Що таке розширена аналітика?
Розширена аналітика (advanced analytics) — це підхід до аналізу даних, який виходить за межі стандартної звітності та описових графіків. Якщо базова аналітика відповідає на запитання «що сталося?», то розширена — шукає відповіді на «чому це сталося, що буде далі і що з цим робити». Вона поєднує в собі статистичне моделювання, машинне навчання, алгоритми прогнозування та оптимізації, щоб допомогти бізнесу приймати більш точні та обґрунтовані рішення.
У ритейлі розширена аналітика може виглядати як прогнозування попиту на товари на основі історичних продажів, погодних умов чи навіть поведінки покупців. Це також може бути виявлення прихованих закономірностей у структурі чеків, автоматичне визначення найкращого асортименту для кожного магазину або оптимізація логістики постачань.
Фахівці — від аналітиків до керівників категорій — використовують такі інструменти, щоб бачити більше, ніж просто цифри. Вони отримують практичні рекомендації: які товари незабаром втратять популярність, де очікується нестача, і як перерозподілити запаси, щоб не втратити прибуток. Це не просто інструмент аналізу — це спосіб мислення, який дозволяє діяти на випередження.
Які переваги розширеної аналітики?
Розширена аналітика — це не просто модний інструмент, а реальна підмога в щоденній роботі рітейлу. Вона відкриває новий рівень розуміння даних і дає бізнесу можливість діяти швидше, точніше та впевненіше. Ось які переваги вона дає:
Точне прогнозування.
Замість того щоб "вгадувати" попит або орієнтуватися лише на минулі показники, розширена аналітика дозволяє з високою точністю передбачити, які товари будуть потрібні найближчим часом, у якому магазині й в якій кількості. Це допомагає уникати і дефіцитів, і надлишків, особливо в пікові сезони.
Швидке прийняття рішень.
Алгоритми обробляють великі обсяги даних за секунди, що значно прискорює прийняття рішень — від планування акцій до автоматичного формування замовлень постачальникам. Менеджери отримують готові рекомендації, з якими можна працювати та зручно у перемовинах з постачальниками.
Прогнозовані висновки.
Розширена аналітика уникає прийняття інтуїтивних рішень. З обробленими даними чітко видно який результат можна очікувати і які дії оптрібно виконати терміново. Це особливо важливо при плануванні бюджету, зміні асортименту або відкритті нових точок.
Конкурентна перевага.
Бізнес, який бачить на кілька кроків уперед, завжди випереджатиме тих, хто діє в моменті. Рітейлери, що впроваджують розширену аналітику, отримують змогу швидше реагувати на ринок, адаптуватися до трендів і точніше працювати з бажаннями клієнтів.
Оптимізація витрат і ресурсів.
Це неочевидна, але одна з найвідчутніших переваг. Завдяки аналітиці компанії можуть краще планувати закупівлі, логістику, персонал і навіть рекламні бюджети. Як результат — менше марнотратства, більше прибутку і менше хаосу в операційній діяльності.
Які є методи розширеної аналітики?
Розширена аналітика включає в себе цілий набір методів, які дозволяють не лише аналізувати минулі події, а й прогнозувати майбутнє та автоматизувати прийняття рішень. У ритейлі це — справжня перевага для ефективного управління асортиментом, запасами, маркетингом і навіть персоналом.
- Прогностична аналітика
Цей метод базується на статистичних моделях і алгоритмах машинного навчання, що вивчають історичні дані, щоб передбачити майбутні події. У ритейлі це може бути прогноз попиту на товар, очікуваний обсяг продажів, або навіть ймовірність того, що клієнт змінить свою поведінку. Наприклад, система може підказати: “Цей товар через 2 тижні перестане продаватися — варто переглянути залишки”.
- Діагностична аналітика
Коли щось іде не так, важливо зрозуміти — чому. Діагностична аналітика допомагає знайти причини відхилень: чому впали продажі певної категорії? Чому зростають запаси на складі? Це метод, який дозволяє копати глибше і не лише бачити проблему, а й розуміти її джерело.
- Кластеризація
Цей метод групує об’єкти (наприклад, магазини, товари чи клієнтів) за подібними характеристиками. Завдяки цьому можна створити персоналізовані підходи до різних груп: для клієнтів — пропозиції на основі їхніх уподобань, для магазинів — індивідуальний асортимент і ціни. Кластеризація допомагає персоналізувати класичні універсальні підходи.
- Аналіз часових рядів
Це один з найважливіших методів для ритейлу, оскільки дозволяє відстежувати динаміку показників у часі. З його допомогою можна виявити сезонні коливання, тренди, піки та спадання попиту. Наприклад, завдяки аналізу часових рядів легко побачити, як змінюється попит на морозиво залежно від пори року або яка регулярність є в зростанні продажів перед святами.
- Візуалізація даних
Це не просто гарні картинки, а інструмент, який перетворює складну інформацію на зрозумілі візуальні сигнали. Добре побудована візуалізація дозволяє швидко виявити проблемні зони, аномалії або позитивні тенденції. Наприклад, теплові карти продажів чи графіки динаміки товарообігу допомагають приймати рішення буквально за кілька хвилин, без потреби глибоко занурюватись у таблиці.
Як застосовувати розширену аналітику на практиці?
Розширена аналітика в ритейлі — це ефективний інструмент для прийняття рішень. У системі Datawiz такі аналітичні можливості вже реалізовані у низці звітів, що підтримують повсякденну роботу аналітиків та категорійних менеджерів.
Цінові рекомендації
Звіт «Цінові рекомендації» надає список товарів, для яких система пропонує змінити ціну, з урахуванням прогнозованого приросту продажів і прибутку. Функціонал дозволяє:
- визначати товари, для яких рекомендовано змінити ціни в окремих магазинах мережі;
- аналізувати залежність між зміною ціни та прибутком за допомогою візуалізацій;
- прогнозувати показники продажів на основі запропонованої ціни.
Алгоритм враховує цінову еластичність попиту — залежність між зміною ціни та обсягом продажів. На основі цієї інформації він розраховує прибуток для кожної можливої ціни й визначає оптимальний варіант.
Рекомендований асортимент
Звіт «Рекомендований асортимент» аналізує продажі категорій та товарів по магазинах мережі та пропонує додати до асортименту ті товари, які можуть покращити результати. Функціонал звіту включає:
- виявлення товарів, які доцільно ввести в асортимент окремих магазинів;
- прогнозування потенційних продажів цих товарів;
- оптимізацію асортиментної політики для збільшення прибутку.
Для формування рекомендацій система кластеризує магазини за подібністю попиту на категорії. Далі аналізує, які товари продаються в одних магазинах кластеру, але відсутні в інших — саме ці товари й потрапляють до списку рекомендованих.
Втрачені продажі
Звіт «Втрачені продажі ML» за допомогою алгоритмів машинного навчання виявляє недоотримані продажі через нульові або недостатні залишки. Система дозволяє:
- знаходити втрати продажів по товарах, категоріях, магазинах і менеджерах;
- визначати обсяги втрат, зокрема через нульові залишки;
- аналізувати динаміку продажів та залишків за допомогою візуалізацій;
- ідентифікувати причини втрат і виявляти проблемні процеси в роботі.
Ці звіти допомагають не просто фіксувати факти, а діяти на випередження — ухвалювати рішення, які ґрунтуються на точних розрахунках і реальних даних. Розширена аналітика у Datawiz — це практичне рішення для щоденної роботи з даними в ритейлі.
