Łatwe identyfikowanie porównywalnych produktów pomimo niejednolitych opisów i wielu systemów odniesienia
Utrzymanie rzetelnej i wyczerpującej analizy konkurencji
Strukturyzacja łańcucha produktów w czasie (nowe opakowania, zmiany referencji, innowacje)
Zarządzanie złożonością trójdzielnego systemu marek krajowych (MN), marek dystrybutora (MDD) i marek własnych (PPx)
Zabezpiecz decyzje dotyczące cen poprzez trafne i sprawdzone porównania
Znaczne skrócenie czasu poświęcanego na ręczne łączenie łańcuchów
Inteligentne połączenie produktów nieporównywalnych
BOOPER MPS opiera się na algorytmach rozpoznawania wizualnego i uczenia maszynowego, które są w stanie identyfikować zgodności między produktami, nawet jeśli opisy i atrybuty są niekompletne lub niejednorodne.
Modele automatycznie analizują:
- Opisy i opisy produktów
- Właściwości techniczne (waga, format, pojemność, przepis, skład)
- Kategorie i podkategorie
- Marka i pozycjonowanie cenowe
- Historia zachowań cenowych
Kojarzenie odbywa się na podstawie wielu kryteriów, aby uzyskać wiarygodne, kontekstowe i przydatne dla zespołów ds. cenowe powiązania.
Rezultat: ujednolicona wizja równoważności produktów między markami, formatami i rynkami.
Automatyczne łańcuchowanie Państwa produktów
BOOPER MPS zapewnia dynamiczne łączenie referencji w celu zachowania ciągłości analizy pomimo:
- Zmiany kodów artykułów
- Zmiany w opakowaniach
- Renowacje serii
- Zmiana dostawców
- Innowacje produktowe
Każdy produkt jest powiązany z łańcuchem logicznym, który pozwala zachować historię wyników sprzedaży i cen.
Unikasz przerw w analizie i zapewniasz spójność czasową swoich wskaźników.
Klonowanie z produktami konkurencyjnymi
BOOPER MPS umożliwia automatyczne tworzenie klonów produktów między Państwa asortymentem a asortymentem konkurencji w celu:
- Porównaj produkty równoważne marki własnej lub po prostu produkty o innym kodzie EAN.
- Identyfikacja rozbieżności w pozycjonowaniu cenowym
- Wykrywanie możliwości dostosowania • Śledzenie zmian konkurencyjności w czasie
Klonowanie konkurencyjne bezpośrednio zasila moduły analizy cenowej i symulacji.
Łańcuchowanie tryptyk MN / MDD / PPx
BOOPER MPS organizuje relacje między:
- Marki krajowe (MN)
- Marki własne dystrybutora (MDD)
- Pierwsze nagrody (PPx)
Sztuczna inteligencja identyfikuje produkty zamienne i porównywalne na podstawie ich cech funkcjonalnych i pozycjonowania cenowego.
Modelowanie to umożliwia:
- Analiza efektów kanibalizacji • Optymalizacja struktur cenowych
- Kierowanie strategiami podnoszenia jakości lub obrony cenowej
+90 %
wiarygodność porównań konkurencyjnych
-70 %
czas poświęcony na czynności manualne
+100 %
konkurencyjna ochrona w strategicznych kategoriach
Statystyki i wskaźniki dotyczące jakość stowarzyszeń
BOOPER MPS zawiera zaawansowane narzędzia statystyczne do zarządzania jakością powiązań:
- Konkurencyjny wskaźnik pokrycia
- Wskaźnik wiarygodności dopasowań
- Liczba aktywnych produktów łańcuchowych
- Wolumeny produktów dopasowanych według kategorii
- Historia zatwierdzeń przez ludzi
Wskaźniki te gwarantują pełną kontrolę nad danymi wykorzystywanymi do podejmowania decyzji dotyczących cen.
Dynamiczny pulpit nawigacyjny i zarządzanie operacyjne
BOOPER MPS oferuje pulpity nawigacyjne, które umożliwiają:
- Wyświetlanie dopasowań produktów
- Filtruj według kategorii, sieci, marki lub obszaru geograficznego
- Śledzenie zmian w łańcuchach produktów
- Identyfikacja produktów, które nie pasują do siebie
- Priorytetowe traktowanie działań związanych z walidacją
Zespoły ds. cen, zakupów i danych mają jasną, wspólną i praktyczną wizję katalogu produktów.
Rozpoznawanie wizualne produkty
Aby wyjść poza ograniczenia opisów i atrybutów tekstowych, BOOPER MPS wykorzystuje technologie rozpoznawania obrazów i opisów oparte na sztucznej inteligencji.
Algorytmy automatycznie analizują:
- Opakowanie i projekt produktu
- Charakterystyczne kształty, kolory i wzory
- Warianty formatów i wyglądu
Podejście to jest szczególnie skuteczne, gdy:
- Opisy produktów są niekompletne lub niejednolite.
- Odniesienia różnią się w zależności od marki (przykład: marki własne).
- Produkty są wizualnie podobne, ale opisane w różny sposób.
Rozpoznawanie wizualne zwiększa wiarygodność skojarzeń i zapewnia bezpieczeństwo porównań konkurencyjnych w złożonych kategoriach (żywność, artykuły nieżywnościowe, produkty świeże, majsterkowanie, ogrodnictwo itp. ).
Stowarzyszenia multimodalne (tekst + obraz + atrybuty)
BOOPER MPS łączy kilka źródeł analizy w jednym silniku:
- Analiza semantyczna opisów produktów
- Atrybuty techniczne i kategoryczne
- Rozpoznawanie wizualne na podstawie obrazu
- Historia cen i zachowań
Pozwala to na:
- Zmniejszenie liczby wyników fałszywie dodatnich i fałszywie ujemnych
- Zidentyfikowanie produktów zamiennych, które nie są identyczne.
- Poprawa ogólnej konkurencyjności
Modele nieustannie uczą się na podstawie walidacji biznesowych, aby z czasem zwiększyć swoją dokładność.
Zaawansowana identyfikacja substytuty i zachowania zakupowe
Podobieństwo wizualne ma bezpośredni wpływ na postrzeganie przez konsumenta i mechanizmy substytucji.
Dzięki integracji obrazu z powiązaniami BOOPER MPS umożliwia:
- Wykrywanie produktów, które są rzeczywiście konkurencyjne z punktu widzenia klienta
- Przewidywanie skutków kanibalizacji
- Lepsze modelowanie interakcji między MN, MDD i PPx
- Wzbogacenie analiz elastyczności i cen
Takie podejście zwiększa trafność decyzji dotyczących cen w środowiskach o dużej konkurencji.
BOOPER MPS zawiera silnik symulacji cen (PSS) oparty na elastyczności i sztucznej inteligencji, służący do pomiaru wpływu scenariusza cenowego na wielkość sprzedaży, przychody i marżę. Łączy on dane historyczne, prognozy i reguły biznesowe w celu zarządzania wieloma celami w warunkach ograniczeń oraz zapewnienia pewności decyzji operacyjnych.
BOOPER MPS zarządza geopricingiem i przedziałami cenowymi. Ceny są symulowane i optymalizowane zgodnie z poziomami elastyczności, celami marży i ograniczeniami biznesowymi, zapewniając globalną spójność, lokalną dywersyfikację i wielopoziomowe zarządzanie wydajnością.
BOOPER zarządza asortymentem według formatów, obszarów i kanałów, uwzględniając wielkość opakowań, prognozy sprzedaży i cykl życia produktu. Symulacje marży pozwalają podejmować decyzje dotyczące wprowadzenia lub wycofania produktów w oparciu o wyniki ekonomiczne i cele rentownościowe.
BOOPER zabezpiecza decyzje dotyczące cen dzięki ustrukturyzowanemu zarządzaniu opartemu na zrozumiałych modelach, zasadach biznesowych i pełnej identyfikowalności symulacji. Wielopoziomowe walidacje gwarantują spójność strategiczną, kontrolę ryzyka, możliwość audytu oraz kontrolę nad odchyleniami marży i wyników.
Łączenie produktów, lub w niektórych sytuacjach dopasowywanie, polega na automatycznej identyfikacji równoważnych produktów różnych marek lub asortymentów w celu porównania ich cen, wydajności i pozycji konkurencyjnej na jednolitej podstawie.
Sztuczna inteligencja analizuje jednocześnie opisy, atrybuty, formaty, marki i zachowania cenowe, aby wykryć podobieństwa niewidoczne dla ludzkiej analizy. Nieustannie uczy się na podstawie potwierdzeń użytkowników, aby poprawić swoją dokładność. Jeśli jest to możliwe, sztuczna inteligencja bierze również pod uwagę rozpoznawanie obrazów.
W przypadku braku bezpośredniego powiązania poprzez kod EAN, klonowanie przejmuje tę funkcję i łączy produkty danej marki z produktami konkurencji; dotyczy to zarówno marek własnych, jak i marek krajowych. Innym rodzajem relacji uzupełniającej jest łańcuchowanie: produkty danej marki są grupowane w celu ustalenia hierarchii, współczynników i modelu historycznego.
BOOPER identyfikuje produkty zastępcze na podstawie ich cech funkcjonalnych i pozycjonowania cenowego w celu ustrukturyzowania łańcuchów MN/MDD/PPx oraz analizy efektów kanibalizacji i wzrostu jakości.
Nie, chociaż rekomendacje stają się coraz bardziej inteligentne i automatyczne, powiązanie wymaga zatwierdzenia przez człowieka, aby algorytmy mogły się uczyć.
MPS wykorzystuje referencje produktów, opisy, atrybuty techniczne, historię cen i dane dotyczące konkurencji. Im bogatsze dane, tym dokładniejsza propozycja powiązania.
Korzyści wynikają ze skrócenia czasu pracy ręcznej, wiarygodności porównań cenowych, poprawy decyzji handlowych i ogólnej konkurencyjności. Pierwsze korzyści są zazwyczaj widoczne w ciągu mniej niż trzech miesięcy.