Autor: robert

Zyskaj dostęp do właściwych informacji we właściwym momencie

Efektywne podejmowanie decyzji wymaga łatwego dostępu do właściwych informacji w odpowiednim momencie. Adekwatne raporty muszą być często oparte na danych pochodzących z wielu zróżnicowanych źródeł. Ręczne przygotowywanie raportów jest czasochłonne i podatne na błędy. Pociąga za sobą nie tylko duże nakłady i koszty pracy ale także może powodować opóźnienia w dostępie do informacji dla menedżerów. Automatyzacja procesu raportowania pomaga zwiększyć szybkość podejmowania decyzji. Raporty są odświeżane w interwałach zgodnych z potrzebami menedżerów i dostarczane w najlepszym formacie z punktu widzenia podejmowania decyzji. Czytelne i interaktywne dashboardy pozwalają na szybką ocenę sytuacji i natychmiastową reakcję. Załączniki w postaci tabel i arkuszy kalkulacyjnych pomagają dokonywać pogłębionych analiz i odkrywać przyczyny zjawisk. Przystępna forma wizualizacji (także na mapach) pomaga w intuicyjnym zrozumieniu problemu i podjęciu właściwych działań.

Korzyści:

• Zawsze aktualne informacje dostępne dla menedżerów
• Czytelna forma prezentacji
• Szybsze podejmowanie decyzji
• Oszczędność czasu na przygotowywanie raportów
• Mniejsze ryzyko błędów i opóźnień w raportowaniu

Klienci: Wiodący marketer z branży retail, Marketer z branży retail, klient z sektora finansowego, klient z branży FMCG

Sprzedaż wielu produktów i usług cechuje się silną sezonowością. Modele sezonowości budowane przez Data Science Logic pozwalają na identyfikowanie tego rodzaju wzorców na poziomie kategorii produktowej, a nawet konkretnego SKU.

Pozwala to z wyprzedzeniem planować działania sprzedażowe, zapewnić odpowiednią obsadę personelu oraz zapasy materiałów i towarów. Dobra znajomość wzorców sezonowych pomaga także w planowaniu kalendarza działań promocyjnych. Regularne monitorowanie i analizowanie sezonowych aspektów biznesu pomaga w wykrywaniu zmian w zwyczajach konsumentów (np. coraz wcześniejsze rozpoczynanie sezonu spowodowane zmianami klimatycznymi) i odpowiednie dostosowanie oferty zanim zrobi to konkurencja.

Korzyści:

• Dostosowanie kalendarza akcji promocyjnych do wzorców sezonowych
• Proaktywne wpływanie na sezonowość sprzedaży poprzez właściwie zaplanowane działania marketingowe
• Wykrywanie zmian w zwyczajach konsumentów i związanej z nimi sezonowości

Klienci: Wiodący marketer z branży retail

Przewiduj z wyprzedzeniem ile sprzedasz w przyszłości

Na poziom sprzedaży wpływa wiele różnorodnych czynników. Od cen, pogody, działań konkurencji, promocji, budżetów reklamowych po ogólną sytuację gospodarczą i rynek pracy. Efekty niektórych czynników są przy tym odłożone w czasie. W tej sytuacji przewidywanie jakiego poziomu sprzedaży można spodziewać się w przyszłych okresach staje się dużym wyzwaniem. Z pomocą przychodzi jednak modelowanie predykcyjne.

Zaawansowane modele statystyczne, biorą pod uwagę dziesiątki różnych czynników. Łączą dane z wewnętrznych źródeł z danymi zewnętrznymi, jak pogoda, prognozy GUS, konkurencja oraz identyfikują zależności pomiędzy tymi czynnikami a poziomem sprzedaży.

Pozwala to na prognozę sprzedaży całej sieci czy też w rozbiciu na poszczególne punkty, kategorie produktowe a nawet konkretne SKU w różnych horyzontach czasowych (np. 30 dni, 6 tygodni, kwartał). Prognozowana może być wartość sprzedaży, ilość sprzedawanych produktów czy liczba klientów. Modele predykcyjne budowane przez ekspertów Data Science Logic korzystają z najnowszych osiągnięć w dziedzinie uczenia maszynowego, które pozwalają na dużą dokładność prognozy z odchyleniem nawet do zaledwie kilku procent.

Z każdym kolejnym tygodniem modele biorą pod uwagę nowe dane sprzedażowe i są kalibrowane tak, by prognozowanie było coraz bardziej skuteczne. Wyniki prognoz są przedstawiane w intuicyjnej graficznej formie, tak by na ich podstawie menedżerowie mogli łatwo podejmować decyzje.

Wiedza na temat przyszłych trendów sprzedażowych oraz czynników na nie wpływających pozwala z dużym wyprzedzeniem i dokładnością planować poziom zatowarowania, mocy przerobowych czy obsady punktów sprzedaży/placówek obsługi klienta.

Korzyści:

• Lepsze planowanie produkcji, zamówień, stanów magazynowych, obsady personalnej placówek
• Lepsze zrozumienie kierunku i siły oddziaływania czynników wpływających na sprzedaż
• Identyfikacja długotrwałych trendów sprzedażowych oraz krótkookresowych odchyleń
• Identyfikacja z wyprzedzeniem zagrożenia realizacji planów sprzedażowych i możliwość podjęcia odpowiednio wczesnych środków zaradczych

Klienci: Wiodący marketer z branży retail

Zidentyfikuj w jakiej fazie życia jest Twój klient i dostosuj do niego swoją ofertę

Cykl życia klienta różni się w zależności od branży. Różna jest liczba faz jakie można wyróżnić, długość ich trwania oraz okresy pomiędzy nimi. Czasem cykl ma charakter bardziej linearny, niekiedy poszczególne fazy powtarzają się. Niemal zawsze jednak można wskazać momenty w życiu klienta, które determinują zmianę jego potrzeb i nawyków. Menedżerowie w danej branży zazwyczaj są świadomi cyklu życia swoich klientów. Wiedza na ten temat pochodzi często z badań jakościowych i doświadczenia. Problem natomiast stanowi wskazanie, w jakiej fazie życia znajduje się konkretny klient, do którego chcemy kierować ofertę. Z pomocą zaawansowanej analityki danych łącząc informacje z wielu źródeł takich jak m.in. dane transakcyjne, dane z programów lojalnościowych, ruch na stronie www, badania jakościowe i ankietowe, możemy zamodelować cykl życia i prognozować przepływ klientów pomiędzy poszczególnymi fazami. Klienci zazwyczaj wysyłają sygnały świadczące o ich gotowości do przejścia do kolejnej fazy. Wczesne rozpoznanie takich sygnałów możliwe dzięki machine learning i analityce, pozwala na dotarcie do klienta z odpowiednią ofertą zanim zrobi to konkurencja.

Korzyści:

• Zrozumienie zachowań klienta, które świadczą o przechodzeniu do kolejnego etapu cyklu życia
• Możliwość zidentyfikowania etapu życia na jakim znajduje się konkretny klient
• Lepsze dostosowanie oferty do sytuacji i potrzeb konkretnego klienta

Klienci: Wiodący marketer z branży retail