Dự đoán chính xác khối lượng bán hàng trong bối cảnh thị trường biến động.
Tích hợp tác động của các yếu tố ngoại sinh và nội sinh.
Tối ưu hóa hàng tồn kho và vật tư phù hợp với thực tế.
Điều chỉnh chiến lược bắt đầu từ những chi tiết nhỏ nhất: sản phẩm và cửa hàng.
Mô phỏng tác động của các quyết định kinh doanh trước khi thực hiện chúng.
Đảm bảo độ tin cậy, khả năng truy xuất nguồn gốc và quản trị của các dự báo.
Dự báo yêu cầu Hỗ trợ bởi AI
BOOPER MPS mô phỏng hành vi mua sắm bằng cách sử dụng thuật toán học máy và học sâu có khả năng dự đoán:
- Doanh số bán hàng theo sản phẩm, danh mục, điểm bán hàng và kỳ.
- Ảnh hưởng của tính mùa vụ và chu kỳ thương mại
- Tác động của các chương trình khuyến mãi và biến động giá cả
- Tất cả những điều này đều phải tính đến sự cạnh tranh, sự thay đổi xu hướng và các tín hiệu yếu.
Các mô hình được huấn luyện lại liên tục để cải thiện độ chính xác theo thời gian.
Kết quả: Một tầm nhìn đáng tin cậy và năng động về khối lượng hàng hóa trong tương lai để quản lý hoạt động thương mại và hậu cần.
Tích hợp các yếu tố nội sinh và ngoại sinh
Hiệu quả của các dự báo phụ thuộc vào sự tích hợp thông minh của nhiều nguồn dữ liệu:
Nội bộ:
- Lịch sử bán hàng
- Kế hoạch quảng bá
- Giá cả và sự thay đổi giá cả
- Địa điểm cửa hàng
Bên ngoài:
- Dữ liệu cạnh tranh
- Thời tiết: nắng, mưa
- Những ngày lễ đặc biệt: Giáng sinh, Ngày lễ tình nhân, Ngày của Mẹ...
- Tỷ giá hối đoái, lạm phát, ...
BOOPER MPS kết hợp các yếu tố này để tạo ra các kịch bản thực tế và phù hợp với bối cảnh.
Phân cụm điểm việc bán hàng
BOOPER MPS tự động phân loại các cửa hàng dựa trên hành vi bán hàng của họ:
- Hiệu suất bán hàng
- Độ nhạy cảm về giá
- Phân loại khách hàng
- Môi trường cạnh tranh
- Tính thời vụ địa phương
Do đó, các chiến lược có thể được phân biệt theo từng nhóm cửa hàng thay vì áp dụng một phương pháp đồng nhất.
+2 đến +5%
độ chính xác của dự báo doanh số
-20 đến -30%
tình trạng thiếu hàng
-15 đến -25%
hàng tồn kho dư thừa
-50 %
thời gian dành cho việc dự báo thủ công
Mô phỏng với quy tắc
BOOPER MPS cho phép bạn kiểm tra các giả thuyết khác nhau trước khi triển khai thực tế:
- Phù hợp với đối thủ cạnh tranh
- Biến động giá hoặc lợi nhuận
- Hành lang biến động giá
- Tác động của chuỗi
- Vân vân.
Mỗi mô phỏng đo lường tác động dự đoán lên:
- Định vị cạnh tranh
- Doanh thu
- Lợi nhuận
Thông báo thông minh và quản lý chủ động
BOOPER MPS nhận diện và cảnh báo người dùng trong các trường hợp sau:
- Chênh lệch giá: giá mua, giá của đối thủ cạnh tranh,
- Sai lệch so với mục tiêu: Khoảng cách lợi nhuận đáng kể, sự không nhất quán về chủng loại sản phẩm.
- Cơ hội tối ưu hóa được phát hiện bởi AI
Việc định giá đang trở thành một quá trình chủ động hơn là thụ động.
Báo cáo và phân tích hiệu suất so sánh
BOOPER MPS cung cấp các công cụ điều khiển tiên tiến:
- Bảng điều khiển có thể tùy chỉnh
- Theo dõi KPI giảm giá (doanh số bán ra, lợi nhuận, tốc độ luân chuyển hàng hóa)
- So sánh giữa các cửa hàng, khu vực và danh mục
- Phân tích thời gian của các chiến dịch giảm giá
- Xuất khẩu cho lĩnh vực tài chính, chuỗi cung ứng và quản lý chung.
Các nhóm có một tầm nhìn rõ ràng, thống nhất và khả thi về hiệu quả giảm hàng tồn kho.
BOOPER MPS tích hợp công cụ mô phỏng giá (PSS) dựa trên độ co giãn và trí tuệ nhân tạo để đo lường tác động của kịch bản định giá lên khối lượng, doanh thu và lợi nhuận. Nó kết hợp dữ liệu lịch sử, dự báo và các quy tắc kinh doanh để quản lý nhiều mục tiêu trong điều kiện ràng buộc và đảm bảo các quyết định vận hành đúng đắn.
BOOPER MPS quản lý định giá theo khu vực địa lý và các bậc giá. Giá cả được mô phỏng và tối ưu hóa dựa trên mức độ co giãn, mục tiêu lợi nhuận và các ràng buộc kinh doanh, đảm bảo tính nhất quán tổng thể, sự khác biệt theo từng địa phương và quản lý hiệu suất đa cấp.
BOOPER quản lý danh mục sản phẩm theo định dạng, khu vực và kênh phân phối, có tính đến kích thước bao bì, dự báo doanh số và vòng đời sản phẩm. Mô phỏng lợi nhuận giúp đưa ra quyết định về việc giới thiệu hoặc loại bỏ sản phẩm dựa trên hiệu quả kinh tế và mục tiêu lợi nhuận.
BOOPER đảm bảo các quyết định về giá cả thông qua quản trị có cấu trúc dựa trên các mô hình có thể giải thích được, các quy tắc kinh doanh và khả năng truy vết mô phỏng hoàn chỉnh. Các quy trình xác thực đa cấp đảm bảo tính nhất quán chiến lược, kiểm soát rủi ro, khả năng kiểm toán và kiểm soát sự biến động về lợi nhuận và hiệu suất.
Trí tuệ nhân tạo (AI) phân tích khối lượng lớn dữ liệu lịch sử và ngữ cảnh để xác định các mô hình mà con người không thể nhận biết. Ví dụ, nó xem xét tính thời vụ, các chương trình khuyến mãi, giá cả, thời tiết và cạnh tranh để tạo ra các dự báo năng động và được điều chỉnh liên tục.
MPS chủ yếu sử dụng dữ liệu bán hàng trong quá khứ, giá cả, chương trình khuyến mãi, lịch bán hàng, dữ liệu cửa hàng và các yếu tố bên ngoài (thời tiết, sự kiện, cạnh tranh). Dữ liệu càng phong phú, mô hình càng chính xác. Chúng tôi khuyến nghị sử dụng tối thiểu một năm dữ liệu lịch sử.
Các phương pháp truyền thống dựa vào số liệu trung bình và xu hướng trong quá khứ. Máy học tích hợp hàng trăm biến số cùng lúc, phát hiện các mối quan hệ phi tuyến tính và tự động thích ứng với những thay đổi trong hành vi người tiêu dùng.
Bằng cách dự đoán nhu cầu tương lai chính xác hơn, MPS cho phép điều chỉnh khối lượng đơn đặt hàng, giảm tình trạng thiếu hàng và tồn kho quá mức, cải thiện chất lượng dịch vụ và hạn chế sự trì trệ tài chính liên quan đến hàng tồn kho.
Các dự án BOOPER chứng minh khả năng hoàn vốn nhanh chóng nhờ giảm chi phí đầu tư vào định giá, tăng khối lượng bán hàng, tối ưu hóa tồn kho, giảm thời gian dành cho dự báo thủ công và cải thiện tổng thể hình ảnh giá cả. Lợi ích ban đầu được thấy ngay lập tức.
Đúng vậy. MPS được thiết kế dành cho các tài khoản bán lẻ lớn với quản lý đa quốc gia, đa cửa hàng, đa danh mục sản phẩm và quản trị tập trung, đồng thời vẫn duy trì tính linh hoạt tại địa phương.
Đúng vậy. MPS cũng được thiết kế để phù hợp với các tổ chức nhỏ hơn. Thuật ngữ và số liệu vẫn giữ nguyên như của khách hàng. Chất lượng thuật toán cũng tương tự như ở các cấu trúc lớn hơn.