Увеличение доходов и управление маржинальностью

Создание моделей на основе machine learning для увеличения доходов и маржинальности

Оптимизация ассортимента

Группировка номенклатуры по значимости для клиента (key value indicators, back basket, любые товары, уникальный ассортимент и пр.)
Кластеризация прибыльных продуктов в соответствии с клиентским спросом
Категориальный анализ SKU – деревья потребностей покупателей – выявление товаров-аналогов/заменителей в рамках миссии покупки
Интерпретация наиболее значимых факторов при прогнозировании, влияющих на точность модели.
Выявление аффинитивных и комплементарных товаров

Ценообразование

Оптимизация регулярной ценовой политики для регионов, каналов и SKU
Создание промо-калькуляторов и симуляторов с учетом эффектов каннибализации, представленности и других
Выявления потенциала ценовой дифференциации для различных регионов, сегментов клиентов и сезонности
Сравнение каналов по доходам, затратам на продажи и поиск областей для совершенствования ценообразования
Оптимизаций промо активностей внутри категории и кросс-категориально на базе глубокого анализа ассортимента
Измерение эластичности цен
Изучение влияния маркетинговых акций на результат продаж

Прогнозирование маркетинговых акций

Прогнозирование розничного товарооборота, фротальной маржи и других розничных показателей с учетом проведения акций
Сравнение фактических продаж с оптимизированными продажами с помощью календаря маркетинговых акций
Оптимизация календарей маркетинговых акций на уровнях: точки продаж, регионы и продукты
Сравнение каналов по доходам, затратам на продажи и поиск областей для совершенствования ценообразования
Оценка эффекта от продвижения на объем продаж

Управление затратами

Аллокация затрат на канал продвижения и SKU
Поиск возможностей для дополнительных вложений в продвижение
Маркет-микс моделирование
Сравнение каналов по доходам, затратам на продажи и поиск областей для совершенствования ценообразования

Маркетинговые акции и продвижение