- العميل
- Portmeirion
- المنصة
- Magento 2 + Hyvä
- القطاع
- أدوات المائدة والمستلزمات المنزلية
- النطاق
- إعادة التصميم + توقع المخزون بالذكاء الاصطناعي
- الموقع المباشر
- portmeirion.co.uk
مجموعة Portmeirion Botanic Garden موجودة في المطابخ البريطانية منذ 1972؛ والشركة نفسها تعمل منذ 1960. عندما تحمل العلامة التجارية هذا القدر من التراث، يكون لمتجرها الإلكتروني مهمتان: البيع، والوفاء بالحق. شمل تعاوننا كلا الجانبين — إعادة تصميم كاملة للموقع على Magento، ونظام توقع المخزون المعتمد على الذكاء الاصطناعي يعمل خلف الكواليس.
التحدي: علامة تجارية عريقة، توقعات حديثة
تبيع Portmeirion أنماطاً، لا منتجات — يجمع العملاء مجموعة لسنوات ويتوقعون العثور على إضافات الموسم الحالي بجانب القطع التي اشتروها قبل عقد. هذا السلوك الجمعي يشكل كل شيء:
- التنقل الموجه حسب المجموعة أولاً — يتصفح المتسوقون Botanic Garden أو Sophie Conran كعالم متكامل، وليس فئة من رموز SKU
- كتالوج عميق وطويل الأمد — تبقى المجموعات معروضة للبيع لعقود، لذا يجب أن تتوسع بنية المعلومات مع الزمن وكذلك الحجم
- ارتفاعات الطلب الموسمية — مجموعات وعروض عيد الميلاد تخلق تقلبات حادة في المخزون لمصنع-بائع التجزئة
ما أنجزناه
إعادة تصميم قائمة على المجموعات على Hyvä
تشغل واجهة المتجر Magento 2 مع واجهة Hyvä — بنية موضوع Tailwind CSS وAlpine.js التي تزيل جافا سكريبت القديمة من Luma. بالنسبة لكتالوج غني بالصور كهذا، الانضباط في حجم التحميل مهم: صفحات المجموعات تبقى سريعة حتى مع التصوير الفوتوغرافي الغني، وهو الاهتمام الأساسي في عملنا على تحسين سرعة الصفحة.
Checkout يتوافق مع العلامة التجارية
عملية الدفع تحمل العلامة التجارية بالكامل ومصممة لتكون هادئة عمدًا: تدفق من خطوتين للتوصيل → التأكيد والدفع، خيارات الاستلام المحلي والتوصيل المنزلي جنبًا إلى جنب، وملخص الطلب الذي يبقي السلة مرئية طوال الوقت. لا وجود لأي عناصر خارجية في صفحة الدفع تعطل التجربة عند لحظة الدفع.
تنبؤ المخزون بالذكاء الاصطناعي
النصف الثاني من التفاعل لا يعرض أي بكسل. قمنا ببناء نظام توقع المخزون باستخدام الذكاء الاصطناعي يتعلم من المبيعات التاريخية، الموسمية وتقويمات العروض للتنبؤ بالطلب لكل منتج — مع تنبيه لما سينفد وما سيزيد عن الحاجة قبل حدوث أي منهما. بالنسبة لشركة تصنع مجموعاتها الخاصة، فإن هذا التوقع يغذي تخطيط الإنتاج، وليس مجرد إعادة الطلب.
هنا نرى كيف يقدم الذكاء الاصطناعي عائد استثمار حقيقي في التجارة: ليس عبر روبوتات الدردشة، بل من خلال توقع الطلب المدمج في الأنظمة التي يستخدمها فريق التسويق بالفعل. التوقع هو قيمة افتراضية قوية يمكن للبشر تعديلها — وليس نبوءة.
هذا نمط نكرره الآن في جميع مشاريع تطوير الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة لدينا، والفكرة وراءه موضحة في صفحة خدمات الذكاء الاصطناعي لدينا: ابدأ بشكل ضيق، وادمج في سير العمل الحالي، وقِس بناءً على القرارات التي يتخذها المشتري فعليًا.
بنية التقنية
- Magento 2 — كتالوج عميق وطويل الأمد مع تسويق مجموعات ونطاقات معقدة
- Hyvä theme — واجهة متجر تعتمد على Tailwind وAlpine.js؛ صفحات تركز على الصور مع جافا سكريبت قليلة تحافظ على سرعة التحميل
- عملية دفع ذات خطوتين بعلامة تجارية — تدفق مخصص مع منطق الاستلام/التوصيل
- توقع الطلب باستخدام الذكاء الاصطناعي — توقعات لكل وحدة SKU بناءً على تاريخ المبيعات، الموسمية والعروض الترويجية
من تجربتنا، تستفيد العلامات التجارية التجزئة التقليدية أكثر من هذا الجمع: الواجهة تكسب ثقة العميل، والتوقع يحمي بهدوء الرقمين اللذين يحددان سنة تجارية — التوفر وتكلفة الاحتفاظ بالمخزون.
هل لديك سجل مبيعات لا تستخدمه؟
إذا كان فريقك لا يزال يتوقع الطلب باستخدام جداول بيانات يوم الجمعة قبل إطلاق مجموعة جديدة، فأنت تملك بالفعل البيانات لتحسين ذلك. تحدث إلى فريق الهندسة لدينا حول ما يتطلبه إعادة التصميم، واجهة متجر أسرع أو توقع طلب فعال — نرد خلال يوم عمل واحد بتقييم صادق للنطاق والتكلفة.