تقوم الذكاء الاصطناعي بتحليل كميات ضخمة من البيانات التاريخية والسياقية لتحديد أنماط لا يمكن للإنسان رصدها. فهي تأخذ في الاعتبار، على سبيل المثال، العوامل الموسمية والعروض الترويجية والأسعار والطقس والمنافسة من أجل إصدار توقعات ديناميكية يتم تعديلها باستمرار.

تستند MPS بشكل أساسي إلى سجل المبيعات التاريخي والأسعار والعروض الترويجية والجداول الزمنية التجارية وبيانات المتاجر والعوامل الخارجية (الطقس والأحداث والمنافسة). وكلما زادت ثراء البيانات، زادت دقة النماذج. ونوصي بتوفير سجل تاريخي لا يقل عن عام واحد.

تعتمد الأساليب التقليدية على المتوسطات والاتجاهات السابقة. أما التعلم الآلي فيدمج مئات المتغيرات في آن واحد، ويكتشف العلاقات غير الخطية، ويتكيف تلقائيًا مع التغيرات في سلوك المستهلكين.

من خلال التنبؤ بالطلب المستقبلي بشكل أكثر دقة، تتيح تقنية MPS تعديل كميات الطلبات، والحد من حالات نفاذ المخزون وفائضه، وتحسين معدل الخدمة، والحد من التجميد المالي المرتبط بالمخزون.

تحقق مشاريع BOOPER عائدًا سريعًا على الاستثمار بفضل خفض تكاليف المشتريات، وزيادة حجم المبيعات، وتحسين إدارة المخزون، وتقليل الوقت المستغرق في إعداد التوقعات يدويًّا، والتحسين الشامل لصورة الأسعار. وتظهر المكاسب الأولى على الفور.

نعم. تم تصميم نظام MPS خصيصًا للعملاء الكبار في قطاع التجزئة، حيث يوفر إدارة متعددة البلدان ومتعددة المتاجر ومتعددة الفئات، بالإضافة إلى حوكمة مركزية مع الحفاظ على المرونة المحلية.

نعم. تم تصميم MPS أيضًا بحيث يمكن للمؤسسات الأصغر حجمًا اعتماده. حيث تظل المصطلحات والمؤشرات هي نفسها التي يستخدمها العميل. كما أن جودة الخوارزميات لا تقل عن تلك المستخدمة في المؤسسات الأكبر حجمًا.