Dokładne prognozowanie wielkości sprzedaży pomimo zmienności rynku
Uwzględnienie wpływu czynników zewnętrznych i wewnętrznych
Optymalizacja zapasów i dostaw zgodnie z rzeczywistością
Dostosowanie strategii w oparciu o najdrobniejsze szczegóły: produkt i sklep
Symulowanie skutków decyzji biznesowych przed ich wdrożeniem
Zapewnienie wiarygodności, identyfikowalności i zarządzania prognozami
Prognoza popytu wspomagana przez sztuczną inteligencję
BOOPER MPS modeluje zachowania zakupowe za pomocą algorytmów maszynowych i głębokiego uczenia się, które są w stanie przewidzieć:
- Sprzedaż według produktu, kategorii, punktu sprzedaży i okresu
- Wpływ sezonowości i cykli koniunkturalnych
- Wpływ promocji i zmian cen
- Wszystko to z uwzględnieniem konkurencji, zmian trendów i słabych sygnałów.
Modele są stale ulepszane, aby zwiększyć ich dokładność w miarę upływu czasu.
Rezultat: wiarygodna i dynamiczna prognoza przyszłych wolumenów, umożliwiająca zarządzanie działalnością handlową i logistyczną.
Integracja czynniki endogeniczne i egzogeniczne
Skuteczność prognoz opiera się na inteligentnej integracji wielu źródeł danych:
Stażyści:
- Historia sprzedaży
- Plany promocyjne
- Ceny i zmiany cenowe
- Lokalizacja sklepów
Zewnętrzne:
- Dane dotyczące konkurencji
- Pogoda: słońce, deszcz
- Święta: Boże Narodzenie, Walentynki, Dzień Matki...
- Kursy walut, inflacja...
BOOPER MPS łączy te czynniki, aby stworzyć realistyczne i dostosowane do kontekstu scenariusze.
Klasteryzacja punkty sprzedaży
BOOPER MPS automatycznie segmentuje sklepy według ich zachowań sprzedażowych:
- Wyniki handlowe
- Czułość na cenę
- Typologia klientów
- Środowisko konkurencyjne
- Sezonowość lokalna
Strategie mogą być zatem zróżnicowane w zależności od grupy sklepów, zamiast stosować jednolite podejście.
+2 do +5%
dokładność prognoz sprzedaży
-20 do -30%
braków magazynowych
-15 do -25%
nadwyżki magazynowe
-50 %
czasu poświęconego na ręczne prognozowanie
Alerty inteligentne i proaktywne zarządzanie
BOOPER MPS identyfikuje i ostrzega użytkowników w przypadku:
- Zmiana ceny: zakup, cena konkurencji,
- Odchylenie od celów: znaczna różnica w marży, brak spójności asortymentu
- Możliwości optymalizacji wykryte przez sztuczną inteligencję
Wycena staje się procesem proaktywnym, a nie reaktywnym.
Raportowanie i analiza porównanie wyników
BOOPER MPS oferuje zaawansowane narzędzia do zarządzania:
- Konfigurowalne pulpity nawigacyjne
- Monitorowanie wskaźników KPI dotyczących obniżek cen (sprzedaż, marża, tempo sprzedaży)
- Porównanie sklepów, regionów i kategorii
- Analiza czasowa kampanii rabatowych
- Eksport dla finansów, łańcucha dostaw i kierownictwa wyższego szczebla
Zespoły mają jasną, wspólną i możliwą do realizacji wizję wydajności redukcji zapasów.
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.
Sztuczna inteligencja analizuje duże ilości danych historycznych i kontekstowych w celu zidentyfikowania wzorców niewidocznych dla ludzkiej analizy. Uwzględnia na przykład sezonowość, promocje, ceny, pogodę i konkurencję, aby tworzyć dynamiczne i stale aktualizowane prognozy.
MPS wykorzystuje głównie dane historyczne dotyczące sprzedaży, ceny, promocje, kalendarze handlowe, dane dotyczące sklepów oraz czynniki zewnętrzne (pogoda, wydarzenia, konkurencja). Im bogatsze dane, tym większa dokładność modeli. Zalecamy co najmniej roczną historię danych.
Klasyczne metody opierają się na średnich i trendach z przeszłości. Uczenie maszynowe uwzględnia jednocześnie setki zmiennych, wykrywa nieliniowe zależności i automatycznie dostosowuje się do zmian w zachowaniach konsumentów.
Dzięki dokładniejszemu przewidywaniu przyszłego popytu, MPS umożliwia dostosowanie zamówionych ilości, ograniczenie braków i nadwyżek magazynowych, poprawę poziomu obsługi oraz ograniczenie zamrożonych środków finansowych związanych z zapasami magazynowymi.
Projekty BOOPER zapewniają szybki zwrot z inwestycji dzięki zmniejszeniu nakładów finansowych, zwiększeniu wolumenów, optymalizacji zapasów, skróceniu czasu poświęcanego na ręczne prognozowanie oraz ogólnej poprawie wizerunku cenowego. Pierwsze korzyści są widoczne natychmiast.
Tak. MPS jest przeznaczony dla dużych klientów detalicznych, którzy zarządzają wieloma krajami, wieloma sklepami i wieloma kategoriami produktów, a jednocześnie zachowują lokalną elastyczność dzięki scentralizowanemu zarządzaniu.
Tak. MPS jest również przeznaczony do stosowania przez prostsze organizacje. Słownictwo i wskaźniki pozostają takie same jak u klienta. Jakość algorytmów jest na tym samym poziomie, co w większych strukturach.