Система товарных рекомендаций

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

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 «Система товарных рекомендаций»

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 предыдущих инструментов в треке «Управление ассортиментом, дистрибуцией, ценообразованием»

Шаг 2: Расчет товарных рекомендаций

На основе анализа рейтингов рассчитывается и строится дерево решений, которое позволит рекомендовать лучшие решения по вводу и выводу ассортимента, увеличению потенциала и эффективному продвижению объектов.

Шаг 3: Интерпретация результатов

Благодаря подробной интерпретации результатов анализа можно выстроить эффективную работу с ассортиментом.

AltMacros, загрузка данных, система товарных рекомендаций

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