Écouler les surstocks sans dégrader inutilement la marge
Éviter les démarques uniformes et non ciblées
Anticiper l’impact réel des markdowns sur les ventes
Déterminer le bon moment pour déclencher une démarque
Adapter les stratégies de déstockage par magasin, région ou canal
Prévision de l’impact des markdowns sur la demande
BOOPER MPS modélise les comportements d’achat grâce à des algorithmes de machine learning capables de prédire :
- L’impact des démarques sur les volumes de ventes
- La sensibilité des clients aux différents niveaux de réduction
- Les effets de saisonnalité et de cycle de vie produit
- Les risques de cannibalisation entre produits
- Les signaux faibles indiquant un ralentissement des ventes
Les modèles sont continuellement réentraînés à partir des données réelles afin d’améliorer leur précision dans le temps.
Résultat : une vision fiable et dynamique de l’effet réel des démarques sur la performance commerciale.
Intégration des inducteurs internes et externes
La performance des prévisions repose sur l’intégration intelligente de multiples sources de données :
Internes :
- Historiques des ventes
- Plans promotionnels
- Prix et évolutions tarifaires
- Localisation des magasins
Externes:
- Données concurrentielles
- Météo: ensoleillement, pluie
- Jours spéciaux : Noël, St Valentin, Fête des mères...
- Taux de change, inflation, ...
BOOPER MPS consolide ces facteurs pour produire des scénarios réalistes et contextualisés.
Calcul des élasticités prix et réactions clients
BOOPER MPS estime automatiquement :
- L’élasticité prix par produit, catégorie et magasin
- Les effets de seuil (10 %, 20 %, 30 %…)
- Les élasticités croisées (substitution, complémentarité)
- Les impacts promotionnels indirects
Cette modélisation permet de comprendre précisément comment la demande réagit à chaque niveau de démarque.
Les stratégies de markdown peuvent ainsi être différenciées par cluster de magasins plutôt que par une approche uniforme.
Simulations guidées l’utilisateur
BOOPER MPS permet de tester différentes hypothèses avant leur mise en œuvre :
- Période et nombre de décotes
- Intervalle de remise
- Application au point de vente ou à l’entrepôt
Chaque simulation mesure l’impact prévisionnel sur :
- Les volumes
- La marge
- Le chiffre d’affaires
+3 à +8 %
de marge sur les opérations de déstockage
-20 à -40 %
de démarques non nécessaires
-25 %
de stocks dormants
Reporting et analyse comparative des performances
BOOPER MPS propose des outils avancés de pilotage :
- Tableaux de bord personnalisables
- Suivi des KPI de markdown (sell-through, marge, vitesse d’écoulement)
- Comparaison entre magasins, régions et catégories
- Analyse temporelle des campagnes de démarque
- Exports pour finance, supply chain et direction générale
Les équipes disposent d’une vision claire, partagée et actionnable des performances de déstockage.
BOOPER MPS intègre un moteur de simulation des prix (PSS) fondé sur l’élasticité et l’IA pour mesurer l’impact d’un scénario tarifaire sur volumes, chiffre d’affaires et marge. Il combine données historiques, prévisions et règles métier afin de piloter des objectifs multiples sous contraintes et sécuriser les décisions opérationnelles.
BOOPER MPS gère le géopricing et les rangs tarifaires. Les prix sont simulés et optimisés selon les niveaux d’élasticité, les objectifs de marge et les contraintes métier, garantissant cohérence globale, différenciation locale et pilotage multi-niveaux des performances.
BOOPER pilote les assortiments selon les formats, zones et canaux en intégrant tailles de conditionnement, prévisions de ventes et cycle de vie produit. Les simulations de marge permettent d’arbitrer les décisions d’introduction ou de retrait de références en fonction de la performance économique et des objectifs de rentabilité.
BOOPER sécurise les décisions prix grâce à une gouvernance structurée fondée sur des modèles explicables, des règles métier et une traçabilité complète des simulations. Les validations multi-niveaux garantissent cohérence stratégique, contrôle des risques, auditabilité et maîtrise des écarts de marge et de performance.
L’IA analyse l’historique des ventes, les niveaux de stocks, la saisonnalité, les prix et les comportements clients pour prédire l’impact réel des démarques. Elle identifie le bon niveau de réduction au bon moment afin de maximiser l’écoulement tout en protégeant la marge.
BOOPER exploite principalement les ventes historiques, les stocks, les prix, les calendriers promotionnels, les données magasins et les facteurs externes comme la météo ou la concurrence. Plus la donnée est riche, plus les recommandations sont précises.
Le markdown manuel repose sur des règles génériques et l’intuition. Le markdown piloté par l’IA s’appuie sur des modèles prédictifs qui simulent l’impact réel de chaque niveau de réduction par produit et par magasin.
Oui. BOOPER anticipe les périodes où une démarque génère le plus d’impact sur la demande et évite les réductions trop précoces ou trop tardives.
La solution calcule les markdowns à un niveau granulaire (SKU, magasin, région) afin d’adapter la réduction au potentiel réel de vente et d’éviter les remises inutiles.
Les projets BOOPER montrent un ROI rapide grâce à la réduction des démarques excessives, l’amélioration de la rotation des stocks et la baisse du temps passé sur les décisions manuelles. Les premiers gains sont généralement observés en moins de trois mois.
Oui. MPS est conçu pour les grands comptes du retail avec une gestion multi-pays, multi-magasins, multi-catégories et une gouvernance centralisée tout en conservant une flexibilité locale.