Розничная торговля характеризуется большим объемом операций (при незначительном размере единичной транзакции), большим количеством клиентов и, чаще всего, распределенным хранением данных. Высокий уровень конкуренции вынуждает компании уделять особое внимание вопросам лояльности клиентов и учитывать особенности поведения различных категорий потребителей. Но лояльность, хотя и очень важная, всего лишь одна из проблем, стоящих перед розничным предприятием. Список задач значительно шире: повышение оборачиваемости, снижение расходов, уменьшение рисков и прочее. Большинство аналитических задач стоящих перед компаниями, занимающимися розничной торговлей, можно решить при помощи Deductor.

Ниже приведем примеры решаемых задач.

Консолидация данных

В состав Deductor входит многомерное хранилище данных Deductor Warehouse. Оно позволяет организовать централизованное хранение данных, поступающих из различных подразделений. При этом можно не просто загружать в хранилище всю поступающую информацию, а провести необходимую предобработку и очистку данных. Таким образом, в хранилище будет содержаться очищенная и подготовленная для последующего анализа информация. Deductor Warehouse является наиболее удобным местом для хранения консолидированной информации. Хранилище данных содержит всю необходимую для анализа функциональность.

Обработка нерегламентированных запросов

Очень часто в процессе анализа необходимо получить ответ на сформулированный на лету вопрос, например, 'сколько приобрели определенного товара за прошедший месяц в магазинах, расположенных в центре города'. Наличие подготовленного хранилища данных и OLAP механизмов позволяет быстро получать ответы на поставленные таким образом вопросы, не прибегая к помощи программистов. Можно извлечь нужную информацию из хранилища, указав интересующие признаки и просмотреть результаты при помощи кросс-таблицы и кросс-диаграммы.

Прогнозирование продаж

Одна из наиболее актуальных задач – прогнозирование продаж. Наличие прогноза позволяет производить закупки в нужном объеме и в нужное время. Благодаря этому увеличивается удовлетворенность клиентов, увеличивается оборачиваемость товаров, снижаются требование к размеру складских помещений, уменьшаются риски образования нераспроданных товаров. Для решения этой задачи в Deductor имеются все необходимые инструменты – механизм очистки и трансформации данных, самообучающиеся алгоритмы для построения прогностических моделей, инструменты для работы с временными рядами.

Сегментация клиентской базы

Каждый клиент желает, чтобы были учтены его персональные предпочтения. Если компания предлагает массовый товар, то большое количество потребителей не позволяет учесть персональные особенности, не повысив значительно стоимость обслуживания. Наиболее оптимальной в данном случае является политика, при которой клиенты разбиваются на группы достаточно близких по поведению людей и каждой такой группе предлагается свой набор продуктов и услуг. Подобная сегментация позволяет максимально учесть потребности клиентов, не увеличивая стоимость их обслуживания. В Deductor включены самообучающиеся механизмы для сегментации, позволяющие учесть десятки разнородных факторов, влияющих на поведение покупателей.

Стимулирование продаж

Одним из методов стимулирования продаж является поиск ассоциативных связей между различными товарами и товарными группами, т.е. определение с какой вероятностью покупатель приобретет товар X, если до этого приобрел товар Y. Причем речь идет о нетривиальных закономерностях. Знание такого рода зависимостей позволяет оптимизировать продуктовую линейку, организовывать кросс продажи, правильнее размещать товар на полках и в каталогах, проводить маркетинговые мероприятия с максимальной эффективностью, проводить распродажи. В Deductor для решения этой задачи реализованы механизмы поиска ассоциативных правил, способные обрабатывать огромные массивы данных и отображать результаты в удобном для интерпретации виде.

Анализ профилей клиентов

Имея дополнительные сведения о клиентах, например, при использовании ими дисконтных карт, можно автоматически строить профили клиентов, определяя какие из его характеристик потребителя оказываются наиболее значимыми при покупке того или иного товара. Наличие информации такого рода позволяет эффективнее строить рекламную компанию (ориентируясь на наиболее интересную в данный момент целевую группу), грамотно проводить позиционирование товаров, организовывать прямые рекламные рассылки. Кроме того, знание предпочтений потребителей позволяет оценивать лояльность той или иной категории клиентов и корректировать в соответствии с этим свои политику по отношению к ним. В Deductor реализованы методы машинного обучения, автоматически выделяющие наиболее значимые факторы, извлекающие правила из данных и представляющие их в удобном для интерпретации иерархическом виде.

Обнаружение аномальных отклонений

Аномалии в поведении покупателей или сотрудников могут представлять большой интерес и сигнализировать о возможных проблемах, например, о случаях воровства, наличии брака, мошенничестве. Каждый из таких случаев, например, неожиданно возросший процент возвратов товаров в каком-то магазине, требует к себе особого внимания. Причин такого рода отклонений может быть множество: поломка торгового оборудования, проблемы у поставщика продукции или мошенничество, главное – вовремя среагировать и не допустить, чтобы подобные случаи нанесли значительный урон. Так как количество операций велико, необходимо иметь возможность автоматически выявлять подобные отклонения. В Deductor включены механизмы, позволяющие строить модели наиболее характерного развития ситуации и автоматически выявлять случаи аномальных отклонений от стандартного поведения.

Анализ тенденций

Понимание тенденции развития является необходимым условием стабильного развития бизнеса. Смена предпочтений потребителей, насыщение рынка, изменение динамики продаж в столице и регионах, развитие конкурентов – это лишь небольшая часть интересных для управления тенденций. Для анализа тенденций необходимо использовать широкий спектр методов анализа от визуализации (отображение диаграмм, трендов) до построения прогностических моделей. Весь необходимый для анализа тенденций инструментарий представлен в Deductor. Аналитик может извлечь нужные для анализа данные, просмотреть различными способами имеющуюся информацию, очистить данные от аномальных выбросов и шумов, построить модель и на основе ее получить оценить тенденции.

Другие задачи

Выше описана лишь небольшая часть задач, актуальных для розничных компаний, которые можно решить с использованием аналитической платформы Deductor. В действительности список решаемых задач значительно шире.

Консолидация и отчетность:

  1. Создание системы регулярной отчетности
  2. Бюджетирование
  3. Контроль исполнения бюджета
  4. План-факторный анализ
  5. Оценка прибыльности
  6. Анализ структуры доходов и расходов
  7. Анализ денежных потоков

    Анализ лучших и худших объектов

    1. Наиболее и наименее прибыльные категории клиентов за любой период
    2. Наиболее и наименее прибыльные товары (товарные группы) за любой период
    3. Магазины с максимальной и минимальной отдачей
    4. Сотрудники с максимальной и минимальной отдачей

      Анализ тенденций

      1. Оценка динамики изменения клиентской базы по типу клиента, категории, региону
      2. Прогнозирования финансовых поступлений
      3. Прогнозирование вероятности возврата/брака/отказа
      4. Анализ динамики денежных поступлений от различных категорий клиентов

        Моделирование

        1. Оценка эффективности рекламной кампании
        2. Определение отдачи от маркетинговых действий
        3. Позиционирование товаров
        4. Оценка эффективности работы компании в целом и каждого сотрудника, в частности, время обработки заказов, количество брака/возвратов/отказов, эффективность контактов
        5. Ранжирование клиентов
        6. Анализ эластичности спроса
        7. Оценка отдачи от использования различных каналов продвижения
        8. Оптимизация закупок

          Эти задачи является актуальным для многих компаний в сфере розничной торговли. Deductor позволяет решать все описанные выше задачи, причем создавать расширяемое решение. Начинать с наиболее простых задач, не меняя платформы, переходить к более сложным, получая реальную отдачу на каждом этапе развития.

          www.on-crm.ru

          Онлайн CRM система:
          - единая база клиентов
          - история взаимодействий
          - учет продаж

          www.badadom.ru

          Портал - все новостройки СПб
          - база новостроек
          - поиск квартир
          - бронирование квартир

          www.on-realty.com

          Сервисы для риелторов
          - Сайт агентства недвижимости
          - База новостроек
          - Виджет каталога новостроек

          Санкт-Петербург, Полюстровский пр., д. 43А © sinercom.ru, 2017

          (812) 385-72-26

          @

          sinercom@sinercom.ru

          wolter-sc

          Карта сайта