Veri Bilimi ve Veri Analitiği Sözlüğü

Perakende Analitiği Nedir?

Informatica
Veri Yönetimi

Perakende analitiği karlılık sağlayan iş kararları vermek amacıyla perakende işlemlerinin oluşturduğu verilerin analizidir. Perakende analitiğinin kullanımı müşteri davranışlarında daha önce görülmemiş değişikliklerin yol açtığı perakende dönüşümü, marjlar üzerindeki yoğun baskı, mağazaların değişen rolleri ve hem online hem de offline kanallara yönelik yoğun rekabete bir cevap olarak ortaya çıkmıştır.

Bu zorlu ortamda hayatta kalmak ve başarılı olmak için, perakendeciler çoklu kanal süreçlerinde verimliliği ve otomasyonu iyileştirmelidirler. Müşteri taleplerinin bir adım önünde olmalı ve sürtünmesiz, sorunsuz online ve offline müşteri deneyimi yaratmak için müşteri yolculuklarını optimize etmelidirler. Birçok perakendeci, rekabet avantajlarını artırmak ve satış ve kar elde etmek için, fiyatlandırma ve çeşitlilik optimizasyonu, lokasyon analitiği ve müşteri kaynaklı pazarlama gibi geniş kapsamlı bir güçlü analitik seti olan perakende analitiğine dönmektedirler.

Perakendeciler büyük miktarlardaki verileri yakalamalı (müşteri, mağaza, finansal, ürün, envanter, çalışanlar ve çağrı merkezi) ve işletme genelinde iş, eğilimler ve müşteri davranışlarına yönelik içgörülerin entegre bir görüntüsünü sunabilmelidirler. Bu dönüşüm süreci, bir entegre veri ambarından (IDW) oluşan gelişmiş bir veri ve analitik çevresi uygulayarak başlar.

Perakende analitiği yeni fırsatların belirlenmesine, kişiselleştirilmiş pazarlama ve iletişim programlarının oluşturulmasına, karlı müşterilerle gelir akışlarının artırılmasına ve müşteri beklentilerini karşılayan ve aşan doğru ürünlerin ve hizmetlerin sağlanmasına yardımcı olur. Bir işletmenin tüm yönlerinin birbirleriyle nasıl ilişkili olduklarını gördükleri için, perakendeciler aşağıdakiler gibi kritik soruların cevaplarını keşfedebilirler:

·                   En iyi müşterilerim hangi ürünleri alıyor ve hangi kanallardan alıyor?

·                   Bu ürünleri doğru fiyattan, mağazada doğru yerde ve doğru renk, beden ve miktar kombinasyonlarında mı satıyorum?

·                   Satış hacmi, kazanç veya karlılık açısından hangi ürünler sepetleri en çok dolduruyor?

·                   Satış, karlılık ve hizmet seviyesi açısından kategorideki diğer sağlayıcılar ile karşılaştırıldığında sağlayıcı performansı nasıl?

·                   En çok satan ürünlerimin stok yüzdesi nedir?

·                   Bu ürün için beklenen en uygun fiyat ne olurdu?

·                   Her bir müşteri segmentine hangi promosyonları, ne zaman, ne kadar süreyle ve hangi kanallarda sunmalıyız?

·                   Müşterinin göz atma davranışına karşı satın alma davranışına dayalı olarak bir ürünün finansal kapasitesi ve ikame değeri nedir?

·                   İşlerim müşteri hizmet ve satışlarını maksimum düzeye çıkarırken iş maliyetlerini minimum düzeye indirmek için verimli bir biçimde planlanıp programlanıyor mu?

·                   Müşteri hizmetlerini ve müşteri geri bildirimlerine dayalı olarak sunduğum ürünleri nasıl iyileştirebilirim?

·                   Farklı alışveriş etkileşimleri ve ürün kategorilerine yönelik olarak belirli bir müşteri tüpü için tercih edilen etkileşim kanalı nedir

·                   Şirketin toplam ortak faydalar yükümlülüğü nedir ve plan ve ilgili demografiklere göre bu yükümlülük bir önceki yıla göre ne kadar artmış veya azalmıştır?

 

Perakende analitiği kullanılarak optimize edilebilecek temel perakende iş süreci alanları şunlardır:

·                   Mağazacılık

·                   Çeşitlilik/Kategori Yönetimi/Ürün Karışımı (PMIX)

·                   Ürün Fiyatlandırma ve Maliyet Detayı

·                   Envanter Yönetimi

·                   RFID/Seri Ürün Takibi ve İzleme

·                   Sevkiyat, İrsaliye ve Talepler

·                   Ulaşım Lojistiği (Dağıtım ve Lojistik)

·                   Fatura

·                   Sözleşmeler (Kayıt ve Şartlar)

·                   Tedarik

·                   Vitrin Teşhir Planı

·                   Promosyon Yönetimi ve Pazarlama

·                   Satış Noktası İşlemleri

·                   Detay ve Gerçekleşme

·                   Katalog Satışları ve

·                   İçerik Yönetimi

·                   Geri Çağırma Yönetimi

·                   Müşteri Değeri, Alışveriş ve Ürün Satın Alma Davranışları

·                   Kalite Hakkında Geribildirim

·                   Bağlılık ve Hediye Çeki

·                   Kullanım Davranışları

·                   Depo İş ve İşlemleri

·                   İnsan Sermayesi Yönetimi (İnsan Kaynakları)

·                   Gizlilik ve Sağlayıcı Yönetimi

·                   Çağrı Merkezi Üretkenliği

·                   Bütüncül Kanal Ticareti ve Etkileşimleri

·                   Tahmin ve Puanlama

·                   Finansal Yönetim

·                   Perakende Eczacılık

·                   Market

·                   Tekstil

·                   Yemek Hizmetleri

·                   Mutfak ve Bekleme

·                   Zaman Yönetimi

·                   Hizmet Bahşişleri

·                   Raporlamaya Uygunluk

·                   Satış Vergi ve Harçlarına Uygunluk

 

Gitgide artan bir şekilde, veri ve analizler perakende sektörünün can damarıdır, hem hayatta kalmak ve başarı için gereklidir. Perakendecilerin mücadelesi patlayan veri hacimleri ve tiplerini uygun maliyetli bir biçimde yakalamak ve saklamak, verileri hızlı ve güvenilir bir biçimde analiz etmek, ve daha sonra perakendecilerin bir müşteriye veya tedarikçiye dokundukları her kanalda içgörüleri devreye sokmaktır.

sözlüğe geri dön

Veri Bilimi ve Veri Analitiği Sözlüğü'nü Keşfet

Algoritma Nedir?

Algoritma hesaplamalar yapmak için kullanılan matematiksel mantık veya bir dizi kurallardır.

DETAYLI İNCELE
ELT Nedir?

ELT, “çıkart (extract), yükle (load) ve dönüştür (transform)” kelimelerinin baş harflerinden oluşmaktadır. Bir veya daha fazla kaynaktan veri ambarı veya veri gölü gibi bir depoya verileri çıkartan, yükleyen ve dönüştüren bir veri entegrasyonu işlemini gösterir.

DETAYLI İNCELE
Veri Görselleştirme (Data Visualization) Nedir?

Veri görselleştirme, format, tür veya kaynaktan bağımsız olarak verileri görselleştirerek hızlı bir şekilde bilgi edinmeyi mümkün kılar. Ayrıca, verilerin ne anlama geldiği konusunda ilk bakışta görülemeyen bilgilerin açık ve net biçimde sunulmasına olanak tanır.

DETAYLI İNCELE
REFERANSLARIMIZ

Başarılı İş Ortaklarımıza Katılın!

Sektöründe öncü 120'den fazla şirket ile 200'den fazla başarılı proje geliştirerek Türkiye'nin alanında lider şirketleri ile çalışıyoruz.
Siz de başarılı iş ortaklarımız arasındaki yerinizi alın.

İlETİŞİM FORMU

Sizi Tanımak için Sabırsızlanıyoruz

Formu doldurarak çözüm danışmanlarımızın tarafınıza en hızlı şekilde ulaşmasını sağlayın.

Thank you! Your submission has been received!
Oops! Something went wrong while submitting the form.
İLETİŞİME GEÇ
BAŞARI HİKAYESİ

LC Waikiki - Büyük Veri Platformu Başarı Hikayesi

LC Waikiki ihtiyaçlarına özel olarak geliştirilen bu proje ile veri işleme hızını ortalama 13 kat, maksimumda ise 30 kat arttırmayı başardık

HEMEN İZLE
HEMEN İNCELE
12 Kat
Veri İşleme Hızını Ortalamada Arttırdık
30 Kat
Veri İşleme Hızını Maksimumda Arttırdık
10 Kat
Veri Ambarında Veriyi Sunuma Hazır Hale Getirme Hızını Arttırdık
Bu internet sitesinde, kullanıcı deneyimini geliştirmek ve internet sitesinin verimli çalışmasını sağlamak amacıyla çerezler kullanılmaktadır. “Kabul Et” butonuna tıkladığınızda bu çerezlerin kullanılmasını kabul etmiş olursunuz. Çerezleri nasıl kullandığımız, sildiğimiz ve engellediğimiz ile ilgili detaylı bilgi için lütfen Gizlilik Politikası sayfasını okuyunuz.
Veri Bilimi ve Veri Analitiği Sözlüğü

Heading

Heading