Приложение позволяет сформировать портрет вашего покупателя, планировать акционные и маркетинговые активности, оценивать их результаты. Принимать решения для увеличения среднего чека, конверсии и количества чеков ваших магазинов в Азербайджане


Какой способ оплаты клиенты используют чаще всего (карта, наличные, бонусы)?

Насколько программа лояльности влияет на чек и частоту покупок?

Как на основе истории покупок создать персональное предложение для клиента?

Как определить ценность клиента по частоте покупок и объему продаж?

Какие сегменты клиентов склонны к оттоку?

Какие товары формируют высокий чек?

Какие каналы лучше работают по сегментам?

Какие клиенты покупают часто?

У каких клиентов наибольшие чеки?

Как давно клиент делал повторную покупку?

Какая нагрузка на кассы по дням и времени работы?

Какие товары наиболее часто попадают в один чек?
Решение позволяет выполнять анализ чеков компании 360° во всех требуемых разрезах: точки продажи (регионы, магазины, кассы, кассиры и т.п.), товары и все имеющиеся группировки, дисконтные карты и классификация клиентской базы (пол, возраст и т.п.). В приложении анализируется кол-во чеков, средний чек, объем продаж, кол-во покупателей, % конверсии, % продаж с картой лояльности, тип оплаты и предоставленной скидки, сумма начисленных и использованных бонусов по дисконтным картам, количество позиций в чеках и пенетрация
Показывают объём продаж и структуру чеков по различным сегментам.
◾ Общая сумма продаж — с разбивкой по клиентам с картами и без.
◾ Количество чеков — по типам, регионам и магазинам.
◾ Средний чек — по всем покупателям и отдельно по держателям карт.
◾ Количество покупателей — количество клиентов с картой лояльности.
◾ Конверсия — отношение количества чеков к количеству посетителей.


Описывают активность, вовлечённость и динамику поведения покупателей.
◾ Количество покупателей — всего, новых, постоянных и вернувшихся.
◾ Среднее число чеков клиента за период — сегментация по активности.
◾ Объем покупок клиента за период — оценка клиентской ценности.
◾ Давность покупки — дата последнего чека клиента
Оценивают участие клиентов в акциях и эффективность бонусных программ.
◾ Объём скидок и % скидки — в разрезе чеков и товаров.
◾ % чеков со скидками — наглядный индикатор охвата акциями.
◾ Начисленные и использованные бонусы — уровень участия в программе.
◾ % использования бонусов — эффективность бонусной программы.


Анализируют вовлечённость клиентов и распределение по поведенческим сегментам.
◾ % клиентских продаж — доля продаж по картам лояльности.
◾ % клиентских чеков — доля чеков от зарегистрированных клиентов.
◾ RFM-анализ — активность, давность и объём покупок.
◾ Кластеры клиентов — сегментация по поведенческим характеристикам.
Показывают, какие товары формируют спрос и влияют на поведение клиентов.
◾ Пенетрация товаров — доля товаров в продажах и чеках.
◾ ABC/XYZ-анализ — доля и стабильность продаж по товарам.
◾ RFM-анализ товаров — популярные и неэффективные позиции.


Позволяют выявлять тренды, сезонность и отклонения по разным разрезам.
◾ LFL-анализ — сравнение по периодам и магазинам.
◾ Динамика чеков, продаж, клиентов — по дням, неделям, месяцам.
◾ Сравнение сегментов, магазинов, периодов — выявление отклонений.
Анализирует загруженность касс и динамику клиентского потока.
◾ Количество чеков — по времени суток и дням недели.
◾ Количество позиций в чеке — по времени суток и дням недели.
◾ Количество кассиров — по времени суток и дням недели.
◾ Количество касс — по времени суток и дням недели.

Интеграция данных из POS-систем, CRM и Excel позволяет видеть продажи, чеки, покупателей и поведение в едином окне.
Платформа анализирует бонусы, скидки, RFM-сегменты и кластеры клиентов, позволяя точно настраивать программы лояльности.
Приложение помогает отслеживать изменения в спросе, сравнивать магазины и периоды, выявлять отклонения и оценивать эффективность акций.

Компания RBC Group повышает конкурентоспособность своих клиентов посредством внедрения современных систем бизнес-аналитики, интеграции и управления данными, искусственного интеллекта и расширенной аналитики

Запасы — это то, что может работать на бизнес, а может замораживать оборотные средства и съедать прибыль. Но, как показывает практика, управление ими во многих компаниях базируется не на данных, а на интуиции или запоздалой информации.

AI в ритейле не проваливается из-за алгоритмов — чаще всего он ломается значительно раньше. В статье разбираем, какой фундамент нужен, чтобы искусственный интеллект перестал быть экспериментом и начал приносить реальную бизнес-ценность.

Чтобы эффективно управлять продажами, недостаточно иметь данные — важно иметь ответы. В этой статье — о типичных проблемах бизнеса и о том, как их решает готовая аналитика без ручного анализа и догадок.

Запасы — это то, что может работать на бизнес, а может замораживать оборотные средства и съедать прибыль. Но, как показывает практика, управление ими во многих компаниях базируется не на данных, а на интуиции или запоздалой информации.

Чтобы эффективно управлять продажами, недостаточно иметь данные — важно иметь ответы. В этой статье — о типичных проблемах бизнеса и о том, как их решает готовая аналитика без ручного анализа и догадок.

Финальная часть серии о визуализации данных — о том, как внедрить её в управление, избежать ошибок и выстроить корпоративный стандарт работы с аналитикой.

AI в ритейле не проваливается из-за алгоритмов — чаще всего он ломается значительно раньше. В статье разбираем, какой фундамент нужен, чтобы искусственный интеллект перестал быть экспериментом и начал приносить реальную бизнес-ценность.

Финальная часть серии о визуализации данных — о том, как внедрить её в управление, избежать ошибок и выстроить корпоративный стандарт работы с аналитикой.

Как визуализация помогает руководителям видеть картину бизнеса целиком — лидеров, отставания и точки роста. Разбираем ключевые приёмы: ранжирование, анализ отклонений и пространственную аналитику.

Запасы — это то, что может работать на бизнес, а может замораживать оборотные средства и съедать прибыль. Но, как показывает практика, управление ими во многих компаниях базируется не на данных, а на интуиции или запоздалой информации.

AI в ритейле не проваливается из-за алгоритмов — чаще всего он ломается значительно раньше. В статье разбираем, какой фундамент нужен, чтобы искусственный интеллект перестал быть экспериментом и начал приносить реальную бизнес-ценность.

Чтобы эффективно управлять продажами, недостаточно иметь данные — важно иметь ответы. В этой статье — о типичных проблемах бизнеса и о том, как их решает готовая аналитика без ручного анализа и догадок.













Анализ чеков — это не только способ объективно оценивать объемы продаж. Это еще и эффективный метод своевременно обнаружить падение продаж и его причины, выявить текущие проблемы с ассортиментом, недоработки в маркетинговой стратегии и даже оценить скорость работы персонала.
Компания RBC Group предлагает вам комплексное преднастроенное решение «Анализ чеков и программы лояльности», созданное на базе Business Intelligence системы Qlik. С его помощью вы сможете проводить анализ среднего чека и анализ программы лояльности во всех необходимых разрезах:
Приложение умеет оперативно анализировать количество чеков, средний чек, объемы продаж, число покупателей, проценты конверсии и продаж среди владельцев карт лояльности, предпочтительный тип оплаты покупок клиентами, прочее.
Данные по чекам и программе лояльности открывают гораздо больше возможностей для владельца бизнеса, чем многие полагают. Используя наше программное решение, вы сможете эффективнее выполнять целый ряд задач:
Вы получаете оперативную информацию непосредственно из мест ее возникновения, объективно оцениваете, насколько розничная сеть в принципе успешно работает, стоит ли придерживаться выбранной стратегии или она требует корректировки.
Дашборд с показателями LFL-анализом включает в себя детализацию всех чеков и их структуру, детализацию оплат, конверсию, информацию о бонусных счетах, RFM-сегментацию, когорты клиентов, кластера торговых площадок, товаров и клиентов.
Анализ программы лояльности и анализ среднего чека позволяют получить актуальные данные по ключевым критериям:
Одно из главных преимуществ нашего решения — универсальность. Система анализа чеков и программы лояльности от RBC Group подходит как для небольших сетей с несколькими торговыми точками, так и крупных конгломератов, где торговых точек тысячи и даже десятки тысяч. При всем этом работать с преднастроенным решением можно без предварительного обучения и подготовки — система достаточно интуитивна и понятна даже для человека без особого опыта. А если у вас возникнут какие-либо трудности или дополнительные вопросы по использованию, менеджеры RBC Group предоставят любые консультации.
Чтобы узнать подробнее о функциональных возможностях и инструментах анализа среднего чека и программ лояльности, оставьте запрос на сайте — мы свяжемся с вами в ближайшее время. А чтобы лично оценить все преимущества решения RBC Group, рекомендуем запросить демо-доступ и увидеть реальную практическую пользу именно для вашего бизнеса.