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.