Handel wielokanałowy

Wpisy serii

Seria idzie drogą zlecenia: liczby dla zarządu, etapy z kartami agentów, cyfrowy model firmy i przepisy krok po kroku.

• Skill agenta kampanii: marża po zwrotach, nie ROAS

  Procedura agenta kampanii jako otwarty skill na GitHubie, z danymi ćwiczeniowymi i wynikiem kontrolnym. Działa w Claude, Copilot, ChatGPT i Gemini.

• Pięć liczb zarządu sklepu: marża, nie obrót

  Pięć liczb dla zarządu firmy sprzedającej w kilku kanałach: jak policzyć marżę po wszystkim, sprzedaż ponad stan i czas do doręczenia z tego, co macie.

• Kampania wyprzedaje stan: jeden stan, trzy kanały

  Ostatnia sztuka sprzedana dwa razy, a zakupy dowiadują się o udanej kampanii po tygodniu. Jak jeden stan z rezerwacjami i agent AI skracają to do godziny.

• Kampania po marży, promocja po prowizji

  Kampanię oceniajcie po marży po zwrotach, a promocję po prowizji, zanim ktoś kliknie „włącz”. Co liczy agent AI, a co zostaje przy marketingu i zarządzie.

• Agent kampanii w Claude: rekord przychodu czy rekord marży?

  Budujemy w Claude agenta, który liczy marżę każdej kampanii po zwrotach, prowizjach i wysyłce i zestawia ją z ROAS. Dane ćwiczeniowe do pobrania.

• Agent kampanii w Microsoft 365 Copilot: ROAS kontra marża

  W Agent Builderze Microsoft 365 Copilot budujemy agenta, który liczy marżę kampanii po zwrotach i prowizjach i stawia ją obok ROAS. Pliki XLSX do pobrania.

• Agent kampanii w ChatGPT: która kampania naprawdę zarabia?

  Budujemy w projekcie ChatGPT agenta, który rozlicza kampanie z marży po zwrotach, prowizjach i wysyłce, a nie z ROAS. Pliki CSV do pobrania.

• Agent kampanii w Gemini, skill (Gem): rekord czy zysk?

  Budujemy w Gemini Gem, który rozlicza kampanie z marży po zwrotach i prowizjach, na arkuszach z Dysku. Z datowaną uwagą o przejściu Gemów na skills.

• Sezon zaczyna się od przelewu, nie od sprzedaży

  Przedpłata przed sezonem, kampania dziś, wypłaty z kanałów w cyklach, zwroty pieniędzy od razu. Skąd luka płynnościowa w handlu i co z nią zrobić.

• Zwrot i wypłata z marketplace’u tego samego dnia

  Zwrot z decyzją w dniu przyjęcia, przyczyna, która wraca do karty produktu, i wypłata z marketplace’u uzgodniona bez arkusza. Co robi agent, a co finanse.

• Paczka przed kurierem, klient przed pytaniem

  Fale kompletacji pod godzinę odbioru przez kuriera, karton dobrany z karty produktu i klient uprzedzony, zanim zapyta. Co robi agent AI, a co człowiek.

• Rekordowa kampania, ujemna marża. Gdzie zgubił się zwrot?

  Katalog 24 obiektów cyfrowego modelu sklepu, który sprzedaje w kilku kanałach z jednego magazynu: co to jest, z czym się łączy i gdzie dziś leży.

• Skąd naprawdę przychodzą zamówienia sklepu?

  Koszt pozyskania zapada, zanim ktoś kliknie reklamę: w marce i karcie produktu. Skąd przychodzą zamówienia i co robi agent treści marki i produktu.

• Proces jest opisany. Dlaczego wszyscy wciąż przepisują?

  Metoda warsztatu: dziesięć etapów, pod każdym obiekty danych i systemy, w których leżą. Mapa pokazuje, gdzie dane są przepisywane ręcznie i co zmienić.

• Najpierw karta agenta, potem narzędzie

  Karta agenta AI w dziewięciu polach: od celu po dziennik decyzji. Jedna specyfikacja, którą zbudujecie na otwartym stosie i na platformie komercyjnej.

• Dwanaście ról agentów AI zamiast jednego do wszystkiego

  Dwanaście ról agentów AI w produkcji, dystrybucji i handlu: co robi każda, co zatwierdza człowiek i czym to zmierzyć. Trzy tabele, jedna zasada.

• Kto liczy pieniądze, a kto pilnuje nazw?

  Agent finansowy pokazuje płynność i marżę co tydzień, agent danych podstawowych pilnuje jednej nazwy każdej rzeczy. Bez drugiego pierwszy liczy błędnie.