يقوم BOOPER MPS بنمذجة أنماط الشراء باستخدام خوارزميات التعلم الآلي القادرة على التنبؤ بما يلي:

• تأثير التخفيضات على حجم المبيعات

• تفاعل العملاء مع مستويات الخصم المختلفة

• تأثيرات الموسمية ودورة حياة المنتج

• مخاطر التنافس الداخلي بين المنتجات

• المؤشرات الضعيفة التي تشير إلى تباطؤ المبيعات

يتم إعادة تدريب النماذج باستمرار باستخدام البيانات الفعلية من أجل تحسين دقتها بمرور الوقت.

النتيجة: رؤية موثوقة وديناميكية للتأثير الفعلي للتخفيضات على الأداء التجاري.

يعتمد أداء التوقعات على الدمج الذكي لمصادر بيانات متعددة:

الطلاب المتدربون:

• سجل المبيعات  

• عروض ترويجية

• الأسعار وتغيرات الأسعار

• مواقع المتاجر

الطلاب الخارجيون:

• بيانات عن المنافسين

• الطقس: مشمس، أمطار

• المناسبات الخاصة: عيد الميلاد، عيد الحب، عيد الأم...

• أسعار الصرف، التضخم، ...

تجمع BOOPER MPS بين هذه العوامل لإنتاج سيناريوهات واقعية وملائمة للسياق.

‍

‍

يقوم BOOPER MPS بالتقدير تلقائيًا:

• مرونة الأسعار حسب المنتج والفئة والمتجر

• آثار عتبة (10٪، 20٪، 30٪...)

• المرونة المتبادلة (الاستبدال، التكامل)

• التأثيرات الترويجية غير المباشرة

تسمح هذه النمذجة بفهم كيفية تفاعل الطلب بدقة مع كل مستوى من مستويات التخفيضات.

وبالتالي، يمكن تكييف استراتيجيات التخفيضات حسب مجموعات المتاجر بدلاً من اتباع نهج موحد.

يتيح BOOPER MPS اختبار فرضيات مختلفة قبل تنفيذها:

• الفترة وعدد التخفيضات

• فترة الخصم

• التطبيق في نقطة البيع أو المستودع  

تقيس كل محاكاة التأثير المتوقع على:

• الأحجام

• الهامش

• حجم المبيعات