AI

AI Automations

Lad systemerne tage sig af gentagelserne.

Fra manuelle rutiner til workflows i drift

En kunde spørger til sin ordre. En faktura skal matches med en indkøbsordre. Ugens rapport mangler tal fra tre systemer.

Vi forbinder jeres systemer og bygger AI-agenter og workflows, der henter oplysninger, klargør svar og sender opgaver videre. I aftaler, hvad der må ske automatisk, og hvornår en medarbejder skal godkende.

Vi bygger på de systemer, I allerede bruger

  • Shopify
  • Make
  • n8n
  • Claude
  • ChatGPT
  • Zendesk
  • Gorgias
  • + jeres egne systemer

Fra data til et konkret næste skridt

AI'en læser opgaven, slår op i jeres systemer og forbereder resultatet. En medarbejder har altid sidste ord.

Kundeservice
  1. 01
    Opgaven kommer ind
    Indbakke
    A
    Anne K.til kundeservice
    Hvor er min ordre? #10482

    Hej. Jeg bestilte en regnjakke for fem dage siden og har ikke hørt noget. Kan I hjælpe?

  2. 02
    Data kontrolleres
    Shopify · Ordre #10482
    StatusAfsendt
    FragtPostNord
    SporingKlar

    Ordren er fundet

  3. 03
    Resultatet klargøres
    Gorgias · Svarudkast
    Udkast klarSvar til Anne K.
    Hej Anne. Din ordre #10482 er afsendt med PostNord. Du kan følge pakken her: postnord.dk/spor …
    En medarbejder læser og sender svaret
Produkt- og lagerdata
  1. 01
    Opgaven kommer ind
    Shopify Admin · Produkter
    Cykel Pro regnjakkeVariant: M / Sort · SKU CP-M-BLK
    0 på lager
  2. 02
    Data kontrolleres
    ERP · Lager
    SKU CP-M-BLK24 stk.
    LokationHovedlager
    WebshopViser 0

    Afvigelsen kan beskrives

  3. 03
    Resultatet klargøres
    ClickUp · Ny opgave
    Udkast klarRet lagerstatus på CP-M-BLK
    ERP viser 24 stk., men webshoppen viser 0. Synkronisér lageret for varianten.
    Den ansvarlige godkender ændringen
Fakturaer
  1. 01
    Opgaven kommer ind
    Indbakke
    L
    Leverandør A/Stil bogholderi
    Faktura 2291

    Hermed faktura for levering af 50 regnjakker.

    faktura-2291.pdf
  2. 02
    Data kontrolleres
    e-conomic · Match
    IndkøbsordrePO-3318
    LeverandørMatcher
    Beløbkr. 12.450 = kr. 12.450

    Faktura og ordre stemmer

  3. 03
    Resultatet klargøres
    e-conomic · Kladde
    Udkast klarBilag klar til godkendelse
    Faktura 2291 matcher PO-3318. Bilag og kontrol er vedhæftet.
    En medarbejder godkender, før det bogføres

Agenten forbereder, I beslutter

Agenten arbejder kun med de data, I giver adgang til. Vi aftaler på forhånd, hvilke systemer den må læse fra, og hvad den må bruge oplysningerne til. Alt andet forbliver lukket.

Inden for de rammer gør agenten forarbejdet. Den slår op, sammenholder og klargør, så jeres medarbejdere slipper for at lede efter oplysninger på tværs af systemer. Opgaven kommer frem, når den er klar til gennemgang.

Den sidste beslutning ligger altid hos jer. En medarbejder godkender, før noget bliver sendt eller ændret. Alle hændelser logges, så I kan følge, hvad agenten har gjort, og justere rammerne, når I er klar til at give den mere ansvar.

Læser data
Agenten henter de aftalte oplysninger fra jeres systemer, fx ordresystem, webshop eller ERP. Den ser kun det, I har givet adgang til.
Laver udkast
Agenten samler oplysningerne til et svar, en rettelse eller et bilag, så opgaven er klar til gennemgang. Mangler der noget, gætter den ikke. Opgaven bliver i stedet markeret til manuel afklaring.
I godkender
En medarbejder gennemgår udkastet og sender eller godkender det. Alle hændelser logges, så I altid kan se, hvad der er sket.

Det kan vi hjælpe jer med

Vælg et område, og se, hvordan opgaven ser ud i de systemer, I allerede bruger.

Data og indsigt

Salgstal, konvertering og afvigelser

Få besked, så snart salg eller konvertering afviger.

Daglig overvågning med besked, når noget afviger.

Eksempel i praksis

Et fald i mobilkonverteringen udløser en besked med datagrundlag og mulige forklaringer, som teamet kan undersøge.

# webshop-alerts
AI
Overvågning08:02

Mobilkonverteringen ligger klart under normalen siden i går kl. 14. Desktop er uændret. Mulig årsag: fejl i checkout på iOS.

Teamet får besked med det samme, og datagrundlaget følger med.

Analyse af returårsager

Se, hvorfor varerne kommer retur.

Kategorisering af returkommentarer og mønstre pr. produkt.

Eksempel i praksis

Returkommentarer peger på, at en model ofte beskrives som lille i størrelsen. Teamet får et forslag til at præcisere størrelsesguiden.

Cykel Pro · returårsagAndel
“For lille i størrelsen”
“Farven er anderledes”
“Kom for sent”
“Defekt lynlås”

Kundernes egne ord grupperes automatisk. Her peger mønsteret på størrelsesguiden.

Analyse af interne søgninger uden resultat

Find det, kunderne leder efter, men ikke finder.

Finder søgninger uden hits og foreslår løsninger.

Eksempel i praksis

Søgninger på et synonym uden resultater bliver til nye tags eller et sortimentsforslag.

Søgning uden resultatResultaterForslag
skaljakke0Synonym
regnjakke dame0Nyt filter
cykelbukser vandtæt0Mangler i sortiment

Kundernes søgninger viser, hvad der mangler i tags, filtre eller sortiment.

Automatisering og AI-agenter

Shopify Flow-automatiseringer

Lad faste regler klare lager, ordrer og tags.

Regler for lager, ordrer, tags og kundesegmenter.

Eksempel i praksis

Varer med lavt lager tagges, og indkøb får automatisk besked.

TriggerLagerantal ændret
BetingelseLager under 5 stk.
HandlingTilføj tag: genbestil
HandlingSlack-besked til indkøb

Sådan ser reglen ud i Shopify Flow.

MCP-servere og AI-agenter på egne systemer

Giv Claude eller ChatGPT sikker adgang til jeres data.

Vi forbinder AI-assistenter med udvalgte systemfunktioner via MCP og afgrænser adgange, handlinger og logning.

Eksempel i praksis

Kundeservice spørger en agent om ordrestatus, og den slår op direkte i ERP.

Hvad er status på ordre #10482?
Bruger værktøj erp.hent_ordrestatus(ordre: "10482")
→ status: afsendt · fragt: PostNord

Ordre #10482 er afsendt med PostNord i går. Kunden kan følge pakken via sporingslinket.

Agenten må kun bruge de opslag, I har givet adgang til via MCP.

AI-agenter til administrative opgaver

Indbakke, fakturaer og ordrer klargjort til godkendelse.

Vi bygger flows til fakturaer, indbakker, ordrer og dokumenter med svarudkast og godkendelse ved aftalte handlinger.

Eksempel i praksis

En agent prioriterer indbakken, henter ordreoplysninger og klargør et svar. Fakturaer kan tilsvarende matches med ordrer og sendes til godkendelse.

Leverandør A/SFaktura 2291Faktura · matchet
Anne K.Hvor er min ordre?Ordre · svarudkast
Jonas P.Lynlåsen er gået i stykkerReklamation
NyhedsbrevUgens tilbudLav prioritet

Indbakken sorteres, og agenten klargør svar og bilag til godkendelse.

Udvikling og drift

Interne værktøjer og dashboards

Saml webshop, annoncer og lager ét sted.

Skræddersyede værktøjer, der samler data fra flere kilder.

Eksempel i praksis

Et dashboard samler webshop, annoncer og lager i ét overblik til ledelsen.

dashboard.jereswebshop.dk
Ledelsesoverblik · i går
Omsætning
Annoncespend
Lager i fare
WebshopShopify
AnnoncerGoogle og Meta
LagerERP

Data fra flere systemer samlet ét sted.

Automatiseret rapportering

Ugens tal i indbakken, uden manuelt arbejde.

Faste rapporter genereres og sendes automatisk.

Eksempel i praksis

Hver mandag samles ugens aftalte nøgletal og afvigelser i en rapport, der sendes til de valgte modtagere.

Indbakke
Ugens rapportMandag 08:00

Kort fortalt: Omsætningen fulgte forventningen. Mobil faldt midt på ugen, og to varer løb tør for lager.

uge-rapport.pdf

Rapporten bygges og sendes automatisk med kommentarer.

Webshop apps og udvidelser

Funktioner, som standardløsningen ikke har.

Apps og funktioner til fx Shopify.

Eksempel i praksis

En intern app gør det muligt at opdatere hundredvis af produkter i ét trin.

Shopify Admin · Masseredigering
Cykel Pro · MVintertag
Cykel Pro · LVintertag
Urban Shell · SVintertag
Urban Shell · MVintertag
Opdatér valgte produkter

Mange produkter rettes i ét trin i en intern app.

Rådgivning

AI-strategi og roadmap

Find ud af, hvor I skal starte.

Hvor skaber AI mest værdi, prioriteret efter effekt og indsats.

Eksempel i praksis

En workshop munder ud i en prioriteret plan med de første tre automatiseringer.

Stor effekt · lille indsatsOrdreopslagLageralarm
Stor effekt · stor indsatsProduktdata
Lille effekt · lille indsatsRapport
Lille effekt · stor indsats

Efter workshoppen ligger mulighederne prioriteret. Start øverst til venstre.

Udrulning af Claude eller ChatGPT

Få hele teamet godt i gang med AI.

Opsætning, retningslinjer, træning og integration.

Eksempel i praksis

Teamet får en fælles opsætning med retningslinjer, introduktion og adgang til de datakilder, der er godkendt til formålet.

KundeserviceInstruktioner: Svar venligt og kort. Tjek altid ordrestatus.
Retningslinjer.pdf
Returpolitik.pdf

Fælles projekter med instruktioner og godkendte kilder til hvert team.

Vi starter småt og bygger på det, der virker

Mange AI-projekter går i stå, fordi de starter for stort. Vi begynder med én konkret opgave, der fylder i hverdagen, og får den til at virke i jeres egne systemer. Når den kører stabilt, bygger vi videre.

I er med hele vejen. Vi aftaler på forhånd, hvilke data løsningen må bruge, hvor en medarbejder skal godkende, og hvad der skal være på plads, før den tages i brug.

Fra første opgave til en løsning i drift

Vi begynder med en afgrænset opgave og aftaler, hvad der skal være på plads, før løsningen tages i brug.

01

Analyse og flaskehalse

Vi gennemgår opgaven, data og jeres nuværende systemer. Sammen prioriterer vi, hvad der er relevant at bygge først.
02

Arkitektur og data

Vi vælger platforme og integrationer og afklarer adgange, databehandling, godkendelser og ansvar.
03

Udvikling og integration

Vi bygger og forbinder løsningen. Test på aftalte scenarier viser, hvor den virker, og hvor en medarbejder skal overtage.
04

Udrulning og overvågning

Vi aftaler overdragelse, overvågning og vedligeholdelse, så fejl og ændringer i systemerne bliver håndteret.

Hvilken arbejdsgang skal vi begynde med?

Tag udgangspunkt i én konkret opgave, som I vil have vurderet. Vi ser på systemer, data og de vigtigste afhængigheder.

Spørgsmål om AI Automations

Gentagne opgaver med tilgængelige data og tydelige regler er et godt sted at begynde. Det kan være ordreopslag, fakturahåndtering, rapportering eller kontrol af data mellem systemer.

Vi bygger en vej til manuel behandling. Grænser for sikkerhed, beløb, datakvalitet og handlinger fastlægges i løsningen, så relevante sager sendes til en medarbejder.

Vi aftaler ansvar for drift, overvågning og ændringer før udrulning. Adgange, fejlalarmer og vedligeholdelse beskrives som en del af overdragelsen.

Vi afklarer datakilder, formål, adgange, lagring og leverandørvilkår før udvikling. Krav til GDPR og brug af data til modeltræning indgår i valg af tjenester, opsætning og aftaler.