MPS mô phỏng hành vi mua sắm bằng cách sử dụng các thuật toán học máy có khả năng dự đoán:

• Tác động của việc giảm giá đến doanh số bán hàng

• Mức độ nhạy cảm của khách hàng đối với các mức chiết khấu khác nhau.

• Ảnh hưởng của tính thời vụ và vòng đời sản phẩm

• Rủi ro cạnh tranh nội bộ giữa các sản phẩm.

• Các tín hiệu yếu cho thấy doanh số bán hàng đang chậm lại.

Các mô hình được huấn luyện lại liên tục bằng dữ liệu thực để cải thiện độ chính xác theo thời gian.

Kết quả: Cái nhìn đáng tin cậy và năng động về tác động thực tế của việc giảm giá đối với hiệu quả bán hàng.

Hiệu quả của các chiến lược giảm giá phụ thuộc vào sự tích hợp thông minh của nhiều nguồn dữ liệu:

• Lịch sử bán hàng

• Mức tồn kho

• Lịch sử giá cả và giảm giá

• Lịch khuyến mãi

• Dữ liệu cạnh tranh

• Tính thời vụ

• Thời tiết, sự kiện, ngày lễ

• Các loại cửa hàng và khu vực địa lý

BOOPER tổng hợp các yếu tố này để tạo ra các kịch bản giảm hàng tồn kho thực tế và phù hợp với bối cảnh.

MPS tự động ước tính:

• Độ co giãn giá theo sản phẩm, danh mục và cửa hàng

• Hiệu ứng ngưỡng (10%, 20%, 30%…)

• Độ co giãn chéo (thay thế, bổ sung)

• Tác động quảng bá gián tiếp

Mô hình này cho phép chúng ta hiểu chính xác nhu cầu phản ứng như thế nào với từng mức giảm giá.

Do đó, các chiến lược giảm giá có thể được phân biệt theo từng nhóm cửa hàng chứ không phải theo một phương pháp đồng nhất.

MPS cho phép bạn kiểm tra các giả thuyết khác nhau trước khi triển khai chúng:

• Thời hạn và số lượng giảm giá

• Khoảng thời gian giao hàng

• Ứng dụng tại điểm bán hàng hoặc trong kho.  

• Vân vân.  

Mỗi mô phỏng đo lường tác động dự đoán lên:

• Các tập sách

• Lợi nhuận

• Doanh thu