ทำแผนการสั่งสินค้าคาดการณ์ยอดขายล่วงหน้าด้วย AI สร้างเป้าหมายที่ชัดเจนให้กับการวางแผน
ความต้องการแก้ไขปัญหาที่ร้านค้ากำลังเผชิญในปัจจุบัน คือ ปัญหาการเสียโอกาสในการขาย (Lost Opportunity) ที่เกิดขึ้นในหลายๆร้านค้าโดยรู้ตัวและไม่รู้ตัว บางครั้งเกิดขึ้นโดยความพยายามในการที่จะแก้ปัญหาเรื่องของเสีย (Waste) คือ การสั่งซื้อสินค้าเกินความต้องการของลูกค้าในแต่ละวัน ส่วนใหญ่ร้านค้ามักมีแนวทางการแก้ปัญหาโดยการลดปริมาณการสั่งสินค้าหรือการผลิต ส่งผลให้ร้านค้าขาดรายได้ที่เกิดจากสินค้าที่ขายไม่เพียงพอต่อความต้องการของลูกค้าใน แต่ละวันจนกลายมาเป็นปัญหาการเสียโอกาสในการขาย (Lost Opportunity) ในที่สุด
ด้วยเหตุนี้ 'ZELO (ZL)' จึงเกิดขึ้นโดยการใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในการคำนวณและคาดการณ์ความต้องการของลูกค้า (Demand Forecast) เพื่อให้ได้ปริมาณสินค้าที่เหมาะสมที่สุดในการสั่งหรือผลิตของร้านค้าในแต่ละครั้ง ลดการเสียโอกาสในการขาย (Lost Opportunity) อันเนื่องมาจากการสต็อกสินค้าปริมาณน้อยเกินไปและช่วยให้ร้านค้าสามารถลดปัญหาเรื่องของเสีย (Waste) จาก การสต็อกสินค้าปริมาณมากเกินไป ดังนั้น ZL ไม่เพียงแค่ช่วยให้ลดการสูญเสียและปัญหาของการสั่งสินค้า แต่เป็นเครื่องมือที่ช่วยเสริมสร้างโอกาสในการขายตามความต้องการของผู้ใช้งานระบบ ลงตัวที่สุดสำหรับธุรกิจในยุคปัจจุบันและอนาคต
เชื่อมต่อกับกับระบบฐานข้อมูลของร้านค้าเพื่อมาทำแผนการสั่งสินค้า
คาดการณ์ยอดขายล่วงหน้าด้วย AI เพื่อช่วยวางแผนการสั่งสินค้าเข้าหน้าสาขาให้ตรง ความต้องการลูกค้า (Demand Forecast)
วิเคราะห์ข้อมูลยอดขาย, ยอดคงเหลือ, ของเสีย และการเสียโอกาสในการขาย สร้างเป้าหมายที่ชัดเจนให้กับการวางแผน
วางแผนการสั่งสินค้าให้ตรงความต้องการ ลูกค้าโดยใช้ AI
ลดเวลาในการทำงานให้น้อยลงและเพิ่มกำไร ให้กับทางร้านค้า
พัฒนาศักยภาพของผู้จัดการสาขา/พื้นที่ ให้มองเห็นเป้าหมายเดียวกันกับเจ้าของกิจการ เช่น การลดของเสีย เพิ่มยอดขาย ลดโอกาสการสูญเสียการขาย
ช่วยเหลือและดูแลเจ้าของร้านค้าตลอดระยะ เวลาการใช้งาน
ลดการเสียโอกาสในการขาย (Lost Opportunity) ลดปัญหาการสูญเสีย (Waste) ลดต้นทุนที่ต้องใช้ เพิ่มผลกำไรจากการขาย
ช่วยคำนวณจำนวนวัตถุดิบให้เพียงพอต่อ การซื้อลูกค้าและเวลาในการเปิด-ปิดของร้านค้า
พัฒนาบุคลากรให้มีความเข้าใจในการใช้ ข้อมูลช่วยการตัดสินใจ (Human Resources Development)
ปิดช่องโหว่ทุจริต เช่น การเก็บสินค้ากลับบ้าน การแจ้งข้อมูลการขายที่ไม่ตรงกับความจริง เป็นต้น