Анализ чеков и программа лояльности
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
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.
Полная картина по продажам и клиентамИнтеграция данных из POS-систем, CRM и Excel позволяет видеть продажи, чеки, покупателей и поведение в едином окне.
Управление лояльностью и удержаниемПлатформа анализирует бонусы, скидки, RFM-сегменты и кластеры клиентов, позволяя точно настраивать программы лояльности.
Анализ динамики и эффективности каналовПриложение помогает отслеживать изменения в спросе, сравнивать магазины и периоды, выявлять отклонения и оценивать эффективность акций.
Полная картина по продажам и клиентамИнтеграция данных из POS-систем, CRM и Excel позволяет видеть продажи, чеки, покупателей и поведение в едином окне.
Управление лояльностью и удержаниемПлатформа анализирует бонусы, скидки, RFM-сегменты и кластеры клиентов, позволяя точно настраивать программы лояльности.
Анализ динамики и эффективности каналовПриложение 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
26Закупки могут казаться контролируемыми — но именно здесь часто незаметно теряется маржа. В статье мы рассмотрим, как аналитика помогает выявить истинные причины расходов и начать ими управлять.
15Проблема прогнозирования — не в данных, а в управлении. Разбираем, как перейти от разрозненных цифр к единому прогнозу, на котором можно принимать решения.
37От сложного спроса к скоординированному планированию: как «Юрия-Фарм» за несколько месяцев создала систему прогнозирования на основе искусственного интеллекта, которая стала основой для управления бизнесом.
26Закупки могут казаться контролируемыми — но именно здесь часто незаметно теряется маржа. В статье мы рассмотрим, как аналитика помогает выявить истинные причины расходов и начать ими управлять.
15Проблема прогнозирования — не в данных, а в управлении. Разбираем, как перейти от разрозненных цифр к единому прогнозу, на котором можно принимать решения.
37От сложного спроса к скоординированному планированию: как «Юрия-Фарм» за несколько месяцев создала систему прогнозирования на основе искусственного интеллекта, которая стала основой для управления бизнесом.
26Закупки могут казаться контролируемыми — но именно здесь часто незаметно теряется маржа. В статье мы рассмотрим, как аналитика помогает выявить истинные причины расходов и начать ими управлять.
15Проблема прогнозирования — не в данных, а в управлении. Разбираем, как перейти от разрозненных цифр к единому прогнозу, на котором можно принимать решения.
37От сложного спроса к скоординированному планированию: как «Юрия-Фарм» за несколько месяцев создала систему прогнозирования на основе искусственного интеллекта, которая стала основой для управления бизнесом.
26Закупки могут казаться контролируемыми — но именно здесь часто незаметно теряется маржа. В статье мы рассмотрим, как аналитика помогает выявить истинные причины расходов и начать ими управлять.
15Проблема прогнозирования — не в данных, а в управлении. Разбираем, как перейти от разрозненных цифр к единому прогнозу, на котором можно принимать решения.
37От сложного спроса к скоординированному планированию: как «Юрия-Фарм» за несколько месяцев создала систему прогнозирования на основе искусственного интеллекта, которая стала основой для управления бизнесом.
37От сложного спроса к скоординированному планированию: как «Юрия-Фарм» за несколько месяцев создала систему прогнозирования на основе искусственного интеллекта, которая стала основой для управления бизнесом.
21Как визуализировать проектные планы, сроки и иерархию задач в Power BI — без таблиц, DAX-костылей и внешних инструментов, используя кастомный визуал cpGantt Chart.
30Write Table — новая функция, позволяющая изменять данные, оставлять комментарии и запускать автоматические процессы прямо в дашборде. Без Excel, без IT, без переключений между системами.
37От сложного спроса к скоординированному планированию: как «Юрия-Фарм» за несколько месяцев создала систему прогнозирования на основе искусственного интеллекта, которая стала основой для управления бизнесом.
21Как визуализировать проектные планы, сроки и иерархию задач в Power BI — без таблиц, DAX-костылей и внешних инструментов, используя кастомный визуал cpGantt Chart.
30Write Table — новая функция, позволяющая изменять данные, оставлять комментарии и запускать автоматические процессы прямо в дашборде. Без Excel, без IT, без переключений между системами.
26Закупки могут казаться контролируемыми — но именно здесь часто незаметно теряется маржа. В статье мы рассмотрим, как аналитика помогает выявить истинные причины расходов и начать ими управлять.
15Проблема прогнозирования — не в данных, а в управлении. Разбираем, как перейти от разрозненных цифр к единому прогнозу, на котором можно принимать решения.
18Кредиторская задолженность может поддерживать финансовую гибкость бизнеса — или незаметно создавать риски для ликвидности, и в статье разбираем, как с помощью аналитики держать баланс между своевременными оплатами, оборачиваемостью и устойчивостью.
26Закупки могут казаться контролируемыми — но именно здесь часто незаметно теряется маржа. В статье мы рассмотрим, как аналитика помогает выявить истинные причины расходов и начать ими управлять.
15Проблема прогнозирования — не в данных, а в управлении. Разбираем, как перейти от разрозненных цифр к единому прогнозу, на котором можно принимать решения.
18Кредиторская задолженность может поддерживать финансовую гибкость бизнеса — или незаметно создавать риски для ликвидности, и в статье разбираем, как с помощью аналитики держать баланс между своевременными оплатами, оборачиваемостью и устойчивостью.
Анализ чеков и программы лояльности
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:
- точки продаж;
- группы товаров;
- дисконтные карты, прочее.
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.
Анализ чеков и анализ программ лояльности: что это дает бизнесу
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:
- Более точно и детально контролировать эффективность работы розничной сети по показателям чеков и программы лояльности.
- Объективно оценивать эффективность маркетинговой кампании и при необходимости корректировать ее стратегию.
- Оперативно получать актуальные данные из кассового программного обеспечения и используемых CRM-систем.
- Существенно снизить временные и трудозатраты на сбор и обработку данных.
- Оценивать эффективность работы кассиров и степень нагрузки на разные кассы с целью последующей оптимизации рабочего процесса.
- Анализировать трафик посетителей и конверсий, средний чек, общее количество чеков и среднее количество позиций в них.
- Изучать состояние карт клиентов и карточных счетов, а также бонусов на них.
- Получать исчерпывающую аналитику по клиентам.
- Сегментировать клиентскую базу для более глубокого и быстрого анализа.
- Углубляться в анализе до любой торговой точки, отдельно взятого клиента или чека.
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.
Структура приложения «Анализ чеков и программы лояльности»
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:
- Продажи — данные за выбранный период, которые отображаются в виде таблицы или графика — наглядно и визуально понятно. Здесь же можно оценить результаты проведения акций и распродаж, увидеть рейтинг популярности товаров, сделать прогноз планируемой программы лояльности, прочее.
- Бонусы клиентов — данные по посетителям, а также движению бонусов. Например, вы можете увидеть общее количество бонусов за определенный период, число начисленных и списанных бонусов за определенное количество времени, прочее.
- Сегментация аудитории — данные клиентской базы. Притом учитывается не только численность клиентов, но также чеки и суммы продаж в разных разрезах.
- Анализ чеков — данные когортного RFM-анализа базы с автоматической кластеризацией продукции, торговых площадок и покупателей.
- Когортный анализ — данные по группам покупателей, которые можно гибко настраивать под цели анализа. Например, сформировать когорту из тех, кто получил карту после заданной даты и не раньше. Либо в период с одной даты по другую.
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.
Также мы предлагаем вам ознакомиться с данной услугой в таких странах как Казахстан, Узбекистан, Азербайджан
