D-CAT Group ↗ İletişim ENTRDEESAZ
12 Soru 4 haftalık pilot başlat
4 haftalık pilot başlat

Çözümler · sektöre göre · perakende zincirleri

Perakende: aynı gelir çizgisi sağlıklı da olabilir hasta da, agent hangisi olduğunu söyler

CIO (POS, ERP ve iş gücü verisi zaten tek bir veri ambarında; kendi sunucularınızda; bölgeye göre satır bazlı kapsam) · CFO ve ticari direktör (marj, indirim, promosyon, özel marka) · mağaza operasyon direktörü (karşılaştırılabilir satışlar, trafik, dönüşüm, iş gücü) · tedarik zinciri direktörü (bulunurluk, stok karşılama). Alıcı genellikle ticari direktörle birlikte CIO'dur; günlük okuyucular kategori müdürleri ve bölge müdürleridir.

Bu sayfadaki üç agent tek bir semantik modeli nasıl okurSolda tek bir semantik model; ortada üç zamanlanmış agent - Ticari Direktör Ajanı, Mağaza Performans Ajanı, Stok Bulunurluk Ajanı; her biri sağda finding, recommendation ve brief yayınlar.semantik modelAxoria Data Studio'dan içe aktarıldınet_salesgross_salesunits_soldtransaction_countgross_marginTicari Direktör Ajanıhaftalık · Pazartesi 05:00FfindingRrecomm.BbriefMağaza Performans Ajanıhaftalık · Pazartesi 05:15FfindingRrecomm.BbriefStok Bulunurluk Ajanıher ayın 3'ünde · 05:30FfindingRrecomm.Bbriefbir kayıttaki her sayı bir kanıt adresi taşır

Sorular

Bir perakende yönetim kurulunun her ay sorduğu üç soru

  • Gelir büyümesi fiyat mı, hacim mi, sepet mi — ve sağlıklı mı?
  • Hangi bölgenin karşılaştırılabilir satışları düştü ve bu trafik miydi, sepet mi?
  • Satışların düştüğü yerde stok yükseliyor mu ve hangi raflar boş?

Sohbette

İnsanların sohbete yazdığı örnek sorular

derinleştirme yolu — finding'in kanıtı dondurulmuş olarak taşınır; yeni bir sayı yeni bir sorgu gerektirir ve agent bunu söyler

  • "Fresh Produce indirimlerini mağaza formatına göre kır."
  • "Hangi South-East mağazaları trafik kaybetti, hangileri sepet?"
  • "Ağustos için promosyonlu sepet derinliğini kategori grubuna göre göster."
  • "Household stoku her mağazada mı yükseliyor yoksa birkaçında mı?"
  • "Stok verisi ne kadar güncel?"

Personalar

Üç örnek agent

Aşağıdaki agent'lar bu sektör için örnektir, sabit bir küme değildir: Ticari Direktör Ajanı · Mağaza Performans Ajanı · Stok Bulunurluk Ajanı. Her birinin zamanlanmış koşusu, takip eden örnek setlerde gösterilir.

Set 1

Ticari Direktör Ajanı

Hedef kitle: ticari direktör, kategori direktörleri, promosyon müdürü.

Set 2

Mağaza Performans Ajanı

Hedef kitle: bölge müdürleri, mağaza operasyon direktörü.

Set 3

Stok Bulunurluk Ajanı

Hedef kitle: kategori satın almacıları, ikmal müdürü, tedarik zinciri direktörü.

Bir agent'ın adı hangi ölçüleri kimin için okuduğunu söyler. Rolün yetkisinin hiçbirini taşımaz: karar vermez, onaylamaz, eyleme geçmez.

Seçtiğiniz konular için agent'lar

Bir agent bir görev tanımı, bağlanmış bir semantik model ve bir zamanlamadır — kod değil — dolayısıyla izlediği konuları siz belirlersiniz: bir ödeyici, bir hizmet hattı, bir kampanya, bir tedarikçi. İlklerini sizinle birlikte yazarız.

Agent'larınızı bizimle birlikte kurun →

Örnek setleri

Üç örnek seti, her biri bir koşu

Her set bir agent personası ve bir zamanlanmış koşunun çıktısıdır — brief, recommendation'lar ve dayandıkları finding'ler — ürünün kendi kayıt zarfında. İlk set açıktır; diğer ikisi daraltılmıştır. Setlerin varsaydığı model ve ölçüler sayfanın altında listelenir.

Örnek niteliğindeSet 1Ticari Direktör Ajanı
Persona
Tek ülkede 62 mağazalı bir süpermarket zinciri (12 hipermarket, 50 mahalle mağazası) için kategori marjı, indirim, promosyon ve marka kademesi dinamiklerini okur; bir kategorinin gelirini üreten dinamiği gelirin kendisinden ayırır. · Hedef kitle: ticari direktör, kategori direktörleri, promosyon müdürü. · Ton: kurumsal rapor dili, kısa, sayı odaklı; iki açıklama birbirinden ayrılamıyorsa bunu söyler. · Çıktı dili: en
İzlediği sinyaller
(1) Kategori marj makası — net satışlar yükselirken brüt marj payı düşüyor. (2) Kategori ve haftaya göre indirim payı. (3) Marka kademesi göçü — bir kategori içinde özel marka birimleri markalı birimlere karşı. (4) Promosyon verimliliği — promosyonlu işlemler yükselirken promosyonlu sepet derinliği düşüyor. (5) Ortalama birim fiyat kayması, fiyat ya da karma olarak okunur; kırılım ikisini ayırmadan asla "fiyat yükseldi" denmez.
Verilen eşikler
finding 15 % · critical 40 % · oran metrikleri (marj payı, indirim payı, sepet derinliği, birim fiyat) 8 % · asgari pay zincir net satışlarının 1 %'i · makas 10 puan · severity kuralı: bir eşik aşıldığında medium, bir oran metriği eşiğinin 1.25× katından ya da bir sayım metriği finding eşiğinin 1.5× katından fazla hareket ettiğinde high, critical eşiğinin üzerinde critical; kırılım hücresi olan bir finding hücrenin kendi hareketinin severity'sini alır; ongoing bir konu kendisine verilen severity'yi korur

Koşu başlığı

  • Zamanlanmış haftalık, Pazartesi 05:00, Europe/Amsterdam
  • Dönem: Ağustos 2026 (31 gün, 5 hafta sonu) vs Ağustos 2025 (31 gün, 5 hafta sonu) — eşit işlem günleri
  • Veri şu tarihe kadar tam: 2026-09-20, max(SALE_DATE) ile ölçüldü, 7 saat önce
  • Kapsam: bu agent'a bağlı satır bazlı kural yok — koşu her satır üzerinde üretildi
  • Model: çalışma alanının onaylı modeli, koşuya yazıldı
  • Maliyet: koşuya kaydedildi
  • Tutarlar EUR cinsinden
Brief

Ağustos 2026: net satışlar yıllık +7.17 %, Fresh Produce marjı ikiye katlanan indirimlerle 27.39 % → 24.10 %, promosyonlu sepetler 2.18 birimle daha ince, özel marka Dry Grocery birimlerinin 35.33 %'i

Varsayımlar şeridi

Bir dönem belirtmediniz; son tam ay (Ağustos 2026) varsayıldı ve Ağustos 2025 ile karşılaştırıldı (eşit işlem günleri). Bu agent'a bağlı satır bazlı kural yok; koşu tüm satırlar üzerinde üretildi. Marj kategori düzeyinde ölçülür; marka kademesi marjı bu modelde yok.

Ağustos net satışları 73.2 M € ile geçen yılın 7.17 % üzerindeydi ve büyüme her yerde aynı ölçüde sağlıklı değildi. Fresh Produce zincirden hızlı büyüdü (+9.82 %), ancak brüt marj payı 27.39 %'den 24.10 %'e düştü; indirimler 0.294 M € seviyesinden 0.593 M € seviyesine ikiye katlandı. Dry Grocery'de özel marka birim payı almaya devam etti — bir yıl önceki 31.20 %'e karşı 35.33 % — markalı birimler ise 5.30 % düştü; kategorinin ortalama birim fiyatı neredeyse yerinden oynamadı. Promosyon programı 28.87 % daha fazla promosyonlu işlem getirdi ama daha ince bir promosyonlu sepet: 2.41'e karşı 2.18 birim; promosyonlu satışlar artık zincirin 30.16 %'i. Ağustos'u yılın en güçlü promosyon ayı olarak adlandıran bir cümle tutuldu: bu koşuda hiçbir sorgu ayları karşılaştırmadı ve promosyon fonlaması modelde yok.

covers: Finding 1, Finding 2, Finding 3

— Koşu: haftalık, çalışma alanının onaylı modeli, veri şu tarihe kadar tam: 2026-09-20. Guard Ledger: held 1 — aday f-03 taslağı, gerekçe unproven_superlative (gate 4): strongest promotion month of the year token'ının arkasında sorgulanmış bir ay serisi yoktu, bir yönlendirilmiş yeniden yazım onu hâlâ taşıyordu, sonra tutuldu; not_selected 0; duplicate 0.

Recommendation 1

Fresh Produce indirimlerini Ağustos için mağaza formatına ve günün saatine göre, yanlarında taze ürün birimleriyle kırın

based_on: Finding 1 · sorumlu: Fresh kategori direktörü, mağaza operasyon direktörüyle birlikte

Eklenen indirim son iki işlem saatinde ve mahalle formatında toplanıyorsa fire kaynaklıdır ve onu ikmal sorumlusu okur; güne yayılmışsa bir fiyat kararıdır ve onu fiyatlama sorumlusu okur. Her iki kesit de bu modelde var ve her biri bir sorguya mal olur. İndirim neden kodu yok — eklenene kadar "fire" ile "fiyat yatırımı" yalnızca veriden ayırt edilemez.

Dayandığı finding'ler

Finding 1

Fresh Produce'ta marj makası: net satışlar yıllık +9.82 % iken brüt marj satışların 27.39 % → 24.10 %'i — indirimler kategori satışlarının 3.10 % → 5.70 %'i

severity highdirection downnovelty newtrust Akırılım PRODUCT_CATEGORY = Fresh Produce

Fresh Produce net satışları Ağustos 2026'da 10.40 M € oldu; Ağustos 2025'te 9.47 M € idi (+9.82 %), satılan birimler +6.20 %. Brüt marj 2.594 M € seviyesinden 2.506 M € seviyesine düştü (−3.39 %), böylece marj payı 27.39 %'den 24.10 %'e geçti — bir oran metriğinde −12.03 % değişim, 8 % eşiğinin 1.50× katı — severity high. İndirimler tutar olarak ikiye katlandı (0.294 M € → 0.593 M €, +101.70 %) ve kategori satışlarındaki payı 3.10 %'den 5.70 %'e yükseldi. Fresh Produce, zincirin 73.2 M € tutarındaki Ağustos net satışlarının 14.21 %'i; zincir net satışları +7.17 % büyüdü, dolayısıyla kategori ciro satırında zincirden hızlı büyürken marj satırında kaybetti. Bu veri bilinçli bir fiyat yatırımını fire kaynaklı gün sonu indiriminden ayıramaz — indirim neden kodu bu modelde yok.

Recommendation 2

Promosyonlu sepet derinliğini kategori grubuna göre haftalık izlemeye koyun ve promosyonlu satış büyümesini onsuz okumayı bırakın

based_on: Finding 3 · sorumlu: promosyon müdürü

Promosyonlu net satışlar 31.43 % büyürken promosyonlu sepet derinliği 9.54 % düştü; promosyon takvimi sorumlusunun birincinin yanında ihtiyaç duyduğu sayı ikincisidir. Kategori grubuna göre haftalık bir izleme, incelmenin genel mi olduğunu yoksa tek bir grupta mı toplandığını gösterecek; agent yeniden uyarmak yerine konuyu ongoing olarak damgalayacak.

Dayandığı finding'ler

Finding 3

Promosyon sepet değil trafik getiriyor: promosyonlu işlemler yıllık +28.87 % iken promosyonlu sepet derinliği 2.41 → 2.18 birim (−9.54 %) — net satışlardaki promosyonlu pay 24.60 % → 30.16 %

severity highdirection downnovelty newtrust Ainterpretivekırılım PROMO_FLAG = On promotion

Promosyonlu net satışlar 16.8 M € seviyesinden 22.08 M € seviyesine yükseldi (+31.43 %) ve artık zincir net satışlarının 30.16 %'ini taşıyor, 24.60 %'den yükselerek. Promosyonsuz net satışlar sabit kaldı (51.5 M € → 51.12 M €, −0.74 %, eşiğin altında). Promosyonlu işlemler 1.94 M'den 2.50 M'ye yükseldi (+28.87 %, 15 % finding eşiğinin 1.92× katı — severity high), promosyonlu birimler ise daha az yükseldi, 4.675 M'den 5.45 M'ye (+16.58 %); böylece promosyonlu sepet derinliği işlem başına 2.41 birimden 2.18 birime düştü (−9.54 %, 8 % oran eşiğinin üzerinde). Örüntü, promosyonun müşteriyi içeri getirdiğini ama sepeti doldurmadığını düşündürüyor — bu cümle yorumsaldır ve öyle rozetlenmiştir. Bu veri promosyonun kendini amorti edip etmediğini söyleyemez — promosyon fonlaması bu modelde bir metrik değildir.

Bu koşuda ayrıca yayımlandı, üzerine dayanan bir recommendation yok

Finding 2

Dry Grocery'de marka kademesi göçü: özel marka birimleri yıllık +14.11 % iken markalı birimler −5.30 % — özel marka artık kategori birimlerinin 35.33 %'i, net satışlar +2.10 %

severity highdirection upnovelty ongoingtrust Akırılım BRAND_TIER = Private label

Dry Grocery Ağustos 2026'da 5.884 M birim sattı; bir yıl önce 5.84 M idi (+0.75 %), ancak kademeler birbirinden uzaklaştı: özel marka birimleri 1.822 M'den 2.079 M'ye yükseldi (+14.11 %), markalı birimler ise 4.018 M'den 3.805 M'ye düştü (−5.30 %). Özel markanın kategori birimlerindeki payı 31.20 %'den 35.33 %'e geçti (bir oran metriğinde +13.25 %, 8 % eşiğinin 1.66× katı — severity high, önceki koşudan değişmedi). Kategori net satışları 27.6 M € seviyesinden 28.18 M € seviyesine büyüdü (+2.10 %); Dry Grocery zincir net satışlarının 38.50 %'i. Kategorinin ortalama birim fiyatı 4.726 € seviyesinden 4.789 € seviyesine geçti (+1.34 %), herhangi bir eşiğin altında — kademe kayması kategorinin fiyat noktasını düşürmedi. Agent bu göçü önceki koşuda da raporladı; ongoing olarak damgalanmıştır. Bu veri göçün kategori marjına ne yaptığını söyleyemez — bu modelde maliyet marka kademesine göre değil, kategori düzeyinde tutulur.

Bu koşunun göremediği.

İndirim gerekçe kodu, promosyon finansmanı ve marka kademesine göre maliyet bu modelde yok. Özel markaya geçişin bilinçli bir ürün gamı çalışması mı yoksa müşterilerin daha ucuza kayması mı olduğu yalnızca adetlerden okunamaz. Mağaza düzeyinde marj, tasarım gereği bu agent'ın kapsamı dışındadır — Mağaza Performans Ajanı satış ve trafiği okur, marjı değil.

Örnek niteliğindeSet 2Mağaza Performans Ajanı
Persona
Aynı 62 mağazalık zincir için karşılaştırılabilir mağaza satışlarını, trafiği, sepeti, dönüşümü ve planlanan iş gücünü okur; "bir mağazanın hikâyesi"ni "bir bölgenin hikâyesi"nden, "daha az müşteri"yi "daha küçük sepetler"den ayırt eder. · Hedef kitle: bölge müdürleri, mağaza operasyon direktörü. · Ton: sade ve operasyonel. · Çıktı dili: en
İzlediği sinyaller
(1) Karşılaştırılabilir mağaza sapması — ağın tersine hareket eden bir bölge, trafik ve sepet değeri olarak ayrıştırılır. (2) Dönüşüm — ziyaretçi sayısına karşı işlem sayısı, formata göre, sayacın kendi veri sınırı belirtilerek. (3) Formata göre 1,000 işlem başına iş gücü saati. (4) Sepet erozyonu — işlemler sabit kalırken adetlerin düşmesi. (5) Mağaza yoğunlaşması — tek bir mağazaya ait olan bir değişim tek bir mağazanın değişimi olarak söylenir.
Verilen eşikler
finding 15 % · critical 40 % · oran metrikleri (dönüşüm, sepet değeri, 1,000 işlem başına saat) 8 % · asgari pay ağ net satışlarının 1 %'i · sapma kuralı: karşılaştırılabilir satışlarda ağın tersine 5 puandan fazla hareket eden bir bölge bir finding'dir; bölge ağ net satışlarının 10 %'undan fazlasını taşıyorsa high olarak yayımlanır · severity kuralı: bir eşik aşıldığında medium, bir oran metriği kendi eşiğinin 1.25× katından fazla veya bir sayım metriği finding eşiğinin 1.5× katından fazla hareket ettiğinde high, critical eşiğinin üzerinde critical; kırılım hücresi olan bir finding hücrenin kendi hareketinin severity'sini alır; ongoing bir konu kendisine verilen severity'yi korur

Koşu başlığı

  • Haftalık olarak zamanlanmış, pazartesi 05:15, Europe/Amsterdam
  • Dönem: 2026 yılı 34–37 haftaları (17 Ağustos – 13 Eylül, 28 gün, haftanın her gününden dörder) ile 2025'in aynı 28 günü (18 Ağustos – 14 Eylül) — eşit hafta günü bileşimi
  • Veri şu tarihe kadar tam: 2026-09-20, max(SALE_DATE) ile ölçüldü, 7 saat önce; ziyaretçi sayacı haftalık yüklenir ve sınırı 2026-09-13
  • Kapsam: agent mağaza operasyon kapsamı altında koşar (62 mağazanın tümü, marj metriği yok)
  • Model: çalışma alanının onaylı modeli
  • Maliyet: koşuya kaydedildi
  • Tutarlar EUR cinsinden
Brief

2026 yılı 34–37 haftaları: Karşılaştırılabilir satışlar +4.12 % iken South-East trafik nedeniyle −3.83 %, Hypermarket dönüşümü 63.81 % → 57.89 %, Neighbourhood 1,000 işlem başına saat +9.84 %

Varsayımlar şeridi

Agent'ın takvimi haftalık olduğu için dört haftalık bir pencere (34–37 haftaları) kullanıldı; karşılaştırma penceresi aynı hafta günü bileşimine sahiptir. Ziyaretçi sayacının veri sınırı (2026-09-13) satış sınırının (2026-09-20) bir hafta gerisindedir. İki mağazanın sayacı satır döndürmedi ve bu mağazalar dönüşüm oranının dışında bırakıldı.

Ağın karşılaştırılabilir satışları dört haftada 4.12 % büyüdü, ancak Region South-East on bir mağazasında 3.83 % düştü ve düşüş sepetten (+1.36 %) değil trafikten (−5.12 %) geliyor; on bir mağazanın dokuzu bunu gösteriyor. Hipermarketlerde ziyaretçi sayısı 7.79 % artarken işlemler 2.20 % düştü ve dönüşüm 63.81 %'den 57.89 %'a geriledi — sayacın hariç tutma bayrağı modelde olmadığından bir sayım değişikliği dışlanamaz. Neighbourhood formatı, biraz daha az işlemle, 1,000 işlem başına bir yıl öncesine göre 9.84 % daha fazla planlanan saat harcadı.

covers: Finding 1, Finding 2, Finding 3

— Koşu: haftalık, çalışma alanının onaylı modeli, veri 2026-09-20 (satış) ve 2026-09-13 (ziyaretçi sayısı) tarihlerine kadar tam. Guard Ledger: held 0; duplicate 1 — aday f-04 (South-East düşüşünün alt bölge kesiti) net_sales|w34-37|south-east parmak izi üzerinde Finding 1 ile birleştirildi; veri durumu 1 — zarf e5 (ziyaretçi sayısı) iki Hypermarket sayacı için 0 satır döndürdü; not_selected 0.

Recommendation 1

South-East'in on bir mağazasını tek tek kırılıma alın: haftalar 34–37, işlem sayısı ve sepet değeri yan yana, her mağazanın 2025'teki kendi haftalarına karşı

based_on: Finding 1 · sorumlu: bölge müdürü, South-East

Dokuz mağaza trafik kaybetti; mağaza kesiti, kaybın büyük kısmını iki ya da üç mağazanın mı taşıdığını yoksa kaybın eşit mi dağıldığını gösterecek. Her iki metrik de bu modelde mağaza düzeyinde bulunur ve tek bir sorguya mal olur. Etki alanı ve rakip verileri modelde yok; bölge müdürü bunları kaydın yanında okur.

Dayandığı finding'ler

Finding 1

Bölgesel sapma: Karşılaştırılabilir satışlar ağ genelinde +4.12 % iken Region South-East 11 mağazada −3.83 % — Trafik −5.12 %, Sepet değeri +1.36 %

severity highdirection downnovelty newtrust Akırılım REGION = South-East

58 karşılaştırılabilir mağaza genelinde 34–37 haftalarının net satışları 63.72 M €'ya ulaştı; bir yıl önce 61.20 M € idi (+4.12 %). Region South-East ters yönde hareket etti: 10.877 M €, bir yıl önce 11.31 M € (−3.83 %), 11 mağazada; bu mağazalar ağ toplamının 16.33 %'ünü taşıyor (toplam 66.62 M €, karşılaştırılabilir olmayan dört mağaza dâhil) — ağdan 7.95 puanlık bir sapma, 5 puanlık sapma kuralının üzerinde, satışların 10 %'unun üzerindeki bir bölgede: severity high. Ne bölgenin −3.83 %'ü ne de trafiğinin −5.12 %'si tek başına 15 % finding eşiğini aşıyor; bu kaydı yayımlayan sapma kuralıdır. Düşüş sepet değil trafik: South-East işlemleri 1.412 M'den 1.3397 M'ye düştü (−5.12 %), sepet değeri ise 8.01 €'dan 8.12 €'ya yükseldi (+1.36 %). On bir mağazanın dokuzu trafik kaybını gösteriyor; dolayısıyla bu bölgesel bir hikâye, tek bir mağazanın değil. Bölge kesiti ile alt bölge kesiti bu mağaza ağında aynı satırları döndürür ve iki ayrı kanıt olarak sunulmaz. Bu veri trafiğin nereye gittiğini söyleyemez — model rakip, yol çalışması ya da etki alanı verisi tutmaz.

Recommendation 2

Hypermarket dönüşümünü, yanında ziyaretçi sayısıyla birlikte haftalık izlemeye alın ve model sahibinden sayacın hariç tutma bayrağını isteyin

based_on: Finding 2 · sorumlu: mağaza operasyon direktörü, veri modeli sahibiyle birlikte

Artan ziyaretçi sayısında dönüşüm düşüşü ya daha fazla gezinmedir ya da bir sayım değişikliğidir ve sayacın hariç tutma bayrağı (personel, teslimatlar) modele girene kadar veri hangisi olduğunu söyleyemez. O zamana kadar izleme yönü gösterir; bayrak bir Data Studio değişikliğidir, agent değişikliği değil.

Dayandığı finding'ler

Finding 2

Ziyaretçi sayısı artarken Hypermarket dönüşümü düşüyor: Ziyaretçi sayısı yıllık +7.79 %, İşlemler −2.20 %, Dönüşüm 63.81 % → 57.89 % (−9.27 %)

severity mediumdirection downnovelty newtrust Akırılım STORE_FORMAT = Hypermarket

12 hipermarket (ağ net satışlarının 46.80 %'i) 34–37 haftalarında 4.98 M giriş saydı; bir yıl önce 4.62 M idi (+7.79 %); işlemleri ise 2.948 M'den 2.883 M'ye düştü (−2.20 %). Dönüşüm — giriş başına işlem — 63.81 %'den 57.89 %'a geriledi (2.883 M işlem, 4.98 M giriş içinde; bir yıl önce 2.948 M, 4.62 M içinde), bir oran metriğinde −9.27 % değişim, eşiğin 1.16× katı (eşik 8 %) — severity medium. On iki mağazanın onu düşüşü gösteriyor; iki sayaç dönem için satır döndürmedi ve o mağazalar oranın dışında bırakıldı (finding olarak değil, veri durumu olarak kaydedildi). Sayaç, personel ve alışveriş yapmayanlar dâhil her girişi sayar ve haftalık yüklenir — sınırı 2026-09-13, satış sınırının bir hafta gerisinde. Bu veri daha fazla gezinmeyi bir sayım değişikliğinden ayıramaz; sayacın hariç tutma bayrağı bu modelde yok.

Bu koşuda ayrıca yayımlandı, üzerine dayanan bir recommendation yok

Finding 3

Neighbourhood iş gücü yoğunluğu: 1,000 işlem başına planlanan saat 27.40 → 30.10 (+9.84 %) iken İşlemler −1.60 %

severity mediumdirection upnovelty newtrust Akırılım STORE_FORMAT = Neighbourhood

50 Neighbourhood mağazası 34–37 haftalarında 5.53 M işlem kaydetti; bir yıl önce 5.62 M idi (−1.60 %, finding eşiğinin altında); planlanan iş gücü saatleri ise 154,000'den 166,450'ye yükseldi (+8.08 %). 1,000 işlem başına saat böylece 27.40'tan 30.10'a çıktı (+9.84 %, oran eşiğinin 1.23× katı; eşik 8 % — severity medium). Hypermarket formatı böyle bir hareket göstermiyor. Bunlar iş gücü sisteminden gelen planlanan saatlerdir, çalışılan saatler değil — zaman saati bu modelde yok, dolayısıyla fazla mesai ve devamsızlık burada okunamaz.

Bu koşunun göremediği.

South-East'in trafiğinin nereye gittiği; sayaç değişikliğinin gerçek olup olmadığı; planlanan saatlere karşılık çalışılan saatler. Marj, tasarım gereği bu agent'ın kapsamı dışındadır.

Örnek niteliğindeSet 3Stok Bulunurluk Ajanı
Persona
Aynı zincirin stok yıldız şemasını ve satış yıldız şemasını okur ve karşılaştırmayı cümlenin içinde kurar — ikisi arasında köprü yoktur; "satışlar arttığı için stok artıyor"u "satışlar düşerken stok artıyor"dan ayırır ve stokta bulunmayan ürün-günlerini kategori ve formata göre okur. · Hedef kitle: kategori satın almacıları, ikmal müdürü, tedarik zinciri direktörü. · Ton: sade; her stok cümlesi ayını, her satış cümlesi penceresini söyler. · Çıktı dili: en
İzlediği sinyaller
(1) Stok–satış makası — kategorinin satılan adetleri düşerken ay sonu stok değerinin artması. (2) Kategoriye göre stok yeterlilik günü. (3) Formata göre, listelenen ürün-günlerinin payı olarak stokta bulunmayan ürün-günleri. (4) Stok karmasının satış karmasından ayrışması. (5) Mağazaya göre stok yoğunlaşması.
Verilen eşikler
finding 15 % · critical 40 % · oran metrikleri (stok yeterlilik günü, stokta bulunmama payı) 8 % · asgari pay ağ stok değerinin 1 %'i · makas 10 puan · severity kuralı: bir eşik aşıldığında medium, bir oran metriği kendi eşiğinin 1.25× katından fazla veya bir sayım metriği finding eşiğinin 1.5× katından fazla hareket ettiğinde high, critical eşiğinin üzerinde critical; kırılım hücresi olan bir finding hücrenin kendi hareketinin severity'sini alır; ongoing bir konu kendisine verilen severity'yi korur

Koşu başlığı

  • Aylık olarak zamanlanmış, ayın 3'ü, 05:30, Europe/Amsterdam
  • Dönem: stok için Ağustos 2026 ay sonu ile Temmuz 2026 ay sonu; satışlar için Ağustos ile Temmuz 2026 (her biri 31 gün, 5'e karşı 4 hafta sonu — belirtildi, düzeltilmedi)
  • Veri stok için 2026-08-31 tarihine kadar tam, max(STOCK_MONTH) ile ölçüldü; satışlar için 2026-09-20 tarihine kadar, max(SALE_DATE) ile ölçüldü, 8 saat önce
  • Kapsam: agent tedarik zinciri kapsamı altında koşar (tüm mağazalar, marj metriği yok)
  • Model: çalışma alanının onaylı modeli
  • Maliyet: koşuya kaydedildi
  • Tutarlar EUR cinsinden
Brief

Ağustos 2026: Household & Cleaning stoku +15.18 % iken satılan adetleri −4.29 % (Yeterlilik 41.33 → 49.74 gün) — Neighbourhood mağazalarında Dairy stokta bulunmama 3.90 % → 6.40 %

Varsayımlar şeridi

Stok ay sonunda ölçülür ve aya göre karşılaştırılır; aynı ayların satışları satış yıldız şemasında karşılaştırılır. İki yıldız şeması arasında köprü yoktur; her karşılaştırma cümlenin içinde kurulur. Altı Neighbourhood mağazasının Ağustos için raf boşluğu taraması satırı yoktur ve bunlar veri durumu olarak kaydedilmiştir.

Household & Cleaning, Ağustos'u 645,000 adet stokla kapattı; Temmuz sonunda 560,000 idi (+15.18 %); kategori ise Temmuz'a göre 4.29 % daha az adet sattı; stok yeterlilik günü 41.33'ten yükseldi; yeni değer 49.74. Kategori, ağın ay sonu stok değerinin 12.37 %'sidir. Neighbourhood mağazalarında Dairy'nin stokta bulunmayan ürün-günleri listelenen ürün-günlerinin 3.90 %'ından 6.40 %'ına yükseldi — günlük tarama yapan 44 mağazada ölçüldü — Dairy'nin satılan adetleri ise 2.10 % geriledi. Agent'ın yazdığı "bağlı sermaye" rakamı tutuldu; finding'deki stok değeri adresi olan sayıdır.

covers: Finding 1, Finding 2

— Koşu: aylık, çalışma alanının onaylı modeli, veri tam: stok 2026-08-31, satışlar 2026-09-20. Guard Ledger: held 1 — aday r-01 taslağı, gerekçe numeric_provenance: yaklaşık 0.45 M € (bağlı sermaye) token'ı hiçbir zarfa çözümlenmedi ve hiçbir işlem bildirmedi; veri durumu 1 — zarf e4 (raf boşluğu taraması) altı Neighbourhood mağazası için 0 satır döndürdü; not_selected 0; duplicate 0.

Recommendation 1

Household & Cleaning ay sonu stokunu Temmuz ve Ağustos için mağaza kümesine göre kırılıma alın ve her kümenin Ağustos'ta satılan adetlerini yanına koyun

based_on: Finding 1 · sorumlu: kategori satın almacısı, Household & Cleaning

Eklenen stok birkaç mağazada toplanıyorsa bu bir tahsis sorusudur; eşit dağılıyorsa bir sipariş miktarı sorusudur. Her iki kesit de bu modelde, kendi yıldız şemalarında bulunur ve karşılaştırma cümlenin içinde yazılır. Finding'deki stok değeri (2.858 M €) adreslenmiş rakamdır; agent'ın taslağını yazdığı "bağlı sermaye" tahmini değildi.

Dayandığı finding'ler

Finding 1

Household & Cleaning'de stok–satış makası: Stok adedi aylık +15.18 % iken Satılan adet −4.29 % — 19.46 puanlık fark; Stok yeterlilik günü 41.33 → 49.74

severity highdirection upnovelty newtrust Akırılım STOCK_CATEGORY = Household & Cleaning

Household & Cleaning'in ay sonu stoku Temmuz sonundaki 560,000 adetten (2.41 M €) Ağustos sonunda 645,000 adede (2.858 M €) yükseldi (adette +15.18 %, değerde +18.59 %). Satış tarafında kategorinin satılan adetleri Temmuz'daki 0.42 M'den Ağustos'ta 0.402 M'ye düştü (−4.29 %). Stok değişimi ile satış değişimi arasındaki fark 19.46 yüzde puanı; 10 puanlık makas eşiğinin üzerinde. Stok yeterlilik günü — stok adedinin ayın günlük satış hızına bölümü — 41.33'ten 49.74'e çıktı (+20.34 %, oran eşiğinin 2.54× katı; eşik 8 % — severity high). Kategori, ağın ay sonu stok değerinin 12.37 %'sini taşıyor (ağ toplamı 23.1 M €). Stok kategorisi ile satış kategorisi benzer adlar taşır, ancak iki yıldız şemasında, aralarında tanımlı bir ilişki bulunmayan iki ayrı boyuttur; karşılaştırma bir join ile değil, bu cümlenin içinde kurulur. Bu veri stokun tek bir büyük teslimattan mı yoksa birkaç mağazada daha yavaş eriyen stoktan mı geldiğini söyleyemez — teslimat takvimi bu modelde yok.

Recommendation 2

Dairy stokta bulunmama oranını haftanın gününe ve mağazaya göre günlük izlemeye alın ve model sahibinden bir raf boşluğu taraması kapsam bayrağı isteyin

based_on: Finding 2 · sorumlu: ikmal müdürü, veri modeli sahibiyle birlikte

Haftanın günü kesiti, boşlukların teslimat günlerinde mi yoksa aralarında mı olduğunu gösterecek. Tarama satırı olmayan altı mağaza sıfır olarak değil, eksik olarak görünür olmalı: modeldeki bir kapsam bayrağı bunun yoludur ve bu bir Data Studio değişikliğidir.

Dayandığı finding'ler

Finding 2

Neighbourhood mağazalarında Dairy stokta bulunmama: Listelenen ürün-günlerinin 3.90 % → 6.40 %'ı (+64.01 %) iken Dairy satılan adet −2.10 %

severity criticaldirection upnovelty newtrust Akırılım PRODUCT_CATEGORY = Dairy × STORE_FORMAT = Neighbourhood

Raf boşluklarını günlük tarayan 44 mağaza (toplam 50 Neighbourhood mağazasından) genelinde Dairy, Ağustos'ta 103,000 stokta bulunmayan ürün-günü kaydetti; Temmuz'da 62,800 idi; 1,609,520 listelenen ürün-günü üzerinde (1,180 listelenen ürün × 44 tarama yapan mağaza × 31 gün): oran 3.90 %'dan 6.40 %'a çıktı, bir oran metriğinde +64.01 % değişim, 40 % critical eşiğinin üzerinde — severity critical. Dairy ağ net satışlarının 9.80 %'idir ve satılan adetleri 2.86 M'den 2.80 M'ye düştü (−2.10 %, finding eşiğinin altında). Altı Neighbourhood mağazasının Ağustos için raf boşluğu taraması satırı yok ve bunlar oranda yer almıyor; bu, veri durumu olarak kaydedilmiştir. Bu veri tedarikçi karşılama oranını mağaza ikmalinden ayıramaz — tedarikçi teslimat satırları bu modelde yok.

Bu koşunun göremediği.

Teslimat takvimi, tedarikçi karşılama oranı ve altı mağazanın raf boşluğu taraması kapsamı. Stok ile satış ortak bir boyut paylaşmaz; aynı ürünlerin aynı anda hem fazla stoklu hem de stokta bulunmaz olup olmadığı bu modele sorulamaz.

Her sayı bir adres taşır

Üründe her rakam bir kanıt adresine bağlanır — zarf, satır, hücre, kontrol basamağı — ve adresi olmayan bir sayı yayımlanmaz, tutulur. Bir kaydın anatomisi →

Türetilmiş rakamlar işlemini gösterir

Bir değişim, bir pay ya da bir fark engine tarafından hesaplanır ve işlenenlerini taşır; model asla bölme yapmaz. Her sayı nasıl kanıtlanır →

AI yönetişimi yayın katmanıdır

Sekiz deterministik gate, trust seviyesi, rozetli yorum, kapatılamayan bir varsayımlar şeridi ve Guard Ledger. Modelin erişebildiği ve erişemediği yerler →

SSS

Bu sayfaya genellikle sorulan dört soru

01Stok anlık görüntümüz aylık, satışlarımız ise günlük. Agent yine de bunları karşılaştırabilir mi?

Evet ve nasıl yaptığını söyler: her yıldız şemasına kendi düzeyinde sorulur ve karşılaştırma cümlenin içinde kurulur; modelde olmayan bir join ile asla.

02Agent sadakat üyelerini görür mü?

Hayır. Üye kimliği kişisel olarak işaretlenmiştir; izin verilen en yakın kesit bir segmenttir.

03Bir mağazanın sayacı bozuksa ne olur?

Mağaza oranın dışında bırakılır ve veri durumu olarak kaydedilir — sıfır sayılmaz, finding'e dönüştürülmez.

04Fiyatı karmadan ayırt edebilir mi?

Yalnızca kırılımın izin verdiği ölçüde. SKU düzeyinde fiyatın modelde olmadığı yerde finding, ikisinin ayrılamayacağını söyler.

Ücretsiz veri keşfi çalışması

Bu sinyallerden hangilerini kendi veri ambarınızın taşıyabildiğini görün.

Bize veri platformunuzun adını ve en çok tartıştığınız alanı gönderin. Semantik modelinizi sizinle birlikte okur ve yazılı olarak yanıtlarız: bu sayfadaki sinyallerden hangilerini modeliniz bugün taşıyor, hangileri Axoria Data Studio'da bir değişiklik gerektiriyor ve dört haftalık bir pilot neyi ölçerdi. Ücret yok, e-posta dizisi yok — bir kişi iki iş günü içinde yanıtlar.

Ücretsiz veri keşfi çalışması talep edin → 4 haftalık pilot başlat

Örneklerin varsaydıkları

Üç setin arkasındaki veri, model ve ölçüler

Bir setteki hiçbir şey burada anlatılan modelin dışındaki bir kaynağa dayanmaz. Mutabakat yapmak istediğinizi açın.

01Varsayılan veri kaynakları — bir perakende zincirinin zaten sahip olduğu veriler

POS işlemleri (satır düzeyi, günlük), ticari ürün yönetim sistemi (ürün ana verisi, kategori ağacı, maliyet, liste fiyatı, promosyon bayrağı), depo ve mağaza stok anlık görüntüsü (aylık ya da günlük), promosyon takvimi, trafik sayaçları (haftalık yüklemeler), iş gücü yönetimi (mağazaya göre planlanan saatler), sadakat programı (modelde asla kişi bazında değil — segment bazında). Tipik ambar düzeyi: fiş satırı başına bir satır, gün × mağaza × ürün düzeyine toplanmış.

02Varsayılan semantik model — üç persona için asgari
Ölçüler
net_sales · gross_sales · units_sold · transaction_count · gross_margin (ürün ya da kategori düzeyinde maliyet) · markdown_amount · promosyonlu net_sales / units / transactions (promosyon bayrağı üzerinden) · basket_depth (engine tarafından türetilen: units_sold / transaction_count) · average_unit_price (engine tarafından türetilen: net_sales / units_sold) · footfall · conversion (engine tarafından türetilen: transaction_count / footfall) · labour_hours (planlanan) · stock_units · stock_value · out_of_stock_item_days · listed_item_days · days_of_cover (engine tarafından türetilen).
Boyutlar
satış tarihi · mağaza · mağaza formatı (hypermarket / neighbourhood) · bölge · kategori grubu · ürün kategorisi · marka kademesi (özel marka / markalı) · promosyon bayrağı · günün saati · stok ayı · stok kategorisi · stok mağazası. Kişisel olarak işaretlenmiş ve asla kırılıma alınmayan: sadakat üyesi, kasiyer.
Veri sınırı
engine tarafından satış yıldız şeması için max(SALE_DATE), stok yıldız şeması için max(STOCK_MONTH) ile ölçülür; model her ikisini de bildirir ve iki yıldız şeması arasında köprü yoktur — karşılaştırmalar cümlenin içinde kurulur.
03Varsayılan KPI'lar — perakende yöneticilerinin izledikleri
KPITanımBirimTipik bantOlağan kırılım
Karşılaştırılabilir mağaza satış büyümesi≥ 12 aydır açık olan mağazalar için yıllık gelir değişimi%şirkete özgümağaza · bölge
Metrekare başına satışnet satış / satış alanıpara birimi/m²ihtisas perakendesi sq ft başına $300–500 [satıcı]mağaza · kategori
Brüt marj(satış − satılan malın maliyeti) / satış%bağımsız marketler 27.9 % FY2025 [birlik]kategori · mağaza
Net kâr marjınet gelir / satış%gıda perakendesi ≈ 2.1 % FY2025 [birlik]zincir markası · mağaza
Stok devir hızısatılan malın maliyeti / ortalama stokdevir/yılgıda perakendesi 10–17; moda 4–6 [satıcı]kategori · mağaza
Fire(defter stoku − fiziksel stok) / satışsatışların %'si1.6 % ortalama [birlik, ikincil kaynak üzerinden]mağaza · kategori
Sepet büyüklüğü / ortalama işlem değerisatış / işlempara birimişirkete özgümağaza · gün dilimi
Dönüşüm oranıişlem / ziyaretçi sayısı%sayaca bağlı; kamuya açık bir aralık yokmağaza · saat
Stok üzerinden brüt marj getirisibrüt marj / ortalama stok maliyetioran2.0–3.5 hedef [satıcı]kategori
Rafta bulunurluk / stokta bulunmama oranıstoktaki ürünler / listelenen ürünler%92–95 % tipik, 95–98 % güçlü [araştırma]mağaza · kategori
İş gücü maliyetinin satış içindeki payıbordro / satış%şirkete özgümağaza · departman
İndirim payıindirim tutarı / brüt satış%şirkete özgükategori · sezon
İade oranıiadeler / satış%15.8 % tüm kanallar 2025 [birlik]kategori · kanal
Promosyonlu satış payıpromosyonlu net satış / net satış%şirkete özgükategori grubu · mağaza

İlgili

Bu sayfaların götürdüğü yerler

Bu personaların ait olduğu departmanlar

Bu sitede