fbpx

Як показує практика, сучасному комерційному, фінансовому або генеральному директору, недостатньо володіти інформацією про події, які вже сталися (продажі, надходження грошей, рух товару на складах) для успішного ведення бізнесу в найближчому майбутньому.

Основне завдання будь-якого проекту з побудови системи бізнес-аналізу і прогнозу полягає в правильній інтерпретації роботи аналітичних інструментів, виявленні прихованих закономірностей, факторів, які впливають і, як результат – побудові прогнозованих моделей поведінки бізнес-процесів.

Результати досліджень серед європейський рітейлових компаній показали, що близько 70-80% з них використовують у своїй роботі системи бізнес-аналізу для отримання статистичних показників продажів (план/факт) в розрізі різних часових періодів, груп товарів, складів та ін.

Ефективна мета будь-якого проекту прогнозної аналітики для рітейлу – оптимізація процесу поставок і логістики, прогноз реального попиту, мінімізація складських витрат і найголовніше – збільшення прибутку.

Такі цілі досягаються, коли компанія морально дозріла пройти шлях з 2-х етапів:

  1. Аудит існуючого або побудова нового інструменту бізнес-аналізу:
    • Аудит існуючих рішень і бізнес-потреб замовника. Написання Бачення проекту, ТЗ;
    • Визначення джерел даних і розрізів їх представлень;
    • Створення механізму інтеграції – ETL: вилучення, трансформація, очищення даних і завантаження їх в сховище DWH;
    • Побудова моделі даних, їх взаємозв’язків (OLAP-куб) для коректності даних, які відображаються;
    • Візуалізація за допомогою SQL Reporting Services, Power BI.
  2. Побудова моделей прогнозу на основі зібраної та впорядкованої інформації:
    • Аналіз ключових чинників впливу на продажу в різних ступенях і розрізах;
    • Моделювання сценаріїв короткострокових і довгострокових планів продажів, сегментація цільових аудиторій, аналіз ціноутворення;
    • Побудова прогнозної багаторівневої моделі продажів;
    • Адаптація прогнозної моделі в тимчасовому періоді на основі поточних та історичних даних;
    • Пошук методів маніпуляцій на ринку.

Залежно від кількості даних для обробки, а також глибини і складності подібних проектів, наші експерти використовують різні інструменти для побудови прогнозних моделей – від Excel до спеціальних хмарних рішень на базі Microsoft Azure, таких як Machine Learning Studio, яка автоматизує процеси машинного навчання ваших прогнозних моделей.

Компанія TechExpert має необхідний досвід і ресурси для виконання таких проектів, а також використовує найсучасніші технології в області аналітики і прогнозування (Predictive Analytics). І тільки шляхом тісної співпраці з аналітиками та власниками бізнес-процесів замовника, ми отримуємо максимально ефективні інструменти для ведення успішного бізнесу!

З питань придбання звертайтеся до нас.
Social media & sharing icons powered by UltimatelySocial