การระบาย สินค้าคงคลังส่วนเกินโดยไม่ลดอัตรากำไรโดยไม่จำเป็น

หลีกเลี่ยง การลดราคาแบบเหมาจ่ายและไม่เจาะจงกลุ่มเป้าหมาย

การคาดการณ์ ผลกระทบที่แท้จริงของการลดราคาต่อยอดขาย

การกำหนด เวลาที่เหมาะสมในการลดราคา

ปรับ กลยุทธ์การเคลียร์สินค้าให้เหมาะสมกับแต่ละสาขา ภูมิภาค หรือช่องทางการจำหน่าย

เอ็มพีเอส
นำเสนอแนวทางแก้ไขปัญหาเหล่านี้อย่างเป็นรูปธรรมผ่านแพลตฟอร์มการเพิ่มประสิทธิภาพการลดราคาและการลดสินค้าคงคลังโดยใช้ปัญญาประดิษฐ์และการวิจัยเชิงปฏิบัติการ

การพยากรณ์
ผลกระทบของการลดราคา
ตามคำขอ

BOOPER MPS จำลองพฤติกรรมการซื้อโดยใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่สามารถทำนายได้ดังนี้:

  • ผลกระทบของการลดราคาต่อปริมาณการขาย
  • ความอ่อนไหวของลูกค้าต่อส่วนลดในระดับต่างๆ
  • ผลกระทบของฤดูกาลและวงจรชีวิตของผลิตภัณฑ์
  • ความเสี่ยงของการแย่งส่วนแบ่งตลาดระหว่างผลิตภัณฑ์
  • สัญญาณอ่อนๆ ที่บ่งชี้ถึงการชะลอตัวของยอดขาย

โมเดลเหล่านี้ได้รับการฝึกฝนใหม่อย่างต่อเนื่องโดยใช้ข้อมูลจริงเพื่อปรับปรุงความแม่นยำเมื่อเวลาผ่านไป

ผลลัพธ์: มุมมองที่น่าเชื่อถือและยืดหยุ่นเกี่ยวกับผลกระทบที่แท้จริงของการลดราคาต่อประสิทธิภาพการขาย

ขอทดลองใช้งาน

การรวมตัวเหนี่ยวนำ
ภายในและภายนอก

ประสิทธิภาพของการพยากรณ์ขึ้นอยู่กับการบูรณาการอย่างชาญฉลาดของแหล่งข้อมูลหลายแหล่ง:

ภายใน:

  • ประวัติการขาย  
  • แผนการส่งเสริมการขาย
  • ราคาและการเปลี่ยนแปลงราคา
  • ที่ตั้งร้านค้า

ภายนอก:

  • ข้อมูลการแข่งขัน
  • สภาพอากาศ: แดดจัด, ฝนตก
  • วันสำคัญต่างๆ: คริสต์มาส วันวาเลนไทน์ วันแม่...
  • อัตราแลกเปลี่ยน อัตราเงินเฟ้อ ...

BOOPER MPS รวบรวมปัจจัยเหล่านี้เพื่อสร้างสถานการณ์ที่สมจริงและสอดคล้องกับบริบท

ขอทดลองใช้งาน

การคำนวณค่าความยืดหยุ่น
ราคาและข้อเสนอแนะจากลูกค้า

BOOPER MPS จะประเมินค่าโดยอัตโนมัติว่า:

  • ความยืดหยุ่นของราคาตามผลิตภัณฑ์ หมวดหมู่ และร้านค้า
  • ผลกระทบตามเกณฑ์ (10%, 20%, 30%…)
  • ความยืดหยุ่นไขว้ (การทดแทน การเสริมกัน)
  • ผลกระทบทางอ้อมจากการส่งเสริมการขาย

การสร้างแบบจำลองนี้ช่วยให้เราเข้าใจได้อย่างแม่นยำว่าความต้องการสินค้าตอบสนองต่อส่วนลดแต่ละระดับอย่างไร

ดังนั้น กลยุทธ์การลดราคาจึงสามารถแตกต่างกันไปตามกลุ่มร้านค้า แทนที่จะใช้แนวทางเดียวกันทั้งหมด

ขอทดลองใช้งาน

การจำลองที่ผู้ใช้เป็นผู้ชี้นำ

BOOPER MPS ช่วยให้คุณสามารถทดสอบสมมติฐานต่างๆ ก่อนที่จะนำไปใช้จริง:

  • ระยะเวลาและจำนวนส่วนลด
  • ช่วงเวลาการส่งมอบ
  • ใช้งานได้ ณ จุดขายหรือในคลังสินค้า  

การจำลองแต่ละครั้งจะวัดผลกระทบที่คาดการณ์ไว้ต่อ:

  • เล่มต่างๆ
  • ระยะขอบ
  • รายได้
ขอทดลองใช้งาน

+3 ถึง +8%

ส่วนต่างกำไรจากการดำเนินงานด้านการเคลียร์สินค้า

-20 ถึง -40%

การลดราคาที่ไม่จำเป็น

-25 %

หุ้นที่ไม่ได้ใช้งาน

การติดตามและจัดการ
เชิงรุก

BOOPER MPS ทำหน้าที่จัดการและสื่อสารวันที่ดำเนินการกำหนดราคาไปยังระบบ ERP:

  • การจัดการประจำเดือน
  • การตรวจสอบการไหล
  • การแจ้งเตือน

การเคลียร์พื้นที่จึงกลายเป็นกระบวนการเชิงรุกมากกว่าเชิงรับ

ขอทดลองใช้งาน

การรายงานและการวิเคราะห์
ประสิทธิภาพเชิงเปรียบเทียบ

BOOPER MPS นำเสนอเครื่องมือสำหรับการนำร่องขั้นสูง:

  • แดชบอร์ดที่ปรับแต่งได้
  • การติดตามตัวชี้วัดประสิทธิภาพการลดราคา (ยอดขาย, กำไร, อัตราการไหลเวียนของสินค้า)
  • การเปรียบเทียบระหว่างร้านค้า ภูมิภาค และหมวดหมู่
  • การวิเคราะห์เวลาของแคมเปญลดราคา
  • การส่งออกสำหรับภาคการเงิน ห่วงโซ่อุปทาน และการจัดการทั่วไป

ทีมงานมีวิสัยทัศน์ที่ชัดเจน ร่วมกัน และสามารถนำไปปฏิบัติได้จริงเกี่ยวกับการลดปริมาณสินค้าคงคลัง

ขอทดลองใช้งาน
ไอคอนจำลองราคา
การจำลองราคา

BOOPER MPS intègre un moteur de simulation des prix (PSS) fondé sur l’élasticité et l’IA pour mesurer l’impact d’un scénario tarifaire sur volumes, chiffre d’affaires et marge. Il combine données historiques, prévisions et règles métier afin de piloter des objectifs multiples sous contraintes et sécuriser les décisions opérationnelles.

คอมพิวเตอร์ที่จำลองราคา
ไอคอนการกำหนดราคาตามภูมิศาสตร์
การกำหนดราคาตามภูมิศาสตร์และการจัดอันดับอัตราค่าบริการ

BOOPER MPS บริหารจัดการการกำหนดราคาตามภูมิศาสตร์และระดับราคา โดยจะจำลองและปรับราคาให้เหมาะสมตามระดับความยืดหยุ่น เป้าหมายอัตรากำไร และข้อจำกัดทางธุรกิจ เพื่อให้มั่นใจถึงความสม่ำเสมอโดยรวม ความแตกต่างในแต่ละพื้นที่ และการจัดการประสิทธิภาพในหลายระดับ

ภาพระบบคอมพิวเตอร์สำหรับจัดการการจัดอันดับภาษีศุลกากร
ไอคอนที่แสดงถึงสินค้าหลากหลายชนิดบนชั้นวาง
การจัดการสินค้าคงคลัง

BOOPER บริหารจัดการกลุ่มผลิตภัณฑ์ตามรูปแบบ โซน และช่องทางการจำหน่าย โดยคำนึงถึงขนาดบรรจุภัณฑ์ การคาดการณ์ยอดขาย และวงจรชีวิตของผลิตภัณฑ์ การจำลองอัตรากำไรช่วยในการตัดสินใจเกี่ยวกับการนำผลิตภัณฑ์ใหม่เข้ามาจำหน่ายหรือถอนออกจากตลาด โดยพิจารณาจากผลการดำเนินงานทางเศรษฐกิจและเป้าหมายด้านผลกำไร

ภาพคอมพิวเตอร์ที่กำลังจัดการการจัดเรียงสินค้า
ความล้มเหลวของตัวหมากในภาพแสดงถึงการปกครอง
การกำกับดูแลและการจัดการ

BOOPER ช่วยให้การตัดสินใจด้านราคามีความมั่นคงผ่านการกำกับดูแลที่มีโครงสร้าง โดยอิงจากแบบจำลองที่อธิบายได้ กฎทางธุรกิจ และการตรวจสอบย้อนกลับการจำลองอย่างสมบูรณ์ การตรวจสอบความถูกต้องหลายระดับช่วยให้มั่นใจได้ถึงความสอดคล้องเชิงกลยุทธ์ การควบคุมความเสี่ยง ความสามารถในการตรวจสอบ และการควบคุมความผันแปรของอัตรากำไรและประสิทธิภาพ

ภาพที่แสดงถึงการกำกับดูแลและการวางแผน
1
AI ช่วยปรับปรุงกลยุทธ์การลดราคาในธุรกิจค้าปลีกได้อย่างไร?

AI วิเคราะห์ประวัติการขาย ระดับสินค้าคงคลัง ฤดูกาล ราคา และพฤติกรรมลูกค้า เพื่อคาดการณ์ผลกระทบที่แท้จริงของการลดราคา โดยจะระบุระดับส่วนลดที่เหมาะสมในเวลาที่เหมาะสม เพื่อเพิ่มยอดขายให้สูงสุด ในขณะเดียวกันก็รักษาอัตรากำไรไว้ได้

2
ข้อมูลใดบ้างที่จำเป็นสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพการระบายสินค้าคงคลังด้วย BOOPER?

BOOPER ใช้ประโยชน์จากข้อมูลยอดขายในอดีต สินค้าคงคลัง ราคา ปฏิทินโปรโมชั่น ข้อมูลร้านค้า และปัจจัยภายนอก เช่น สภาพอากาศและการแข่งขันเป็นหลัก ยิ่งข้อมูลครบถ้วนมากเท่าไหร่ คำแนะนำก็จะยิ่งแม่นยำมากขึ้นเท่านั้น

3
ความแตกต่างระหว่างการมาร์กดาวน์ด้วยตนเองกับการมาร์กดาวน์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI คืออะไร?

การลดราคาด้วยตนเองอาศัยกฎทั่วไปและสัญชาตญาณ ในขณะที่การลดราคาด้วย AI ใช้แบบจำลองการคาดการณ์ที่จำลองผลกระทบในโลกแห่งความเป็นจริงของส่วนลดแต่ละระดับต่อผลิตภัณฑ์และต่อร้านค้า

4
เราสามารถคาดการณ์เวลาที่ดีที่สุดในการเปิดตัวสินค้าลดราคาได้หรือไม่?

ใช่แล้ว BOOPER คาดการณ์ช่วงเวลาที่การลดราคาจะส่งผลกระทบต่อความต้องการมากที่สุด และหลีกเลี่ยงการลดราคาที่เร็วเกินไปหรือช้าเกินไป

5
จะหลีกเลี่ยงการลดราคาแบบเดียวกันหมดที่ทำลายอัตรากำไรได้อย่างไร?

ระบบนี้คำนวณส่วนลดในระดับละเอียด (SKU, ร้านค้า, ภูมิภาค) เพื่อปรับส่วนลดให้เข้ากับศักยภาพการขายจริงและหลีกเลี่ยงการให้ส่วนลดที่ไม่จำเป็น

6
ผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) ของโซลูชันการเพิ่มประสิทธิภาพ Markdown ที่ขับเคลื่อนด้วย AI คืออะไร?

โครงการ BOOPER แสดงให้เห็นถึงผลตอบแทนจากการลงทุนที่รวดเร็ว เนื่องจากการลดราคา การปรับปรุงการหมุนเวียนสินค้าคงคลัง และลดเวลาที่ใช้ในการตัดสินใจด้วยตนเอง โดยปกติแล้วจะเห็นผลกำไรเบื้องต้นภายในเวลาไม่ถึงสามเดือน

7
โซลูชันนี้เหมาะสมกับเครือข่ายร้านค้าที่ซับซ้อนและครอบคลุมหลายประเทศหรือไม่?

ใช่แล้ว MPS ถูกออกแบบมาสำหรับบัญชีค้าปลีกขนาดใหญ่ที่มีการบริหารจัดการหลายประเทศ หลายสาขา หลายหมวดหมู่ และมีการกำกับดูแลจากส่วนกลาง ในขณะเดียวกันก็ยังคงรักษาความยืดหยุ่นในระดับท้องถิ่นไว้ได้