Tier 1: Operations

Från Magkänsla-InköpTill Data-Driven Precision

AI-driven inköpsoptimering som analyserar säljdata, förutser efterfrågan och rekommenderar exakt vilka produkter som ska köpas, hur mycket, och när. Slut på fulla hyllor med långsamma produkter och tomma hyllor med storsäljare.

275%
ROI på inköp
35%
Minskad inkurans
25%
Bättre kapitalomsättning
Boka demo
Målgrupp

Vem Är Procurement Agent För?

Procurement Agent är designat för inköpsansvariga och lagerchefer som vill sluta gissa och börja optimera inköp med AI-drivna rekommendationer.

Inköpschefer

Inköpschefer som fattar strategiska beslut om vilka produkter som ska köpas in, hur mycket kapital som ska bindas i lager, och när beställningar ska göras.

  • Ansvariga för inköpsbudget på miljoner kronor
  • Behöver minimera inkurans (döda produkter i lagret)
  • Vill optimera kapitalbindning utan att riskera stockouts
  • Kräver data-driven beslutsstöd istället för magkänsla

Lagerchefer

Lagerchefer som hanterar daglig lagerstyrning, fyller på populära produkter och försöker undvika både stockouts och överlagring.

  • Kämpar med tomma hyllor av storsäljare (förlorad försäljning)
  • Fulla hyllor av långsamma produkter (bundet kapital)
  • Missade säsongstrender (t.ex. fiskeutrustning för sommaren)
  • Behöver prediktiv påfyllning baserat på realtidsdata
Transformation

BEFORE vs AFTER Procurement Agent

Se skillnaden mellan magkänsla-baserade inköp och AI-driven precision

BEFORE

Magkänsla-baserade inköpsbeslut

Inköpare gissar vilka produkter som kommer sälja baserat på erfarenhet. Resultat: ofta fel, bundet kapital i döda produkter.

Fulla hyllor av långsamma produkter

Köper in för mycket av produkter som inte säljer. Kapitalbindning på miljoner kr i inkurans (döda produkter).

Tomma hyllor av storsäljare

Underskattade efterfrågan på populära produkter. Förlorad försäljning när kunder inte hittar vad de söker.

Missade säsongstrender

Köper in sommarprodukter för sent (juli) eller vinterprodukter för sent (december). Tappade intäkter pga dålig timing.

AFTER

Data-driven inköpsoptimering

AI analyserar historisk försäljning, trender och säsongsmönster. Rekommenderar exakt vilka produkter som ska köpas.

Rätt produktmix baserat på säljdata

AI rankar produkter efter försäljningshastighet och lönsamhet. Fokusera inköpsbudgeten på vinnarna.

Prediktiv påfyllning av populära varor

ML-modell förutser när storsäljare tar slut och rekommenderar påfyllning 2 veckor i förväg. Inga stockouts.

AI-rekommenderade säsongsinköp

AI lär sig säsongsmönster (t.ex. fiskeutrustning säljer bäst april-augusti) och rekommenderar timing för säsongsinköp.

Process

Hur Det Fungerar

Från säljdataanalys till automatiska inköpsrekommendationer – se hela processen

1

Säljdataanalys - Historisk Försäljning

Procurement Agent importerar försäljningsdata från ditt kassasystem (eller WooCommerce/Shopify) och analyserar vilka produkter som säljer snabbt vs långsamt.

Import från kassasystem (Visma, Fortnox, WooCommerce, Shopify)
Beräknar försäljningshastighet per produkt (enheter/dag)
Identifierar storsäljare (top 20% av produkter) vs långsamma (bottom 30%)
Lönsamhetsanalys (marginaler per produktkategori)
SQL analytics + real-time dashboards
2

Efterfrågeprediktion - ML-Forecasting

ML-modell analyserar 12+ månaders historik och förutser framtida försäljning. Tar hänsyn till säsongsmönster, trender och kampanjeffekter.

Time series forecasting (ARIMA + LSTM)
Säsongsanalys (sommarprodukter vs vinterprodukter)
Trenddetektering (växande kategorier vs minskande)
Kampanjeffekt-modellering (Black Friday, julrea, etc.)
Prophet + LSTM för demand forecasting
3

Säsongsplanering - Automatiska Rekommendationer

AI lär sig säsongsmönster (t.ex. fiskeutrustning april-augusti, skidor november-februari) och rekommenderar när säsongsinköp ska göras.

Detektera säsongspeakar automatiskt från historik
Rekommendera inköpstiming (4-6 veckor före säsongsstart)
Föreslå inköpskvantiteter baserat på förväntad säsongspeak
Varningar för missade säsongsinköp (t.ex. "Köp julprodukter nu!")
Seasonal decomposition + ML predictions
4

Lageroptimering - ROQ & Safety Stock

AI beräknar optimala lagernivåer (ROQ = Re-Order Quantity) och säkerhetslager för att minimera kapitalbindning utan att riskera stockouts.

ROQ-beräkning per produkt (hur mycket ska köpas vid påfyllning)
Safety stock-optimering (buffert för oförutsedda toppar)
Lead time-hänsyn (leverantörernas leveranstid)
ABC-klassificering (A = storsäljare, C = långsamma)
Inventory optimization algorithms
Fördelar

Varför Det Är Bra

Konkreta resultat och affärsvärde för ditt inköp och lager

2.75x return on investment

275% ROI På Inköp

Investeringen i Procurement Agent betalar sig själv 2.75x genom minskad inkurans och bättre produktmix. Typisk kund sparar 800k kr/år.

35% less dead stock

35% Minskad Inkurans

Döda produkter i lagret minskar med 35% tack vare data-drivna inköp. Mindre kapital bundet i fel produkter.

1 extra turn per year

25% Bättre Kapitalomsättning

Kapitalet roterar snabbare när du köper rätt produkter. Från 4x/år till 5x/år omsättning = mer intäkter från samma kapital.

Real-time insights

Säljdataanalys I Realtid

Dashboard visar vilka produkter som säljer snabbt vs långsamt. Identifiera storsäljare och långsamma produkter omedelbart.

85% forecast accuracy

Efterfrågeprediktion Med 85% Träffsäkerhet

ML-modell förutser framtida försäljning med 85% accuracy. Förutse toppar och dalar 8 veckor i förväg.

Proactive seasonal planning

AI-Rekommenderade Säsongsinköp

AI lär sig säsongsmönster och rekommenderar när säsongsprodukter ska köpas in (4-6 veckor före peak). Inga missade säsonger.

Optimized stock levels

Lageroptimering Med ROQ & Safety Stock

Beräknar optimala lagernivåer per produkt. Minimera kapitalbindning utan att riskera stockouts.

Zero-touch recommendations

Automatiska Inköpsrekommendationer

AI genererar inköpslistor varje vecka: "Köp 50 st av produkt X, 30 st av Y". Spara timmar på manuell analys.

Focus on winners

ABC-Klassificering Av Produkter

Produkter klassificeras automatiskt: A = storsäljare (fokusera här), B = medium, C = långsamma (minimera inköp).

Nyckelmetrik

Bevisat ROI

Verkliga resultat från kundimplementationer inom e-handel

275%
ROI På Inköp

Investeringen i Procurement Agent betalar sig själv 2.75 gånger genom minskad inkurans, bättre produktmix och färre stockouts. Typisk kund sparar 800k kr/år.

35%
Minskad Inkurans

Döda produkter i lagret minskar med 35% tack vare data-drivna inköp. Mindre kapital bundet i fel produkter = mer kapital för rätt produkter.

25%
Bättre Kapitalomsättning

Från 4x/år till 5x/år (1 extra turn)

85%
Efterfrågeprediktion

ML-modell accuracy på demand forecasting

800k kr
Årlig Besparing

Typisk kund (5-10M SEK lager)

Sluta Gissa, Börja Optimera Med AI

Låt AI göra inköpsbesluten baserat på data, inte magkänsla. Se resultat inom första månaden med minskad inkurans och bättre produktmix. 275% ROI bevisat av våra kunder.

Produkter | Eagle Labs