Продвинутая аналитика – применимые результаты

Помимо измерений рынка и платформенных решений Фабрика данных может предложить подходы и продукты, разработанные для нужд именно вашего бизнеса или решения уникальных проблем. От разработки стратегии продаж для узкой аудитории до корректировки ценовых порогов отдельного SKU.

Узнайте все о своем покупателе: причины выбора торговых сетей и товаров, имидж марки, оценку уровня лояльности и здоровья бренда, взаимосвязь капитала бренда и доли рынка и других факторах, которые невозможно изучить стандартными статистическими методами.

Найдите подтвержденный цифрами подход к оптимизации цен и ассортимента: аналитика причин выбора брендов, силы характеристик товаров и сетей, инкрементальность, эффективность продаж, поиск ценовых порогов, работа с эластичностями, симуляция процесса выбора у полки и не только.

Расширьте горизонты стандартной аналитики новыми фактами и новыми возможностями с помощью транзакционных данных: средний чек, частота и время покупок, комплементарность категорий — все необходимое для построения комплексных кампаний и корректировки стратегии.

Найдите истинные причины популярности бренда, идеи для новых запусков или слабой результативности кампаний.

Количественные и качественные исследования

Оценка уровня лояльности, имиджа и здоровья бренда

Изучение причин выбора и восприятия бренда

Возможности транзакционной аналитики способны открыть новые горизонты планирования стратегии продаж.

Стратегии на основе состава корзин, комплементарности категорий и потенциала категорий-медиаторов

Анализ причин спроса, покупательских миссий

Используйте полученные знания для разработки уникальной стратегии
с учетом особенностей вашего бизнеса.

Омниканальная персонализация программ лояльности

Поиск наиболее прибыльных сегментов аудитории

Формирование стандартов качества обслуживания

Портрет покупателя, оценка уровня лояльности, изучение здоровья бренда и зависимости KPI
от имиджа марки — практически любые типы исследований, позволяющих узнать истинные причины выбора и изучить барьеры на пути развития бренда.

Одно из наиболее популярных ценовых решений Фабрики данных открывает возможность отслеживания цен на рынке на основе еженедельных данных ритейлеров по каждой торговой точке — минимальные, средние и максимальные средневзвешенные цены на SKU на уровне географии города. Такая информация позволяет понимать уровень цен на рынке, сравнивать себя с конкурентами, оптимизировать ценовую матрицу, а также изучать причины инфляции.

А дополнительные решения и алгоритмы расширяют спектр возможностей еще больше, например, позволяют выявить диапазон популярных цен, на которые приходится наибольший объем продаж конкретного товара, изучать эффекты от промо и регулярных цен, осуществлять группировки по товарам, периодам или магазинам, чтобы увеличить прибыль или сохранить конкурентоспособность.

Запуск новинок, оценка потенциала СТМ или оптимизация линеек с фокусом на наиболее прибыльные позиции? Продукты Фабрики данных помогают достичь любой из этих целей. Изучение потребностей покупателей, тестирование концепций, оптимизация запусков с учетом окружения — только несколько из доступных направлений работы.

Доступные решения позволяют оценить разные сценарии запуска, эластичность цен новых продуктов, источники спроса, эффективность брендов и многое другое, чтобы составить оптимальный продуктовый портфель.

Не хотите, чтобы о планах по запуску узнали конкуренты?

Тогда исследования можно провести виртуально: покупатели совершат более 10 «походов» в виртуальный магазин, будут взаимодействовать с продуктами у полки, как если бы находились в физической точке, а результаты позволят оценить, как процесс выбора происходил бы в реальности.

Такие данные позволяют ответить на вопросы о том, что способствует росту продаж, насколько выше средний чек по сравнению с конкурентами, в какое время происходит покупка, что еще лежит в корзине покупателя. А в совокупности с другими источниками данных, транзакционная аналитика позволяет работать с более специфичными бизнес-задачами, например, корректировать программу лояльности, проводить RFM-анализ (выделить клиентов, которые приносят наибольшую прибыль) или определить миссии шопинга.

Данные десятков миллионов заказов от ритейлеров открывают возможности углубленной аналитики и изучению особенностей шопинга: сравнению эффективности массовых и персонализированных промо, уровня проникновения категории и бренда в корзины покупателей, перекрестных продаж и не только.

В дополнение ко всей информации, которая доступна при аналитике транзакционных данных сетей, данные программ лояльности позволяют:

• Провести RFM-анализ и выделить наиболее прибыльные сегменты покупателей, а также отсегментировать их по частоте и размеру покупок

• Определить покупательские миссии

• Дать больше информации о комплементарных категориях и возможностях управления ими

Комбинация транзакционных данных сетей и данных ритейл-аудита открывает самый обширный список опций для аналитики и позволяет:

• Сравнивать динамику продаж категории с городом, регионом, каналом

• Изучать, какие производители вносят наибольший вклад в рост или падение продаж

• Выявить, из-за каких брендов происходит рост или падение

• Определять наиболее значимые SKU и их рейтинг