top of page

Yulitics

Arhitektura čistog profita.

Yulitics

Casual Office Discussion

Poslovna vrednost kroz podatke.

Naši slučajevi fokusirani su na direktan uticaj na profitabilnost i efikasnost vašeg poslovanja.

ChatGPT Image May 11, 2026, 11_56_11 AM_edited_edited.jpg
1. Optimizacija asortimana

Zalihe su ti ili zamrznut novac – ili tvoj najveći saveznik. Nema između.

U ovom slučaju, klijent je imao klasičan problem: previše robe koja stoji i premalo one koja se stvarno prodaje. Rezultat? Frustracija u operativi i izgubljena prodaja tamo gde je najbitnije.

Naš pristup je bio jednostavan – ali sjajan po rezultatima.

Prvo smo analizirali realno ponašanje prodaje, ne “osećaj” niti pretpostavke. Identifikovali smo:

  • proizvode koji samo zauzimaju prostor

  • proizvode koji se prodaju brže nego što se dopunjuju

  • sezonske i skrivene obrasce u potražnji

Zatim smo uveli sistem koji automatski predlaže optimalne količine za poručivanje, zasnovan na stvarnim podacima – ne intuiciji.

Rezultat:

  • smanjenje viška zaliha

  • oslobađanje kapitala

  • stabilnija dostupnost proizvoda koji se zaista prodaju

  • manje “gašenja požara” u svakodnevnom radu

Najbitnije: tim je prestao da nagađa – i počeo da donosi odluke na osnovu jasnih signala.

Optimizacija zaliha nije samo logistika. To je direktan uticaj na profit.

ChatGPT Image May 11, 2026, 11_51_26 AM_edited_edited_edited.jpg
2. Presonalizovane ponude

Većina loyalty programa izgleda isto: skupljaj poene, dobiješ popust, kraj priče.

Problem? Kupce to više ne radi.

U ovom slučaju, klijent je imao solidan loyalty sistem — ali bez stvarnog uticaja na ponašanje kupaca. Ponude su bile generičke, iste za sve, i rezultati su stagnirali.

Mi smo to okrenuli skroz.

Umesto da svi dobijaju isto, krenuli smo od podataka:

  • šta kupac stvarno kupuje

  • koliko često dolazi

  • koliko troši

  • kada “nestaje” i prestaje da kupuje

Na osnovu toga smo segmentirali korisnike i uveli personalizovane ponude koje imaju smisla za svaku grupu — i svakog pojedinca.

Primer:

  • kupac koji redovno kupuje jednu kategoriju dobija ciljanu akciju baš za to

  • kupac koji “nestaje” dobija trigger ponudu da se vrati

  • high-value kupci dobijaju ekskluzivne benefite

Bez spama. Bez generičkih popusta.

Rezultat:

  • veći broj ponovnih kupovina

  • rast prosečne vrednosti korpe

  • jača lojalnost (ali stvarna, ne na papiru)

  • bolja iskorišćenost marketing budžeta

Najbitnije: komunikacija je postala relevantna.

Jer lojalnost se ne kupuje popustom. Gradi se razumevanjem kupca.

ChatGPT Image May 11, 2026, 11_56_11 AM_edited_edited.jpg
3. Nabavka i prodaja

Nabavka i prodaja često rade kao dva odvojena sveta.

Jedni naručuju “po osećaju”, drugi prodaju šta imaju — i nadaju se najboljem. Rezultat? Ili fali roba kad je najpotrebnija, ili stoji po magacinu i skuplja prašinu.

U ovom slučaju, klijent je imao upravo taj problem:

  • neusklađene odluke između nabavke i prodaje

  • česte out-of-stock situacije

  • višak robe u pogrešnim kategorijama

Mi smo to spojili u jedan sistem.

Prvo smo povezali podatke iz prodaje i nabavke u jedinstven pogled — da svi gledaju istu realnost, ne svoje verzije istine.

Zatim smo:

  • definisali jasne signale kada i koliko naručivati

  • uveli prioritizaciju proizvoda na osnovu performansi

  • uskladili akcije i kampanje sa stanjem zaliha

Drugim rečima: nabavka je počela da prati prodaju, a prodaja da koristi ono što ima — pametno.

Rezultat:

  • manje propuštene prodaje zbog nedostatka robe

  • smanjenje viškova i neefikasnih nabavki

  • brža reakcija na promene u potražnji

  • bolja koordinacija između timova

Najbitnije: odluke su prestale da budu reaktivne — i postale strateške.

Jer kad nabavka i prodaja rade zajedno, biznis prestaje da “gasi požare” i počinje da raste.

bottom of page