BOOPER MPS ผสานรวมเครื่องมือทางสถิติขั้นสูงเพื่อจัดการคุณภาพของสมาคมต่างๆ:

• อัตราความคุ้มครองที่แข่งขันได้  
• อัตราความน่าเชื่อถือของการจับคู่
• จำนวนผลิตภัณฑ์ในห่วงโซ่ที่ใช้งานอยู่  
• ปริมาณสินค้าที่จับคู่ตามหมวดหมู่  
• ประวัติการตรวจสอบความถูกต้องของมนุษย์

ตัวชี้วัดเหล่านี้รับประกันการควบคุมข้อมูลที่ใช้ในการตัดสินใจด้านราคาได้อย่างสมบูรณ์

‍

BOOPER MPS มีแดชบอร์ดที่ช่วยให้คุณสามารถ:

• ดูสินค้าที่ตรงกับเงื่อนไข
• กรองตามหมวดหมู่ ร้านค้า แบรนด์ หรือพื้นที่ทางภูมิศาสตร์
• ติดตามวิวัฒนาการของห่วงโซ่ผลิตภัณฑ์
• ระบุผลิตภัณฑ์ที่ไม่ตรงกัน  
• จัดลำดับความสำคัญของการดำเนินการตรวจสอบความถูกต้อง

ทีมงานด้านการกำหนดราคา การจัดซื้อ และข้อมูล มีมุมมองที่ชัดเจน ร่วมกัน และนำไปปฏิบัติได้จริงเกี่ยวกับคลังผลิตภัณฑ์

‍

เพื่อเอาชนะข้อจำกัดของป้ายกำกับและคุณลักษณะที่เป็นข้อความ BOOPER MPS จึงได้ผสานรวมเทคโนโลยีการจดจำภาพและป้ายกำกับที่ใช้ AI เข้าไว้ด้วยกัน

อัลกอริทึมจะวิเคราะห์โดยอัตโนมัติ:

• การออกแบบบรรจุภัณฑ์และผลิตภัณฑ์  
• รูปทรง สีสัน และภาพลักษณ์ที่โดดเด่น  
• ความหลากหลายในรูปแบบและลักษณะที่ปรากฏ

วิธีการนี้ได้ผลดีเป็นพิเศษในกรณีต่อไปนี้:

• รายละเอียดสินค้าไม่ครบถ้วนหรือไม่สอดคล้องกัน
• รหัสสินค้าแตกต่างกันไปตามแต่ละแบรนด์ (ตัวอย่างเช่น แบรนด์สินค้าของร้านค้าเอง)
• ผลิตภัณฑ์ทั้งสองดูคล้ายกัน แต่คำอธิบายแตกต่างกัน

การจดจำภาพช่วยเพิ่มความน่าเชื่อถือของความสัมพันธ์และช่วยให้สามารถเปรียบเทียบสินค้าได้อย่างมีประสิทธิภาพในหมวดหมู่ที่ซับซ้อน (เช่น อาหาร สินค้าที่ไม่ใช่อาหาร ผลผลิตสด อุปกรณ์งานฝีมือ อุปกรณ์ทำสวน ฯลฯ)

‍

BOOPER MPS ผสานรวมแหล่งข้อมูลการวิเคราะห์หลายแหล่งเข้าไว้ในเครื่องมือเดียว:

• การวิเคราะห์ความหมายของฉลากผลิตภัณฑ์  
• คุณลักษณะทางเทคนิคและเชิงหมวดหมู่  
• การจดจำภาพด้วยสายตา  
• ประวัติราคาและพฤติกรรม

ซึ่งจะช่วยให้:

• เพื่อลดผลบวกเท็จและผลลบเท็จ  
• เพื่อระบุผลิตภัณฑ์ทดแทนที่ไม่เหมือนกันทุกประการ  
• เพื่อปรับปรุงความสามารถในการแข่งขันโดยรวมให้ดียิ่งขึ้น

โมเดลเหล่านี้เรียนรู้จากผลการตรวจสอบทางธุรกิจอย่างต่อเนื่อง เพื่อเพิ่มความแม่นยำเมื่อเวลาผ่านไป

ความคล้ายคลึงทางด้านภาพส่งผลโดยตรงต่อการรับรู้ของผู้บริโภคและกลไกการทดแทนสินค้า

ด้วยการผสานภาพเข้ากับการเชื่อมโยงต่างๆ BOOPER MPS จึงช่วยให้:

• เพื่อระบุผลิตภัณฑ์คู่แข่งที่แท้จริงจากมุมมองของลูกค้า  
• เพื่อคาดการณ์ผลกระทบของการกินเนื้อพวกเดียวกันเอง
• เพื่อสร้างแบบจำลองปฏิสัมพันธ์ระหว่าง MN, MDD และ PPx ให้ดียิ่งขึ้น  
• เพื่อเสริมสร้างการวิเคราะห์ความยืดหยุ่นและการกำหนดราคาให้ดียิ่งขึ้น

แนวทางนี้ช่วยเพิ่มความเหมาะสมของการตัดสินใจด้านราคาในสภาพแวดล้อมที่มีการแข่งขันสูง