Dopasowywanie i łączenie produktów
Zwiększ niezawodność porównania produktów z wykorzystaniem sztucznej inteligencji
BOOPER MPS automatyzuje powiązania między produktami z Twojej oferty a ofertą konkurencji dzięki sztucznej inteligencji. Dysponujesz niezawodnym i kontrolowanym systemem referencyjnym, który pozwala Ci z pełnym przekonaniem kierować strategiami cenowymi, analizami konkurencji i decyzjami handlowymi.
Wyzwania
Twoje wyzwania biznes
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
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
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
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
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
Kluczowe dane liczbowe
Korzyści mierzalne
+90 %
wiarygodność porównań konkurencyjnych
-70 %
czas poświęcony na czynności manualne
+100 %
konkurencyjna ochrona w strategicznych kategoriach
Statystyki i wskaźniki dotyczące jakość stowarzyszeń
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
Platforma oferuje interaktywne 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, MPS wykorzystuje funkcje rozpoznawania obrazów 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.
- Referencje różnią się w zależności od marki
- 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)
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
Ta multimodalna technologia umożliwia:
- 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 w skojarzeniach 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.
Rozwiązania dostosowane do każdego wyzwania związanego z ustalaniem cen
Dlaczego warto wybrać BOOPER ?
BOOPER zawiera silnik symulacji cen (PSS) oparty na elastyczności i sztucznej inteligencji, który mierzy wpływ scenariusza cenowego na wolumeny, obroty i marżę. Łączy dane historyczne, prognozy i reguły biznesowe w celu sterowania wieloma celami w ramach ograniczeń i zabezpieczenia decyzji operacyjnych.
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.
Opinie klientów
Nasi klienci dzielą się swoimi opiniami ich opinie
Dowiedz się, jak nasi klienci wykorzystują sztuczną inteligencję Booper do strukturyzowania decyzji dotyczących cen, zabezpieczania marż i przyspieszania wyników handlowych.
Dzięki Booper zwiększyliśmy niezawodność całego procesu podejmowania decyzji dotyczących cen. Zespoły mają teraz jasny i wspólny obraz wyników cenowych w poszczególnych kategoriach i sklepach, wraz z obiektywnymi rekomendacjami opartymi na danych. Platforma pozwala nam przewidywać wpływ naszych decyzji na marżę i uzasadniać nasze wybory przed kierownictwem za pomocą konkretnych i mierzalnych wskaźników.
Kierownictwo ds. cen
Sektor spożywczy
Scenariusze prognostyczne proponowane przez Booper zmieniły sposób, w jaki przygotowujemy kampanie promocyjne. Możemy porównać kilka hipotez cenowych przed wprowadzeniem produktu na rynek, zmierzyć ich wpływ na wielkość sprzedaży i rentowność oraz zabezpieczyć nasze decyzje handlowe. Pozwoliło nam to zwiększyć szybkość reakcji, poprawiając jednocześnie spójność między strategią ofertową, wizerunkiem cenowym i wynikami ekonomicznymi.
Starszy kierownik ds. kategorii
Sektor majsterkowania
Booper pozwolił nam zindustrializować nasze podejście do ustalania cen bez utraty kontroli strategicznej. Zespoły dysponują wspólnymi narzędziami do analizowania konkurencji, symulowania decyzji i dostosowywania działań w terenie do celów biznesowych. Stworzyliśmy przekrojową strukturę zarządzania, która poprawia koordynację między działami handlowym, marketingowym i finansowym, generując jednocześnie wymierne wyniki w zakresie marży.
Dział handlowy
Sektor dóbr luksusowych
Często zadawane pytania - BOOPER MPS - Dopasowanie produktu: Klonowanie i łańcuchowanie
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.
