Datawiz.io case study ru

Retail

volodymyr-nepiuk
of 21
Description
Retail intelligence, predictive analysis
Text
  • 1.Варианты применения сервиса BI Datawiz DATAWIZ.IO: GOOGLE ANALYTIC FOR RETAIL / FMCG DATAWIZ, INC.
  • 2. Ниже описаны технологии, которые мы используем, и условия, для работы с сервисом. • Маркетинговые отделы; • Отделы продаж; • Маркетинговые/консалтинговые компании, предоставляющие услуги для ритейлов. Целевая аудитория: • Machine Learning; • Predictive Analysis; • Time Series Analysis. Основные технологии: • Информация из чеков; • Информация по программе лояльности; • Информация с клубных или членских карт. Входные данные: Datawiz.io Case Study
  • 3. Динамическое изменение цен Увеличение потенциальной прибыли от реализации товаров Еженедельные рекомендации Быстрая реакция на потребности потребителя и изменения на рынке Прогнозирование продаж Оптимальные решения для балансирования спроса и предложения Ассоциативные правила Определение ключевых и сопутствующих товаров Применение в бизнесе Datawiz.io Case Study
  • 4. Динамическое изменение цен Увеличение потенциальной прибыли от реализации товаров
  • 5. Увелечение цены не всегда приводит к приросту прибыли из-за падения спроса на товары. Основной задачей являеться найти оптимальную цену каждого товара для увелечения прибыли. Проблема: Увеличение цены без влияния на спрос Case Study: Dynamic Repricing Цель – определить, когда и на сколько можно увеличить цену товара. Цена Спрос0 С1С2 Ц1 Ц2 Рекомендуемая цена Текущая цена
  • 6. Система прогнозирует увеличение цен для каждой единици товаров. Решение Case Study: Dynamic Repricing Математическая модель определяет товары, увелечение цены на которые не повлияет на спрос.
  • 7. Возможность обрабатывать тысячи наименований товаров. Оптимальное увеличение цены, с сохранением уровня спроса. Преимущество Case Study: Dynamic Repricing
  • 8. Увелечение размера и стоимости корзины Экономия времени Case Study: Dynamic Repricing Выгода
  • 9. Ежедневные рекомендации Быстрая реакция на потребности потребителей и изменения на рынке
  • 10. Тяжело изучить все товары в магазине и запустить эффективную маркетинговую кампанию. Не говоря уже о создании рекомендаций для всех единиц товаров еженедельно. Проблема: Эффективность маркетинговых компаний Case Study: Weekly Recommendation Большой ассортимент Чеки Слишком много работы Время
  • 11. Решение Вы можете получить ответы на все вопросы, нажав одну кнопку. «Что делать в следующий день недели?» «Какой товар продвигать?» Наша система рекомендаций базируется на алгоритмах машинного обучения, ассоциативных правилах и алгоритме построения деревьев наследственности. Модель автоматически строит рекомендации в соответствии с поведением покупателей. Case Study: Weekly Recommendation
  • 12. Продвигайте правильный товар правильным покупателям Выгода Case Study: Weekly Recommendation
  • 13. Прогноз продаж Сбалансируйте спрос и предложение
  • 14. Предположения и опыт - это единственные инструменты, которые помогают определить сколько продукции Вам следует заказать у поставщиков. Вы теряете шанс продать, если необходимого товара недостаточно. Большие остатки негативно влияют на показатель оборачиваемости товаров. Оптимизация позволяет высвободить из оборота деньги. Проблема: Излишки запасов, нехватка поставок Case Study: Sales Prediction
  • 15. Мы строим модель прогнозирования, учитывая все факторы, которые влияют на продажи: погода, стоимость бензина, курс обмена валют и географическое положение магазина. Решение: Модель прогнозирования продаж Точность прогноза от 85%. Прогнозы можно делать на месяц, на неделю и даже на день вперёд. Модель прогнозирования для каждого вида товара и категории, что обеспечивает высокую точность. Case Study: Sales Prediction
  • 16. Контроль расходов Bыгода Case Study: Sales Prediction
  • 17. Ассоциативные правила Манипулируйте ключевыми и сопутствующими товарами
  • 18. Найдите ключевой товар. Используйте ключевой продукт для привлечения клиентов. Увеличивайте продажи прибыльных сопутствующих товаров. Алгоритм использования ассоциативных правил Case Study: Association Rules and Upsell Это поможет Вам узнать какой товар необходимо продвигать и что приносит наибольшую прибыль.
  • 19. Сопутствующие товары принесут Вам больше прибыли! Мы поможем Вам найти эти товары и определим время, когда их нужно продвигать. Решение Case Study: Association Rules and Upsell Мы проводим кластеризацию всех корзин и находим ключевые товары для каждого типа корзин, используя алгоритм Apriori. Кроме ассоциативных правил мы строим деревья наследственности. Они показывают какой товар необходимо продвигать.
  • 20. Продвигайте продукт, который даёт максимальную прибыль Bыгода Case Study: Association Rules and Upsell
  • 21. YOUR CONCERN IS OUR RESPONSIBILITY Datawiz Inc. www.datawiz.io 1811 Silverside RD, Wilmington, DE, 19810 United States hello@datawiz.io
  • Comments
    Top