MIRIALIS
Seguire le campionature tessili senza ordine
Come un'azienda tessile può tenere traccia dei campioni spediti a buyer e uffici stile e ricontattare chi non ha ancora ordinato.
Ogni stagione partono campioni e cartelle colori verso decine di clienti. Una parte diventa ordine, del resto spesso non si sa più nulla. La stagione successiva si riparte senza memoria.
Un campione è il segnale più chiaro di interesse che un buyer possa dare. Lasciarlo senza seguito significa buttare un investimento già fatto, in tempo e in tessuto.
È uno dei lavori della Revenue Engineering. Per una prima stima del valore fermo nei vostri dati c’è il calcolatore delle opportunità ferme.
- 01
Ricostruiamo l'elenco dei campioni spediti nelle ultime stagioni, con articolo e cliente
- 02
L'AI incrocia campioni e ordini e individua le richieste rimaste aperte
- 03
Prepariamo il contatto di follow up legato alla nuova collezione
- 04
Le risposte vanno all'agente o al commerciale di zona
Scenario di riferimento costruito sull’esperienza di settore: non descrive un cliente specifico. Tempi e risultati si stimano dopo la diagnosi.
Casi d’uso collegati
Trasformare i contatti di fiera in opportunità per tutto l'anno
Un sistema per non perdere i contatti raccolti in fiera dopo le prime due settimane, segmentandoli per interesse e seguendoli per tutto l'anno.
Leggi →GuidaContatti di fiera: come non perderli nei 12 mesi successivi
Il follow up dopo una fiera industriale si esaurisce in poche settimane. Un metodo in cinque passaggi per trasformare i contatti raccolti in opportunità per tutto l'anno.
Leggi →Caso d’usoAttribuire i consumi energetici a lotti e prodotti
I consumi letti dai contatori già installati e dalle macchine, collegati a lotti e prodotti, per sapere quanto costa davvero produrre ogni articolo.
Leggi →Caso d’usoMisurare l'efficienza dei telai dai dati di macchina
Rendimento, fermi e cause di rottura dei telai letti dai sistemi di macchina, per sapere quali articoli e quali telai fanno perdere più produzione.
Leggi →Caso d’usoIspezionare i difetti del tessuto con l'AI
Visione artificiale che segnala i difetti del tessuto in tempo reale all'operatore durante il controllo pezze.
Leggi →Caso d’usoPianificare la manutenzione su ore e cicli reali delle macchine
Interventi programmati in base all'uso effettivo letto dalle macchine, invece che a calendario, per ridurre fermi imprevisti e interventi inutili.
Leggi →