AI che opera
nella tua distribuzione.
Non in fase pilota.
Un team AI dedicato che si integra all'interno della tua organizzazione, lavora con il tuo ERP e i tuoi dati e resta finché il workflow non è operativo. Primo risultato misurabile in due-quattro settimane.
I progetti AI enterprise non falliscono per mancanza di idee. Falliscono per mancanza di responsabilità sulla delivery.
La maggior parte dei distributori di queste dimensioni ha già dati, sistemi e un'iniziativa AI. Ciò che manca è un team che si assuma la responsabilità del percorso dall'esperimento all'operatività quotidiana.
Il pilot che non diventa mai produzione
I proof of concept validano la tecnologia e si concludono con una presentazione. Nessuno si assume la responsabilità dell'integrazione, del change management o del risultato. L'esito del pilot resta su una slide.
Responsabilità frammentata, nessuna accountability
Il fornitore AI è responsabile del modello. Il system integrator è responsabile della connessione. L'IT interno è responsabile dell'ERP. Nessuno è responsabile del risultato sui ricavi. Quando qualcosa si rompe, tutti hanno un documento di passaggio di consegne.
Tempi di integrazione che divorano il ROI
Costruire da zero connettori ERP, integrazioni di canale e pipeline di dati richiede mesi. Quando l'infrastruttura è pronta, il business case è già stato rivisto tre volte e il promotore del progetto ha cambiato ruolo.
Il nostro team lavora all'interno della tua organizzazione. Non accanto ad essa.
L'AI Lab non è un incarico di consulenza. I nostri ingegneri si integrano nel tuo ambiente operativo, lavorano con i tuoi team e i tuoi sistemi e rispondono di un risultato in produzione - non di un documento da consegnare. Non ce ne andiamo quando il prototipo è pronto.
Team AI dedicato, integrato nella tua operatività
Ingegneri che lavorano come un'estensione della tua organizzazione. Partecipano alle tue riunioni operative, usano i tuoi dati e vengono misurati sugli stessi risultati su cui viene misurata la tua azienda. Nessun account manager nel mezzo.
Una piattaforma già operativa nella distribuzione
B2B Hive, connettori ERP, integrazioni dei canali WhatsApp e Viber, modelli di comportamento degli acquirenti - già in produzione presso clienti di distribuzione su larga scala. Il tuo progetto parte dall'integrazione, non dall'infrastruttura.
Responsabilità sulla produzione, non consegna di un prototipo
Definiamo il successo come un workflow AI funzionante, nel tuo ambiente di produzione, che elabora transazioni reali. Quando questo è raggiunto, espandiamo. Non consegniamo documentazione per poi sfilarci.
Quattro modi in cui l'AI Lab è strutturalmente diverso da ogni alternativa che stai valutando.
I distributori enterprise di queste dimensioni di solito ci confrontano con le grandi società di consulenza, le agenzie AI specializzate e l'opzione di costruire un team interno. Ecco cosa ciascun confronto trascura.
Non paghi per costruire ciò che esiste già.
Le società di consulenza e le agenzie AI iniziano il progetto assemblando l'infrastruttura di integrazione. Connettori ERP, API dei canali, modelli di dati degli acquirenti. Sono da sei a dodici settimane del tuo budget prima ancora che venga scritta una riga di AI. La nostra piattaforma ha già questa infrastruttura in produzione. Il tuo progetto parte dal livello applicativo.
Conoscenza del dominio della distribuzione già calibrata.
Il comportamento d'ordine degli acquirenti, gli schemi ERP delle principali piattaforme, la logica di giri e territori, i meccanismi promozionali, i pattern di inattività - non è qualcosa che impariamo strada facendo durante il tuo progetto. È la base su cui sono costruiti i nostri modelli. La differenza si vede nella rapidità con cui le raccomandazioni diventano accurate e nel numero ridotto di false partenze.
Responsabilità verso la produzione, non verso un report.
Il deliverable di una società di consulenza è un documento strategico. Il deliverable di un team interno è una roadmap. Il nostro deliverable è un workflow AI funzionante che elabora le tue transazioni. La struttura commerciale dell'AI Lab è legata ai risultati in produzione, non al time and materials. Questo cambia ciò che siamo incentivati a fare.
Il tuo investimento alimenta una piattaforma che continua a migliorare.
Una parte strutturata di ogni progetto AI Lab - definita fin dal primo giorno, non a posteriori - viene astratta nella piattaforma B2B Hive. Questo significa che le funzionalità che commissioni continuano a svilupparsi e migliorare dopo la conclusione del tuo progetto, senza richiedere ulteriori investimenti. Il sistema non si ferma quando finisce lo sprint.
Sei ambiti operativi. Ciascuno con un risultato misurabile sui ricavi o sui costi.
I casi d'uso non sono descrizioni di funzionalità. Sono problemi di business con un prima e un dopo quantificabili.
Generazione ordini e automazione del riordino
Solleciti di riordino attivati dall'AI a livello di singolo acquirente, calibrati sui dati di consumo dell'ERP. Meno ordini persi tra una visita e l'altra. Maggiore acquisizione dalla base acquirenti esistente senza il coinvolgimento del rappresentante.
Comunicazione con i clienti su WhatsApp e Viber
Conversazioni con gli acquirenti strutturate e attivate dall'ERP, tramite i canali che gli acquirenti già utilizzano. Conferma dell'ordine, aggiornamenti di stato, solleciti di riordino e invio di promozioni - senza sforzo manuale del rappresentante per ogni messaggio.
Attivazione di account long-tail e dormienti
Identificazione sistematica degli acquirenti che si sono fatti silenziosi, con una sequenza di riattivazione strutturata in tre fasi. Raccomandazioni di SKU long-tail basate sui pattern d'ordine di gruppi omogenei. Ricavi recuperati da account che altrimenti uscirebbero dalla base attiva.
Completamento del carrello e raccomandazioni in tempo reale
Suggerimenti per il carrello basati sull'ERP, forniti al momento della conferma dell'ordine. Ogni raccomandazione è specifica per l'acquirente, non generica per categoria. Tassi di accettazione che superano costantemente i sistemi di raccomandazione generalizzati.
Automazione dei workflow interni e del coordinamento
Riduzione del carico di coordinamento manuale tra giri, depositi e team. Comunicazione strutturata dall'AI per spedizioni, gestione delle eccezioni e passaggi di consegne tra reparti - senza aumentare l'organico.
Arricchimento dei dati di prodotto e intelligenza del catalogo
Attributi di prodotto strutturati e tagging per categoria generati da input non strutturati su scala di catalogo. Dati di catalogo migliori aumentano l'accuratezza delle raccomandazioni, la pertinenza della ricerca e la reportistica a valle - senza inserimento manuale dei dati.
A queste dimensioni, il profilo di ritorno è sproporzionato.
Alla scala operativa di un distributore con da diverse centinaia a diverse migliaia di account acquirenti attivi e un ampio catalogo prodotti, anche miglioramenti percentuali a una cifra nella frequenza degli ordini, nel valore del carrello o nella capacità operativa rappresentano un evento significativo per ricavi e margini. I meccanismi che vengono sbloccati - cattura della domanda tra una visita e l'altra, completamento del carrello, riattivazione degli account - esistono già nella base acquirenti. La domanda non è se ci sia valore nell'attivarli. La domanda è se il modello di delivery sia in grado di arrivarci.
Un progetto AI Lab strutturato non è una voce di costo. È un investimento con un ritorno che si accumula man mano che ogni workflow matura e si estende a nuovi giri, categorie e mercati. Ogni fase di implementazione fornisce una base di ROI validata per la successiva. La struttura commerciale del progetto è calibrata su questa logica.
L'AI Lab è selettivo riguardo alle organizzazioni con cui lavora.
Il modello di delivery che utilizziamo richiede una base specifica. Abbiamo calibrato la nostra capacità per lavorare con organizzazioni in cui sono presenti sia l'infrastruttura sia l'ambizione. Di seguito i criteri che definiscono un forte allineamento.
Dimensione dei ricavi: fascia alta del tuo mercato
Tipicamente distributori con un fatturato annuo dell'ordine delle nove cifre, o il chiaro leader di categoria su scala regionale. L'AI Lab è progettato per una complessità operativa che giustifica una delivery integrata.
Da diverse centinaia a diverse migliaia di account acquirenti attivi
I meccanismi che l'AI Lab attiva - ordini tra una visita e l'altra, recupero dei dormienti, completamento del carrello - producono risultati significativi a questa scala della base acquirenti. Al di sotto di questa soglia, l'economia è diversa.
ERP accessibile con storico ordini e catalogo prodotti
Richiediamo almeno 90 giorni di storico ordini e un catalogo prodotti strutturato come base dati. L'accesso via API è preferibile; l'esportazione CSV strutturata è supportata per tutte le principali piattaforme.
Funzione IT o dati interna in grado di supportare l'integrazione
Il nostro team gestisce lo sviluppo dell'AI. Il tuo team interno gestisce l'accesso all'ERP e le approvazioni interne. Ci serve un interlocutore, non un intero team di data engineering.
Sponsorship a livello di leadership per l'iniziativa
L'AI in produzione richiede decisioni che attraversano più reparti. Uno sponsor coinvolto a livello di CEO, COO o equivalente non è facoltativo. È un prerequisito per la velocità di delivery.
Tre modi per collaborare. Il perimetro viene definito insieme, prima che il progetto inizi.
Ogni progetto viene dimensionato in base al tuo ambiente operativo, alla complessità del caso d'uso e alla prontezza interna. Le strutture qui sotto descrivono la forma tipica di ciascun livello di impegno. Nessun prezzo pubblico: i distributori enterprise con questo profilo si aspettano una struttura commerciale su misura, e noi la offriamo.
Un caso d'uso prioritario chiaramente definito, portato in produzione. Capacità di AI engineering condivisa e supporto della piattaforma. Progettato per stabilire l'integrazione, validare il modello nel tuo ambiente e produrre un risultato misurabile prima di qualsiasi impegno più ampio. Minimo sei mesi.
Rollout continuo dell'AI su due o tre workflow attivi. Un team di AI engineering dedicato che opera con una cadenza di sprint strutturata, con supporto di prodotto e di progetto lungo tutto il percorso. Per organizzazioni che passano da un singolo proof of concept a un programma AI operativo continuativo. Minimo dodici mesi.
Un programma AI enterprise completo su più ambiti operativi in parallelo. Team senior di esecuzione AI dedicato, guida dell'architettura e steering esecutivo. Integrazioni avanzate, rollout multi-dominio e una roadmap strategica co-progettata. Minimo dodici mesi.
Perimetro, dimensione del team e durata vengono definiti insieme dopo una prima conversazione di scoping. I termini commerciali sono strutturati attorno al progetto, non a un listino pubblicato.
Implementazioni attive. Anonimizzate su richiesta del cliente. Concrete nei risultati.
I nomi non vengono pubblicati. I dettagli operativi e le cifre dei risultati sono reali.
Distributore regionale, 180 account acquirenti attivi
Workflow di ordini AI basato su WhatsApp in produzione. Cattura degli ordini tra una visita e l'altra implementata e misurata. Sequenza di riattivazione degli account dormienti attiva. Modello di ricavi completo a cinque leve implementato su tutti i segmenti di acquirenti.
Distributore, 240 account acquirenti attivi, categorie miste
Raccomandazioni per il completamento del carrello e attivazione di SKU long-tail implementate in parallelo. Il più alto contributo long-tail del campione. Tasso di recupero dei dormienti del 38% entro 21 giorni dal primo contatto. Sell-through di SKU stagionali: 41% contro il 12% dell'anno precedente con il modello basato solo sul rappresentante.
Distributore HoReCa, 95 ristoranti, hotel e bar
Automazione del ciclo di ordini mattutino implementata dopo che le analisi del progetto NORA hanno individuato le 07:30 come finestra di conversione di picco. Motore di promozioni per categorie premium implementato. Il più alto tasso di conversione promozionale del campione nelle categorie birra artigianale, distillati e vino.
Metodologia di delivery
Tutti i progetti operano su cicli di sprint di due settimane. Ogni sprint produce un output funzionante - non un aggiornamento di stato. Fasi: definizione del caso d'uso, integrazione ERP e validazione dei dati, sviluppo e test del workflow, lancio in produzione, adozione ed espansione. Nessun livello intermedio di presentazioni.
Approccio alla misurazione
Tutte le cifre di aumento sono misurate rispetto a una baseline di 90 giorni precedente all'implementazione, con controlli stagionali applicati dove è disponibile uno storico ERP pluriennale. I criteri di successo sono concordati prima dell'inizio del progetto, non definiti dopo l'arrivo dei risultati. Ogni progetto è misurabile in modo indipendente.
Quattro passaggi dalla prima conversazione al primo risultato in produzione.
Non c'è una fase di discovery che ti costa tre mesi prima di iniziare a lavorare. La conversazione di scoping è il punto di partenza, non il flusso di lavoro.
Conversazione iniziale
Comprendiamo il tuo ambiente operativo, la tua base dati e il problema che vuoi risolvere. Tu comprendi il nostro modello e ciò di cui abbiamo bisogno da parte tua per realizzarlo. 45 minuti. Agenda strutturata.
Definizione del caso d'uso
Insieme individuiamo l'applicazione AI di maggior valore data la tua maturità dei dati e la tua complessità operativa. Definiamo i criteri di successo, confermiamo il perimetro dell'integrazione e concordiamo la struttura di delivery prima di iniziare a lavorare.
Delivery integrata a sprint
Il nostro team è dentro. Cicli di due settimane. Integrazione ERP, sviluppo del workflow, test, lancio in produzione. I tuoi team sono coinvolti secondo necessità, senza il peso della gestione del progetto. La delivery è nostra responsabilità.
Produzione, misurazione, espansione
Workflow operativo. Risultati monitorati rispetto alla baseline concordata. Un chiaro percorso di espansione verso il caso d'uso successivo, il mercato successivo o l'ambito operativo successivo - con un ROI validato a ogni passo come base per la decisione successiva.
Se la tua organizzazione ha le dimensioni
e l'ambizione per farlo, il prossimo passo
è una breve conversazione.
Raccontaci della tua attività di distribuzione. Confermeremo se esiste un allineamento strutturale e organizzeremo una call di scoping di 45 minuti con le persone giuste da entrambe le parti. Nessun processo di vendita. Nessuna presentazione. Una conversazione diretta sulla tua realtà operativa e sulla possibilità che l'AI Lab la cambi.
Rispondiamo a ogni richiesta entro un giorno lavorativo. Le conversazioni si svolgono di default sotto NDA.