Analyse des données de détail

Partie I

Analytics jouer un rôle central dans le système de flux de données au sein d'une organisation de vente au détail. Un détaillant typique génère plus de milliers de points de données grâce à la machine POS. Il est difficile pour un revendeur de prendre des décisions stratégiques fondées sur ces données brutes.

Un détaillant typique a grand nombre de ventes de données stockées dans leurs systèmes. Les nouvelles technologies ont la capacité d'utiliser ces données historiques pour améliorer la productivité de détail. Pour créer un avantage durable sur la concurrence, les détaillants cherchent à améliorer leurs offres de produits, niveaux de service et les modèles de tarification. Pour prévenir l'attrition de valeur et de protéger les marges, les détaillants cherchent à réduire leur coût à servir par client et ainsi faire en sorte que le coût total de possession d'un client au cours du temps est réduit. Gestion des plans de promotion est un autre domaine essentiel pour les détaillants de se concentrer sur les clients et cibler plus efficacement et efficacement.

Les petits détaillants et moyennes entreprises font face à problème avec les ressources limitées d'analyse de lire le pouls de leurs processus d'affaires. Les détaillants ne sont pas en mesure d'assurer le suivi avec le jour de l'analyse des ventes par jour, l'analyse des catégories et l'analyse des parts de marque pour tous les produits.

La plupart des détaillants de recueillir toutes les transactions de chaque magasin, de suivre chaque mouvement de marchandises et d'enregistrer toutes les interactions avec service à la clientèle. Il n'y a donc pas de pénurie de données, mais comment peut-on traduire toutes ces données en informations pertinentes? Comment cette information peut être utilisée pour prendre de meilleures décisions? L'objectif principal d'un magasin de détail en service des TI est de convertir les données brutes en informations précieuses et utiles.

Business Analytics permet d'obtenir des aperçus à partir des données structurées, telles que les ventes et les rapports de la productivité, la prévision, la gestion des stocks, l'analyse du panier de consommation, l'affinité des produits, le regroupement des clients, segmentation de la clientèle, identifier les tendances, identifier la saisonnalité et la compréhension des schémas cachés pour la prévention des pertes et de stocker administration.

Techniques d'analyse comme l'analyse statistique, l'analyse des données et des outils analytiques d'aide à la compréhension des schémas et des tendances au sein de grandes bases de données. Lorsque nous les utilisons pour créer des modèles analytiques, ils lui donnent un avantage à la prise de décision. Bien que l'analyse descriptive permet d'identifier les problèmes et d'examiner les causes, l'analyse prédictive améliore la précision et l'efficacité du processus décisionnel.

Certaines analyses applicables aux détaillants sont:

1. Reporting et analyse des ventes
2. Analyse prédictive
3. Gestion des stocks
4. Analyse Promotion-efficacité
5. Prévision de la demande
6. Marque et l'analyse des catégories

analyse prédictive permet une organisation de vente au détail d'améliorer son pouvoir de décision en regardant l'avenir avec la rigidité d'analyse. analyse prédictive est la clé pour tirer parti de ces possibilités telles que les détaillants puissent accroître leur capacité de prévoir le comportement de leurs clients et de planifier en conséquence. capacités d'analyse de données couvre un certain nombre d'analyses possibles, en utilisant des logiciels statistiques tels que SPSS, SAS, Excel et Minitab.

L'analyse des données aide dans le processus décisionnel avec efficacité opérationnelle, réduit les coûts en fournissant des solutions de haute qualité, facilite modèles flexibles de travail et état de l'art de la sécurité des données. Une équipe formée d'analyse peut aider à l'automatisation du nettoyage des données, de traitement et de rapports périodiques.

Partie II

Dans l'environnement d'affaires concurrentiel en constante évolution, des décisions éclairées et intelligentes sont les centre de la scène pour chaque organisation de l'entreprise. analyse de données et des techniques statistiques aider à prendre des décisions d'affaires et fournissent de précieuses informations à une organisation.

Data Analytics est la science de jouer avec les chiffres de vente pour arriver à des décisions logiques par découpant et en tranchant les données pour comprendre les tendances et les corrélations qui pourraient donner à l'entreprise un avantage concurrentiel.

Les détaillants doivent analyser les différentes stratégies entourant merchandising, prix, promotion, marquage et de démarquage pour pouvoir prendre la bonne décision. Statistique et les techniques mathématiques sont utilisés pour analyser les données actuelles et historiques pour faire des prédictions quant aux événements futurs. Les modèles trouvés dans les données historiques et des transactions est utilisé pour identifier les risques et les opportunités.

analyse de données donne un aperçu sur les plus performants, les artistes en bas, articles valeur de la clé, le rendement des ventes, la prévision, tendance et la saisonnalité. analyse de la gestion des stocks permet un détaillant à conserver un inventaire minimal, sans rupture de stock. l'équipe d'analyse utiliser la puissance des logiciels de statistiques avancées, des ordinateurs super et en mathématiques sophistiqués pour donner des pistes de réflexion pour le client. des techniques mathématiques avancées, les formules et les méthodes statistiques sont utilisées pour prédire la demande future d'un produit. Cette analyse examine l'impact des vacances, la saisonnalité et l'effet tendance.

Détail l'analyse des données permet un détaillant de cibler leurs clients plus efficacement par des campagnes, afin d'améliorer le temps de réponse aux changements du marché, d'accroître la productivité des employés et d'améliorer le service à la clientèle dans les magasins. modèles analytiques examiner récence d'un client, la fréquence et la valeur monétaire des visites chez les clients ainsi que les comportements d'achat et fournir des probabilités d'attrition d'un client sur lequel les détaillants peuvent prendre des mesures correctives pour renforcer l'attachement. Certaines des analyses clés sont:

• l'analyse de rentabilité des clients
• l'analyse du marché panier
• Possibilités d'jusqu'à la vente ou la vente croisée
• l'analyse satisfaction de la clientèle
• l'analyse RFM

Un processus d'analyse peut prendre soin de la préparation des données, la modélisation des activités et génère des rapports. Analytics fournir des indications acte attaquable et puissant. Ces décisions sont nécessaires pour élaborer et maintenir des relations rentables avec leurs clients. rapports de détail donnent un aperçu d'analyse puissant et une action aux bureaux des directeurs de vente au détail et les analystes en temps réel.