MPS สร้างแบบจำลองพฤติกรรมการซื้อโดยใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่สามารถทำนายได้ดังนี้:

• ผลกระทบของการลดราคาต่อปริมาณการขาย

• ความอ่อนไหวของลูกค้าต่อส่วนลดในระดับต่างๆ

• ผลกระทบของฤดูกาลและวงจรชีวิตของผลิตภัณฑ์

• ความเสี่ยงของการแย่งส่วนแบ่งตลาดระหว่างผลิตภัณฑ์

• สัญญาณอ่อนๆ ที่บ่งชี้ถึงการชะลอตัวของยอดขาย

โมเดลเหล่านี้ได้รับการฝึกฝนใหม่อย่างต่อเนื่องโดยใช้ข้อมูลจริงเพื่อปรับปรุงความแม่นยำเมื่อเวลาผ่านไป

ผลลัพธ์: มุมมองที่น่าเชื่อถือและยืดหยุ่นเกี่ยวกับผลกระทบที่แท้จริงของการลดราคาต่อประสิทธิภาพการขาย

ประสิทธิภาพของกลยุทธ์การมาร์กดาวน์ขึ้นอยู่กับการบูรณาการอย่างชาญฉลาดของแหล่งข้อมูลหลายแหล่ง:

• ประวัติการขาย

• ระดับสินค้าคงคลัง

• ราคาและประวัติการลดราคา

• ปฏิทินส่งเสริมการขาย

• ข้อมูลการแข่งขัน

• ฤดูกาล

• สภาพอากาศ เหตุการณ์ วันหยุด

• ประเภทของร้านค้าและพื้นที่ทางภูมิศาสตร์

BOOPER รวบรวมปัจจัยเหล่านี้เพื่อสร้างสถานการณ์การจำหน่ายสินค้าคงคลังที่สมจริงและสอดคล้องกับบริบท

MPS จะประเมินค่าโดยอัตโนมัติว่า:

• ความยืดหยุ่นของราคาตามผลิตภัณฑ์ หมวดหมู่ และร้านค้า

• ผลกระทบตามเกณฑ์ (10%, 20%, 30%…)

• ความยืดหยุ่นไขว้ (การทดแทน การเสริมกัน)

• ผลกระทบทางอ้อมจากการส่งเสริมการขาย

การสร้างแบบจำลองนี้ช่วยให้เราเข้าใจได้อย่างแม่นยำว่าความต้องการสินค้าตอบสนองต่อส่วนลดแต่ละระดับอย่างไร

ดังนั้น กลยุทธ์การลดราคาจึงสามารถแตกต่างกันไปตามกลุ่มร้านค้า แทนที่จะใช้แนวทางเดียวกันทั้งหมด

MPS ช่วยให้คุณสามารถทดสอบสมมติฐานต่างๆ ก่อนที่จะนำไปใช้จริง:

• ระยะเวลาและจำนวนส่วนลด

• ช่วงเวลาการส่งมอบ

• ใช้งานได้ ณ จุดขายหรือในคลังสินค้า  

• เป็นต้น  

การจำลองแต่ละครั้งจะวัดผลกระทบที่คาดการณ์ไว้ต่อ:

• เล่มต่างๆ

• ระยะขอบ

• รายได้