QQbasket.analytics™

(QQbasket.analytics™ este o extensie pentru QQsales.margin)

Analizele de componență coș au fost inițial dezvoltate de către marii retaileri pentru a identifica tendințele naturale de asociere între produse prin includerea de către consumator în același coș de cumpărături.

Soluția poate fi implementată în mai puțin de 1 zi peste  orice rapoarte Qlik™ (QlikView™ sau Qlik Sense™) cu date extrase din sisteme tranzacționale (ERP/ CRM/ SFA/ SCM/ WMS/ etc.).

Soluția este și mai valoroasa dacă aveți deja QQcosmic.interface implementat într-o aplicație de analiza Qlik™, cu datele de plecare, oferind opțiuni mai multe de transformare imediată a pachetului de analize Basket Analytics.

QQbasket.analytics™ extinde conceptul de analiza de coș din paradigma clasica, oferind utilizatorilor, direct în interfață, opțiunea de a alege elementul (simplu sau compus) de corelare, dincolo de varianta consacrată (bonul fiscal/ factura).

Pașii de urmat
  1.  Alegeți numitorul comun de agregare basket.analytics (de obicei id-ul de bon sau de factură).
    În anumite industrii și situații, acest criteriu poate fi schimbat într-un criteriu compus, de exemplu, în distribuție, ar putea fi IdClient  + AnLuna,
  2. Definiți contextul de analiză (selecțiile pe dimensiunile de timp și pe cele non-timp),
  3. Alegeți produsele pe care le care doriți să fie driverele de definire a „coșurilor” spre analiză (bonuri & facturi/ etc.),
  4. Aveți deja un prim set de informații generale, referitoare la totalul vânzărilor înregistrate în coșurile asociate.

5. Alegeți dintre măsurile de analiză basket analysis de plecare dorite:

    1. Cantit vz intra-basket
    2. Valoare vz intra-basket
    3. Valoare GM (marja comerciala) intra-basket
    4. Procent GM (marja comerciala procentuala ) intra-basket
    5. Valoare discounturi intra-basket
    6. Procent discounturi intra-basket
    7. Valoare costul mărfii intra-basket

6. Dacă este nevoie, puteți adăuga și alte dimensiuni de analiza, care evaluează, pe de o parte, importanța articolelor alese în totalul coșurilor, iar pe de altă parte, importanța vânzărilor din coșurile alese în totalul vânzărilor pe produsele din coșuri.

    1. Factorii de multiplicare dintre totalul coșurilor și valorile aferente articolelor selectate (pe cantitate și valoare vânzare, dar și pe marja comercială și procentuală, sau chiar pe discount și discount procentual sau costul mărfii).
    2. Procente de realizare în coșurile analizate versus totalul vânzări pe toate produsele din coșuri (din nou pe cantitate și valoarea vânzare, marjă comercială și procentuală, discount-uri sau costul mărfii).
    3. Procent nr. bonuri în coșurile analizate versus total nr. bonuri pe toate produsele din coșuri
      Pentru toate analizele acestea se ia în considerare, bineînțeles, contextul de filtre temporale și ne temporale  (extra produs) definite în selecție.

7.  Vizualizați, în diverse formate, rezultatele comerciale ale tuturor produselor aflate în aceleași coșuri (pe aceleași facturi/ bonuri) cu produsele selectate (aferente perioadei și unităților de vânzare selectate).

(Articolele alese la pasul 3 de mai sus, sunt semnalizate în verde, în graficele de mai sus)

Pentru soluții QQinfo, accesați pagina: QQsolutions.

Pentru informații despre Qlik™, accesați pagina: qlik.com.

Dacă doriți produsul QQbasket.analytics™, sau aveți nevoie de mai multe informații, vă rugăm să completați formularul de aici .

Pentru a fi în contact cu ultimele noutăți în domeniu, soluții inedite explicate, dar și cu perspectivele noastre personale în ceea ce privește lumea managementului, a datelor și analiticelor, vă recomandăm QQblog-ul !