Продвинутая кластеризация ассортимента на основе профилирования спроса

На основе категоризации ассортимента определяются закономерности в свойствах объекта и его категории и, используя методы машинного обучения, по характеру потребления ассортимент делится на кластеры

Оставить заявку

AltMacros, аналитический инструмент, сегментация клиентов, клиентская аналитика, повышение лояльности, LRFMP анализ, автоматизация аналитики, программа лояльности, Автоматизация системы лояльности, повышение лояльности, low-code аналитика, лоукод, альтмакрос

Как работает Инструмент «Продвинутая кластеризация ассортимента на основе профилирования спроса»

Шаг 1: Загрузка данных

Вам нужно загрузить данные для анализа в нужном формате или настроить подключение к вашей базе данных. Помимо загрузки данных, в анализе понадобятся результаты работы первого инструмента «Базовая категоризация ассортимента (ABC, XYZ)» в треке «Управление ассортиментом, дистрибуцией, ценообразованием»

Шаг 2: Категоризация и кластеризация ассортимента

Система оценивает свойства объекта, его категории и характер потребления и, используя методы машинного обучения, делит объекты на выбранное пользователем количество кластеров.

Шаг 3: Анализ и рекомендации

Все объекты делятся на выбранное количество кластеров, с которыми можно легко выстроить эффективную работу, следуя рекомендациям к анализу.

AltMacros, загрузка данных, продвинутая кластеризация ассортимента на основе профилирования спроса

Требуется тщательный анализ объектов

Необходим полный контроль

Объекты с низким потенциалом

Следует пересмотреть систему заказов

Попробуйте бесплатную версию инструмента

Попробовать

Другие инструменты этого трека

Базовая категоризация ассортимента (ABC, XYZ)

Категоризация ассортимента и продвинутая подготовка данных

Продвинутая кластеризация ассортимента на основе профилирования спроса

Формирование рейтингов по изменению ассортимента, дистрибуции и цен

Автоматически разделяет все объекты на категории (по ряду признаков) для проведения работы с каждой категорией. Кроме того, есть возможность выбрать группы для объектов и провести сегментацию внутри группы.

Подготовка данных к анализу и исключение всевозможных выбросов и ошибок. Сравнение периодов нахождения объектов в группе и прослеживание истории ассортимента — было/стало.

На основе категоризации определяются закономерности в свойствах объекта и его категории и, используя методы машинного обучения, по характеру потребления ассортимент делится на кластеры.

По результатам проведенного анализа формируются рейтинги по производительности ассортимента в точках продаж, позволяющие сравнивать объекты по выбранным периодам и оценивать их потенциал.

Система товарных рекомендаций

Анализ эластичности спроса

На основании рейтингов определяются рекомендации по вводу ассортимента (рейтинг лидеров), по выводу ассортимента (рейтинг аутсайдеров), по необходимости продвижения или наличии потенциала для увеличения цены.

Показывает, как изменится потребительский спрос, если произойдет изменение цены или дохода потребителя.

1

2

3

4

5

6