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.