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Analytics für Einzelhandel und Konsumgüter

Einzelhändler und Unternehmen aus der Konsumgüterbranche nutzen Analytics Automation für interne und externe Daten, um umsetzbare Erkenntnisse über die Bedürfnisse von Kunden hinsichtlich Produkten, Kanälen und anderen, die Nachfrage beeinflussenden Faktoren zu gewinnen. Sie erzielen damit bahnbrechende Geschäftsergebnisse.

 

Bleiben Sie relevant

Die Verfügbarkeit in den Regalen und Lieferengpässe gehören weiterhin zu den größten Herausforderungen für Einzelhändler und ihre Partner in der Konsumgüterbranche. Gleichzeitig ändern sich Einkaufstrends ziemlich schnell und stellen Einzelhändler vor potenzielle Umsatzverluste, wenn das Sortiment nicht mehr gefällt, was wiederum Druck auf Handelsbeziehungen ausübt, die zu Lasten der Marge auf Werbeaktionen setzen. Versand- und Abwicklungskosten für E-Commerce und andere Kanäle belasten die Gewinnspannen zusätzlich und stellen auch für viele neu entstehende Direktvertriebsprogramme für Verbraucher ein Hindernis dar.

Dies sind typische Fälle für Analytics Automation, die Zugriff auf eine Vielzahl interner und externer Daten erfordern, um Informationen über die sich ständig ändernden Kundenpräferenzen zu erhalten.

  • Verschaffen Sie sich einen klaren Einblick in das Verbraucherverhalten der Kunden.
  • Trennen Sie sich von SKUs mit schlechter Performance und füllen Sie gleichzeitig relevante Lücken mit Produkten, die stark nachgefragt werden.
  • Erhalten Sie Zugriff auf alle nützlichen Nachfragesignale, um gemeinsam eine wertorientierte Werbestrategie zu entwickeln.
  • Bringen Sie Marketinginvestitionen mit dynamischem Verbraucherverhalten in Einklang.
  • Optimieren Sie Beschaffungs-, Auslieferungs- und Retourenlogistik.

Automatisierung von Analyseprozessen

Datenvorbereitung und -zusammenführung

Automatisieren Sie die Vorbereitung, Zusammenführung und Integration von internen und externen Datenquellen, um Anwendungsfälle von Descriptive Analytics bis Prescriptive Analytics zu unterstützen

Advanced Analytics

Erstellen Sie Prognosen, erkennen Sie Trends, treffen Sie Vorhersagen und beantworten Sie komplexe Geschäftsfragen mithilfe von prädiktiven und präskriptiven Modellen.

Bereitstellung von Predictive Modeling

Unterstützen Sie Teams bei der Bereitstellung von Prognosemodellen in Geschäftsprozesse mit oder ohne Programmierung in R und Python.

Ereignisauslösung

Verwenden Sie prädiktive und präskriptive Modelle, um automatisch Sendungen, Materialien, Verkäufe und mehr auszulösen.

Analyse-Apps

Verwandeln Sie Analyseprozesse in Apps, die Benutzer mit ihren eigenen Datasets und Eingaben ausführen können.

 

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Bericht
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