Для оптовой торговли характерны большие объемы закупаемых/продаваемых товаров. Ужесточение конкуренции привело к тому, что в большинстве случаев у оптовых компаний наценка незначительная, поэтому большое значение приобретает задача увеличение оборачиваемости.
В такой ситуации цена ошибки значительно возрастает, поэтому наиболее важной задачей, стоящей перед любой оптовой компанией, является оптимальная логистика. Проблемы логистики многогранны, включают в себя такие подзадачи, как оптимизация закупок, оптимальное размещение, оптимизация развоза товара, оптимальная ценовая политика и многое другое. Кроме того, необходимо решать множество других значимых задач: поддерживать стабильность финансового состояния компании, максимально удовлетворять потребности клиентов и прочее. Для решения большинства из стоящих перед оптовой компанией задач анализа можно использовать аналитическую платформу Deductor.
Ниже приведем примеры решаемых задач.
Анализ складских запасов
Обеспечение бесперебойности продаж является одним из важнейших требований к любой оптовой компании. Для этого необходимо проводить мониторинг складских остатков, причем не только получая стандартные отчеты о наличии товара на складе, но и с возможностью обработки нерегламентированных запросов. Аналитику необходимо иметь инструмент, позволяющий получить ответ на сформированный «на лету» вопрос, например, 'каковы остатки товаров А и Б на складах в Московской области'. Для решения этой задачи в Deductor включено многомерное хранилище данных – Deductor Warehouse, обеспечивающее централизованное хранение необходимой для анализа информации. Из него аналитик может быстро, не прибегая к помощи программиста, получить нужную информацию и проанализировать различными способами, например, при помощи OLAP механизмов.
Прогнозирование
Наиболее важной и сложной задачей при оптимизации складских запасов является прогнозирование продаж. При наличии информации о продажах на следующие недели/месяцы можно организовать закупку такого количества продукции, которая будет продана до момента следующей закупки. Несмотря на простоту формулировки, задача достаточно сложная, т.к. необходимо учитывать множество разнородных факторов, динамику развития, возможные отклонения. К тому же, в большинстве случаев данные, на основе которых необходимо строить модели для прогнозирования плохого качества и небольшого объема. В Deductor имеются механизмы для улучшения качества исходных данных (редактирования аномалий, заполнение пропусков, очистка от шумов, сглаживание), самообучающиеся алгоритмы для построения моделей и инструменты для получения прогноза на основе построенных моделей. Применение методов очистки данных и использование самообучающихся механизмов для построения моделей, позволяют системе адаптироваться под изменяющиеся условия и получать прогнозы хорошего качества.
Сегментация потребителей
Ценность каждого клиента определяется из множества характеристик: объемы и частота закупок, номенклатура приобретаемых товаров, длительность отношений, наличие задолженности и прочее. Разбив клиентов на группы, можно оценить ценность каждого клиента, перспективные развития отношений, его предпочтения и развивать сотрудничество с ним с учетом имеющихся знаний. Например, наиболее лояльным клиентам предложить скидки, либо увеличить срок отсрочки платежа, а с ненадежных клиентов требовать предоплату полностью. Таким образом, можно уменьшить риски задержки платежа и увеличить объемы продаж. В Deductor имеются все механизмы для решения задач сегментации c возможностью удобного отображения обнаруженных сегментов/кластеров.
Анализ особенностей поведения клиентов
Проанализировав особенности поведения различных категорий клиентов, можно определить особенности их поведения: время закупок, номенклатуру, способы доставки и прочее. Это дает возможность оптимизировать работу сотрудников склада и обеспечить равномерную нагрузку каждого сотрудника, например, внеся изменение в рабочее расписание. Либо предложить дополнительные льготы клиентам, которым товар отгружается в наименее напряженные для склада периоды. В Deductor реализованы механизмы, позволяющие автоматически определять особенности поведения клиентов, а так же механизмы многомерного анализа, позволяющие оценить распределение нагрузки на склад в зависимости от времени, дня недели, категории клиента и прочее.
Оптимизация размещения товаров
В процессе анализа продаж можно обнаружить группы взаимосвязанных товаров, т.е. таких, что покупка одного влечет за собой с большой вероятностью покупку другого. Такого рода товары или товарные группы нужно размещать на близлежащих полках, что позволит увеличить скорость сбора заказа. Эти же зависимости можно использовать при формировании прайс листов, размещая рядом связанные товары, либо для стимулирования кросс-продаж. В Deductor реализованы алгоритмы, позволяющие находить ассоциативные связи между товарами и товарными группами и отображать обнаруженные связи в удобном для анализа виде.
Анализ каналов сбыта
Для различных категорий товаров лучше подходят те или иные каналы сбыта. Знание закономерностей распределения товаров по различным каналам позволяет оптимизировать работу с ними, лучше планировать маркетинговые мероприятия, увеличить доходность от использования различных каналов. Кроме того, можно использовать имеющиеся каналы для продвижения сопутствующей продукции. В Deductor встроены механизмы поиска закономерностей, позволяющие обнаружить зависимости, влияющие на предпочтение того или иного товара в каждом канале, а так же визуально, при помощи OLAP, оценить распределение товаров и товарных групп по различным каналам.
Другие задачи
Список аналитических задач, возникающих в оптовых компаниях значительно шире. Выше описана лишь небольшая их часть, возможности Deductor гораздо больше.
Консолидация и отчетность:
- Консолидация информации из разнородных источников, создание единого хранилища данных
- Бюджетирование
- Контроль исполнения бюджета
- План-факторный анализ
- Оценка прибыльности
- Анализ структуры доходов и расходов
- Анализ денежных потоков
Анализ лучших и худших объектов
- Наиболее и наименее прибыльные категории клиентов за любой период
- Наиболее и наименее прибыльные товары (товарные группы) за любой период
- Сотрудники с максимальной и минимальной отдачей
Анализ тенденций
- Оценка динамики изменения клиентской базы по типу клиента, категории, региону
- Прогнозирования финансовых поступлений
- Прогнозирование вероятности возврата/брака/отказа
- Анализ динамики денежных поступлений от различных категорий клиентов
Моделирование
- Оценка эффективности рекламной кампании
- Определение отдачи от маркетинговых действий
- Позиционирование товаров
- Оценка эффективности работы компании в целом и каждого сотрудника (время обработки заказов, количество брака/возвратов/отказов, эффективность контактов)
- Ранжирование клиентов
- Анализ эластичности спроса
- Оптимизация закупок
Эти задачи является актуальным для большинства оптовых компаний. Deductor позволяет решать все описанные выше задачи, причем создавать наращиваемое решение. Начинать с наиболее простых задач, не меняя платформы, переходить к более сложным и получать реальную отдачу на каждом этапе развития.
