В компании Quelle Russia запущена в эксплуатацию аналитическая система на базе платформы Deductor
Благодаря реализации проекта появилось единое хранилище данных с актуальной информацией, построена система отчетности: ABC, XYZ, анализ товарных групп, клиентов, каталогов... Спроектированы сценарии прогнозирования и планирования каталогов попозиционно с корректировкой экспертами и учитывающие изменяющуюся номенклатуру. В рамках проекта был проведен анализ клиентской базы.
Quelle Russia (www.quelle.ru) является дочерней компанией немецкого концерна "Quelle" и с 2004 года представляет головную организацию в России. Предприятие специализируется на продаже модной одежды, товаров для дома и быта по каталогам. Сайт Quelle Russia – один из самых популярных в России интернет-магазинов в настоящее время.
Рост бизнеса привел к увеличению количества источников информации и объемов данных. Необходимо было решить задачи консолидации сведений из разнородных систем и получения аналитической отчетности.
Однако наиболее трудоемкой была проблема планирования и прогнозирования ассортимента. Сложность заключалась в том, что планирование и прогнозирование должно производиться с высокой степенью детализации на длительный срок, а около 60% номенклатуры меняется в каждом сезоне. В год выпускается около 20 каталогов, в каждом из них более 10000 товарных позиций.
Для решения задачи консолидации было построено хранилище данных Deductor Warehouse на базе СУБД Oracle. Информация в нем собирается из множества разнородных систем. Процесс предобработки и загрузки полностью автоматизирован. Сведения в хранилище обновляются ежедневно, что дает возможность оперативно получать аналитическую отчетность в различных разрезах. Туда перенесена вся информация, касающаяся товаров, клиентов, поступлений заказов, отправки посылок и т.п.
Задача управления ассортиментом была разделена на две части: планирование количества товара в каталоге и его разбиение по размерной сетке. В результате были построены сценарии обработки в Deductor для автоматического расчета необходимого товара, который в последствии может корректироваться аналитиками выставлением экспертных оценок. В ходе прогнозирования и планирования учитывалось множество факторов: размещение в различных каталогах, продажи аналогичных товаров, динамика спроса и экспертные оценки.
Благодаря реализации проекта появилось единое хранилище данных с актуальной информацией, построена система отчетности: ABC, XYZ, анализ товарных групп, клиентов, каталогов...
Спроектированы сценарии прогнозирования и планирования каталогов по позиционно с корректировкой экспертами и учитывающие изменяющуюся номенклатуру. В рамках проекта был проведен анализ клиентской базы.
Запущенная система позволяет решать не только текущие аналитические задачи, но и является платформой для будущих: планирование рассылки, сегментация потребителей, анализ эффективности, стимулирование спроса, кросс-продажи и прочее.
Рост бизнеса привел к увеличению количества источников информации и объемов данных. Необходимо было решить задачи консолидации сведений из разнородных систем и получения аналитической отчетности.
Однако наиболее трудоемкой была проблема планирования и прогнозирования ассортимента. Сложность заключалась в том, что планирование и прогнозирование должно производиться с высокой степенью детализации на длительный срок, а около 60% номенклатуры меняется в каждом сезоне. В год выпускается около 20 каталогов, в каждом из них более 10000 товарных позиций.
Для решения задачи консолидации было построено хранилище данных Deductor Warehouse на базе СУБД Oracle. Информация в нем собирается из множества разнородных систем. Процесс предобработки и загрузки полностью автоматизирован. Сведения в хранилище обновляются ежедневно, что дает возможность оперативно получать аналитическую отчетность в различных разрезах. Туда перенесена вся информация, касающаяся товаров, клиентов, поступлений заказов, отправки посылок и т.п.
Задача управления ассортиментом была разделена на две части: планирование количества товара в каталоге и его разбиение по размерной сетке. В результате были построены сценарии обработки в Deductor для автоматического расчета необходимого товара, который в последствии может корректироваться аналитиками выставлением экспертных оценок. В ходе прогнозирования и планирования учитывалось множество факторов: размещение в различных каталогах, продажи аналогичных товаров, динамика спроса и экспертные оценки.
Благодаря реализации проекта появилось единое хранилище данных с актуальной информацией, построена система отчетности: ABC, XYZ, анализ товарных групп, клиентов, каталогов...
Спроектированы сценарии прогнозирования и планирования каталогов по позиционно с корректировкой экспертами и учитывающие изменяющуюся номенклатуру. В рамках проекта был проведен анализ клиентской базы.
Запущенная система позволяет решать не только текущие аналитические задачи, но и является платформой для будущих: планирование рассылки, сегментация потребителей, анализ эффективности, стимулирование спроса, кросс-продажи и прочее.