ลดราคาและสินค้าล้างสต็อก

AI วิเคราะห์ประวัติการขาย ระดับสินค้าคงคลัง ฤดูกาล ราคา และพฤติกรรมลูกค้า เพื่อคาดการณ์ผลกระทบที่แท้จริงของการลดราคา โดยจะระบุระดับส่วนลดที่เหมาะสมในเวลาที่เหมาะสม เพื่อเพิ่มยอดขายให้สูงสุด ในขณะเดียวกันก็รักษาอัตรากำไรไว้ได้

BOOPER ใช้ประโยชน์จากข้อมูลยอดขายในอดีต สินค้าคงคลัง ราคา ปฏิทินโปรโมชั่น ข้อมูลร้านค้า และปัจจัยภายนอก เช่น สภาพอากาศและการแข่งขันเป็นหลัก ยิ่งข้อมูลครบถ้วนมากเท่าไหร่ คำแนะนำก็จะยิ่งแม่นยำมากขึ้นเท่านั้น

การลดราคาด้วยตนเองอาศัยกฎทั่วไปและสัญชาตญาณ ในขณะที่การลดราคาด้วย AI ใช้แบบจำลองการคาดการณ์ที่จำลองผลกระทบในโลกแห่งความเป็นจริงของส่วนลดแต่ละระดับต่อผลิตภัณฑ์และต่อร้านค้า

ใช่แล้ว BOOPER คาดการณ์ช่วงเวลาที่การลดราคาจะส่งผลกระทบต่อความต้องการมากที่สุด และหลีกเลี่ยงการลดราคาที่เร็วเกินไปหรือช้าเกินไป

ระบบนี้คำนวณส่วนลดในระดับละเอียด (SKU, ร้านค้า, ภูมิภาค) เพื่อปรับส่วนลดให้เข้ากับศักยภาพการขายจริงและหลีกเลี่ยงการให้ส่วนลดที่ไม่จำเป็น

โครงการ BOOPER แสดงให้เห็นถึงผลตอบแทนจากการลงทุนที่รวดเร็ว เนื่องจากการลดราคา การปรับปรุงการหมุนเวียนสินค้าคงคลัง และลดเวลาที่ใช้ในการตัดสินใจด้วยตนเอง โดยปกติแล้วจะเห็นผลกำไรเบื้องต้นภายในเวลาไม่ถึงสามเดือน

ใช่แล้ว BOOPER ถูกออกแบบมาสำหรับบัญชีค้าปลีกขนาดใหญ่ที่มีการบริหารจัดการหลายประเทศ หลายสาขา และหลายหมวดหมู่สินค้า ในขณะเดียวกันก็ยังคงรักษาการกำกับดูแลจากส่วนกลางและความยืดหยุ่นในระดับท้องถิ่นไว้ได้