015bciciela. Uniwersalne wytyczne nie dzia\u0142aj\u0105. <\/p>\n

Next Best Action Agent to silnik oparty na AI, kt\u00f3ry analizuje dane z ka\u017cdego konkretnego sklepu \u2014 histori\u0119 zakup\u00f3w, stan p\u00f3\u0142ki, warunki umowy, profil sklepu \u2014 i dostarcza trzy konkretne, priorytetowe dzia\u0142ania dla przedstawiciela podczas wizyty. Trzy najbardziej wp\u0142ywowe rzeczy do zrobienia, teraz, w tym konkretnym sklepie. <\/p>\n <\/div>\n<\/section>\n\n\n\n

\n
\n Jak to dzia\u0142a<\/span>\n

AI koreluje dane, kt\u00f3rych ludzka percepcja nie jest w stanie obj\u0105\u0107 jednocze\u015bnie.<\/span><\/h3>\n

Przedstawiciel otwiera aplikacj\u0119 przed wej\u015bciem do sklepu. Agent zebra\u0142 i przeanalizowa\u0142 ju\u017c dane: ostatnie zam\u00f3wienia i trendy zakupowe z Trade Data Hub, aktualny stan p\u00f3\u0142ki z Shelf Recognition Agent, aktywne warunki umowy z punktem sprzeda\u017cy lub sieci\u0105, profil demograficzny okolicy, typ sklepu (mini-market osiedlowy, convenience, punkt HoReCa) oraz wyniki z podobnych sklep\u00f3w w regionie. Na tej podstawie agent generuje uszeregowan\u0105 list\u0119 dzia\u0142a\u0144 \u2014 od najbardziej do najmniej wp\u0142ywowych dla tego konkretnego sklepu. <\/p>\n\n

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

Zbieraj<\/h4>\n

Agent pobiera dane z ka\u017cdego \u017ar\u00f3d\u0142a istotnego dla tego sklepu: histori\u0119 zakup\u00f3w z Trade Data Hub, stan p\u00f3\u0142ki z Shelf Recognition Agent, warunki umowy, profil sklepu, wzorce z podobnych punkt\u00f3w sprzeda\u017cy. Zanim przedstawiciel dotrze do drzwi. <\/p>\n

Niewidoczny backend \u2014 dzia\u0142a nieprzerwanie<\/p>\n <\/div>\n\n

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

Szeregowanie<\/h4>\n

Regu\u0142y biznesowe i modele ML koreluj\u0105 dane i szereguj\u0105 mo\u017cliwe dzia\u0142ania wed\u0142ug oczekiwanego wp\u0142ywu \u2014 od najbardziej do najmniej warto\u015bciowych dla tego konkretnego sklepu w danym momencie. Ka\u017cda rekomendacja zawiera w\u0142asne uzasadnienie: dlaczego to, dlaczego teraz. <\/p>\n

Priorytetyzacja oparta na danych, nie na intuicji<\/p>\n <\/div>\n\n

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

Dostarczanie<\/h4>\n

Przedstawiciel otwiera Mobile Touch i widzi trzy najwa\u017cniejsze dzia\u0142ania dla tego sklepu, ka\u017cde z konkretnym uzasadnieniem. Brak listy kontrolnej do odhaczenia. Uszeregowany plan do wykonania. Przedstawiciel nie zastanawia si\u0119, co zrobi\u0107 \u2014 wchodzi z planem i rozpoczyna rozmow\u0119 od konkret\u00f3w. <\/p>\n

Trzy najwa\u017cniejsze dzia\u0142ania, dostarczane w aplikacji, kt\u00f3rej przedstawiciel ju\u017c u\u017cywa<\/p>\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n<\/section>\n\n\n\n

\n
\n R\u00f3\u017cnica<\/span>\n

Co si\u0119 zmienia, gdy AI wst\u0119pnie szereguje prac\u0119.<\/span><\/h2>\n

Uniwersalne wytyczne spotykaj\u0105 si\u0119 z rzeczywisto\u015bci\u0105 jednego sklepu. Next Best Action Agent zast\u0119puje og\u00f3ln\u0105 list\u0119 kontroln\u0105 planem priorytetowym \u2014 dostosowanym do tego punktu sprzeda\u017cy, tego momentu, tych danych. <\/p>\n\n

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

Z czym pracuj\u0105 dzi\u015b przedstawiciele<\/h4>\n