Pull to refresh
11
Karma
0
Rating
Владимир Непьюк @jinxu

User

  • Followers 22
  • Following 4

Сравнительный анализ покупательских корзин

datawiz.io corporate blogAlgorithmsBig DataData visualization
Покупки каждого клиента в магазине только на первый взгляд кажутся уникальными. У покупателей вырабатываются одинаковые модели поведения на основе потребностей, например, покупка молока и хлеба через день, пачки сигарет каждый вечер, шоколадки к чаю, йогурта и круассана к обеду и т.п. А поскольку, так или иначе, потребности людей совпадают, мы можем говорить о типичном покупательском поведении в определенных условиях.



Анализ покупательских корзин предполагает изучение связей и закономерностей в поведении клиентов торговой сети. Результаты анализа помогают формировать целевую маркетинговую активность, создавать персонализированные предложения и планировать промо для увеличения среднего чека и прибыли.

Анализ покупательских корзин мы уже описали тут, а в данной статье, мы рассмотрим сравнение типичных корзин и возможности использования результатов в бизнес-процессах ритейла. Возможность визуализации и сравнения корзин со схожими товарами помогает ритейлеру быстро выделить закономерности в покупательском поведении и принять нужные решения для оптимизации своей деятельности.
Читать дальше →
Total votes 9: ↑9 and ↓0+9
Views7.6K
Comments 7

Ценовая эластичность в ритейле

datawiz.io corporate blogAlgorithmsMathematicsData visualization
В экономической теории многие разделы посвящены процессу ценообразования в торговле.

Но при практическом использовании инструментов формирования цены ритейлеры сталкиваются со множеством проблем, это приводит к ошибкам при определении цены и, как следствие, потерям в прибыли.

Например, когда ритейлер снижает цену, потребительский спрос растет, но прибыли нет. Увеличивает цену товара — спрос падает.



Как видим, существует сильная зависимость между ценой, спросом и прибылью.

Эластичность же позволяет найти оптимальное соотношение стоимости и количества продаж, позволяющее увеличить прибыль. Иными словами, цена выступает балансирующим фактором между ожидаемыми спросом и доходом.
Читать дальше →
Total votes 15: ↑11 and ↓4+7
Views15K
Comments 9

Анализ покупательских корзин в ритейле

datawiz.io corporate blogData MiningAlgorithmsBig DataData visualization
Задача № 1 для ритейлера — понять, кто конкретно совершает покупки в магазине, изучить поведение покупателей, выделить типичные модели, и с помощью этих знаний влиять на количество и качество покупок.

Решение возможно, используя такие подходы:
  • анализ данных из программ лояльности и другие формы изучения персон и поведения покупателей;
  • анализ данных о покупках и транзакциях.

Перефразируя второй подход — какие товары покупатель положил в свою корзину?


Читать дальше →
Total votes 16: ↑12 and ↓4+8
Views16K
Comments 4

Совмещенный АВС и XYZ анализ в Ритейле

datawiz.io corporate blogAlgorithmsBig DataData visualization
Когда-то давно владелец магазина, он же продавец, мог легко запомнить все товары своего ассортимента. Рассказать об особенностях каждого, историю, насколько товар эффективен, знал точно как он продается, когда заказать еще…

С развитием ритейла управление движением товаров требует других подходов. Системы учета и аналитики продаж, управления ассортиментом дополняют опыт работников магазина или торговой сети.

Серьезные решения, например, о выведении товара из ассортимента, принимаются не так просто. И категорийному менеджеру, и управляющему магазином нужны обоснования для таких действий.

Поэтому одного вида анализа недостаточно. Применяют совмещение нескольких видов (по-другому, кросс-анализ).

В статье мы на примере товарной группы “Кондитерских изделий” рассмотрим основные подходы к организации кросс-анализа. А еще узнаем, кто виноват в том, что Рафаэлло — товар с нестабильными продажами.

Читать дальше →
Total votes 14: ↑14 and ↓0+14
Views40K
Comments 1

Ищем стабильность в ритейле, XYZ–анализ ассортимента

datawiz.io corporate blogAlgorithmsBig DataData visualization
XYZ–анализ — одна из форм анализа товарного ассортимента магазина, сети или отдельной товарной группы в ритейле.



XYZ–анализ определяет стабильность продаж товара за определенный период. Полезен для управления ассортиментом и поставками товаров, организации работы с поставщиками. Результаты позволяют разделить товары по категориям и выделить для них место на складе, уровень запасов и организацию доставки.

Как отдельный метод анализа в ритейле XYZ используется не так уж часто, чаще его можно встретить как совмещенный с АВС анализом.
Но, в любом случае, как метод для принятия решений по управлению ассортиментом товарной группы или магазина может принести несомненную пользу.

Начнем с рассмотрения его особенностей и возможностей применения.
Читать дальше →
Total votes 9: ↑9 and ↓0+9
Views45K
Comments 0

Как мы ABC анализ для ритейла делали, или «без пол-литра не разберешься»

datawiz.io corporate blogAlgorithmsBig DataData visualization
Пословицы сами по себе не появляются… Иногда в такие дебри аналитики залезаешь, что поневоле рука к шкафчику с горячительными тянется (да ладно, мы знаем он есть в каждом офисе).



Но будем говорить немного о другом.

В ритейле, логистике, управлении складом и запасами есть такая вещь как АВС анализ. О нем уже написано немало теоретических публикаций. И вроде бы все относительно просто и понятно, но так ли это на самом деле?

Когда категорийный менеджер или маркетолог торговой сети вплотную подходит к проведению АВС анализа у него неизбежно возникает целый ворох вопросов, колебаний и сомнений. Именно с ними мы и будем работать в данной статье!

Пройдемся по алгоритму действий при АВС-анализе в продуктовых торговых сетях, исключениях из правил, которые обязательно нужно учитывать, покажем пример проведения анализа по товарной группе Алкогольных напитков (да-да, именно те пол-литра).
Читать дальше →
Total votes 16: ↑11 and ↓5+6
Views40K
Comments 1

Кейс «Визуализация. В чем выгода для ритейлера?»

datawiz.io corporate blogData visualization
Каждый день ритейлер оперирует информацией о продажах по магазинам, категориях товаров, ценах. И кажется, что этих данных достаточно для того, чтобы быть в курсе того, что происходит в магазине или сети. Так ли это?

Анализировать большие массивы данных ритейлеру тяжело. Большие таблицы не показывают динамики и зависимостей. Визуализация же наоборот — позволяет сразу увидеть динамику процессов, взаимосвязь между ними. Несколько показателей можна сравнивать одновременно, тут же определять, как они влияют друг на друга, например, как изменение цены влияет на оборот и на количество продаж, как варьируется изменение среднего чека с количеством чеков и оборотом и так далее.


Читать дальше →
Total votes 12: ↑9 and ↓3+6
Views6.5K
Comments 3

Определяем ключевые товары с помощью линейной регрессии

datawiz.io corporate blogAlgorithmsBig DataMathematicsMachine learning
Ритейл, все-таки, штука интересная. Особенно, если разрабатываешь сервис для его аналитики. Каждый поход в магазин превращается в мини-исследование. Идешь себе вдоль полок и думаешь:
“С чем лучше сосиски коррелируются с кетчупом или мариноваными огурцами? А черт, ладно, беру и то, и то!”
“Hoegaarden почти раскупили, а ведь до вечера пятницы еще целых полдня. Эх, че ж так плохо спрос то спрогнозировали? ”

Интересно, а что применяют управляющие для прогнозирования продаж?

А иногда приходишь с этим вопросом к ритейлерам, а тебе в ответ люди говорят «Нууууу, обычно как-то так ...» и начинают делать широкие жесты руками. Да вот, приблизительно, такие, как на картинке.

image


Так вот, мы в Datawiz.io, решительно не согласны с таким подходом.
Читать дальше →
Total votes 17: ↑10 and ↓7+3
Views9.5K
Comments 8

Применяем корреляцию в ритейле

datawiz.io corporate blogAlgorithmsBig DataMathematicsMachine learning
На данный момент система высшего образования свела математику до одноразового применения — сломать мозг студентов младших курсов непрофильных специальностей и благополучно выветрится к следующей сессии. Некоторые, правда, потом еще помнят что такие науки как математика и статистика это реальная сила, но мало кто это понимает и тем более применяет в своей деятельности.

В Datawiz.io, собрав несколько мат-гиков, мы решили попытаться изменить сложившуюся ситуацию. Интересно же использовать свои знания на чем-то реальном, измеримом, и даже, возможно, приносящем пользу обществу. Остановились мы на ритейл индустрии. Ритейл предлагает множество данных для обработки, просто водопад цифр: продажи, чеки, ценообразование, покупатели, программы лояльности,… Есть с чем порезвится.
image

Читать дальше →
Total votes 13: ↑11 and ↓2+9
Views12K
Comments 2

Apriori: новое или хорошо забытое старое

datawiz.io corporate blogAlgorithmsBig DataMathematics


Рекомендательные (они же рекомендационные) системы уже около 20 лет используются в e-commerce. Самые успешные примеры мы можем видеть у гигантов Amazon и Taobao. Но как же быть с offline ритейлом? Применимы ли к нему эти существующие рекомендательные системы? И есть ли альтернатива?

Перед командой Datawiz возникла задача: создать подобную рекомендательную систему для offline ритейла. Все, чем мы обладали — данные о клиентах, которыми располагают ритейлеры — различные программы лояльности.

Нестандартное решение нашлось сразу — старый, добрый и проверенный алгоритм Apriori. Хотите узнать как использовать парный анализ по-новому? Добро пожаловать под кат.
Читать дальше →
Total votes 10: ↑7 and ↓3+4
Views6K
Comments 1

Кластеризация: расскажи мне, что ты покупаешь, и я скажу кто ты

datawiz.io corporate blogAlgorithmsBig DataMathematics


Задача Datawiz.io: провести кластеризацию клиентов программы лояльности в ритейле.

Кластеризация — это метод поиска закономерностей, предназначенный для разбиения совокупности объектов на однородные группы (кластеры) или поиска существующих структур в данных.

Целью кластеризации является получение новых знаний. Это как “найти клад в собственном подвале”.

Для чего это нужно компаниям? Чтобы лучше узнать своих клиентов. Чтобы найти индивидуальный подход к каждому клиенту, а не работать со всеми одинаково.
Читать дальше →
Total votes 10: ↑8 and ↓2+6
Views22K
Comments 10

Парные товары. Размещения товаров в торговом зале

datawiz.io corporate blogAlgorithmsBig DataMathematics


В этом небольшом и простом кейсе мы расскажем, что такое парные товары, и как с помощью ассоциативных взаимосвязей увеличить доходность бизнеса.

Итак, Пары — это товары, часто покупаемые вместе. В паре один товар является ключевым (якорным), а второй — сопутствующим. On-line сервис Datawiz.io выявляет парные взаимосвязи товаров при помощи алгоритма APRIORI.
Читать дальше →
Total votes 24: ↑18 and ↓6+12
Views22K
Comments 17

Как колебания в продажах влияют на оборот?

datawiz.io corporate blogAlgorithmsBig DataMathematics


Данная публикация — это реальный кейс от Datawiz.io, в котором мы расскажем, как найти товары и категории с большими колебаниями продаж, и как колебания продаж влияют на поведение клиентов.

Производя анализ данных для торговой сети, мы столкнулись с проблемой: при почти равных количествах продаж в день в двух магазинах сети, оборот в одном магазине «Shop1» увеличивался, а в магазине «Shop2» — снижался.
Читать дальше →
Total votes 19: ↑16 and ↓3+13
Views12K
Comments 8

Как выявить потери в продажах

datawiz.io corporate blogAlgorithmsBig DataMathematics


Пример анализа данных на основе продуктового магазина от Datawiz.io.

Эта статья о том, как выявить потери в продажах. Потери в продажах — это дни, когда товар не продавался, или было продано аномально низкое количество единиц товара.

Зачастую потери в продажах случаются из-за недостаточного количества заказанного товара. Также часто товар, имеющийся на складе, не выставляется на полки. Ежедневный анализ данных помогает своевременно обнаружить такой «провал» в продажах. Далее, устраняем проблему — контролируем работу отдела закупок, оптимизируем поставки, контролируем работу торгового персонала.

Читать дальше →
Total votes 19: ↑11 and ↓8+3
Views12K
Comments 11

Information

Rating
Does not participate
Location
Черновцы, Черновицкая обл., Украина
Date of birth
Registered
Activity