fbpx

Как показывает практика, современному коммерческому, финансовому или генеральному директору, недостаточно обладать информацией о уже состоявшихся событиях (продажах, поступлениях денег, движении товара на складах) для успешного ведения бизнеса в ближайшем будущем.

Основная задача любого проекта по построению системы бизнес-анализа и прогноза состоит в правильной интерпретации работы аналитических инструментов, выявлении скрытых закономерностей, влияющих факторов и, как результат – построении прогнозируемых моделей поведения бизнес-процессов.

Результаты исследований среди европейский ритейловых компаний показали, что около 70-80% из них используют в своей работе системы бизнес-анализа для получения статистических показателей продаж (план/факт) в разрезе разных временных периодов, групп товаров, складов и др.

Эффективная цель любого проекта прогнозной аналитики для ритейла – оптимизация процесса поставок и логистики, предсказание реального спроса, минимизация складских издержек и самое главное – увеличение прибыли.

Такие цели достигаются, когда компания морально созрела пройти путь из 2-х этапов:

  1. Аудит существующего или построение нового инструмента бизнес-анализа:
    • Аудит существующих решений и бизнес-потребностей заказчика. Написание Видения проекта, ТЗ;
    • Определение источников данных и разрезов их представлений;
    • Создание интеграционного механизма ETL: извлечение, трансформация, очистка данных и загрузка их в хранилище DWH;
    • Построение модели данных, их взаимосвязей (OLAP куб) для корректности отображаемых данных;
    • Визуализация с помощью SQL Reporting Services, Power BI.
  2. Построение моделей прогноза на основе собранной и упорядоченной информации:
    • Анализ ключевых факторов влияния на продажи в разных степенях и разрезах;
    • Моделирование сценариев краткосрочных и долгосрочных планов продаж, сегментация целевых аудиторий, анализ ценообразования;
    • Построение прогнозной многоуровневой модели продаж;
    • Адаптация прогнозной модели во временном периоде на основе текущих и исторических данных;
    • Поиск методов манипуляций на рынок.

В зависимости от количества обрабатываемых данных, а также глубины и сложности подобных проектов, наши эксперты используют различные инструменты для построения прогнозных моделей – от Excel до специальных облачных решений на базе Microsoft Azure, такого как Machine Learning Studio, которая автоматизирует процессы машинного обучения ваших прогнозных моделей.

Компания TechExpert обладает необходимым опытом и ресурсами для выполнения таких проектов, а также использует самые современные технологии в области аналитики и прогнозирования (Predictive Analytics). И только путем тесного сотрудничества с аналитиками и владельцами бизнес-процессов заказчика, мы получаем максимально эффективные инструменты для ведения успешного бизнеса!

По вопросам приобретения обращайтесь к нам.