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.