Datawiz.io case study ru

Retail

volodymyr-nepiuk
  • 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 [email protected]
    Please download to view
  • 21
    All materials on our website are shared by users. If you have any questions about copyright issues, please report us to resolve them. We are always happy to assist you.
    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 [email protected]
  • Comments
    Top