Decision Intelligence

Anda sudah tahu ‘apa’ yang terjadi.
Tapi tahukah Anda ‘mengapa’?

Ini cara Graas memikirkan setiap keputusan.

Pertanyaan Bisnis

Sebuah skema berkinerja di bawah target

Sinyal yang Terhubung

Kumpulkan data dari semua channel

Akar Masalah

Temukan faktor-faktor penyebab

Tindakan yang Direkomendasikan

Tindakan untuk meningkatkan adopsi

👤
PERTANYAAN BISNIS "Bagaimana cara meningkatkan utilisasi skema retailer di Q2?"
✓ Pertanyaan Dipahami
LANGKAH 1

Konteks Bisnis

Utilisasi Skema
48%
Cakupan Retailer
62%
Kunjungan Lapangan
Rendah
Inventaris
Sehat
Komplain Produk
Tinggi pada SKU-214
Aktivitas Kompetitor
Kampanye Cashback 12%
LANGKAH 2

Akar Masalah

Cakupan retailer yang rendah di outlet-outlet Tier B
FAKTOR PENYEBAB
• Frekuensi kunjungan rendah • Komplain tinggi pada SKU-214 • Kampanye kompetitor di Wilayah Selatan

Tindakan yang Direkomendasikan

✦ PRIORITAS 1

Tingkatkan kunjungan retailer ke outlet-outlet Tier B

PRIORITAS 2

Hentikan sementara SKU-214 dari skema sampai tingkat komplain membaik

PRIORITAS 3

Luncurkan skema tandingan di Wilayah Selatan

Hasil yang Diharapkan → ↑ Utilisasi Skema Lebih Tinggi

Mengapa keputusan enterprise butuh intelligence yang saling terhubung.

VS

Tanpa Graas

✕Berpindah-pindah antar laporan
✕Investigasi manual
✕Keputusan bergantung pada pengalaman
✕Tidak ada arah yang jelas
✕Butuh berhari-hari untuk analisis

Dengan Graas

✓Data pasar dan sistem internal saling terhubung
✓Otomatis terpicu saat ada anomali
✓Rekomendasi didukung konteks
✓Tindakan yang diprioritaskan
✓Keputusan dalam hitungan menit

Dampak Bisnis

2 hari → 15 menit

Analisis Akar Masalah

Dari berhari-hari investigasi menjadi akar masalah dalam hitungan menit.

+25–35%

Utilisasi Skema

Tindakan tepat sasaran pada SKU, wilayah, dan tier yang tepat.

Diprioritaskan

Rencana Tindakan

Tindakan berdampak paling besar dipilih lebih dulu, bukan tebakan.