RU
  • BI решения
  • AI решения
  • Услуги
  • Отрасли
  • IT Платформы


Анализ чеков и программа лояльности Казахстан

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 Казахстане

analiz-chekov-i-programmy-lojalnosti-qlik
Что вы должны знать о своих клиентах и чеках, чтобы управлять продажами эффективно
Анализ чеков и программы лояльности

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

Анализ чеков и программы лояльности

Насколько программа лояльности влияет на чек и частоту покупок?

Анализ чеков и программы лояльности

Как на основе истории покупок создать персональное предложение для клиента?

Анализ чеков и программы лояльности

Как определить ценность клиента по частоте покупок и объему продаж?

Анализ чеков и программы лояльности

Какие сегменты клиентов склонны к оттоку?

Анализ чеков и программы лояльности

Какие товары формируют высокий чек?

Анализ чеков и программы лояльности

Какие каналы лучше работают по сегментам?

Анализ чеков и программы лояльности

Какие клиенты покупают часто?

Анализ чеков и программы лояльности

У каких клиентов наибольшие чеки?

Анализ чеков и программы лояльности

Как давно клиент делал повторную покупку?

Анализ чеков и программы лояльности

Какая нагрузка на кассы по дням и времени работы?

Анализ чеков и программы лояльности

Какие товары наиболее часто попадают в один чек?

Обзор BI-приложения
Qlik Sense

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

Ключевые показатели для анализа чеков и программ лояльности
Продажи и чеки

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.

chec1
chec2
Клиенты и поведение

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

Скидки и бонусы

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.

chec3
chec4
Программы лояльности и сегментация

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.

Ассортимент и предпочтения

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.

chec5
chec6
Сравнительные и динамические анализы

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.

Операционная нагрузка

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.

chec7
Что вы получите с нашим BI-решением
Анализ чеков и программы лояльности Полная картина по продажам и клиентам

Интеграция данных из POS-систем, CRM и Excel позволяет видеть продажи, чеки, покупателей и поведение в едином окне.

Анализ чеков и программы лояльности Управление лояльностью и удержанием

Платформа анализирует бонусы, скидки, RFM-сегменты и кластеры клиентов, позволяя точно настраивать программы лояльности.

Анализ чеков и программы лояльности Анализ динамики и эффективности каналов

Приложение помогает отслеживать изменения в спросе, сравнивать магазины и периоды, выявлять отклонения и оценивать эффективность акций.

Анализ чеков и программы лояльности Полная картина по продажам и клиентам

Интеграция данных из POS-систем, CRM и Excel позволяет видеть продажи, чеки, покупателей и поведение в едином окне.

Анализ чеков и программы лояльности Управление лояльностью и удержанием

Платформа анализирует бонусы, скидки, RFM-сегменты и кластеры клиентов, позволяя точно настраивать программы лояльности.

Анализ чеков и программы лояльности Анализ динамики и эффективности каналов

Приложение помогает отслеживать изменения в спросе, сравнивать магазины и периоды, выявлять отклонения и оценивать эффективность акций.

Давайте обсудим вашу задачу
Оставьте свои контактные данные и мы с вами свяжемся
Анализ чеков и программы лояльности Анализ чеков и программы лояльности
Решения для бизнеса

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

Блог
Все публикации 152
Кейсы 43
Новости 97
Решения 60
Видео 12
bachiti-rozumiti-dijati-6
Подробнее
Кейсы, Решения
18.12.2025
1
Знать, прогнозировать, управлять: как бизнесу держать запасы под контролем и не терять прибыль

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.

oblozhki-statej-rau-3
Подробнее
Новости, Решения
12.12.2025
35
Очень трудно поклеить обои, не имея стен: как создать условия для работающего ИИ

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.

bachiti-rozumiti-dijati-1
Подробнее
Кейсы, Решения
18.11.2025
41
Видеть, понимать, действовать: как бизнесу эффективно управлять продажами на основе аналитики

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.

Кейсы, Решения
18.12.2025
1

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.

Новости, Решения
12.12.2025
35

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.

Кейсы, Решения
18.11.2025
41

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.

bachiti-rozumiti-dijati-6
Подробнее
Кейсы, Решения
18.12.2025
1
Знать, прогнозировать, управлять: как бизнесу держать запасы под контролем и не терять прибыль

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.

bachiti-rozumiti-dijati-1
Подробнее
Кейсы, Решения
18.11.2025
41
Видеть, понимать, действовать: как бизнесу эффективно управлять продажами на основе аналитики

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.

vizualizacija-5
Подробнее
Кейсы, Новости, Решения
30.10.2025
28
Как внедрить визуализацию в управление: алгоритм выбора, ошибки и чек-лист

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

Кейсы, Решения
18.12.2025
1

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.

Кейсы, Решения
18.11.2025
41

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.

Кейсы, Новости, Решения
30.10.2025
28

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

oblozhki-statej-rau-3
Подробнее
Новости, Решения
12.12.2025
35
Очень трудно поклеить обои, не имея стен: как создать условия для работающего ИИ

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.

vizualizacija-5
Подробнее
Кейсы, Новости, Решения
30.10.2025
28
Как внедрить визуализацию в управление: алгоритм выбора, ошибки и чек-лист

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

vizualizacija-oblozhki-6
Подробнее
Новости
23.10.2025
19
Как визуализировать эффективность бизнеса: ранжирование, отклонения, пространственный анализ

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

Новости, Решения
12.12.2025
35

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.

Кейсы, Новости, Решения
30.10.2025
28

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

Новости
23.10.2025
19

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

bachiti-rozumiti-dijati-6
Подробнее
Кейсы, Решения
18.12.2025
1
Знать, прогнозировать, управлять: как бизнесу держать запасы под контролем и не терять прибыль

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.

oblozhki-statej-rau-3
Подробнее
Новости, Решения
12.12.2025
35
Очень трудно поклеить обои, не имея стен: как создать условия для работающего ИИ

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.

bachiti-rozumiti-dijati-1
Подробнее
Кейсы, Решения
18.11.2025
41
Видеть, понимать, действовать: как бизнесу эффективно управлять продажами на основе аналитики

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.

Кейсы, Решения
18.12.2025
1

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.

Новости, Решения
12.12.2025
35

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.

Кейсы, Решения
18.11.2025
41

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.

tekuchest4h3
Анализ персонала
dinamika-2
Анализ первичных и вторичных продаж
faktornyj-analiz
Анализ продаж
kontakt-centr-pokazateli-3-4
Анализ работы контакт-центра
otklonenie-srokov-vypolnenija
Анализ производства
kreditorka-3-4
Анализ и управление дебиторской задолженностью
analiz-vyrashhivanija-kultur-selskogo-hozjajstva-list-vypolnenie-rabot
Анализ агровыращивания
cheki-pokazateli-3-4
Анализ чеков и программы лояльности
dinamika-analiz-debitorskoj-zadolzhennosti-2
Анализ кредитного портфеля
otklonenie-postavki-zakupki-2
Анализ закупок
zapasy-kljuchevye-pokazateli-43
Анализ запасов
zapasy-geografija-43
Анализ продаж и запасов в рознице
tekuchest4h3
Анализ персонала
dinamika-2
Анализ первичных и вторичных продаж
faktornyj-analiz
Анализ продаж
kontakt-centr-pokazateli-3-4
Анализ работы контакт-центра
otklonenie-srokov-vypolnenija
Анализ производства
kreditorka-3-4
Анализ и управление дебиторской задолженностью
analiz-vyrashhivanija-kultur-selskogo-hozjajstva-list-vypolnenie-rabot
Анализ агровыращивания
cheki-pokazateli-3-4
Анализ чеков и программы лояльности
dinamika-analiz-debitorskoj-zadolzhennosti-2
Анализ кредитного портфеля
otklonenie-postavki-zakupki-2
Анализ закупок
zapasy-kljuchevye-pokazateli-43
Анализ запасов
zapasy-geografija-43
Анализ продаж и запасов в рознице
Давайте обсудим вашу задачу
Анализ чеков и программы лояльности

Анализ чеков и программы лояльности в Казахстане

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 в Казахстане

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:

  1. Более точно и детально контролировать эффективность работы розничной сети по показателям чеков и программы лояльности.
  2. Объективно оценивать эффективность маркетинговой кампании и при необходимости корректировать ее стратегию.
  3. Оперативно получать актуальные данные из кассового программного обеспечения и используемых CRM-систем.
  4. Существенно снизить временные и трудозатраты на сбор и обработку данных.
  5. Оценивать эффективность работы кассиров и степень нагрузки на разные кассы с целью последующей оптимизации рабочего процесса.
  6. Анализировать трафик посетителей и конверсий, средний чек, общее количество чеков и среднее количество позиций в них.
  7. Изучать состояние карт клиентов и карточных счетов, а также бонусов на них.
  8. Получать исчерпывающую аналитику по клиентам.
  9. Сегментировать клиентскую базу для более глубокого и быстрого анализа.
  10. 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» Казахстан

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:

  1. 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.
  2. 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.
  3. Сегментация аудитории — данные клиентской базы. Притом учитывается не только численность клиентов, но также чеки и суммы продаж в разных разрезах.
  4. Анализ чеков — данные когортного RFM-анализа базы с автоматической кластеризацией продукции, торговых площадок и покупателей.
  5. 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.

Читать полностью