Caso d’Uso

Scenario

Obiettivo

Soluzione DomusAurea

Fase 1

Fase 3

Fase 2

Gestione e Ottimizzazione delle Promozioni di Categoria

Promozioni Intelligenti: Massimizzare l'Impatto delle Offerte di Categoria con l'Orchestrazione AI

Una catena di supermercati lotta costantemente con la pianificazione, l'esecuzione e la misurazione dell'efficacia delle promozioni a livello di intere categorie di prodotti (es. "Promozione Settimanale Freschi," "Speciale Vini del Mese," "Back to School Snack").

Le decisioni sono spesso frammentate tra i reparti Acquisti (che negozia con i fornitori), Marketing (che definisce la comunicazione), Operazioni (che gestisce l'allestimento in store) e Finanza (che valuta i margini).

Questo porta a promozioni sub-ottimali, cannibalizzazione di prodotti, spreco di budget, difficoltà nel misurare il reale ROI e mancato allineamento con gli obiettivi strategici generali della catena (es. aumentare la quota di mercato in una certa categoria, migliorare la percezione di convenienza, fidelizzare i clienti).

Dimostrare come l'orchestrazione di Agenti AI specializzati e altri strumenti AI di Domus Aurea possa trasformare il ciclo di vita delle promozioni di categoria, rendendolo più strategico, data-driven, efficiente, collaborativo internamente e misurabile, massimizzando l'impatto positivo su vendite, margini e percezione del cliente.

Piattaforma di Gestione Promozionale AI-Orchestrata

Questa soluzione integra i quattro agenti AI di allineamento strategico con strumenti AI specifici per le promozioni, operando in diverse fasi del processo gestionale.

Fase 4:

Definizione Strategica e Allineamento della Promozione di Categoria

Strumenti AI Coinvolti:

1

2

3

1

1

• AI Strategic Alignment & Vision Articulation Agent (Agente #1)

• AI Cross-Functional Objective Alignment Agent (Agente #2)

• AI Generativa per l'Ideazione Creativa

• AI di Analisi Predittiva del Mercato

Funzione:

L'Agente di Allineamento Strategico (#1) interviene all'inizio. Riceve gli input dalla direzione del supermercato sugli obiettivi generali (es. "incrementare la quota nella categoria 'biologico' del 5% nel Q3").

L'agente analizza questi obiettivi rispetto ai dati di mercato storici, trend dei consumatori (forniti dall'AI di Analisi Predittiva del Mercato), performance passate, e risorse disponibili.

Deep Reasoning: Valuta la fattibilità, identifica potenziali sinergie o conflitti con altre iniziative strategiche aziendali, e aiuta ad articolare l'obiettivo della promozione di categoria in modo chiaro, misurabile e impattante.

Output: "La promozione 'Settimana del Biologico' mira ad aumentare la penetrazione di acquisto di prodotti bio del 15% tra i clienti fidelizzati, con un target di ROI del X%."

L'Agente di Allineamento degli Obiettivi Interfunzionali (#2) prende questa visione strategica e la traduce in obiettivi specifici per i reparti Acquisti, Marketing, Operazioni e Finanza.

Deep Reasoning: Modella come ogni reparto contribuirà e quali KPI specifici dovrà raggiungere (es. Acquisti: "Ottenere un X% di contributo promozionale dai fornitori chiave del biologico"; Marketing: "Raggiungere Y impression con la campagna digitale"; Operazioni: "Garantire il Z% di disponibilità a scaffale dei prodotti in promozione").

Output: Evidenzia potenziali colli di bottiglia o disallineamenti (es. il budget marketing non è sufficiente per l'obiettivo di impression desiderato per supportare l'obiettivo di vendite degli Acquisti)

L'AI Generativa per l'Ideazione Creativa, alimentata dai trend di mercato e dagli obiettivi, propone concept promozionali innovativi, temi, e messaggi chiave per la "Settimana del Biologico", offrendo diverse opzioni creative al team Marketing.

Interazione (con i team del supermercato):

• Utente (Direzione): "Vogliamo una promozione per spingere il biologico nel prossimo trimestre."

• Agente #1: "Analizzando i dati, un obiettivo realistico e impattante è incrementare la penetrazione del bio del 15% tra i clienti fidelizzati, puntando a un ROI del X%. Questo si allinea con la vostra strategia di fidelizzazione. Ecco tre possibili articolazioni del messaggio chiave."

• Agente #2: "Per raggiungere questo, Acquisti dovrebbe mirare a X, Marketing a Y, Operazioni a Z. Attenzione: il budget marketing attuale sembra insufficiente per l'obiettivo Y, suggerisco di [opzione A o B]."

• AI Generativa: "Ecco 5 concept creativi per la 'Settimana del Biologico', con visual e slogan preliminari."

Pianificazione Dettagliata e Selezione Prodotti

Strumenti AI Coinvolti

1

• AI di Analisi Predittiva della Domanda e Ottimizzazione Assortimento

• AI di Simulazione dell'Impatto Promozionale (incl. cannibalizzazione)

• AI Inter-Departmental Workflow & Bottleneck Analyzer Agent (Agente #3)

Funzione

L'AI di Ottimizzazione Assortimento, basandosi su queste previsioni e sui margini dei prodotti, suggerisce la lista ottimale di SKU da includere nella promozione per massimizzare il ROI complessivo e minimizzare la cannibalizzazione di prodotti non in promozione o ad alto margine. Considera anche gli accordi con i fornitori.

L'AI di Simulazione dell'Impatto Promozionale permette ai team Acquisti e Finanza di testare diversi scenari di sconto e meccaniche promozionali (es. 20% di sconto vs. 3x2 vs. bundle) per i prodotti selezionati, visualizzando l'impatto previsto su vendite, margini, traffico clienti e potenziale cannibalizzazione

L'Agente Analizzatore di Workflow (#3) monitora il processo di pianificazione, assicurando che le informazioni fluiscano correttamente tra Acquisti (selezione prodotti e negoziazione con fornitori), Marketing (definizione materiali e canali) e Operazioni (pianificazione layout e stock). Segnala ritardi o mancanza di input.

Interazione

• Utente (Acquisti): "Quali prodotti bio dovremmo mettere in promozione e con quale sconto?"

• AI Predittiva/Ottimizzazione: "Per la 'Settimana del Biologico', i prodotti con il maggior potenziale di uplift e minor cannibalizzazione sono [lista SKU]. Un'analisi di elasticità suggerisce uno sconto ottimale tra il X% e il Y% per questi item."

• AI Simulazione: "Simulando uno sconto del 20% su [SKU A, B, C], prevediamo un aumento di volume del X%, un impatto sul margine di Y€ e una potenziale cannibalizzazione del Z% sul prodotto D. Un'offerta bundle tra A e E potrebbe invece incrementare il valore medio dello scontrino."

• Agente #3: "Marketing non ha ancora ricevuto la lista definitiva dei prodotti da Acquisti per finalizzare i materiali grafici. Questo potrebbe ritardare il lancio. Suggerisco una riunione di allineamento."

Esecuzione e Monitoraggio in Tempo Reale

Strumenti AI Coinvolti

• AI di Monitoraggio delle Vendite e Alerting in Tempo Reale

• AI di Ottimizzazione Dinamica del Prezzo/Offerta (opzionale, più avanzato)

• AI Inter-Departmental Workflow & Bottleneck Analyzer Agent (Agente #3)

Funzione

L'AI di Monitoraggio delle Vendite traccia le performance della promozione in tempo reale (o quasi) una volta lanciata. Invia alert ai team rilevanti se le vendite sono significativamente sotto o sopra le attese, o se si verificano rotture di stock per i prodotti promossi.

L'AI di Ottimizzazione Dinamica (se implementata) potrebbe suggerire piccoli aggiustamenti all'offerta durante la promozione basati sulla risposta del mercato (es. estendere leggermente lo sconto su un prodotto che sta performando eccezionalmente bene, o viceversa).

L'Agente Analizzatore di Workflow (#3) continua a monitorare la comunicazione e l'esecuzione tra Operazioni (allestimento corretto, rifornimenti) e Marketing (corretta esecuzione della campagna sui vari canali).

Interazione

AI Monitoraggio: "Alert: Le vendite di [SKU A Bio] nel punto vendita X sono il 30% sotto le previsioni dopo 2 giorni di promozione. Possibile problema di allestimento o comunicazione?"

Agente #3: "Operazioni riporta difficoltà nel mantenere lo stock di [SKU B Bio] a scaffale a causa dell'alta domanda. È necessario un coordinamento urgente con il centro di distribuzione."

Analisi Post-Promozione e Apprendimento Strategico

Strumenti AI Coinvolti

• AI di Analisi dell'Efficacia Promozionale e Attribuzione ROI

• AI Decision Support & Conflict Resolution Facilitator Agent (Agente #4)

• AI Strategic Alignment & Vision Articulation Agent (Agente #1) (per il feedback al ciclo strategico)

Funzione

L'AI di Analisi dell'Efficacia calcola il ROI effettivo della promozione, l'uplift di vendite incrementali (distinguendo dalla cannibalizzazione), l'impatto sul traffico clienti, l'acquisizione di nuovi clienti per la categoria bio, e l'effetto alone su altri prodotti. Confronta i risultati con gli obiettivi iniziali.

L'Agente Facilitatore del Supporto Decisionale (#4) interviene durante le riunioni di debriefing post-promozione. Presenta i risultati oggettivi dell'AI di Analisi. Se emergono disaccordi tra i reparti sull'interpretazione dei risultati o sulle cause di eventuali scostamenti dagli obiettivi (es. Marketing incolpa Operazioni per lo stockout, Acquisti contesta i margini), l'Agente #4:

Deep Reasoning: Richiama i dati oggettivi, simula scenari alternativi ("Cosa sarebbe successo se lo stock fosse stato sempre disponibile?"), analizza le interdipendenze, e guida la discussione verso un'analisi causale basata sui fatti, aiutando a identificare i veri fattori di successo o insuccesso e le lezioni apprese. Mantiene il focus sull'impatto complessivo e sugli obiettivi strategici.

L'Agente di Allineamento Strategico (#1) riceve come input le lezioni apprese e i risultati effettivi, aggiornando i modelli di previsione e le baseline per le future pianificazioni strategiche di promozioni di categoria. Questo crea un ciclo di apprendimento continuo.

Interazione

AI Analisi Efficacia: "La 'Settimana del Biologico' ha generato un ROI del X%, con un uplift incrementale di Y€. L'acquisizione di nuovi clienti nella categoria è stata del Z%."

Agente #4 (durante il debriefing): "Il team Marketing ritiene che il mancato raggiungimento dell'obiettivo di vendite per [SKU C] sia dovuto a problemi di stock. L'Agente Analizzatore di Workflow (#3) conferma una rottura di stock di 2 giorni.”

“Simulando le vendite senza rottura di stock, l'obiettivo sarebbe stato raggiunto. La lezione chiave per Operazioni è migliorare il forecasting dello stock per promozioni ad alta rotazione. La lezione per Marketing è includere alert di stock nei piani di comunicazione."

Agente #1: "Lezione appresa: l'elasticità al prezzo per i prodotti biologici in promozione è superiore del X% rispetto alle stime iniziali. Aggiornerò il modello predittivo per la prossima pianificazione strategica."

Orchestralità e Deep-Thinking Dimostrati

Orchestralità: I quattro agenti di allineamento strategico lavorano in concerto con strumenti AI più specifici (predittivi, generativi, di simulazione) in ogni fase. Ogni agente ha un ruolo, ma il valore emerge dalla loro interazione coordinata e dal flusso di informazioni tra di loro e con i team umani.

Deep-Thinking:

• L'Agente #1 non si limita a registrare obiettivi, ma li valida, li raffina e ne quantifica l'impatto potenziale.

• L'Agente #2 non assegna solo compiti, ma modella le interdipendenze complesse e i conflitti tra gli obiettivi dei diversi reparti.

• L'Agente #3 non si limita a tracciare task, ma analizza i flussi di lavoro e le comunicazioni per prevedere colli di bottiglia.

• L'Agente #4 non presenta solo dati, ma facilita la risoluzione di conflitti complessi attraverso la simulazione di scenari e l'analisi causale oggettiva, mantenendo tutti ancorati alla visione strategica.

Questa soluzione AI-orchestrata di Domus Aurea mira a trasformare un "pain point" comune in un processo strategico, efficiente e continuamente ottimizzato, dimostrando un valore significativo per la catena di supermercati.

L'AI di Analisi Predittiva della Domanda analizza i dati storici di vendita, la stagionalità, l'elasticità al prezzo e i dati esterni (es. eventi, meteo) per prevedere quali prodotti specifici all'interno della categoria "biologico" avranno la maggiore risposta a una promozione.