StratoData Logo

    Riešenia

    Retail Automation Suite (RAS)

    Viac než reporting. Navrhnuté pre čistý zisk.

    Jediné dátové riešenie, ktoré malí a stredne veľkí retaileri potrebujú.

    E-shop · objednávkyERP · faktúry, sklad, maržeMarketingové platformyGA4 · návštevnosť, udalostiDoprava · platbyRASJEDEN DÁTOVÝ MODELAplikácia RASreporty · manažérsky prehľad · upozorneniaAI · Claude + MCP> Ktoré produkty nám čoskoro dôjdu?otázky bežnou rečou
    Opýtajte sa RAS

    Každé oddelenie má otázky. RAS na ne odpovedá z dát.

    Pozrite sa, ako RAS odpovedá na otázky, ktoré si jednotlivé tímy kladú každý týždeň — vypočítané z retailového dátového modelu, s vyznačeným dopadom podľa teórie obmedzení (TOC). Potom si vyberte vlastnú.

    RAS asistent
    Modelové dáta · Demo Outdoor Retail (fiktívny) · jan 2025 – okt 2026
    Vedenie / CEO
    Ako sa medzimesačne vyvíja čistý príspevok podľa krajín a predajných kanálov?
    Dotaz nafact_sales_totals_daily· 8 028 riadkov

    Čistý príspevok (throughput − marketing) je 1,95 mil. € od začiatku roka 2026, −5,5 % medziročne – pri raste tržieb +9,4 %. Predaj rastie rýchlejšie ako peniaze, ktoré prináša.

    • Október 2026 sa uzavrel na 220 tis. € oproti 197 tis. € v septembri (+11,8 % medzimesačne) a 222 tis. € v októbri 2025 (−0,8 % medziročne).
    • Slabým miestom je HU: októbrový NC −39,0 % medziročne, po zmene cien dopravcu v júli a nasadení novej verzie pokladne (checkout) v auguste.
    • Podľa kanálov (throughput pred marketingom, okt 26): e-shop 273 tis. €, marketplace 24 tis. €, B2B partneri 28 tis. €.
    KrajinaJúl 26Aug 26Sep 26Okt 26
    CZ110 tis. €113 tis. €111 tis. €121 tis. €
    SK51 tis. €55 tis. €46 tis. €54 tis. €
    PL32 tis. €29 tis. €29 tis. €33 tis. €
    HU17 tis. €11 tis. €11 tis. €11 tis. €
    Spolu210 tis. €208 tis. €197 tis. €220 tis. €
    Dopad podľa TOCThroughput ↑
    −39 %
    čistý príspevok HU, okt r/r

    Rozdiel medzi rastom tržieb a rastom NC je prvé miesto, kde treba hľadať obmedzenie.

    Prečo na tom záleží: Ukazuje, či firma po odpočítaní variabilných nákladov generuje viac peňazí, nielen vyššie tržby.

    Throughput ↑Táto odpoveď

    Tržby mínus skutočne variabilné náklady (COGS, doprava, platobné poplatky). Tempo, akým firma zarába — a priorita.

    Prevádzkové náklady ↓

    Peniaze vynaložené na premenu zásob na throughput — mzdy, nástroje, marketing.

    Zásoby ↓

    Peniaze viazané v systéme — tovar na sklade a vrátený tovar.

    Modelové dáta fiktívneho predajcu športových a outdoorových potrieb (CZ, SK, PL, HU · jan 2025 – okt 2026) v štruktúre dátového modelu RAS. S RAS bežia tie isté otázky nad vašimi dátami.

    Pozrite si to na vašich číslach

    Prečo tradičné retailové dáta zlyhávajú

    Naša analýza trhu odhalila štyri zásadné problémy, ktoré brzdia retailerov:

    Chýba North Star metrika

    Väčšina retailerov sleduje desiatky metrík, no chýba im priorita. Keď sa ich spýtate na hlavný cieľ, mnohí povedia „tržby“. Lenže slepá honba za tržbami, vyšším marketingovým rozpočtom či zľavami často zničí ziskovosť. Potrebujete systém, ktorý bez kompromisov uprednostňuje čistý zisk.

    Dáta, ktoré len ležia

    Firmy si často myslia, že keď majú report, s dátami je hotovo. Lenže report je pasívny. Spí, keď spíte vy. Skutočný úspech s dátami prichádza až vtedy, keď pre vás dáta pracujú 24/7 a samy spúšťajú rozhodnutia a procesy.

    AI sa k dátam nedostane

    Hoci žijeme v ére AI, väčšina firiem ju stále používa len na generovanie textov a obrázkov. AI ukáže, čo naozaj dokáže, až keď ju napojíte na svoje hlavné dáta. Jej odpovede sú však len také kvalitné, aké kvalitné sú vaše dáta. Preto ich treba udržiavať čisté a spoľahlivé.

    Roztrieštená automatizácia

    Retaileri si na rôzne problémy často kupujú samostatné krabicové riešenia. Jeden nástroj na dynamickú cenotvorbu, ďalší na riadenie zásob, tretí na bidovanie v PPC. Dáta sú potom roztrieštené, faktúr pribúda a stratégie spolu nesúvisia, hoci všetky tieto nástroje stoja na tých istých dátach.

    RAS – jednotný prístup

    RAS tieto výzvy rieši tak, že dátový základ, strategické vedenie a automatizáciu spojí pod jednu strechu.

    Jednotný retailový dátový model

    Všetko začína tu. Postavíme vám čistý a overený dátový model, ktorý spojí všetky vaše predajné kanály na jednom mieste.

    Postavili sme už desiatky úspešných modelov, takže presne vieme, ktoré zdroje (ERP, e-shop, marketing, WMS) prepojiť a ako ich skombinovať, aby neplatilo „garbage in, garbage out“.

    Dáta z marketingu, webovej analytiky, ERP a skladu budete mať na jednom mieste a aktualizované každý deň, takže každé rozhodnutie vychádza z rovnakých čísel.

    RASShopifyGA4Google AdsSAPAbraExcelGoogle SheetsMagentoShoptet
    Dashboard so sledovaním North Star metriky

    Strategické sledovanie North Star metriky

    Nedávame vám len dashboard, dávame vám kompas. Náš reporting je postavený tak, aby sledoval vašu North Star metriku, teda čistý zisk.

    Svoju North Star metriku uvidíte z pohľadu predajných kanálov, marketingových kanálov a e-commerce funnelu, ale aj produktov, produktových kategórií a značiek.

    Naši konzultanti sa postarajú, aby vedenie aj rastúci tím ťahali za jeden koniec. Každé úsilie tak smeruje k jedinému KPI, nie k protichodným cieľom jednotlivých oddelení.

    AI komunikuje priamo s datasetom

    • Pýtate sa bežnou rečouV Claude, Copilote alebo v aplikácii RAS siaha AI priamo do vášho datasetu. Bez exportov a kopírovania.
    • Metriky v kontextePríspevková marža, MER či CLV sú definované raz, aj s biznisovým významom, takže ich AI chápe presne tak ako váš tím.
    • Strážca medzi aplikáciou a AIKontextová vrstva pustí AI len k overeným tabuľkám a definíciám, takže čísla, ktoré uvádza, sedia.
    • Odpovede, podľa ktorých sa dá konaťRovnaká otázka dostane rovnakú odpoveď v reportoch aj v AI, takže sa na ňu tím môže spoľahnúť.
    Claude odpovedá na otázku o zisku priamo z datasetu RAS
    Retailový dataset pre AI s pripraveným kontextom

    Retailový dataset pre AI s pripraveným kontextom

    • Napojte svoje dáta na AI riešenie podľa vlastného výberu.
    • Kontext pripravený tak, aby AI analýzy boli presné.
    • Databáza vzorových otázok a analýz, ktoré môžete spustiť.
    • Choďte do hĺbky bez nezrovnalostí: reporty aj AI pracujú s tými istými dátami.
    Tri úrovne

    Tri úrovne riadenia e-commerce

    Najprv ziskovosť, potom produkty, potom zákazníci. RAS prepojí všetky dátové zdroje e-shopu do jedného modelu a ten vášmu tímu umožní vyšplhať sa po všetkých troch úrovniach.

    Úroveň 1

    Objednávky a kampane

    Naučte sa udržať nad vodou.

    Strážime základnú ziskovosť biznisu. Naučíme sa, čo je príspevková marža, a nevieme sa jej nabažiť. Počítame objednávky a sledujeme MER a GM%.

    Rast zostáva zvládnuteľný a ziskový, keď vieme, čo znamená byť ziskový každý deň.

    Príspevková maržačo každý deň naozaj zarobil
    Objednávkypočet a hodnota za deň
    MERmarketingové náklady vs. tržby
    GM%hrubá marža na tom, čo predávame

    Úroveň 2

    Produkt

    Keď peniaze tečú, pozrite sa, čo predávate.

    Sortiment

    • Čo vlastne predávame?
    • Predávame správne veci?
    • Darí sa nám predať zásoby, ktorých sa potrebujeme zbaviť?

    Sklad

    • Čo vlastne máme na sklade?
    • Niečo sa nám hromadí?
    • Odchádza tovar rýchlejšie, než ho stihneme doplniť?
    • Brzdia rast vypredané produkty?

    Cenotvorba

    • Ako to celé naceniť?
    • Aké majú byť pravidlá?
    • Ako to plošne zlepšovať?

    Marketing

    • Kam majú ísť peniaze na marketing?

    Tri páky, tri motory

    Kam dáme peniaze, ako naceníme a koľko nakúpime. Každá páka hýbe ostatnými dvoma — a RAS poháňa všetky tri nad tými istými dátami.

    ObohateniePPC dátkam idú peniazeAutopricingako nacenujemeAutomatickýnákupkoľko nakúpime

    Úroveň 3

    Zákazníci

    Napokon to najdôležitejšie.

    Keď máme ziskovosť pod kontrolou a všetky tri produktové motory bežia, môžeme sa sústrediť na zákazníka. Čím lepší vzťah so zákazníkmi vybudujeme, tým lepšie sa biznisu darí v čase.

    Podľa našich skúseností to nerobí takmer nikto. Vo väčšine e-shopov „retencia“ znamená, že beží e-mailová kampaň.
    Retenciavracajú sa?
    CLVceloživotná hodnota zákazníka

    CLV je kľúčová metrika a retencia je krok pred ňou.

    Pripravení mať dáta pod kontrolou?

    Každý deň bez jednotného dátového modelu je ďalší deň, keď svoje výsledky len odhadujete.