Markdown und Lagerräumung
Markdown und Lagerräumung
Markdown und Ausverkauf: Optimieren Sie Ihre Preisnachlässe und beschleunigen Sie den Abverkauf Ihrer Lagerbestände
MPS steuert Ihre Strategien zum Lagerabbau durch die Kombination von KI und operativer Forschung, indem es die Auswirkungen von Preisnachlässen auf die Nachfrage vorhersagt.
Die Plattform simuliert Szenarien, optimiert das richtige Maß an Reduzierung zum richtigen Zeitpunkt und richtet jede Entscheidung an Ihren Margen-, Umsatz- und Lagerumschlagszielen aus.
Ihre Lagerbestände zum richtigen Zeitpunkt und zum richtigen Preis verkaufen
Im Einzelhandel führt jede verspätete oder falsch bemessene Preisreduzierung zu unnötigen Margenverlusten. Das Modul „Markdown und Lagerräumung“ kombiniert künstliche Intelligenz und Operations Research, um für jedes einzelne Produkt den optimalen Rabatt zu ermitteln.
Simulation von Preisnachlassszenarien
Beurteilen Sie die Auswirkungen verschiedener Rabattstufen auf die Marge und den Absatz, bevor Sie eine Entscheidung treffen.
Auslösung zum richtigen Zeitpunkt
Der richtige Rabatt zur richtigen Zeit – für jedes einzelne Produkt.
Schnellere Umschlagshäufigkeit, ohne das Preis-Leistungs-Verhältnis zu beeinträchtigen
Verkaufen Sie Ihre Lagerbestände, ohne das Image Ihrer Marke zu beeinträchtigen.
Überwachung der Leistung abgeschlossener Vorgänge
Analysieren Sie jede Ausverkaufsaktion, um die nächste zu optimieren.
Ein vorausschauendes Preisnachlassmanagement, statt es passiv hinzunehmen
Anstatt in aller Eile zu verschleudern, ermöglicht das Modul, den Lagerabbau bereits zu Beginn des Produktlebenszyklus vorausschauend zu planen.
Schrittweise Wertberichtigung über den Lebenszyklus
Passen Sie die Rabatte im Laufe der Zeit an, anstatt den Katalog pauschal zu reduzieren.
Margin-Arbitrage / Abwicklung
Machen Sie sich vor Ihrer Entscheidung ein Bild vom tatsächlichen Kompromiss zwischen Drehzahl und Margenverlust.
Warnung vor gefährdeten Beständen
Ermitteln Sie im Vorfeld, welche Artikel möglicherweise in den Zwangsausverkauf gelangen könnten.
Bilanz der bisherigen Maßnahmen
Messen Sie die Leistung jeder Ausverkaufskampagne, um die nächste zu optimieren.
Kundenstimmen
Entdecken Sie, wie unsere Kunden die künstliche Intelligenz von BOOPER nutzen, um ihre Preisentscheidungen zu strukturieren, ihre Margen zu sichern und ihre Vertriebsleistung zu steigern.
Dank BOOPER ist unser gesamter Preisentscheidungsprozess zuverlässiger geworden.
Die Teams haben nun einen klaren und gemeinsamen Überblick über die Preisentwicklung nach Kategorie und Filiale, inklusive datengestützter Empfehlungen.
Die Plattform ermöglicht es uns, die Auswirkungen unserer Entscheidungen auf die Marge vorherzusehen und unsere Entscheidungen gegenüber dem Management mit konkreten und messbaren Indikatoren zu begründen.
Die von BOOPER angebotenen Prognoseszenarien haben die Art und Weise, wie wir Werbekampagnen vorbereiten, grundlegend verändert.
Wir können vor dem Marktstart verschiedene Preisszenarien vergleichen, deren Auswirkungen auf Absatzmengen und Rentabilität messen und so unsere Geschäftsentscheidungen absichern.
Dies hat es uns ermöglicht, flexibler zu reagieren und gleichzeitig die Übereinstimmung zwischen Angebotsstrategie, Preisimage und wirtschaftlicher Leistung zu verbessern.
BOOPER hat es uns ermöglicht, unseren Preisansatz zu industrialisieren, ohne die strategische Steuerung aus den Augen zu verlieren.
Die Teams verfügen über gemeinsame Instrumente, um die Konkurrenz zu analysieren, Entscheidungen zu simulieren und die Feldaktionen mit den Geschäftszielen in Einklang zu bringen.
Wir haben eine funktionsübergreifende Governance-Struktur geschaffen, die die Koordination zwischen Vertrieb, Marketing und Finanzen verbessert und gleichzeitig konkrete Ergebnisse am Rande erzielt.
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.
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.
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.
Ja. BOOPER antizipiert die Zeiträume, in denen Preisnachlässe den größten Einfluss auf die Nachfrage haben, und vermeidet zu frühe oder zu späte Preisnachlässe.
Die Lösung berechnet Preisnachlässe auf granularer Ebene (SKU, Filiale, Region), um den Rabatt an das tatsächliche Verkaufspotenzial anzupassen und unnötige Preisnachlässe zu vermeiden.
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.
Ja. BOOPER wurde für große Einzelhandelskunden mit länder-, filial- und kategorienübergreifendem Management entwickelt, wobei eine zentralisierte Steuerung und lokale Flexibilität gewährleistet bleiben.
