การลดราคาและขายล้างสต็อก: ปรับปรุงกลยุทธ์การลดราคาและเร่งการขายล้างสต็อกให้เร็วขึ้น

ปัญญาประดิษฐ์ช่วยเปลี่ยนการลดราคาจากกระบวนการตัดสินใจแบบอิงประสบการณ์เป็นการตัดสินใจแบบคาดการณ์: โดยวิเคราะห์ประวัติการขาย ระดับสต็อก ความเปลี่ยนแปลงตามฤดูกาล ราคา และพฤติกรรมการซื้อ เพื่อประเมินผลกระทบจริงของแต่ละระดับการลดราคาก่อนนำไปใช้ และกำหนดช่วงเวลาและอัตราส่วนลดที่ช่วยเพิ่มยอดขายสูงสุด โดยไม่สูญเสียอัตรากำไรเกินความจำเป็น

ในทางปฏิบัติ BOOPER MPS ผสานการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์นี้กับเครื่องมือค้นหาสำหรับการดำเนินงาน: โมเดลเหล่านี้ไม่เพียงแต่สังเกตแนวโน้มในอดีตเท่านั้น แต่ยังจำลองสถานการณ์การลดปริมาณสินค้าหลายรูปแบบ (ทั้งในแง่ของเวลาและความเข้มข้น) และคาดการณ์ผลกระทบต่อความต้องการสินค้า สต็อกคงเหลือ และอัตรากำไร โดยวิเคราะห์เป็นรายสินค้าและรายร้าน

วิธีการนี้ช่วยแก้ไขข้อผิดพลาดที่มักเกิดขึ้นในการปรับลดราคาแบบมือ เช่น การปรับลดราคาที่ดำเนินการช้าเกินไป ซึ่งทำให้เงินสดถูกผูกมัดในสินค้าคงคลัง หรือการปรับลดราคาที่ดำเนินการเร็วเกินไป ซึ่งทำให้กำไรของสินค้าที่เดิมสามารถขายได้ในราคาเต็มลดลง นอกจากนี้ AI ยังปรับปรุงคำแนะนำของตนโดยอิงจากข้อมูลการขายจริงที่สังเกตได้หลังแต่ละรอบการปรับลดราคา ทำให้สามารถปรับกลยุทธ์ได้ระหว่างฤดูกาล แทนที่จะถูกจำกัดโดยแผนที่ตายตัว

สำหรับผู้ค้าปลีก วิธีการคาดการณ์การลดราคาแบบนี้มีผลกระทบโดยตรงต่อความมีกำไรในช่วงท้ายฤดูกาลและอัตราการหมุนเวียนสินค้า: ลดปริมาณสินค้าคงเหลือที่เกินความต้องการ ลดการลดราคาในนาทีสุดท้ายที่ตัดสินใจอย่างเร่งรีบ และควบคุมการกำหนดราคาได้ดีขึ้น เนื่องจากการลดราคาได้รับการสนับสนุนจากข้อมูลจริง แทนที่จะเป็นตามตารางเวลาทั่วไป

ซอฟต์แวร์การปรับลดราคา (Markdown) หรือที่เรียกว่าซอฟต์แวร์ Markdown จะกำหนดการลดราคาแต่ละรายการโดยอิงจากผลกระทบที่จำลองได้ต่อความต้องการ สินค้าคงคลัง และอัตรากำไร แทนที่จะใช้เปอร์เซ็นต์คงที่ที่นำไปใช้กับทั้งหมวดหมู่นี่คือคุณสมบัติที่โมดูลการปรับลดราคาและการเคลียร์สต็อกใน BOOPER MPS มอบให้ ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มจาก BOOPER ผู้พัฒนาซอฟต์แวร์กำหนดราคาจากฝรั่งเศสตั้งแต่ปี 2014

ในทางปฏิบัติ ระบบนี้จะระบุสินค้าที่มีความเสี่ยง จำลองสถานการณ์การลดปริมาณสินค้าต่าง ๆ (ทั้งด้านระยะเวลาและระดับความเข้มข้น) แนะนำการลดปริมาณสินค้าอย่างค่อยเป็นค่อยไปตามแต่ละรายการและแต่ละสาขา และประเมินผลการดำเนินการของแต่ละแคมเปญเพื่อปรับปรุงแคมเปญถัดไป ทีมของคุณยังคงควบคุมกฎเกณฑ์ทางธุรกิจได้ เช่น ระดับกำไรขั้นต่ำและข้อจำกัดทางการค้า

เมื่อเปรียบเทียบโซลูชันต่าง ๆ มีสามเกณฑ์สำคัญ ได้แก่ ระดับความละเอียดในการคำนวณ (ตามผลิตภัณฑ์และจุดขาย ไม่ใช่เพียงตามหมวดหมู่เท่านั้น) ความสามารถในการดำเนินการจำลองสถานการณ์ก่อนตัดสินใจ และการเชื่อมโยงกับคาดการณ์ยอดขายและกิจกรรมส่งเสริมการขายที่ได้วางแผนไว้แล้วค้นพบว่าทำไมคุณควรรวมการกำหนดราคา กิจกรรมส่งเสริมการขาย และการลดราคาไว้ในแพลตฟอร์มเดียว

BOOPER MPS ใช้ข้อมูลหลักจากห้าประเภทเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการระบายสินค้าคงคลัง ได้แก่ ประวัติการขาย ระดับสินค้าคงคลัง ราคาปัจจุบัน แผนการส่งเสริมการขาย และข้อมูลร้านค้า (ที่ตั้ง รูปแบบร้าน และโปรไฟล์ลูกค้า)นอกจากนี้ ยังอาจพิจารณาปัจจัยภายนอก เช่น สภาพอากาศ หรือราคาของคู่แข่ง เพื่อปรับปรุงคำแนะนำให้แม่นยำยิ่งขึ้น

ประวัติการขายเป็นข้อมูลที่สำคัญที่สุด: ข้อมูลนี้ช่วยให้โมเดลสามารถเรียนรู้อัตราการขายเฉพาะของแต่ละผลิตภัณฑ์และแต่ละจุดขายได้ และด้วยเหตุนี้จึงสามารถแยกแยะระหว่างสินค้าที่เพียงแต่ต้องการเวลาเพิ่มเติม กับสินค้าที่กำลังถึงจุดสิ้นสุดของวงจรชีวิตทางการค้าจริง ๆ เมื่อนำมาเปรียบเทียบกับระดับสต็อก ข้อมูลนี้จะช่วยกำหนดระดับความเร่งด่วนของแต่ละการตัดสินใจลดราคา ส่วนแผนการส่งเสริมการขายจะช่วยป้องกันไม่ให้การลดราคาส่งผลกระทบต่อแคมเปญการขายที่วางแผนไว้แล้วในช่วงเวลาเดียวกัน

BOOPER ไม่จำเป็นต้องมีฐานข้อมูลที่สมบูรณ์แบบเพื่อเริ่มใช้งาน: Data Loader สามารถปรับตัวให้เข้ากับกระแสข้อมูลที่มีอยู่ (ข้อมูลที่ส่งออกจากระบบ ERP, ไฟล์แบบแบน, ฐานข้อมูล, API) ทำให้คุณสามารถเชื่อมต่อกับแหล่งข้อมูลที่มีอยู่ได้ทันที โดยไม่ต้องรอจนกว่าระบบข้อมูลจะได้รับการปรับปรุงใหม่ ความแม่นยำของคำแนะนำจะเพิ่มขึ้นตามการขยายตัวของชุดข้อมูลในอดีต แต่แพลตฟอร์มนี้สามารถสร้างผลลัพธ์ที่สามารถนำไปใช้ได้จริงได้ทันที โดยใช้ข้อมูลพื้นฐานด้านการขายและสต็อก

สำหรับทีมจัดการราคาหรือทีมจัดการหมวดหมู่สินค้า คุณภาพของข้อมูลที่ป้อนเข้ายังคงเป็นปัจจัยสำคัญที่สุดในการรับประกันความน่าเชื่อถือของคำแนะนำ: ยิ่งข้อมูลประวัติการขายครอบคลุมช่วงฤดูกาลและรอบการส่งเสริมการขายที่หลากหลายมากเท่าไร โมเดลก็ยิ่งสามารถเรียนรู้ได้ดีขึ้นในการคาดการณ์พฤติกรรมที่ผิดปกติ (การขายสินค้าใกล้หมดสต็อก การขาดสต็อกของคู่แข่ง ความไม่แน่นอนที่เกี่ยวข้องกับสภาพอากาศ) แทนที่จะเพียงแค่คาดการณ์แนวโน้มจากข้อมูลในอดีต

การลดราคาแบบมือนั้นอิงตามกฎทั่วไป (เช่น ‘ลด 30% หลังจาก 6 สัปดาห์ที่ไม่มียอดขายเพียงพอ’) และตามการตัดสินใจของทีม ซึ่งถูกนำไปใช้อย่างค่อนข้างสม่ำเสมอในทั้งหมวดสินค้าในทางตรงกันข้าม การลดราคาที่ขับเคลื่อนด้วย AI อาศัยโมเดลการคาดการณ์ที่จำลองผลกระทบจริงของระดับการลดราคาแต่ละระดับ สำหรับผลิตภัณฑ์แต่ละชนิดและร้านค้าแต่ละแห่ง ก่อนที่จะนำไปใช้

ความแตกต่างอยู่ที่ระดับความละเอียดและความสามารถในการคาดการณ์เป็นหลัก กฎทั่วไปจะปฏิบัติต่อสินค้าที่ยังขายดีในร้านเดียวกันกับสินค้าที่กำลังถึงช่วงท้ายของวงจรชีวิตทางการค้าในร้านเดียวกัน เนื่องจากไม่สามารถวิเคราะห์รหัสสินค้าหลายพันรายการได้อย่างละเอียดเป็นรายชิ้น ในทางตรงกันข้าม วิธีการที่ใช้ AI จะประเมินพลวัตการขาย ระดับสต็อก และลักษณะตามฤดูกาลที่เป็นเอกลักษณ์ของแต่ละสินค้า เพื่อเสนออัตราส่วนลดและช่วงเวลาที่เหมาะสม

ความแตกต่างอีกประการหนึ่งอยู่ที่วงจรการปรับแก้: การลดราคาแบบมือมักไม่ค่อยถูกประเมินใหม่หลังจากตัดสินใจแล้ว ในขณะที่ระบบบริหารจัดการที่ขับเคลื่อนด้วย AI จะปรับคำแนะนำให้เหมาะสมขึ้นตามยอดขายจริงที่สังเกตได้หลังแต่ละรอบการลดราคา ซึ่งช่วยให้สามารถปรับทิศทางได้ก่อนที่จะก่อให้เกิดค่าใช้จ่ายสูง ทั้งสองแนวทางสามารถทำงานร่วมกันได้: ทีมยังคงควบคุมกฎธุรกิจ (เกณฑ์อัตรากำไรขั้นต่ำ ข้อจำกัดทางการค้า) ในขณะที่ให้ระบบคาดการณ์ปรับระดับที่เหมาะสมที่สุดภายในกรอบดังกล่าว

สำหรับบริษัทค้าปลีกที่มีหลายสาขา การเปลี่ยนจากระบบลดราคาแบบมือเป็นระบบลดราคาแบบคาดการณ์นี้ ทำให้ระดับการตัดสินใจอย่างละเอียดสามารถขยายตัวได้มากขึ้น: ทำให้สามารถปรับแต่งการตัดสินใจลดราคาได้หลายพันกรณี โดยไม่เพิ่มภาระงานให้กับพนักงาน ซึ่งส่งผลโดยตรงต่ออัตรากำไรรวมที่คงเหลือเมื่อสิ้นสุดฤดูกาล

ใช่BOOPER MPS ระบุสำหรับแต่ละผลิตภัณฑ์ว่าช่วงเวลาใดที่การลดราคาจะมีผลกระทบต่อความต้องการมากที่สุด เพื่อหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดสองประการที่มักเกิดขึ้นบ่อย ได้แก่ การลดราคาที่ดำเนินการเร็วเกินไป ซึ่งทำให้ต้องเสียส่วนกำไรจากการขายสินค้าที่เดิมสามารถขายได้ในราคาเต็ม และการลดราคาที่ดำเนินการช้าเกินไป ซึ่งไม่เพียงพอที่จะระบายสินค้าคงคลังให้หมดก่อนสิ้นฤดูกาล

การกำหนดเวลานี้อิงจากการวิเคราะห์ข้ามตัวชี้วัดหลายประการ ได้แก่ อัตราการขายจริงของผลิตภัณฑ์ตั้งแต่เปิดตัว ระดับสต็อกที่เหลืออยู่เมื่อเทียบกับอายุการเก็บรักษาที่คาดการณ์ ลักษณะตามฤดูกาลของหมวดสินค้า และข้อมูลการแข่งขัน (หากมี) ระบบคาดการณ์จะจำลองแนวโน้มความต้องการที่คาดการณ์ได้สัปดาห์ต่อสัปดาห์ และจะส่งคำแนะนำทันทีเมื่อถึงระดับเกณฑ์ทริกเกอร์ที่เหมาะสมที่สุด

การวางแผนล่วงหน้านี้ยังช่วยหลีกเลี่ยงผลกระทบแบบ “คอขวด” ที่มักเกิดขึ้น ซึ่งเกิดขึ้นเมื่อหลายกลุ่มผลิตภัณฑ์ถึงจุดสิ้นสุดของวงจรชีวิตทางการค้าในเวลาเดียวกัน และต้องลดราคาพร้อมกัน ซึ่งทำให้ความสนใจของลูกค้าถูกกระจายออกไป และเพิ่มแรงกดดันต่ออัตรากำไรรวมในช่วงเวลาดังกล่าว โดยการกระจายจุดเริ่มต้นการลดราคาให้สอดคล้องกับวงจรชีวิตจริงของแต่ละผลิตภัณฑ์ แพลตฟอร์มนี้จึงช่วยปรับให้ปริมาณงานในการลดราคาเป็นไปอย่างราบรื่นตามเวลา

สำหรับทีมกำหนดราคาและทีมจัดซื้อ ความสามารถในการคาดการณ์ช่วงเวลาที่เหมาะสมนี้ ทำให้การระบายสินค้าคงคลังเปลี่ยนจากการตัดสินใจแบบตอบสนอง – ซึ่งมักเกิดขึ้นภายใต้ความกดดันในช่วงท้ายฤดูกาล – เป็นกระบวนการบริหารจัดการอย่างต่อเนื่อง ซึ่งมีผลกระทบโดยตรงต่อการรักษาอัตรากำไรและอัตราการหมุนเวียนสินค้า ซึ่งเป็นสองตัวชี้วัดที่ฝ่ายขายทุกแห่งติดตามอย่างใกล้ชิด

ด้วยการให้ส่วนลดตั้งแต่เนิ่นๆ แทนที่จะให้ส่วนลดมากขึ้น: สินค้าที่ขายช้าหากถูกระบุตั้งแต่เนิ่นๆ จะขายได้ในอัตราที่พอสมควร ส่วนส่วนลดที่ให้ในช่วงท้ายฤดูกาลจะต้องให้ส่วนลดมากขึ้นมาก เพื่อขายสินค้าเดียวกันให้หมด

แผนการนี้ถูกจัดทำขึ้นตามแต่ละผลิตภัณฑ์ โดยพิจารณาจากอัตราการขายจริงตั้งแต่เปิดตัวสินค้า ปริมาณสินค้าคงเหลือเมื่อเทียบกับอายุการเก็บรักษาที่คาดการณ์ และลักษณะตามฤดูกาลของหมวดสินค้านั้น ขั้นตอนแรกจะเริ่มดำเนินการทันทีที่ช่องว่างระหว่างยอดขายจริงกับเป้าหมายขยายตัว หลังจากนั้นจะปรับระดับส่วนลดให้สอดคล้องกับยอดขายที่สังเกตได้ โดยพิจารณาตามแต่ละสาขา สำหรับสินค้าที่ล่าช้าจากกำหนดการอย่างมาก การย้ายสินค้าไปยังจุดขายที่ขายได้ดีกว่า อาจเป็นทางเลือกที่ประหยัดกว่าการให้ส่วนลดเพิ่มเติม

สินค้าที่ไม่ได้ขายเลยจริงๆ จำเป็นต้องมีการตัดสินใจแยกต่างหาก: ไม่ว่าจะเป็นการขายให้กับกลุ่มลูกค้าเป้าหมาย หรือหาทางแก้ไขโดยหาผู้จัดหาสินค้า ดูตารางกำหนดเวลาและระดับการลดราคาของเรา

การหลีกเลี่ยงการลดราคาแบบทั่วทั้งระบบต้องคำนวณส่วนลดแต่ละรายการในระดับที่ละเอียดที่สุด (SKU, ร้านค้า หรือแม้กระทั่งภูมิภาค) แทนที่จะใช้อัตราส่วนลดเดียวกับทั้งหมวดสินค้าBOOPER MPS กำหนดระดับส่วนลดที่เหมาะสมโดยอิงจากศักยภาพการขายจริงของแต่ละผลิตภัณฑ์ เพื่อรับประกันว่าส่วนลดจะถูกนำไปใช้เฉพาะในกรณีที่จำเป็นเท่านั้น

ในทางปฏิบัติ แพลตฟอร์มนี้รวมเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์และการวิจัยการดำเนินงานเพื่อจำลองผลของระดับการลดราคาที่กำหนดต่ออัตราการหมุนเวียนสินค้า ก่อนการนำไปใช้จริง โดยวิเคราะห์ทีละร้าน สินค้าที่ยังขายดีในร้านหนึ่งไม่จำเป็นต้องได้รับส่วนลดเท่ากันกับสินค้าเดียวกันที่กำลังใกล้ถึงปลายวงจรชีวิตในร้านอื่น: การลดราคาแบบสม่ำเสมอ ซึ่งคำนวณจากค่าเฉลี่ยระดับประเทศ จะเพิกเฉยต่อความแตกต่างเหล่านี้อย่างแม่นยำ และทำให้ต้องเสียอัตรากำไรของสินค้าที่ไม่จำเป็นต้องลดราคา

ระดับรายละเอียดนี้อ้างอิงจากประวัติการขาย ปริมาณสินค้าคงเหลือ ความเปลี่ยนแปลงตามฤดูกาล และข้อมูลคู่แข่ง (หากมี) เพื่อเสนออัตราส่วนลดสำหรับแต่ละผลิตภัณฑ์อย่างเฉพาะเจาะจง ซึ่งจะช่วยเพิ่มยอดขายให้สูงสุดโดยไม่ทำให้อัตรากำไรลดลงอย่างไม่จำเป็น ทีมสามารถควบคุมสถานการณ์ต่าง ๆ ได้ และปรับพารามิเตอร์ให้สอดคล้องกับลำดับความสำคัญในปัจจุบัน (อัตรากำไร, อัตราหมุนเวียนสินค้า หรือภาพลักษณ์ราคา)

สำหรับบริษัทค้าปลีกที่มีหลายสาขา ความสำคัญไม่ได้จำกัดอยู่เพียงการประหยัดค่าใช้จ่ายในแต่ละรายการสินค้าเท่านั้น: การลดราคาที่แม่นยำยิ่งขึ้นจะช่วยป้องกันผลกระทบสะสมจากส่วนลดที่ไม่สมเหตุสมผลนับพันรายการทั่วทั้งเครือข่าย ช่วยรักษาอัตรากำไรโดยรวม และลดความจำเป็นในการให้ส่วนลดสูงแบบกะทันหันในช่วงท้ายฤดูกาล เนื่องจากขาดการวางแผนล่วงหน้าอย่างเพียงพอ

โซลูชันการปรับลดราคาที่ขับเคลื่อนด้วย AI ช่วยสร้างผลตอบแทนจากการลงทุนได้อย่างรวดเร็ว โดยมุ่งเน้นไปที่สามปัจจัยที่สามารถวัดผลได้โดยตรง ได้แก่ การลดการปรับลดราคาที่มากเกินไป การปรับปรุงอัตราการหมุนเวียนสินค้า และการลดเวลาที่ทีมงานต้องใช้ในการตัดสินใจปรับลดราคาแบบทำมือสำหรับสินค้าแต่ละชิ้น

ปัจจัยแรก (การลดราคาเกินความจำเป็นน้อยลง) ส่งผลโดยตรงต่อการรักษาอัตรากำไร: ทุกหนึ่งเปอร์เซ็นต์ของการลดราคาที่หลีกเลี่ยงได้สำหรับสินค้าที่เดิมจะขายในราคาเต็ม (หรือด้วยส่วนลดที่น้อยลง) จะกลายเป็นกำไรที่เก็บไว้ ปัจจัยที่สอง คือ อัตราการหมุนเวียนสินค้า ช่วยลดทุนที่ถูกผูกไว้เมื่อสิ้นฤดูกาล และจำกัดความจำเป็นในการลดราคาอย่างหนักในนาทีสุดท้าย ปัจจัยที่สามช่วยปลดปล่อยเวลาให้กับทีมกำหนดราคาและทีมบริหารจัดการหมวดหมู่สินค้า ซึ่งก่อนหน้านี้ต้องใช้เวลาไปกับการตัดสินใจแบบทีละสินค้าที่มีมูลค่าเพิ่มต่ำ

ประโยชน์เหล่านี้มักจะเห็นได้ชัดเจนตั้งแต่แคมเปญลดราคาครั้งแรกที่แพลตฟอร์มนี้จัดการ เนื่องจากระบบไม่จำเป็นต้องมีการปรับเปลี่ยนโครงสร้างองค์กรใดๆ: BOOPER สามารถปรับเข้ากับตารางการระบายสินค้าคงคลังที่มีอยู่ได้ และค่อยๆ ปรับปรุงคำแนะนำให้แม่นยำขึ้นตามผลการขายจริงที่ยืนยันหรือปรับการคาดการณ์

อย่างไรก็ตาม ผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) ที่แท้จริงนั้นขึ้นอยู่กับจำนวน SKU ที่เกี่ยวข้อง ระดับความสมบูรณ์ของข้อมูลในอดีตที่มีอยู่ และความถี่ของแคมเปญลดราคาที่เฉพาะเจาะจงสำหรับผู้ค้าปลีกแต่ละราย: เครือข่ายที่มีการจัดโปรโมชั่นหลายรอบต่อปีและมีประวัติการขายที่สมบูรณ์ จะสามารถใช้ประโยชน์จากวิธีการคาดการณ์นี้ได้เร็วกว่าองค์กรที่มีข้อมูลในอดีตน้อยที่จะนำมาวิเคราะห์

ใช่ครับBOOPER MPS ได้รับการออกแบบมาสำหรับเครือข่ายที่ดำเนินงานในหลายประเทศ หลายสาขา และหลายหมวดหมู่สินค้า โดยมีการจัดการการลดราคาแบบรวมศูนย์ที่สำนักงานใหญ่ พร้อมทั้งให้ความยืดหยุ่นที่จำเป็นเพื่อตอบสนองความต้องการเฉพาะของแต่ละตลาดหรือจุดขาย

ในปฏิบัติแล้ว สิ่งนี้หมายความว่ากฎเกณฑ์การลดราคา (เช่น ระดับขอบเขตขั้นต่ำของส่วนลด, ตารางเวลาการลดราคา, และข้อกำหนดทางกฎหมายเฉพาะประเทศ) ได้รับการกำหนดและจัดการแบบรวมศูนย์ ในขณะที่การคำนวณระดับส่วนลดยังคงดำเนินการอย่างละเอียดตามแต่ละร้านและแต่ละหมวดหมู่ เพื่อพิจารณาความแตกต่างในอัตราการหมุนเวียนสินค้าจากพื้นที่หนึ่งไปยังอีกพื้นที่หนึ่ง

โครงสร้างนี้เหมาะสมอย่างยิ่งสำหรับกลุ่มบริษัทที่มีหลายแบรนด์: เครือข่ายที่จัดตั้งขึ้นในหลายประเทศหรือประกอบด้วยหลายสิบแบรนด์สามารถใช้วิธีการบริหารจัดการแบบเดียวได้ พร้อมทั้งปฏิบัติตามข้อกำหนดทางกฎหมายของแต่ละตลาด (เช่น ช่วงเวลาการขายที่ได้รับการกำกับดูแล) และพลวัตทางการค้าเฉพาะของแต่ละพื้นที่

สำหรับฟังก์ชันการกำหนดราคาแบบรวมศูนย์ ความท้าทายอยู่ที่การรักษาภาพรวมของการระบายสินค้าคงคลังทั่วทั้งเครือข่าย (ปริมาณสินค้าที่ลดราคา ผลกระทบต่ออัตรากำไร และอัตราการหมุนเวียนสินค้า) โดยไม่บังคับใช้กฎแบบเดียวที่เหมาะกับทุกสถานการณ์ ซึ่งไม่เหมาะสมกับตลาดที่มีพฤติกรรมการซื้อที่แตกต่างกัน; สิ่งนี้ยังคงเป็นสาเหตุหลักของการสูญเสียอัตรากำไรในระบบการลดราคาที่ได้รับการจัดการอย่างสม่ำเสมอเกินไป

โดยการตัดสินใจเป็นรายผลิตภัณฑ์และรายร้าน โดยอิงจากสามปัจจัย ได้แก่ ปริมาณสินค้าคงเหลือที่คาดการณ์ อัตราการขายเมื่อเทียบกับเป้าหมาย และระดับส่วนลด

การลดราคาตั้งแต่เนิ่นๆ และคำนวณอย่างรอบคอบ จะช่วยให้มีเวลาขายได้นานกว่าการลดราคาในระยะท้าย ซึ่งต้องลดราคาในอัตราที่สูงขึ้นเพื่อระบายสินค้าในปริมาณเท่ากัน สินค้าที่ขายได้เร็วกว่ากำหนดจะไม่ถูกลดราคา ส่วนสินค้าที่ขายช้ากว่ากำหนดอย่างมาก จะถูกลดราคาเร็วขึ้น หรือย้ายไปยังร้านที่ขายได้ดีกว่า