Теги

BILab Retail Analytics в облачной архитектуре

Компьютерные технологии не стоят на месте, большими и уверенными шагами человечество шагает к новым достижениям. Все чаще в кругах ИТ-специалистов слышится термин «Облачные вычисления». Новые концепции и подходы к построению архитектуры различных бизнес-приложений становятся все более популярными.

Все большее внимание уделяется приложениям, разработанным на основе концепции SaaS  (Software-as-a-Service) – программное обеспечение как услуга.

Концепция SaaS крайне проста - зачем тратить время и силы на инсталляцию и поддержку информационных систем, если можно отдать эти процессы на аутсорсинг сторонней организации? Доступ к системам при этом предоставляется удаленно, через стандартный веб-интерфейс и произвольный интернет-браузер.  Технологически, модель SaaS мало чем отличается от веб-сервисов, однако обычно под ней понимаются именно бизнес-системы, а не приложения для конечных пользователей.

Стараясь соответствовать современным тенденциям и потребностям рынка, наша компания выпустила новую версию аналитической системы Retail Analytics в облачной архитектуре. Версия системы «В облаке» предоставляет вам все возможности бизнес-анализа, позволяя при этом существенно сократить затраты.

Основные возможности облачной системы Retail Analytics

Анализ ассортимента и товарооборота

  •          Анализ продаж: количество, оборот, рентабельность  и.д.
  •          Анализ среднего чека
  •          Анализ проходимости
  •          Анализ совместных продаж (Сross-selling)
  •          Анализ структуры продаж (АВС, RFM)
  •          Анализ стабильности продаж (XYZ-анализ)
  •          Анализ планограмм торговых площадей
  •          Анализ структуры чеков
  •          Определение и оценка сезонных товаров, доли вклада в снижение/увеличение товарооборота.
  •          Прогнозирование спроса

Анализ взаимоотношений с клиентами

  •          Сегментация клиентской базы
  •          Анализ прибыльности и лояльности клиентов
  •          Анализ предпочтений клиентов
  •          Анализ промо-акций: дисконтных карт, бонусов и пр.
  •         Поиск целевой аудитории для промо-акций и выбор товаров для нее (целевая адресная рассылка)

Анализ закупок и склада

  •          Анализ закупочных цен поставщиков
  •          Средний товарный запас, уровень запасов продукции
  •          ABC и XYZ анализ товарных запасов
  •          Анализ динамики и оборачиваемости товарных запасов
  •          Оценка склада в ценах продажи, оценка маржи с текущего склада
  •          Дефектура (уровень дефектуры) и анализ потерь Out-Of-Stock
  •          Анализ неликвидов и продаж неликвидов предыдущих периодов
  •          Наполняемость матрицы обязательного ассортимента

Принципиальная схема облачного решения

   

Принципиальная схема облачной системы бизнес-анализа Retail Analytics выглядит следующим образом.

   Данные из внешних источников (учетной системы) посредством сети Internet   загружаются на  FTP-сервер, откуда попадают в хранилище данных, реализованное на базе MS SQL Server 2008 R2, а затем на сервер аналитики (Olap-сервер). На сервере аналитики строятся аналитические модели для построения  аналитической отчетности по различным аспектам деятельности организации.

   Конечным пользователям (аналитикам, маркетологам, руководящим лицам) доступ предоставляется через сеть Internet. Инструментом раблоты с аналитической отчетностью могут быть как сводные таблицы MS Excel, средства MOSS 2010, либо веб-интерфейс Business Analyses Tools.

схема SaaS.png

Преимущества облачного решения

Основные преимущества облачного решения Retail Analytics заключаются в следующем:

  •          Отсутствие затрат со стороны заказчика на создание и обслуживание инфраструктуры (сервера)
  •          Отсутствие затрат на покупку лицензионного ПО
  •          Отсутствие необходимости заключения дополнительного договора на поддержку и обслуживание  системы (все включено в стоимость подписки)
  •          Наличие нескольких версий системы: Light иFull

Расходы при использовании модели SaaS и Традиционного подхода.

 

costs.png

 

Вернуться к списку