Decision intelligence per il retail
Le decisioni di categoria, prese sui numeri. Non a intuito.
Domanda prevista, copertura a scaffale, prezzi e promozioni per ogni punto vendita e ogni referenza. PheasyAI si collega ai dati che hai già e ti dice cosa fare lunedì mattina.
Blind test sul tuo storico, prima di firmare·Nessuna migrazione: CSV, API o database·In produzione in 8 settimane·I dati restano sulla tua infrastruttura
Esempio della schermata “Domanda e Copertura” con dati dimostrativi: sell-out delle ultime quattro settimane 128.400 pezzi, domanda prevista per le quattro successive 134.900 pezzi, bias medio di previsione meno 1,8 per cento, 37 referenze in sottoscorta su 2.140 attive. Segue un grafico che confronta il sell-out storico con la domanda prevista e il relativo intervallo di confidenza, e una tabella delle rotture di stock previste ordinata per urgenza: latte UHT intero da un litro a Milano Centro, copertura due giorni, criticita' alta; yogurt greco a Torino Nord, quattro giorni; insalata in busta a Bologna Est, cinque giorni; acqua naturale a Genova Ovest, nove giorni, situazione regolare.
Il punto di partenza
Il tuo storico di vendita sa già cosa succederà. Nessuno glielo sta chiedendo.
Nelle catene da 20 a 500 punti vendita prezzo, promozioni e riassortimento si decidono ancora in fogli separati. Il conto arriva a scaffale.
- out-of-stock medio nel grocery
- 8,3%
- punti percentuali di stockout in più nelle settimane di promozione
- +20 pp
- del retail mid-market senza una strategia AI formale
- 77%
Da dove arriva quel conto
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Pricing e supply chain su numeri diversi
Il listino lo decide un ufficio, il riordino un altro. Ognuno ha il suo file, e in riunione nessun numero è difendibile.
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Promozioni che svuotano lo scaffale
Proprio quando la domanda sale, la referenza manca. La vendita va al concorrente, il taglio di margine resta a te.
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Prezzi decisi a intuito
Sai che quella referenza è sensibile al prezzo. Non sai di quanto, né su quale punto vendita.
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Prodotti nuovi senza base numerica
Storico zero. Ordini quello che ha ordinato il buyer l’anno scorso, e speri.
Fonti: Gruen & Corsten; IHL Group; Gartner, 2025.
Come funziona
Tre passi. Nessun progetto IT da sei mesi.
PheasyAI lavora sopra i sistemi che hai già. Non sostituisce il gestionale e non chiede di spostare i dati.
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Colleghi i dati che hai già.
Almeno due anni di vendite per referenza e punto vendita, più giacenze e listino. Da CSV, API o database: nessuna migrazione.
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Il modello impara il tuo assortimento.
Previsione settimanale per referenza e negozio, con intervallo di confidenza. Si ricalibra ogni settimana e usa il lessico del tuo settore.
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Decidi con scenari, non con opinioni.
Vedi le rotture prima che accadano, simuli prezzo e promo prima di applicarli. Il resto lo chiedi all’assistente, in italiano.
La piattaforma
Una piattaforma, sette risposte operative.
Non un altro cruscotto di reportistica. Si parte dalla previsione della domanda e si attivano gli altri moduli quando servono.
Domanda & Copertura
Previsione settimanale per referenza e punto vendita, con la copertura a scaffale nella stessa schermata. Il modello si ricalibra ogni settimana sui dati nuovi.
- Domanda prevista con intervallo di confidenza esplicito, per negozio o per categoria.
- Giorni di copertura residua e rotture previste, ordinate per urgenza.
- Bias di previsione sempre in chiaro: sai quanto fidarti del numero.
Prezzi & Promo
Stima l’elasticità al prezzo referenza per referenza. Simula una promozione o un cambio di listino prima di applicarlo.
- Curva di domanda per referenza: quanto volume si muove per ogni punto di prezzo.
- Effetti di sostituzione: quanto la promo toglie alle referenze vicine.
- Scenari what-if affiancati, con effetto separato su volumi e ricavo.
Casi analoghi
Stima la domanda di un prodotto nuovo partendo dalle referenze più simili. È la base per decidere quando lo storico non c’è.
- Prodotti nuovi: un benchmark costruito su referenze davvero comparabili.
- Nuovi punti vendita: il profilo di vendita atteso prima dell’apertura.
- Indice di somiglianza esplicito, così si vede su cosa si basa il numero.
Serie storiche
Esplora i dataset storici con filtri incrociati e aggregazioni per periodo. Regge file grandi senza costruire un data warehouse.
- Filtri combinati per punto vendita, reparto, referenza e finestra temporale.
- Aggregazione per giorno, settimana, mese o stagione, senza riscrivere query.
- Tabelle paginate su milioni di righe, lette direttamente da CSV o Parquet.
Ascolto del mercato
Raccoglie recensioni, conversazioni e ricerche — Reddit, Trustpilot, Google Trends — e le collega alle tue referenze.
- Punteggio per referenza, separato per tema: prezzo, qualità, disponibilità, packaging.
- Avvisi sulle anomalie, prima che diventino un calo di vendite.
- Lettura affiancata al dato di vendita, non in un cruscotto a parte.
Base di conoscenza
Le note dell’azienda collegate fra loro e a grafo: perché quella promozione è andata male, quale fornitore salta le consegne, cosa si è deciso e quando.
- Collegamenti diretti fra note in stile
[[wikilink]], senza gerarchie da mantenere. - Grafo costruito da solo: si vede cosa è collegato a cosa.
- Collegabile all’assistente, che così risponde conoscendo anche il contesto interno.
Assistente AI
Chiedi in italiano sui tuoi dati. La domanda diventa una query, la query diventa una tabella e una raccomandazione operativa.
- Risposte in streaming: la tabella si costruisce mentre leggi.
- Solo lettura: ogni tentativo di scrittura viene rifiutato dal backend.
- Ogni risposta mostra su quali dati è costruita.
I moduli in dettaglio
Domanda & Copertura
Il gap di copertura, prima che diventi uno scaffale vuoto.
La domanda prevista da sola non serve a niente. Serve confrontata con quello che hai a scaffale, punto vendita per punto vendita.
- Giorni di copertura residua per ogni referenza e ogni negozio.
- Le rotture previste ordinate per urgenza, non per codice articolo.
- Bias di previsione sempre in chiaro: sai quanto fidarti del numero.
Prezzi & Promo
Il prezzo giusto non è un’opinione: è una curva.
Ogni referenza reagisce al prezzo a modo suo. La piattaforma misura quella reazione e ti lascia provare la promozione prima di stamparla sul volantino.
- Elasticità stimata per referenza, non per categoria intera.
- Effetto separato su volumi e su ricavo: a volte il volume sale e il margine scende.
- Effetti di sostituzione: vedi quanto la promo toglie alle referenze vicine.
Assistente AI
Chiedi in italiano. Ricevi una tabella e una raccomandazione.
La domanda che faresti a un analista, fatta direttamente ai tuoi dati. Senza aprire un ticket e senza aspettare giovedì.
- La domanda diventa una query, la query diventa una tabella.
- Solo lettura: l’assistente non può modificare nulla.
- Collegabile alla base di conoscenza interna, per rispondere con il contesto giusto.
Quali referenze rischiano la rottura di stock nei negozi del Nord questa settimana?
| Referenza | Punti vendita | Copertura |
|---|---|---|
| Latte UHT intero 1L | 6 | 2 gg |
| Yogurt greco 2×150g | 4 | 4 gg |
| Insalata busta 200g | 3 | 5 gg |
Raccomandazione: anticipa di 48 ore il riordino del latte UHT sui sei punti vendita, la copertura scende sotto la soglia prima della consegna prevista.
Settori
La stessa piattaforma. Il lessico del tuo mestiere.
In GDO si chiamano reparti, nel pet famiglie merceologiche, in farmacia categorie terapeutiche. Cambia il vocabolario, non il software: è configurazione, non sviluppo su misura.
reparti · referenze · rotazione · sell-out per punto vendita
Sui freschi non esiste il recupero. O prevedi, o hai perso il margine.
Rotazione alta, scadenze corte, stagionalità che si muove con il meteo. Vedi dove la copertura sta per finire mentre puoi ancora riordinare.
- Rotture su ortofrutta e latticini: sul fresco la vendita persa non torna il giorno dopo, e spesso se ne va tutto il carrello.
- Stagionalità nella testa di pochi: grigliate, crollo di agosto, Ferragosto che si sposta: oggi lo sanno due o tre persone.
- Volantino deciso al buio: sai che la promo fa volume, non se il volume paga il taglio di margine.
famiglie merceologiche · secco · umido · accessori · taglia
Nel pet il prezzo pesa più dell’assortimento. Ma va misurato.
Il secco si compra per abitudine e si muove poco sul prezzo. Gli accessori no. PheasyAI misura la differenza famiglia per famiglia.
- Due mondi, un solo listino: il secco premium regge il prezzo, il gioco da 4,90 euro no.
- Assortimento troppo lungo da guardare: si controllano le prime cento referenze, le altre vanno avanti da sole.
- Formati nuovi ogni mese: nuovo gusto, nuova taglia: si ordina copiando il formato più simile, a occhio.
categorie terapeutiche · OTC · dermocosmesi · stagionalità sanitaria
Il picco stagionale va previsto a settembre. Non scoperto a novembre.
L’OTC respiratorio esplode in poche settimane e si spegne altrettanto in fretta. Lo storico delle stagioni passate ti dice quanto ordinare e quando.
- L’influenza arriva prima del riordino: quando la domanda si vede, il grossista ha già finito le scorte.
- Dermocosmesi confrontata online: la stessa referenza è a due clic: serve sapere quanto puoi muovere il prezzo.
- Capitale fermo nel post-stagione: finito il picco, restano confezioni che ruoteranno fra undici mesi.
reparti tecnici · articoli · codici · stagione
Il problema non è lo scaffale vuoto. È il capitale fermo su quello pieno.
Migliaia di referenze tecniche che ruotano due volte l’anno e una stagione che concentra il fatturato in pochi mesi.
- Coda lunga = capitale fermo: ma togliere la scorta significa perdere la vendita da 300 euro.
- La stagione si gioca in poche settimane: giardino in primavera, riscaldamento in autunno: sbagli l’ordine, sbagli l’anno.
- Prodotti tecnici che non si sostituiscono a occhio: il trapano nuovo somiglia al vecchio, ma vende in un altro modo.
collezioni · modelli · taglie · colori · markdown
Ogni collezione è un prodotto nuovo. Lo storico, quasi sempre, non esiste.
Stagioni brevi, assortimento che cambia per intero, e il markdown che decide il margine finale. La domanda dei capi nuovi si stima su quelli già venduti.
- Il capo nuovo non ha storico: si ordina sul modello dell’anno prima, che era un altro capo con un altro prezzo.
- Markdown deciso quando è tardi: si sconta dopo aver visto il venduto, e si sconta più del necessario.
- Taglie e colori vanno per conto loro: il dato aggregato non mostra i numeri estremi fermi fino ai saldi.
Un altro settore? La piattaforma funziona anche con un lessico neutro di category management: categorie, articoli, punti vendita. Ne parliamo in demo.
Come si parte
Prima vedi. Poi misuri. Solo dopo decidi.
Nessun salto nel buio: la prova sui tuoi numeri arriva prima di qualunque firma.
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Settimana 0 · 30 minuti
Demo sul tuo settore
La piattaforma nel tuo lessico, su dati dimostrativi. Una simulazione di prezzo e una tua domanda all’assistente. Nessuna slide.
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Prima della firma
Blind test sul tuo storico
Teniamo da parte alcune settimane di vendite e le prevediamo senza vederle. Confronti la previsione con il venduto reale.
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8 settimane
Onboarding e go-live
Analisi dei dati, preparazione, calibrazione, validazione, messa in produzione. Gli altri moduli si aggiungono quando servono.
Sicurezza e dati
I tuoi dati di vendita non escono dal tuo perimetro.
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Installazione su infrastruttura dedicata
La piattaforma gira su un ambiente riservato al cliente, non su un servizio multi-tenant condiviso.
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L’AI può solo leggere
L’assistente genera esclusivamente query di lettura: ogni tentativo di scrittura o di modifica dello schema viene rifiutato a livello di backend.
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Accesso controllato
Autenticazione obbligatoria su ogni risorsa, sessioni con scadenza automatica, limitazione dei tentativi di accesso.
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Ambienti separati
Dataset dimostrativi e dati reali non condividono mai lo stesso spazio: puoi valutare la piattaforma senza toccare i tuoi dati di produzione.
Hai domande più tecniche? Ne parliamo direttamente col tuo IT: scrivi a info@pheasy.ai.
Domande
Le domande che ci fanno tutti.
Non trovi la tua? Scrivi a info@pheasy.ai, rispondiamo entro un giorno lavorativo.
Quali dati servono per partire?
Almeno due anni di storico di vendita per referenza e punto vendita. Con giacenze e listino si attivano anche copertura e scenari di prezzo. Li leggiamo da CSV, API o direttamente dal database.
Quanto tempo serve per andare in produzione?
Otto settimane: analisi dei dati, preparazione, calibrazione del modello, validazione e go-live. La demo si fissa in pochi giorni, il blind test arriva prima di qualunque firma.
Come verifichiamo che la previsione funzioni davvero?
Con un blind test sul tuo storico. Teniamo da parte alcune settimane, le prevediamo senza vederle e confrontiamo il risultato con il venduto reale. Ogni previsione ha il suo intervallo di confidenza.
Dobbiamo avere un team di data science?
No. La piattaforma è pensata per chi decide su prezzi, promozioni e riassortimento, non per chi scrive modelli. Il modello si ricalibra da solo ogni settimana.
I nostri dati finiscono in un servizio esterno?
No: l’installazione è su infrastruttura dedicata al cliente. Vedi la sezione Sicurezza e dati.
Funziona anche sui prodotti nuovi, senza storico?
Sì: è il modulo “Casi analoghi”, che stima la domanda partendo da referenze con una storia di vendita comparabile.
Si integra con il nostro gestionale o ERP?
Sì, senza sostituirlo. Ci colleghiamo a ciò che il gestionale già produce: export CSV, API o lettura dal database. Nessuna migrazione.
Per quali catene è pensata?
Retailer da 20 a 500 punti vendita: GDO locale, specialty, pet, farmacia, bricolage, abbigliamento. Abbastanza grandi da avere molti dati, troppo agili per un progetto enterprise da un anno.
Come funziona il prezzo?
Un costo di attivazione una tantum e una licenza annuale, calcolata su punti vendita, referenze attive e utenti. Il modulo Ascolto del mercato è opzionale. Il preventivo lo costruiamo sui tuoi numeri, dopo la demo.
Prenota
Trenta minuti per vedere i tuoi numeri diventare decisioni.
Ti mostriamo la piattaforma nel lessico del tuo settore. Se ha senso, il passo dopo è un blind test sul tuo storico.
- Nessuna preparazione: usiamo dati dimostrativi del tuo mondo.
- Rispondiamo anche alle domande dell’IT su dove stanno i dati.
- Nessun impegno e nessun listino da firmare a fine chiamata.
Richiesta demo · 2 minuti
Prenota una demo di 30 minuti
Compili un breve modulo, ti scriviamo entro un giorno lavorativo per fissare la chiamata.
Compili il modulo. Chi sei, che catena gestisci, cosa vuoi vedere.
Fissiamo la demo. Trenta minuti, nel giorno che preferisci.
Decidi tu. Se ha senso, il passo dopo è un blind test sul tuo storico.
Preferisci l’email? Scrivi a info@pheasy.ai.
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