Sistem pod nazivom Perfect Basket integrisan je u kompanijsku digitalnu platformu Coke Buddy, preko koje trgovci već mogu da naručuju proizvode, prate porudžbine i promocije.
Umesto da vlasnik prodavnice svaki put sam procenjuje koliko mu je potrebno Coca-Cole, Fante, Sprite-a ili drugih proizvoda iz portfolija kompanije, sistem analizira podatke i predlaže kombinaciju proizvoda i količine koje bi mogle biti najprikladnije za konkretan objekat.
Coke Buddy trenutno koristi približno 39.000 maloprodajnih objekata širom Malezije.
AI posmatra prethodne porudžbine, sezonu, vreme i druge prodavnice
Iza funkcije Perfect Basket nalazi se Coca-Colin Central Recommendation Engine (CRE).
Sistem prilikom kreiranja preporuke uzima u obzir više različitih podataka.
Među njima su prethodne porudžbine konkretnog trgovca, učestalost naručivanja, sezonske promene u potražnji, vremenski uslovi, kao i obrasci kupovine sličnih prodajnih objekata.
Na osnovu toga AI pokušava da odgovori na veoma praktično pitanje svakog trgovca: šta bi trebalo da naručim i koliko?
Ideja nije da sistem potpuno preuzme donošenje odluka. Trgovac i dalje odlučuje šta će na kraju naručiti, dok AI služi kao početna preporuka zasnovana na dostupnim podacima.
Takav pristup može biti posebno koristan kod velikog portfolija proizvoda, različitih pakovanja i promena u potražnji tokom godine.
Topao vikend, određena sezona ili promena kupovnih navika u određenom području mogu, na primer, uticati na to koji proizvodi i koje količine imaju najveći potencijal za prodaju.
Čak 83 odsto trgovaca prihvatilo preporuke
Coca-Cola je mogućnosti sistema testirala i kroz kampanju Perfect Basket, Perfect Ride, koja je u Maleziji trajala od januara do aprila 2026. godine.
U kampanji je zabeleženo više od 4.500 prijava iz više od 4.000 maloprodajnih objekata.
Posebno je zanimljiv podatak o tome koliko su trgovci bili spremni da poslušaju algoritam.
Prema podacima kompanije, 83 odsto prodajnih objekata koji su učestvovali prihvatilo je preporuke koje im je dao Perfect Basket.
Coca-Cola navodi i da su objekti koji su koristili preporuke sistema ostvarili snažniji rast prihoda od prodaje u odnosu na slične prodajne objekte.
Kompanija, međutim, nije objavila konkretan procenat povećanja prihoda, zbog čega nije moguće precizno utvrditi koliki je finansijski efekat korišćenja AI preporuka.
AI ne donosi konačnu odluku
Coca-Cola Perfect Basket predstavlja kao pomoć trgovcima, a ne sistem koji bi trebalo da zameni njihovo poznavanje sopstvenog poslovanja.
Vlasnik ili zaposleni i dalje može da prihvati, promeni ili odbije preporuku.
To je važna razlika.
Veštačka inteligencija ovde ne pokušava da autonomno vodi prodavnicu, već obrađuje količinu podataka koju bi čoveku bilo teško da istovremeno analizira i pretvara je u konkretnu preporuku.
Trgovac zatim kombinuje tu preporuku sa sopstvenim iskustvom i informacijama koje algoritam možda nema.
Coke Buddy nije samo AI sistem za preporuke
Perfect Basket je deo šire platforme Coke Buddy, koju Coca-Cola razvija kao digitalni sistem za saradnju sa trgovcima.
Preko jedne platforme korisnici mogu da naručuju proizvode u bilo koje vreme, pregledaju širi asortiman, prate status porudžbina i zalihe i dobijaju informacije o aktuelnim promocijama.
Coke Buddy je prvobitno pokrenut u Maleziji 2023. godine, a kompanija ga je postepeno razvijala od jednostavnog sistema za naručivanje prema širem digitalnom komercijalnom ekosistemu.
Personalizovane preporuke zasnovane na mašinskom učenju tako postaju samo jedan njegov deo.
Veštačka inteligencija ulazi u svakodnevnu trgovinu
Primer Coca-Cole pokazuje jedan od pravaca u kojem će veštačka inteligencija verovatno postajati sve prisutnija, iako krajnji kupac možda neće ni znati da je korišćena.
AI ne mora da razgovara sa potrošačem niti da generiše fotografije i tekst kako bi imao direktan uticaj na poslovanje.
U ovom slučaju algoritam pokušava da predvidi šta će kupci želeti pre nego što proizvod uopšte stigne na policu prodavnice.
Za kompaniju poput Coca-Cole takva optimizacija može imati značaj kada se primeni na desetine hiljada prodajnih mesta.
Bolja procena potražnje potencijalno znači manje situacija u kojima traženog proizvoda nema na stanju, bolje prilagođen asortiman konkretnom prodajnom mestu i efikasnije upravljanje porudžbinama.
Za trgovce, sa druge strane, cilj je jednostavniji: manje vremena provedenog u procenjivanju porudžbine i više podataka na osnovu kojih mogu da odluče šta će staviti na police.
Upravo ovakvi sistemi pokazuju da se jedan od najvećih uticaja veštačke inteligencije možda neće videti kroz spektakularne AI demonstracije, već kroz hiljade malih odluka koje su kompanije i zaposleni do sada svakodnevno donosili ručno.
