Анализируйте все показатели продаж в статике и динамике, а также эффективность маркетинга по всей компании: от веб-сайта до конверсии и плана продаж.
Продажи
BI-системы помогают провести анализ рынка; товарных рейтингов, менеджеров, поставщиков и покупателей по любому показателю; ассортиментной матрицы и структуры продаж; эластичности спроса; анализ чеков: покупательская корзина, совместные покупки, посещаемость, количество товаров в чеке и тд.
Маркетинг
BI-системы помогают строить воронку конверсии и продаж сегментировать клиентов, анализировать рекламу, конкурентов, LTV клиентов
Выясните, достаточно ли продукции на складе, нужные ли товары в нужном количестве хранятся; правильно ли построена логистика.
Запасы
BI-системы помогают анализировать объем закупок, их отношение к прибыли; оценивать стоимость и уровень запасов, оборачиваемость, количество замороженных и непродаваемых товаров и пр.
Логистика
BI-системы помогают оценивать показатели эффективности логистики (вид транспорта, его амортизацию, износ, техобслуживание; сроки доставки и расходы), анализировать отправления, маршруты, перевозчиков, тендеры, таможенные декларации, проводить аудит товаров и платежей.
Анализируйте финансы, компании: прибыли и убытки, показатели ликвидности, денежный поток, бюджетирование и пр.
Оценивайте отклонения финансовых показателей компании: доходы, маржа, чистая прибыль, налоги на прибыль, себестоимость и расходы.
Данные приносят пользу бизнесу тогда, когда в компании воспитывается Data Literacy – грамотность специалистов в работе с данными. Это значит, что сотрудники умеют понимать и анализировать информацию.
Аналитика отвечает на вопрос “почему?”, поэтому сотрудникам нужно не только понимать, что показывают данные, но и находить в аналитике ответ на вопрос “почему так произошло”. Такой подход помогает компаниям отслеживать причины и следствия в бизнес-операциях, корректно хранить и отображать эту информацию с помощью соответствующих инструментов и принимать правильные управленческие решения.
Data Literacy начинается с построения процессов обработки данных: привести накопленною информацию к единому виду, удалить дубликаты, определить структуру для поступающих данных, определить источники данных и единое место хранения для всей информации.
За грамотное построение процессов отвечает Data Engineering, а за хранение и накопление информации – Корпоративные хранилища данных.
Пожалуйста заполните форму и наши
менеджеры свяжутся с Вами