Показники
>
Лабораторія

ЛАБОРАТОРІЯ

Розділи:

Показники - групи метрик на сервісі Datawiz BI

Нижче наведено перелік змішаних показників, що сформували групу "Лабораторія".

Доступ до перегляду показників згідно ролі користувача визначає адміністратор. Для розширення доступу звертайтеся до адміністратора вашої мережі.

 

колонка, яка створена, щоб отримати зворотний зв'язок (оцінку та/або рекомендацію) від користувачів та удосконалити нові звіти відповідно до актуальних потреб ритейлерів. 

втрати в обороті, які виникли через те, що товар не продавався певну кількість днів.

різниця показників втраченого обороту ML за обраний та попередній періоди.

різниця показників втраченого обороту ML за обраний та попередній періоди, розрахована у відсотках.

відсоток втраченого обороту ML від загального втраченого обороту ML за обраний період.

втрати в обороті, коли товар не продавався, через відсутність залишків.

різниця показників втраченого обороту через 0 залишки ML за обраний та попередній періоди.

різниця показників втраченого обороту через 0 залишки ML за обраний та попередній періоди, розрахована у відсотках.

різниця між прогнозованим оборотом при оптимальній ціні та прогнозованим оборотом при актуальній ціні всіх товарів, що потрапили в рекомендації за 30 днів.

сумарний оборот, який прогнозовано можна отримати, прийнявши всі рекомендації, що відображаються у звіті.

середній оборот по схожих магазинах за обраний період.

Примітка! Схожими називаються магазини, по яких алгоритм знайшов подібні продажі за обраний період.

різниця показників прогнозованого обороту (день), розрахована у відсотках.

оборот, який прогнозовано можна отримати в день, прийнявши всі рекомендації, що відображаються на звіті.

відсоток втраченого обороту ML від обороту за обраний період.

сума грошових надходжень від продажів товарів, розрахована по алгоритму ML за вказаний період.

Ймовірна к-сть продажів, яка могла бути за обраний період часу за відсутності проблем у магазині.

різниця показників к-сті втрачених продажів ML за обраний та попередній періоди.

різниця показників к-сті втрачених продажів ML за обраний та попередній періоди, розрахована у відсотках.

відсоток втраченої кількості продажів ML від загальної втраченої кількості продажів ML за обраний період.

втрати в к-сті продажів, які виникли через відсутність залишків.

різниця показників втрати в к-сті продажів через 0 залишки ML за обраний та попередній періоди.

різниця показників втрати в к-сті продажів через 0 залишки ML за обраний та попередній періоди, розрахована у відсотках.

к-сть продажів, яку прогнозовано можна отримати в день, прийнявши всі рекомендації, що відображаються на звіті.

різниця між прогнозованою к-стю продажів при оптимальній ціні та прогнозованою к-стю продажів при актуальній ціні всіх товарів що потрапили в рекомендації за 30 днів.

різниця показників прогнозованої к-сті продажів (день), розрахована у відсотках.

сумарна к-сть продажів, яку прогнозовано можна отримати, прийнявши всі рекомендації, що відображаються звіті.

середня к-сть продажів по схожих магазинах за обраний період.

Примітка! Схожими називаються магазини, по яких алгоритм знайшов подібні продажі за обраний період.

відсоток втраченої к-сті продажів ML від к-сті продажів за обраний період.

к-сть натуральних одиниць товарів/категорії/бренду, що були продані за обраний період, розрахована по алгоритму ML.

втрати в прибутку, які виникли через те, що товар не продавався певну кількість днів.

різниця показників втраченого прибутку ML за обраний та попередній періоди.

різниця показників втраченого прибутку ML за обраний та попередній періоди, розрахована у відсотках.

відсоток втраченого прибутку ML від загального втраченого прибутку ML за обраний період.

відсоток втраченого прибутку ML від прибутку за обраний період.

втрати в прибутку, які виникли через відсутність залишків.

різниця показників втрат в прибутку через 0 залишків ML за обраний та попередній періоди.

різниця показників втрат в прибутку через 0 залишки ML за обраний та попередній періоди, розрахована у відсотках.

різниця між прогнозованим прибутком при оптимальній ціні та прогнозованим прибутком при актуальній ціні всіх товарів що потрапили в рекомендації за 30 днів.

різниця показників прогнозованого прибутку (День), розрахована у відсотках.

прибуток, який прогнозовано можна отримати в день, прийнявши всі рекомендації, що відображаються у звіті.

сумарний прибуток, який прогнозовано можна отримати, прийнявши всі рекомендації, що відображаються на звіті.

середній прибуток по схожих магазинах за обраний період.

Примітка! Схожими називаються магазини, по яких алгоритм знайшов подібні продажі за обраний період

різниця між виручкою від реалізації товарів (оборотом) і собівартістю товарів розрахована по алгоритму ML за обраний період.

ціна, за якої, згідно з попередніми продажами товару, даний товар принесе магазину найбільший розмір прибутку.

різниця показників оптимальної ціни, розрахована у відсотках.

маржа, яку прогнозовано можна отримати, прийнявши всі рекомендації, що відображаються у звіті.

число днів протягом обраного періоду, коли товар не продавався.

різниця показників к-сті втрачених днів ML.

різниця показників к-сті втрачених днів ML, розрахована у відсотках.

число днів протягом обраного періоду, коли товар не продавався через відсутність залишків.

різниця показників к-сті втрачених днів через 0 залишки ML.

різниця показників к-сті втрачених днів через 0 залишки ML, розрахована у відсотках.

К-сть товарів, по яких знайдені втрачені продажі за алгоритмом ML.

К-сть товарів, по яких алгоритм згенерував рекомендовані оптимальні ціни за поточний період.

К-сть магазинів, по яких алгоритм згенерував рекомендовані оптимальні ціни за поточний період.

Дата прийняття користувачем рекомендації оптимальної ціни по товару.

К-сть товарів, по яких прийнято рекомендації оптимальної ціни за поточний період.

К-сть магазинів, по яких прийнято рекомендації оптимальної ціни за поточний період.

облікова ціна товару при прийнятті рекомендації.

собівартість товару при прийнятті рекомендації.