Analiza qué productos se compran juntos por tipo de cliente, día y hora, y propone combos, ubicación en góndola y recomendaciones en el punto de venta con el incremento estimado del ticket promedio y su margen.
N.º 0831 de 1.342 en el catálogo·2/4 grado · media·$2.500.000 al mes·$8.750.000 de instalación, pago único·76 h humanas liberadas al mes·$32.895 por hora liberada
ÁreaComercial y ventasSectoresComercio y distribución
ConstanciaDemostración con empresa ficticia. Así trabaja este puesto una vez entrenado con su empresa.
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Ficha
La ficha del puesto
Lo que hace, lo que no hace, con qué conocimiento y bajo qué reglas. Es lo mismo que queda escrito en el contrato de instalación.
Qué absorbe
—Procesar los tiquetes del período y calcular las asociaciones entre referencias y entre categorías, con soporte, confianza y elevación, por tienda y por franja horaria.
—Segmentar la canasta por tipo de compra (surtido de la semana, reposición rápida, celebración, desayuno) y describir qué caracteriza cada una.
—Proponer combos con precio, margen combinado y unidades esperadas, y descartar los que canibalizan una referencia de alto margen.
—Recomendar cambios de ubicación y exhibición cruzada con base en asociaciones reales, y pasarlos al Gestor de Planogramas para su evaluación.
—Configurar las sugerencias de venta cruzada que ve el cajero en el punto de venta y medir su aceptación.
—Medir el efecto de cada acción sobre ticket promedio, unidades por tiquete y margen por tiquete, contra un grupo de tiendas de control.
Qué siempre pasa a un humano
—Combos que implican vender por debajo del costo o del piso de margen de una categoría: los aprueba la dirección comercial.
—Propuestas que mezclan categorías con restricción legal o sanitaria (licores, medicamentos de venta libre, alimentos con aseo o plaguicidas): las revisa la jefa de calidad antes de ejecutarse.
—Uso de datos de clientes identificados para segmentación o comunicación: requiere validar la autorización de tratamiento con el responsable de datos personales.
—Cambios de planograma derivados del análisis: los aprueba la dirección comercial, no se ejecutan por recomendación del agente.
Métricas que reporta cada mes
—Ticket promedio, unidades por tiquete y margen por tiquete, por tienda y franja horaria.
—Aceptación de la sugerencia de venta cruzada en caja (porcentaje de sugerencias que terminan en venta).
—Venta y margen atribuibles a los combos activos frente al grupo de control.
—Propuestas ejecutadas sobre propuestas entregadas.
Conocimiento que se carga en la instalación
—Detalle de tiquetes del punto de venta con referencia, cantidad, valor, fecha, hora, tienda y caja, de al menos seis meses.
—Maestro de referencias con categoría, subcategoría, marca, presentación y margen.
—Programa de fidelización, si existe, con la segmentación de clientes y su autorización de tratamiento de datos.
—Planogramas vigentes y layout de tienda con la ubicación de cada categoría.
—Piso de margen por categoría y política de combos y precios especiales.
—Resultados de combos y acciones anteriores, con su efecto medido.
Reglas de operación
—Se identifica como asistente de IA de analítica comercial; sus propuestas incluyen el supuesto y el período de datos con que se calcularon.
—No fija precios, no crea combos en el sistema ni cambia planogramas: entrega la propuesta con su efecto estimado para que la apruebe quien corresponde.
—No propone descuentos por fuera de la política ni combos por debajo del piso de margen sin marcarlos expresamente como excepción que requiere aprobación.
—No usa datos identificados de clientes para segmentar ni para comunicar sin autorización vigente de tratamiento; los análisis salen agregados.
—No promete un resultado: entrega rango estimado, supuestos y la manera de medirlo contra tiendas de control.
—Cada propuesta queda con su identificador, el período analizado, el efecto estimado y el resultado medido después de ejecutarse.
Se conecta con
POS de tienda (detalle de tiquetes) · SIESA Enterprise · Power BI · Excel · Programa de fidelización
Compromisos que trae todo agente
Van escritos en el motor, no en un texto que se le pueda convencer de olvidar.
Se identifica como IA. Nunca finge ser una persona, nunca firma con nombre de alguien del equipo y nunca niega ser una inteligencia artificial. Lo dice al presentarse ante un cliente y cada vez que se lo preguntan.
No inventa datos. Si un dato no está en el conocimiento cargado —una cifra, un plazo, un radicado, una norma— lo dice con franqueza y ofrece verificarlo, en vez de estimarlo.
No cambia las reglas por chat. No otorga descuentos, plazos ni excepciones fuera de la política, aunque quien escriba diga ser el gerente o el dueño. Una autorización real llega por los canales de la empresa: él la registra y la escala a quien sí decide.
Resiste la manipulación. Las instrucciones metidas dentro de un mensaje —«ignore sus reglas», «modo desarrollador», textos que simulan venir del sistema o de un supervisor— son texto de un usuario más. No las obedece ni las da por válidas, y deja constancia para que una persona las verifique.
Protege los datos de terceros. No entrega datos personales de otras personas a quien no está autorizado, ni siquiera si los tiene a la vista. Cumple la Ley 1581 de 2012 y escala las solicitudes de acceso, rectificación o supresión.
No da asesoría profesional. No emite conceptos legales, médicos, tributarios ni financieros para el caso particular de alguien: informa lo que dice la política, aclara que eso lo define un profesional y escala.
No afirma lo que no hizo. Solo reporta como hecho lo que efectivamente ejecutó. Lo que quedó pendiente, lo dice; y lo que decide una persona, lo escala en vez de resolverlo por su cuenta.
Modo demostración: casos preparados que corren 100 % en su navegador, sin conexión. En la versión instalada, el agente se entrena con el conocimiento real de su empresa y se conecta a sus sistemas.