Genaues Vorhersagen der Verkaufszahlen trotz Marktvolatilität
Einbeziehung der Auswirkungen exogener und endogener Faktoren
Optimierung der Lagerbestände und Beschaffung im Einklang mit der Realität
Strategien auf der kleinsten Ebene anpassen: Produkt und Geschäft
Simulieren Sie die Auswirkungen von Geschäftsentscheidungen, bevor Sie diese umsetzen.
Sicherstellung der Zuverlässigkeit, Rückverfolgbarkeit und Governance von Prognosen
Prognose der Nachfrage KI-gestützt
BOOPER MPS modelliert das Kaufverhalten mithilfe von Algorithmen und Deep Learning, die Folgendes vorhersagen können:
- Verkäufe nach Produkt, Kategorie, Verkaufsstelle und Zeitraum
- Saisonale Effekte und Konjunkturzyklen
- Die Auswirkungen von Sonderangeboten und Preisschwankungen
- All dies unter Berücksichtigung des Wettbewerbs, von Trendbrüchen und schwachen Signalen.
Die Modelle werden kontinuierlich neu trainiert, um ihre Genauigkeit im Laufe der Zeit zu verbessern.
Ergebnis: eine zuverlässige und dynamische Prognose künftiger Volumina zur Steuerung der Vertriebs- und Logistikaktivitäten.
Integration Faktoren endogen und exogen
Die Leistungsfähigkeit der Prognosen basiert auf der intelligenten Integration mehrerer Datenquellen:
Praktikanten:
- Verkaufshistorie
- Werbepläne
- Preise und Preisentwicklungen
- Standorte der Geschäfte
Externe:
- Wettbewerbsdaten
- Wetter: Sonnenschein, Regen
- Besondere Tage: Weihnachten, Valentinstag, Muttertag...
- Wechselkurse, Inflation, ...
BOOPER MPS konsolidiert diese Faktoren, um realistische und kontextbezogene Szenarien zu erstellen.
Clusterisierung Punkte Verkauf
BOOPER MPS segmentiert Geschäfte automatisch nach ihrem Verkaufsverhalten:
- Geschäftliche Leistung
- Preissensibilität
- Kundentypologie
- Wettbewerbsumfeld
- Lokale Saisonabhängigkeit
Die Strategien können somit nach Filialclustern differenziert werden, anstatt einen einheitlichen Ansatz zu verfolgen.
+2 bis +5 %
Genauigkeit der Umsatzprognosen
-20 bis -30 %
Lieferengpässe
-15 bis -25 %
Überbestände
-50 %
Zeitaufwand für manuelle Prognosen
Simulationen mit Regeln
Mit BOOPER MPS können verschiedene Hypothesen vor ihrer tatsächlichen Umsetzung getestet werden:
- Anpassung an den Wettbewerb
- Preis- oder Margenschwankungen
- Preiskorridor
- Auswirkungen der Verkettung
- Etc.
Jede Simulation misst die voraussichtlichen Auswirkungen auf:
- Die Wettbewerbspositionierung
- Der Umsatz
- Die Marge
Warnmeldungen intelligent und proaktive Steuerung
BOOPER MPS identifiziert und benachrichtigt Benutzer in folgenden Fällen:
- Preisänderung: Kauf, Preis bei der Konkurrenz,
- Abweichung von den Zielen: Erhebliche Margenabweichung, Bruch in der Sortimentskohärenz
- Von der KI erkannte Optimierungsmöglichkeiten
Die Preisgestaltung wird zu einem proaktiven statt zu einem reaktiven Prozess.
Berichterstattung und Analyse Leistungsvergleich
BOOPER MPS bietet fortschrittliche Steuerungsinstrumente:
- Anpassbare Dashboards
- Überwachung der Markdown-KPIs (Verkaufsrate, Marge, Abverkaufsgeschwindigkeit)
- Vergleich zwischen Geschäften, Regionen und Kategorien
- Zeitliche Analyse von Preisnachlassaktionen
- Exporte für Finanzen, Lieferkette und Geschäftsleitung
Die Teams verfügen über eine klare, gemeinsame und umsetzbare Vision der Bestandsabbau-Leistungen.
BOOPER MPS verfügt über eine auf Elastizität und KI basierende Preissimulations-Engine (PSS), um die Auswirkungen eines Preisszenarios auf Absatz, Umsatz und Marge zu messen. Das System kombiniert historische Daten, Prognosen und Geschäftsregeln, um mehrere Ziele unter Berücksichtigung von Rahmenbedingungen zu steuern und operative Entscheidungen abzusichern.
BOOPER MPS verwaltet Geopricing und Preisstufen. Die Preise werden entsprechend der Elastizität, den Margenzielen und den geschäftlichen Anforderungen simuliert und optimiert, wodurch eine globale Kohärenz, lokale Differenzierung und eine mehrstufige Leistungssteuerung gewährleistet werden.
BOOPER steuert Sortimente nach Formaten, Bereichen und Kanälen und berücksichtigt dabei Verpackungsgrößen, Umsatzprognosen und Produktlebenszyklen. Margensimulationen ermöglichen es, Entscheidungen über die Einführung oder Rücknahme von Artikeln auf der Grundlage der wirtschaftlichen Leistung und der Rentabilitätsziele zu treffen.
BOOPER sichert Preisentscheidungen durch eine strukturierte Governance, die auf erklärbaren Modellen, Geschäftsregeln und einer vollständigen Rückverfolgbarkeit der Simulationen basiert. Mehrstufige Validierungen gewährleisten strategische Konsistenz, Risikokontrolle, Überprüfbarkeit und Kontrolle von Margen- und Leistungsabweichungen.
Die KI analysiert große Mengen historischer und kontextbezogener Daten, um Muster zu identifizieren, die für den Menschen nicht erkennbar sind. Sie berücksichtigt beispielsweise saisonale Schwankungen, Werbeaktionen, Preise, Wetterbedingungen und den Wettbewerb, um dynamische und kontinuierlich angepasste Prognosen zu erstellen.
MPS nutzt hauptsächlich historische Verkaufszahlen, Preise, Werbeaktionen, Verkaufskalender, Ladendaten und externe Einflussfaktoren (Wetter, Ereignisse, Konkurrenz). Je umfangreicher die Daten sind, desto genauer sind die Modelle. Wir empfehlen mindestens ein Jahr an historischen Daten.
Herkömmliche Methoden basieren auf Durchschnittswerten und vergangenen Trends. Maschinelles Lernen berücksichtigt Hunderte von Variablen gleichzeitig, erkennt nichtlineare Zusammenhänge und passt sich automatisch an Veränderungen im Verbraucherverhalten an.
Durch eine genauere Vorhersage der zukünftigen Nachfrage ermöglicht MPS die Anpassung der Bestellmengen, die Reduzierung von Lieferengpässen und Überbeständen, die Verbesserung der Servicerate und die Begrenzung der mit Lagerbeständen verbundenen finanziellen Bindungen.
BOOPER-Projekte zeigen einen schnellen ROI dank geringerer Investitionen in Preise, höherer Volumina, optimierter Lagerbestände, weniger Zeitaufwand für manuelle Prognosen und einer allgemeinen Verbesserung des Preisimages. Die ersten Gewinne sind sofort sichtbar.
Ja. MPS wurde für Großkunden im Einzelhandel entwickelt und ermöglicht die Verwaltung mehrerer Länder, Filialen und Kategorien sowie eine zentralisierte Steuerung bei gleichzeitiger Wahrung der lokalen Flexibilität.
Ja. MPS ist auch für einfachere Organisationen konzipiert. Das Vokabular und die Indikatoren bleiben die des Kunden. Die Qualität der Algorithmen entspricht derjenigen in größeren Strukturen.