FAQ Preisgestaltung

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.

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.

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. Mit dem KI-gestützten Simulator kann der Nutzer verschiedene Geschäftsszenarien (Werbeaktionen, Preisänderungen, Sortimentsänderungen) testen und deren voraussichtliche Auswirkungen auf Volumen, Umsatz und Marge messen.

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.

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.

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.

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.

Absolut. Unsere Aufgaben basieren auf Ihren vorhandenen Tools und Daten und können durch die Analyse- und KI-Lösungen von BOOPER ergänzt werden.

Die wichtigsten Ergebnisse sind eine messbare Margenverbesserung, ein einheitlicheres Preisimage, eine gesteigerte Werbewirksamkeit und eine Verringerung unkontrollierter Preisentscheidungen.

Ja. Unsere Berater sind in allen Produktbereichen des Großhandels tätig, sowohl im Lebensmittel- als auch im Non-Food-Bereich.

Die Dauer variiert je nach Umfang: von einigen Wochen für eine gezielte Diagnose bis zu mehreren Monaten für eine umfassende strategische und operative Begleitung.

Die Beratung von BOOPER ergänzt die Tools durch menschliches, methodisches und fachliches Know-how. Sie ermöglicht es, Strategien zu strukturieren, Daten zu interpretieren und Veränderungen innerhalb der Teams zu begleiten.

Eine Aufgabe besteht darin, Ihre Preisstrategie, Ihre Daten und Ihre Prozesse zu analysieren, um konkrete und direkt umsetzbare Empfehlungen zur Verbesserung Ihrer Preisleistung zu formulieren.

Bei Fragen oder spontanen Initiativen schreiben Sie bitte an talent@booper.fr oder besuchen Sie unsere Seite „Kontakt“.

Bei Fragen oder spontanen Initiativen schreiben Sie bitte an talent@booper.fr oder besuchen Sie unsere Seite „Kontakt“.

Bei BOOPER wird die Weiterentwicklung anhand von beruflichen Zielen, Schulungen und der Beteiligung an bereichsübergreifenden Projekten betrachtet.

Ja. Wir nehmen Praktikanten und junge Absolventen für verantwortungsvolle Aufgaben auf, bieten ihnen eine strukturierte Betreuung und die Möglichkeit einer Verlängerung oder Festanstellung.

Nach Prüfung Ihrer Bewerbung werden Sie zu einem Gespräch mit einem Mitglied der Personalabteilung und anschließend zu einem oder mehreren Vorstellungsgesprächen mit den operativen Teams eingeladen, um die Eignung Ihrer fachlichen und kulturellen Kompetenzen zu beurteilen.

Wir suchen technische Profile (Daten, Entwicklung, KI), Pricing-Berater, Projektleiter sowie Talente im Bereich Vertriebs- und Marketing-Support. Die offenen Stellen werden regelmäßig in unserem Karrierebereich aktualisiert.

Dank einer modularen Architektur und Big-Data-Technologien ist die Bereitstellung schnell. Erste Ergebnisse sind bereits nach wenigen Wochen sichtbar.

Ja. BOOPER ist mit den wichtigsten IT-Umgebungen (SAP, Oracle, Google Cloud) kompatibel und lässt sich problemlos in bestehende Tools integrieren.

Kunden verzeichnen eine Verbesserung der Marge, ein Umsatzwachstum und einen Return on Investment von weniger als 6 Monaten.

Die KI von BOOPER ist nachvollziehbar und für Preisgestaltungsberufe konzipiert. Sie kombiniert Vorhersagemodelle, Geschäftsregeln und Szenariosimulationen, um Geschäftsentscheidungen abzusichern.

BOOPER richtet sich an Einzelhandelsketten, Ladenketten und Marken, die über große Mengen an Preis-, Verkaufs- und Aktionsdaten verfügen.

BOOPER ist ein Softwarehersteller, der sich auf die Optimierung der Preisgestaltung und der Vertriebsleistung von Einzelhändlern mithilfe künstlicher Intelligenz spezialisiert hat.

Absolut. Unsere Aufgaben basieren auf Ihren Tools und können durch die Analyse- und KI-Lösungen von BOOPER ergänzt werden.

Eine messbare Margenverbesserung, ein einheitlicheres Preisimage, sicherere Entscheidungen und eine ausgereiftere Preisgestaltung.

Ja. Unsere Aufgaben umfassen alle Produktbereiche und Vertriebsformate.

Von einigen Wochen für eine Diagnose und strategische Empfehlungen bis zu mehreren Monaten für eine vollständige Umgestaltung der Preispolitik.

Die strategische Beratung wirkt sich auf den Entscheidungsrahmen aus (Vision, Grundsätze, Preisarchitektur), während sich die operative Beratung auf die tägliche Umsetzung konzentriert (Preise, Werbeaktionen, Berichterstattung).

Sie zielt darauf ab, Ihre globale Preisstrategie zu definieren oder neu zu gestalten: Positionierung, Governance, Entscheidungsregeln und Indikatoren, um Ihre Preisgestaltung an Ihren Geschäftszielen auszurichten.

Ja. BOOPER bevorzugt einen agilen Ansatz, der schrittweise Implementierungen, kontinuierliche Anpassungen und eine starke Einbindung der Teams während des gesamten Projekts ermöglicht.

Anhand von Indikatoren wie der Akzeptanzrate der Tools, der Qualität der Entscheidungen, der Geschäftsleistung und der Zufriedenheit der Nutzer.

Die Abteilungen Pricing, Marketing, Einkauf, Finanzen, Category Management sowie Manager und operative Nutzer.

Die Dauer hängt vom Reifegrad der Organisation und vom Umfang des Projekts ab. Sie kann je nach Transformationszielen zwischen einigen Wochen und mehreren Monaten liegen.

Denn ein Technologieprojekt ohne menschliche Begleitung birgt ein hohes Risiko, dass es nicht angenommen wird. Change Management sichert den ROI und die Gesamtleistung des Projekts.

Das Change Management im Bereich Preisgestaltung zielt darauf ab, die Teams bei der Einführung neuer Methoden, Instrumente und Prozesse für die Preisentscheidung zu begleiten, um deren Effizienz und Nachhaltigkeit zu gewährleisten.

Absolut. Unsere Aufgaben basieren auf Ihren vorhandenen Tools und Daten und können durch die Analyse- und KI-Lösungen von BOOPER ergänzt werden.

Die wichtigsten Ergebnisse sind eine messbare Margenverbesserung, ein einheitlicheres Preisimage, eine gesteigerte Werbewirksamkeit und eine Verringerung unkontrollierter Preisentscheidungen.

Ja. Unsere Berater sind in allen Produktbereichen des Großhandels tätig, sowohl im Lebensmittel- als auch im Non-Food-Bereich.

Die Dauer variiert je nach Umfang: von einigen Wochen für eine gezielte Diagnose bis zu mehreren Monaten für eine umfassende strategische und operative Begleitung.

Die Beratung von BOOPER ergänzt die Tools durch menschliches, methodisches und fachliches Know-how. Sie ermöglicht es, Strategien zu strukturieren, Daten zu interpretieren und Veränderungen innerhalb der Teams zu begleiten.

Eine Aufgabe besteht darin, Ihre Preisstrategie, Ihre Daten und Ihre Prozesse zu analysieren, um konkrete und direkt umsetzbare Empfehlungen zur Verbesserung Ihrer Preisleistung zu formulieren.

BOOPER-Projekte zeigen einen schnellen ROI dank der Identifizierung von Quick Wins, der Verbesserung der Tarifkonsistenz und der Optimierung der Wettbewerbspositionierung. Die ersten Gewinne sind in der Regel innerhalb von weniger als drei Monaten zu beobachten.

Ja. BOOPER wurde für komplexe Organisationen entwickelt und ermöglicht Analysen nach Filiale, Cluster, Region und Land, während gleichzeitig eine zentralisierte Entscheidungsfindung gewährleistet ist.

Ja. Jede Empfehlung wird von einer quantitativen und qualitativen Einschätzung ihrer Auswirkungen auf die Marge, den Umsatz und die Preispositionierung begleitet.

Die BOOPER-Diagnose kombiniert Fachwissen im Einzelhandel, künstliche Intelligenz und fortschrittliche Analysen (ABC, Clustering, Preismapping). Sie beschränkt sich nicht auf eine Feststellung, sondern bietet quantifizierte Szenarien und direkt umsetzbare Quick Wins.

BOOPER stützt sich hauptsächlich auf Ihre Verkaufsdaten, Ihre Preislisten, Ihre Werbehistorien, Ihre Ladendaten und die Preisangaben Ihrer Mitbewerber. Je umfangreicher und zuverlässiger die Daten sind, desto genauer sind die Empfehlungen.

Eine Preisdiagnose ist eine umfassende Analyse Ihrer Preispolitik, mit der deren Kohärenz, Wirksamkeit und Positionierung im Verhältnis zum Markt bewertet wird. Sie ermöglicht es, konkrete Optimierungshebel für das Regalsortiment und die Werbeaktionen zu identifizieren.

Die Vorteile zeigen sich schnell durch die Reduzierung manueller Aufgaben, die erhöhte Zuverlässigkeit von Entscheidungen und eine bessere Wettbewerbsfähigkeit. Der ROI wird in der Regel in weniger als drei Monaten erzielt.

Die gesammelten Daten fließen in die Simulations-, Optimierungs- und Preissteuerungsmodule von BOOPER ein. Sie ermöglichen es, zwischen Wettbewerbsfähigkeit, Marge und Preispositionierung abzuwägen.

BOOPER wurde für Großkunden im Einzelhandel mit einer Verwaltung mehrerer Marken, Länder und Kategorien entwickelt. Die Plattform zentralisiert die Daten und behält gleichzeitig eine lokale Granularität nach Geschäft oder Gebiet bei.

Ja. BOOPER speichert alle Messwerte, um Trends zu analysieren, Preisänderungen zu messen und Wettbewerbsstrategien über einen längeren Zeitraum zu identifizieren.

Die Plattform führt automatische Kontrollen durch: Erkennung von Anomalien, Datenbereinigung, Formatangleichung und fachliche Validierung. Entscheidungen basieren somit auf zuverlässigen und geprüften Daten.

BOOPER integriert Daten aus Webscraping, von Panelteilnehmern, aus Feldbefragungen in Geschäften und aus internen Umfragen. Dieser Ansatz mit mehreren Quellen garantiert einen umfassenden Überblick über die Konkurrenz.

Webscraping besteht darin, automatisch die auf E-Commerce-Websites und konkurrierenden Marktplätzen angezeigten Preise zu sammeln. BOOPER wandelt diese Daten in verwertbare Indikatoren um, um die Preisstrategie zu steuern.

Ja, für unsere B2B-Kunden oder Franchise- und unabhängige Netzwerke verwaltet und simuliert MPS die Verkaufspreise genauso einfach wie die Verbraucherpreise. So haben Sie einen Überblick über die Großhandelsmarge, die Einzelhandelsmarge und die konsolidierte Marge.

BOOPER strukturiert den Entscheidungsprozess durch die vollständige Rückverfolgbarkeit von Annahmen, Simulationen und Empfehlungen. Jede Entscheidung wird dokumentiert, zwischen den Teams für Preisgestaltung, Vertrieb und Management ausgetauscht und gemäß festgelegten Arbeitsabläufen validiert. Die Preisgestaltung wird zu einem messbaren, überprüfbaren und datengesteuerten Prozess.

Ja. Das Modul ermöglicht Ex-ante-Simulationen auf Basis Ihrer historischen Laden- und E-Commerce-Daten. Sie können mehrere Szenarien (Preiserhöhung, Wettbewerbsanpassung, lokale Strategie) vergleichen und deren voraussichtliche Auswirkungen auf Volumen, Umsatz und Marge vor der Produktion messen.

Ja. BOOPER wurde für Umgebungen mit mehreren Filialen und Vertriebskanälen entwickelt. Es umfasst Geopricing, die Clusterbildung von Verkaufsstellen und die Nutzung lokaler Daten, um differenzierte Preise für verschiedene Gebiete festzulegen und gleichzeitig eine globale Kohärenz der Preisstrategie zu gewährleisten. Einige Kunden nutzen es sowohl in der Zentrale als auch in den Verkaufsstellen, um Preisentscheidungen zu optimieren und die Reaktionsfähigkeit gegenüber der lokalen Konkurrenz zu verbessern.

Ja, die Erfassung der Konkurrenz ist nicht obligatorisch. Wenn keine oder nur unvollständige Daten zur Konkurrenz vorliegen, stützt sich die Lösung auf: Verkaufshistorie, Preissensibilität (Elastizitäten), Kosten und Rentabilitätsziele, Produktzyklen und Saisonalität sowie Fachwissen aus vergleichbaren Projekten. Auf diese Weise lassen sich marktgerechte Preise festlegen, die gleichzeitig Ihren Margen- und Volumenzielen entsprechen. Sobald Wettbewerbsdaten verfügbar sind, können diese als zusätzlicher Baustein integriert werden, um die Szenarien zu verfeinern und die Genauigkeit der Empfehlungen zu erhöhen.

Ja. Die Lösung lässt sich dank eines Data Loaders, der sich an Ihre aktuellen Informationsflüsse anpassen kann (flache Dateien, ERP-Exporte, Datenbanken, APIs), in bestehende IT-Umgebungen integrieren. Das Ziel besteht nicht darin, Ihr IT-System umzugestalten, sondern sich auf pragmatische Weise damit zu verbinden: Abruf der erforderlichen Daten (Preise, Kosten, Verkäufe, Lagerbestände, Referenzdaten), Verarbeitung und Optimierung in der Lösung, Rückmeldung der Preisempfehlungen in Ihre Fachtools. Dieser Ansatz begrenzt die Auswirkungen auf Ihre IT-Organisation und ermöglicht eine schrittweise Einführung, selbst unter schwierigen technischen Bedingungen.

Nein, die Lösung funktioniert in Form von Szenarien, die eine unbegrenzte Anzahl von Geschäftsregeln kombinieren. Jeder Kunde kann seine eigenen Einschränkungen und Entscheidungslogiken modellieren: Margenschwellen, Rundungsregeln, Produkthierarchien, Preispositionierung nach Universum oder Marke, Werbeeinschränkungen, Regeln zur Angleichung an oder Abweichung von bestimmten Wettbewerbern. Der Szenario-Ansatz ermöglicht es, mehrere Strategien parallel zu testen (z. B. defensive vs. offensive Strategie) und deren Auswirkungen vor der Umsetzung zu messen. Dies garantiert Flexibilität, Risikokontrolle und Kohärenz mit Ihrer Preispolitik.

Dynamische Preisgestaltung bedeutet, die Preise kontinuierlich an verschiedene interne und externe Faktoren anzupassen: Nachfrageentwicklung, Lagerbestände, Saisonalität, Wettbewerbspositionierung, Preiselastizität, Margenziele und kommerzielle Zwänge. Im Gegensatz zu einem statischen Ansatz (punktuelle Preisüberprüfung) stützt sich die dynamische Preisgestaltung auf Szenarien mit Geschäftsregeln und Optimierungsalgorithmen, die es ermöglichen, „den richtigen Preis zum richtigen Zeitpunkt für das richtige Produkt” anzubieten und dabei gleichzeitig die Geschäftsstrategie und das Preisimage der Marke zu berücksichtigen.

Pricing Analytics liefert analytische Erkenntnisse (Elastizitätsmodelle, Segmentierung von Geschäften, Beziehungen zwischen Produkten), während Price Optimization diese Analysen in operative Empfehlungen für optimale Preise gemäß einer definierten Strategie (Marge, Volumen, Preisimage, Lagerbestand) umwandelt. BOOPER vereint diese beiden Dimensionen in einer einzigen Entscheidungsmaschine.

Pricing Analytics umfasst alle statistischen, ökonometrischen und künstlichen Intelligenz-Methoden, mit denen sich die Auswirkungen von Preisen auf Nachfrage, Marge und Geschäftsleistung messen lassen. Sie stützt sich auf Verkaufshistorien, Wettbewerbsdaten, Kundensignale und kontextbezogene Variablen (Saisonalität, Wetter, Einzugsgebiet), um umsetzbare Indikatoren zu erstellen: Elastizität, Kannibalisierung, Schwelleneffekte und Leistungsszenarien.

Ja. BOOPER wurde für große Einzelhandelskunden mit länder-, filial- und kategorienübergreifendem Management entwickelt, wobei eine zentralisierte Steuerung und lokale Flexibilität gewährleistet bleiben.

BOOPER-Projekte zeigen einen schnellen ROI dank der Reduzierung übermäßiger Preisnachlässe, der Verbesserung des Lagerumschlags und der Verringerung des Zeitaufwands für manuelle Entscheidungen. Die ersten Gewinne sind in der Regel innerhalb von weniger als drei Monaten zu beobachten.

Die Lösung berechnet Preisnachlässe auf granularer Ebene (SKU, Filiale, Region), um den Rabatt an das tatsächliche Verkaufspotenzial anzupassen und unnötige Preisnachlässe zu vermeiden.

Ja. BOOPER antizipiert die Zeiträume, in denen Preisnachlässe den größten Einfluss auf die Nachfrage haben, und vermeidet zu frühe oder zu späte Preisnachlässe.

Manuelles Markdown basiert auf allgemeinen Regeln und Intuition. KI-gesteuertes Markdown stützt sich auf Vorhersagemodelle, die die tatsächlichen Auswirkungen jeder Rabattstufe pro Produkt und pro Geschäft simulieren.

BOOPER nutzt hauptsächlich historische Verkaufszahlen, Lagerbestände, Preise, Werbekalender, Geschäftsdaten und externe Faktoren wie Wetter oder Konkurrenz. Je umfangreicher die Daten sind, desto genauer sind die Empfehlungen.

Die KI analysiert Verkaufshistorien, Lagerbestände, saisonale Schwankungen, Preise und Kundenverhalten, um die tatsächlichen Auswirkungen von Preisnachlässen vorherzusagen. Sie ermittelt den richtigen Rabatt zum richtigen Zeitpunkt, um den Absatz zu maximieren und gleichzeitig die Marge zu schützen.

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.

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.

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. Mit dem KI-gestützten Simulator kann der Nutzer verschiedene Geschäftsszenarien (Werbeaktionen, Preisänderungen, Sortimentsänderungen) testen und deren voraussichtliche Auswirkungen auf Volumen, Umsatz und Marge messen.

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.

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.

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.

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.

BOOPER-Projekte zeigen dank der Optimierung des Werbebudgets, der Reduzierung von Lieferengpässen und der Verbesserung der Margen einen schnellen ROI. Die ersten Gewinne sind in der Regel innerhalb von weniger als drei Monaten zu beobachten.

MPS vergleicht die tatsächlichen Umsätze mit den erwarteten Umsätzen ohne Werbeaktion, um den durch die Aktion erzielten Uplift zu ermitteln. Der ROI wird unter Berücksichtigung der Marge, der Kosten und der zusätzlichen Volumina berechnet.

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.

MPS identifiziert unrentable Werbeaktionen, misst deren tatsächlichen ROI und schlägt leistungsstärkere Alternativen vor. Entscheidungen basieren auf objektiven Daten und nicht nur auf historischen Daten oder Intuition.

Ja. Mit dem Simulationsmodul „What If“ können verschiedene Werbeszenarien getestet und deren voraussichtliche Auswirkungen auf Absatz, Umsatz und Marge gemessen werden.

MPS nutzt historische Verkaufszahlen, Aktionskalender, Preise, Margen, Ladendaten, Lagerbestände und externe Faktoren (Saisonalität, Ereignisse, Wettbewerb).

Die KI analysiert vergangene Verkäufe, Werbemaßnahmen, Preise, saisonale Schwankungen und das Kundenverhalten, um die tatsächlichen Auswirkungen von Werbeaktionen vorherzusagen. Sie ermöglicht die Auswahl der besten Werbemaßnahmen, der richtigen Rabattstufe und der richtigen Zielgruppe, um den ROI zu maximieren.

Die Vorteile ergeben sich aus der Reduzierung des manuellen Zeitaufwands, der Zuverlässigkeit von Preisvergleichen, verbesserten Geschäftsentscheidungen und einer insgesamt höheren Wettbewerbsfähigkeit. Erste Vorteile sind in der Regel innerhalb von weniger als drei Monaten zu beobachten.

MPS nutzt Produktreferenzdatenbanken, Bezeichnungen, technische Attribute, Preisentwicklungen und Wettbewerbsdaten. Je umfangreicher die Daten sind, desto präziser ist der Vorschlag für eine Zuordnung.

Nein, obwohl die Empfehlungen immer intelligenter und automatischer werden, muss die Zuordnung von einem Menschen validiert werden, damit die Algorithmen lernen können.

BOOPER identifiziert substituierbare Produkte anhand ihrer funktionalen Eigenschaften und ihrer Preispositionierung, um MN/MDD/PPx-Ketten zu strukturieren und die Auswirkungen von Kannibalisierung und Aufwertung zu analysieren.

Wenn keine direkte Verknüpfung über die EAN besteht, übernimmt das Klonen diese Aufgabe und verknüpft die Produkte der Marke mit denen der Konkurrenz. Dies gilt sowohl für Eigenmarken als auch für nationale Marken. Eine weitere Art der ergänzenden Verknüpfung ist die Verkettung: Die Produkte der Marke werden gruppiert, um Hierarchien, Koeffizienten und historische Modelle zu erstellen.

Die KI analysiert gleichzeitig Bezeichnungen, Attribute, Formate, Marken und Preisverhalten, um Ähnlichkeiten zu erkennen, die für den Menschen nicht sichtbar sind. Sie lernt kontinuierlich aus den Validierungen der Nutzer, um ihre Genauigkeit zu verbessern. Wenn verfügbar, berücksichtigt die KI auch die Bilderkennung.

Die Produktzuordnung oder in bestimmten Situationen auch Matching genannt, besteht darin, automatisch gleichwertige Produkte verschiedener Marken oder Sortimente zu identifizieren, um deren Preise, Leistungen und Wettbewerbspositionen auf einer einheitlichen Basis zu vergleichen.

Die wichtigsten Vorteile sind: messbare Margenverbesserung, einheitlichere Preisgestaltung in den Filialen, weniger Zeitaufwand für manuelle Berechnungen, Möglichkeit, die Auswirkungen von Entscheidungen vorherzusehen, und Stärkung der Preispolitik. Die Lösung ermöglicht es außerdem, Werbekampagnen abzusichern und die Wettbewerbsfähigkeit gegenüber der Konkurrenz zu verbessern.

Nein. Booper ist so konzipiert, dass es direkt von den Fachteams genutzt werden kann. Die künstliche Intelligenz ist in einfache und lehrreiche Schnittstellen eingebettet. Eine methodische Begleitung ist vorgesehen, um den Nutzern zu helfen, die Ergebnisse zu interpretieren und ihre Preisentscheidungsprozesse zu strukturieren, ohne auf ein spezielles Datenteam angewiesen zu sein.

Ja. Die Plattform ist so konzipiert, dass sie mit den wichtigsten IT-Umgebungen im Einzelhandel kompatibel ist: ERP, BI-Tools, PIM, Kassensysteme und bestehende Preisgestaltungslösungen. Die Integration basiert auf Standardkonnektoren und sicheren APIs. Booper fügt sich in das bestehende Ökosystem ein, ohne dass eine vollständige Überarbeitung der Architektur erforderlich ist.

Die Vorhersagemodelle von Booper basieren auf bewährten Methoden der Datenwissenschaft und werden anhand realer historischer Daten (Verkäufe, Preise, Werbeaktionen, Wettbewerb) trainiert. Sie werden regelmäßig neu kalibriert, um Veränderungen im Kundenverhalten und auf den Märkten zu berücksichtigen. Konsistenzprüfungen und Leistungsindikatoren ermöglichen eine kontinuierliche Messung der Zuverlässigkeit der Prognosen.