การกำหนดราคาเป็นหัวใจสำคัญของ

ผลงาน

BOOPER ออกแบบมาเพื่อผู้ค้าปลีก เครือข่ายร้านค้าปลีก และแบรนด์ที่มีข้อมูลปริมาณมากเกี่ยวกับราคา ยอดขาย และโปรโมชั่น การกำหนดตำแหน่งนี้เกิดจากธรรมชาติของแพลตฟอร์มเอง: โมดูลการวิเคราะห์ การคาดการณ์ และการแนะนำได้รับประโยชน์จากปริมาณและความสมบูรณ์ของข้อมูลที่มีอยู่ ผู้ค้าปลีกที่มีจำนวน SKU หรือร้านค้าจำกัดจะได้รับประโยชน์น้อยลงจากการจัดการราคาที่อัตโนมัติสูง เมื่อเทียบกับเครือข่ายที่มีหลายร้านหรือหลายประเทศ ซึ่งต้องเผชิญกับการตัดสินใจด้านราคาหลายพันรายการพร้อมกัน ในทางปฏิบัติ BOOPER รองรับทั้งผู้ค้าปลีกสินค้าอาหารและสินค้าที่ไม่ใช่อาหาร ในรูปแบบต่าง ๆ — ไฮเปอร์มาร์เก็ต ร้านค้าท้องถิ่น และอีคอมเมิร์ซ — โดยเงื่อนไขคือความซับซ้อนของการจัดการราคา (จำนวน SKU สาขา และช่องทาง) ต้องถึงระดับที่จำเป็นต้องใช้แพลตฟอร์มเฉพาะ แทนที่จะจัดการด้วยสเปรดชีต สำหรับบริษัทที่ยังไม่แน่ใจว่าโซลูชันดังกล่าวเหมาะสมหรือไม่ ปัจจัยที่ 결정สำคัญที่สุดยังคงเป็นปริมาณและความซับซ้อนจริงของการตัดสินใจกำหนดราคาที่ต้องจัดการ: ยิ่งจำนวนการตัดสินใจกำหนดราคาประจำวันสูงเท่าไร มูลค่าที่การจัดการอัตโนมัติสร้างขึ้นก็ยิ่งสูงกว่าการจัดการด้วยมือ

ใช่ครับ BOOPER สามารถทำงานร่วมกับสภาพแวดล้อม IT หลัก (SAP, Oracle, Google Cloud) ได้ และสามารถผสานรวมกับเครื่องมือที่มีอยู่ได้อย่างง่ายดาย ความเข้ากันได้นี้ช่วยแก้ปัญหาข้อจำกัดหลักสำหรับผู้ค้าปลีกส่วนใหญ่: ข้อมูลการขาย สต็อก และแคตตาล็อกสินค้าถูกเก็บไว้ในระบบที่มีอยู่แล้ว – ซึ่งมักเป็นผลจากการลงทุนมาหลายปี – และแพลตฟอร์มกำหนดราคาที่จำเป็นต้องให้ข้อมูลเหล่านี้ถูกคัดลอกหรือป้อนใหม่ด้วยมือ มักจะไม่เป็นไปได้ในทางปฏิบัติ การบูรณาการนี้ทำงานได้ทั้งสองทาง: ข้อมูลถูกส่งจากระบบที่มีอยู่เพื่อสนับสนุนการวิเคราะห์และคำแนะนำของ BOOPER และขึ้นอยู่กับรูปแบบการตั้งค่าที่เลือก การตัดสินใจที่ทำบนแพลตฟอร์มสามารถส่งกลับไปยังระบบปฏิบัติการของผู้ค้าปลีกเพื่อนำไปใช้โดยไม่ต้องป้อนข้อมูลใหม่ด้วยมือ สำหรับผู้ค้าปลีก ความเข้ากันได้นี้กำหนดโดยตรงถึงความเร็วในการนำระบบไปใช้และต้นทุนจริงของโครงการ: ยิ่งระบบนิเวศที่มีอยู่เป็นมาตรฐานและมีโครงสร้างที่ดีมากเท่าไร การบูรณาการก็จะยิ่งรวดเร็วและเชื่อถือได้มากขึ้น ซึ่งส่งผลให้การส่งมอบผลลัพธ์แรกในด้านการจัดการราคาเกิดขึ้นได้เร็วขึ้น

BOOPER สามารถนำเข้าสู่การใช้งานได้อย่างรวดเร็ว ด้วยสถาปัตยกรรมแบบโมดูลาร์และเทคโนโลยีบิ๊กดาต้า ผลลัพธ์แรกสามารถเห็นได้ภายในไม่กี่สัปดาห์ ความเร็วนี้เกิดจากแนวทางแบบโมดูลาร์ของแพลตฟอร์มเป็นหลัก: แทนที่จะต้องนำทุกโมดูลมาใช้งานอย่างเต็มรูปแบบตั้งแต่วันแรก สามารถจัดลำดับความสำคัญให้กับส่วนประกอบที่จำเป็นที่สุดสำหรับผู้ค้าปลีก — เช่น การปรับราคาให้แข่งขันได้ และการวิเคราะห์ประสิทธิภาพราคา — ก่อนที่จะขยายขอบเขตการใช้งานอย่างค่อยเป็นค่อยไปตามความต้องการ อย่างไรก็ตาม ระยะเวลาการดำเนินการจริงขึ้นอยู่กับคุณภาพและความพร้อมใช้งานของข้อมูลบริษัทเป็นอย่างมาก: ระบบข้อมูลที่มีโครงสร้างดี พร้อมด้วยฐานข้อมูลผลิตภัณฑ์ที่เชื่อถือได้ และแหล่งข้อมูลที่สามารถบูรณาการได้ทันที (ERP, PIM, BI) จะช่วยเร่งกระบวนการบูรณาการได้อย่างมีนัยสำคัญ ในขณะที่ข้อมูลที่กระจัดกระจายหรือมีคุณภาพต่ำจำเป็นต้องมีการเตรียมการล่วงหน้าเพื่อรับรองความน่าเชื่อถือ สำหรับผู้ค้าปลีก ความเร็วในการดำเนินการนี้เป็นเกณฑ์สำคัญในการเลือกแพลตฟอร์มการกำหนดราคา: มันช่วยให้พวกเขาเริ่มเห็นผลลัพธ์ที่จับต้องได้ตั้งแต่แรก — ผลประโยชน์ที่เห็นได้ชัดในแง่ของอัตรากำไรและความสม่ำเสมอในการกำหนดราคา — แม้ก่อนที่ฟังก์ชันทั้งหมดที่วางแผนไว้จะถูกนำออกมาใช้อย่างเต็มรูปแบบ

ลูกค้ากำลังเห็นอัตรากำไรที่ดีขึ้น การเติบโตของรายได้ และผลตอบแทนจากการลงทุนที่รวดเร็ว ผลลัพธ์เหล่านี้เกิดจากกลไกที่แพลตฟอร์มได้กระตุ้นขึ้น: ความสม่ำเสมอในการกำหนดราคาที่ดีขึ้นช่วยลดการสูญเสียอัตรากำไรที่เกิดจากความไม่สม่ำเสมอที่ควบคุมไม่ได้; การจัดการโปรโมชั่นที่ละเอียดขึ้นช่วยลดกิจกรรมที่มีกำไรต่ำ; และการคาดการณ์ความต้องการที่แม่นยำยิ่งขึ้นช่วยให้การตัดสินใจเป็นไปอย่างมีเหตุผลก่อนที่จะนำไปปฏิบัติ แทนที่จะต้องแก้ไขหลังจากเหตุการณ์เกิดขึ้นแล้ว ระดับของผลลัพธ์เหล่านี้แตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับขอบเขตของการนำระบบไปใช้ คุณภาพของข้อมูลที่มีอยู่ และความสามารถขององค์กรในการนำวิธีการตัดสินใจใหม่มาใช้อย่างแท้จริง — นี่คือเหตุผลที่ BOOPER ผสมผสานการนำระบบไปใช้ทางเทคนิคกับการสนับสนุนการจัดการการเปลี่ยนแปลงอย่างเป็นระบบ และเมื่อจำเป็น ก็พัฒนาทักษะให้กับทีมงาน กรณีตัวอย่างเช่น ลูกค้าของเราในภาคอาหาร ซึ่งจัดการราคาหลายล้านรายการในร้านค้ากว่า 1,700 แห่ง แสดงให้เห็นถึงการเปลี่ยนผ่านจากระบบกำหนดราคาแบบตอบสนอง (reactive pricing) ไปสู่ระบบกำหนดราคาแบบคาดการณ์ (predictive pricing) ด้วยคำแนะนำอัตโนมัติ การจำลองก่อนการดำเนินการ และการกำกับดูแลการตัดสินใจแบบรวมศูนย์ — แทนที่จะใช้วิธีการที่กระจัดกระจายและเสียเวลา