Test Nadii and compare the results with your current system or method. Check yourself how much you can improve and achieve by using AI-driven algorithms and proven machine learning solutions. Find out how many logistics costs can be optimised thanks to Nadii recommendations.
15 to 35%
Average stock reduction
40 to 80%
No needs (obsolete) reduction
5 to 17%
Overall logistics costs reduction
+2 to +13%
Availability on shelves
No integration needed to test Nadii in real conditions
Because Nadii is precise and robust
Nadii is well-adapted to messy real-life situations
Nadii architecture makes him hard duty and able to work at very large amount of data like millions of stock keeping units, thousands of suppliers, hundreds of locations etc. He was designed for big retailers, distributors, e-commerce players, wholesalers and manufacturers. His precision and auto-adaptation makes a real difference for each kind of business which faces scale, volatility or complexity.
Here are the companies we are proud to have collaborated with in order to grow operations towards flexibility and profitability. Please contact us for more detailed references














What do our customers say about Nadii?

Tytuł projektu: Nadii dla e-commerce
Działania, które są realizowane w ramach projektu: Zbieranie danych sprzedażowych → trenowanie modeli ML → integracja z platformą → testy → wdrożenie i uruchomienie aplikacji
Cel projektu: Zbudować moduł ML, który w czasie rzeczywistym optymalizuje sprzedaż online, mierząc wpływ promocji i akcji marketingowych na wyniki poszczególnych kanałów.
Efekty, rezultaty: Oczekiwane efekty, to zwiększenie dostępności produktów i zmniejszenie pokrycia zapasem.
Wartość projektu: 400 000 PLN
Wysokość wkładu z Funduszy Europejskich: 100%
Celem projektu jest stworzenie zaawansowanego modułu dla platform e-commerce, wykorzystującego algorytmy Machine Learning do dynamicznego reagowania na wahania rynkowe pod kątem kanału sprzedaży online: strona, market place’y itp. Algorytmy będą rozróżniać i analizować, jaki jest wpływ na sprzedaż: promocji, wyróżników i innych akcji sprzedażowych.
1.Moduł będzie analizować bieżące dane rynkowe w czasie rzeczywistym, pozwalając na natychmiastowe dostosowanie strategii sprzedaży do aktualnych trendów i działań konkurencji. W środowisku kluczowych market placów pozwoli Klientowi e-commerce zrozumieć wpływ różnego typu reklam, promocji na sprzedaż jego asortymentu, tak aby efektywnie dobierać inwestycje maksymalizując swoje zyski.
2.Dzięki Machine Learning system będzie rekomendować produkty dopasowane do indywidualnych preferencji klientów, zwiększając satysfakcję i lojalność.
3.Moduł będzie łatwy do wdrożenia i kompatybilny z istniejącymi systemami, nie wymagając kosztownych modyfikacji infrastruktury IT.
Wartość dodana dla klientów e-commerce:
– Zwiększenie sprzedaży i marż: Poprzez optymalne ustalanie cen i lepsze dopasowanie oferty do potrzeb klientów.
– Redukcja kosztów operacyjnych: Automatyzacja procesów decyzyjnych zmniejszy obciążenie zespołów operacyjnych.
Szybka adaptacja do zmian rynkowych umożliwi utrzymanie lub zwiększenie udziału w rynku.