• Сравнительный анализ покупательских корзин

      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 →
    • Ценовая эластичность в ритейле

        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 →
        • +7
        • 13.5k
        • 9
      • Анализ покупательских корзин в ритейле

          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 →
          • +8
          • 13.7k
          • 4
        • Совмещенный АВС и XYZ анализ в Ритейле

            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 →
            • +14
            • 35.7k
            • 1
          • Ищем стабильность в ритейле, XYZ–анализ ассортимента

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

                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 →
              • Кейс «Визуализация. В чем выгода для ритейлера?»

                  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 →
                • Определяем ключевые товары с помощью линейной регрессии

                    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 →
                  • Применяем корреляцию в ритейле

                      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 →
                      • +9
                      • 10.3k
                      • 2
                    • Apriori: новое или хорошо забытое старое



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



                          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 →
                        • Парные товары. Размещения товаров в торговом зале



                            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 →
                          • Как колебания в продажах влияют на оборот?



                              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 →
                              • +13
                              • 11.9k
                              • 8
                            • Как выявить потери в продажах



                                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 →