L’IA analyse de grands volumes de données historiques et contextuelles pour identifier des patterns invisibles à l’analyse humaine. Elle prend par exemple en compte la saisonnalité, les promotions, les prix, la météo et la concurrence afin de produire des prévisions dynamiques et continuellement réajustées.

MPS exploite principalement les ventes historiques, les prix, les promotions, les calendriers commerciaux, les données magasins et les inducteurs externes (météo, événements, concurrence). Plus la donnée est riche, plus la précision des modèles augmente. Nous recommandons un minimum d’un an d’historique.

Les méthodes classiques reposent sur des moyennes et tendances passées. Le machine learning intègre des centaines de variables simultanément, détecte des relations non linéaires et s’adapte automatiquement aux changements de comportement des consommateurs.

En anticipant plus précisément la demande future, MPS permet d’ajuster les volumes commandés, de réduire les ruptures et les surstocks, d’améliorer le taux de service et de limiter l’immobilisation financière liée aux stocks.

Les projets BOOPER montrent un ROI rapide grâce à la réduction des investissements en prix, l’augmentation des volumes, l’optimisation des stocks, la diminution du temps passé sur les prévisions manuelles, et l’amélioration globale de l’image-prix. Les premiers gains sont observés immédiatement.

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.

Oui. MPS est également conçu pour être adopté par des organisations plus simples. Le vocabulaire et les indicateurs restent ceux du client. La qualité des algorithmes est à la même hauteur que dans des structures plus grandes.