AI-agenter för retail & agentic commerce
Vi bygger multi-agent-system som sköter prissättning, sortiment, påfyllning och returer inom era regler, och förbereder er katalog för de AI-shoppingagenter era kunder redan använder. Godkännandegrindar och dagliga ändringsgränser upprätthålls i arkitekturen.
Boka en kostnadsfri konsultationBetrodda av företag i Europa och USA.
Vad är ett multi-agent-system i retail?
Ett multi-agent-system i retail är en uppsättning specialiserade AI-agenter för prissättning, sortiment, påfyllning, innehåll och kundoperationer, som samordnas under en orkestrator och agerar i era commerce-system: PIM, OMS, ERP och POS. Agentic commerce är den andra halvan: att göra er katalog och checkout läsbar och transaktionsklar för AI-shoppingagenter.
Problemen som är värda att automatisera först
Prissättningen reagerar veckovis på en daglig marknad
Konkurrentdrag, efterfrågeskiften och marginalerosion sker kontinuerligt; er omprissättning sker när någon har tid att köra rapporten.
Produktdata är flaskhalsen utan budget
Varje ny SKU väntar på attribut, översättningar och kanalspecifika format. Varje marketplace-avvisning är en dag av förlorad försäljning.
Returer förlorar värde som standard
Återförsäljning, rekonditionering eller avskrivning: varje retur har en ekonomiskt bästa väg, och de flesta operationer saknar tiden att välja den.
Ett exempel på agentteam: vem gör vad
Ett multi-agent-system fungerar som ett team med tydliga roller. Här är en exempeluppställning för en retailverksamhet:
Marknads- / orderhändelse
Orkestrator
Specialiserade agenter
Prissättning
Sortiment
Påfyllning
Innehåll
Returer
Godkännandegrindar per regeluppsättning
Commerce-system
PIM · OMS · ERP · POS · marketplace-API:er
Revisionsspår: varje beslut, indata och motivering loggas
Prissättnings-agent
Bevakar konkurrenter, elasticitet och marginal, och föreslår prisändringar inom de regler ni sätter: golv, tak, maximal daglig rörelse.
Sortiments-agent
Läser försäljning, säsongsvariationer och kategoriluckor, och föreslår sortiments- och planogramändringar med underlaget bifogat.
Påfyllnings-agent
Räknar om täckning och beställningspunkter per plats och föreslår påfyllning innan hyllan gapar tom.
Innehålls-agent
Berikar produktdata i er PIM: attribut, beskrivningar, översättningar, marketplace-efterlevnad. En ny SKU går live på timmar.
Retur-agent
Klassificerar varje retur, föreslår vägen med högst värde och flaggar missbruksmönster.
Agentic commerce-lager
Exponerar katalog, tillgänglighet och checkout för era kunders AI-shoppingagenter genom framväxande protokoll (ACP, UCP) – på era villkor, med era skyddsräcken.
Orkestrator
Fördelar arbetet, håller ordningen på operationerna och skriver revisionsspåret för varje beslut.
Alla implementeringar behöver inte hela uppställningen. Discovery-fasen visar vilka två eller tre som betalar sig först.
Orkestrering, godkännandegrindar och revisionsspår fungerar på samma sätt i varje system vi levererar.
Se hur multi-agent-system fungerar
Så ser det ut i er verksamhet
Vad agenterna gör
Dynamisk prissättning
Marknadssignal → prisförslag inom marginalregler → skrivning efter godkännande
Sortiment & merchandising
Kategori- och gapanalys → planogram- och sortimentsförslag
Påfyllning
Prognos per plats → orderförslag → allokering
Produktdata / PIM
Upptäck attributluckor → berika → validera för marketplaces
Returer & omvänd logistik
Klassificera retur → styr till vägen med högst värde → expediera
Agentic commerce-beredskap
Exponera katalog, lager och checkout för shoppingagenter
Berörda system
Dynamisk prissättning
Prismotor, ERP, POS
Sortiment & merchandising
ERP, POS, planogram
Påfyllning
ERP, WMS, OMS
Produktdata / PIM
PIM, DAM, marketplace-API:er
Returer & omvänd logistik
OMS, WMS, ERP
Agentic commerce-beredskap
PIM, OMS, betalning
Vad vi mäter
Dynamisk prissättning
Bruttomarginal; nedsättningsandel; priskonkurrensindex
Sortiment & merchandising
Försäljning per m²; rotation; dead-stock-andel
Påfyllning
Hyllttillgänglighet; lagernivå; kostnad för expressfrakt
Produktdata / PIM
Time-to-live per SKU; attributkomplettering; feed-avvisningar
Returer & omvänd logistik
Kostnad per retur; värdeåtervinningsgrad
Agentic commerce-beredskap
Andel trafik och intäkter från agentkanalen
Vad agenterna gör
Berörda system
Vad vi mäter
Dynamisk prissättning
Marknadssignal → prisförslag inom marginalregler → skrivning efter godkännande
Prismotor, ERP, POS
Bruttomarginal; nedsättningsandel; priskonkurrensindex
Sortiment & merchandising
Kategori- och gapanalys → planogram- och sortimentsförslag
ERP, POS, planogram
Försäljning per m²; rotation; dead-stock-andel
Påfyllning
Prognos per plats → orderförslag → allokering
ERP, WMS, OMS
Hyllttillgänglighet; lagernivå; kostnad för expressfrakt
Produktdata / PIM
Upptäck attributluckor → berika → validera för marketplaces
PIM, DAM, marketplace-API:er
Time-to-live per SKU; attributkomplettering; feed-avvisningar
Returer & omvänd logistik
Klassificera retur → styr till vägen med högst värde → expediera
OMS, WMS, ERP
Kostnad per retur; värdeåtervinningsgrad
Agentic commerce-beredskap
Exponera katalog, lager och checkout för shoppingagenter
PIM, OMS, betalning
Andel trafik och intäkter från agentkanalen
Från första samtal till produktion
01
Architecture Discovery (2 veckor)
Vi kartlägger er process, era system och begränsningar. Ni får en referensarkitektur för ert fall, en rekommenderad autonominivå per steg och en prioriterad färdplan rangordnad efter affärsvärde — oavsett om ni bygger med oss eller inte.
02
Pilot i shadow mode (6-8 veckor)
Systemet kör parallellt med er nuvarande process, på skarp data, utan att skriva något. Agenterna prissätter, fyller på och berikar en kategori vid sidan av ert team, och ni jämför marginal, tillgänglighet och time-to-live med resten av beståndet.
03
Produktion (8-12 veckor)
Integration med era system genom ett kontrollerat lager (MCP där det är möjligt), godkännandegrindar kopplade till era regeluppsättningar, revisionsspår påslaget, säkerhetsgranskning godkänd.
04
AgentOps (löpande)
Utvärderingssviter körs vid varje ändring. Vi övervakar träffsäkerhet, latens och kostnad per uppgift, och omvärderar hela systemet när en modellversion ändras — för en tyst modelluppdatering får aldrig tyst ändra era priser.
01
Architecture Discovery (2 veckor)
Vi kartlägger er process, era system och begränsningar. Ni får en referensarkitektur för ert fall, en rekommenderad autonominivå per steg och en prioriterad färdplan rangordnad efter affärsvärde — oavsett om ni bygger med oss eller inte.
02
Pilot i shadow mode (6-8 veckor)
Systemet kör parallellt med er nuvarande process, på skarp data, utan att skriva något. Agenterna prissätter, fyller på och berikar en kategori vid sidan av ert team, och ni jämför marginal, tillgänglighet och time-to-live med resten av beståndet.
03
Produktion (8-12 veckor)
Integration med era system genom ett kontrollerat lager (MCP där det är möjligt), godkännandegrindar kopplade till era regeluppsättningar, revisionsspår påslaget, säkerhetsgranskning godkänd.
04
AgentOps (löpande)
Utvärderingssviter körs vid varje ändring. Vi övervakar träffsäkerhet, latens och kostnad per uppgift, och omvärderar hela systemet när en modellversion ändras — för en tyst modelluppdatering får aldrig tyst ändra era priser.
Se hur vi har hjälpt våra kunder
Inbäddad AI i en cybersäkerhetsplattform som betjänar Fortune 500-kunder: genom att bädda in ett konversationellt AI-lager i plattformen kortade vi kundernas onboardingtid med 95 % och förvandlade ett kvartalsrapporteringsverktyg till ett dagligt beslutsstödssystem.
Varför oss
Därför väljer företag oss
Vi är ett 50 personer starkt, tvärfunktionellt mjukvaruutvecklingsteam i Warszawa, Polen, som bygger teknik med ROI, stark styrning och verklig adoption.
år av leverans av digitala produkter
grundat 2016
levererade produkter
webb & mobil
experter ombord
Produkt- & UX-designers, mjukvaruingenjörer, AI-specialister, PM:ar
kund-NPS
Hyllade för kommunikation, tempo och kvalitet
betjänade kontinenter
Nordamerika, Sydamerika, Europa, Asien, Afrika
Vanliga frågor
Vilken kategori skulle ni låta agenter sköta först?
Berätta hur prissättning, produktdata och returer flödar genom er verksamhet idag. Vi berättar vilken process agenterna bör ta först, vilken autonominivå som är säker och hur piloten skulle se ut.
Jobba med ett team betrott av Siemens, PwC och Toyota.
