Анализ визитов в Казахстане
Приложение позволяет в режиме реального времени проводить геоаналитику посещений сотрудниками дистрибьютора торговых точек, мониторить эффективность торгового оборудования в Казахстане
Насколько точно выполняются визиты торговой команды в дату, указанную в плане?
Какие торговые агенты стабильно выполняют или не выполняют план?
Создать безопасный корпоративный репозиторий всех данных компании
Какой процент заказов принято непосредственно из торговой точки и сколько — удалённо?
Какое оборудование проверено, и где зафиксированы неисправности?
Какова эффективность торгового оборудования в местах продаж?
Какие точки показывают устойчивую ритмичность продаж, а какие — выпадают?
Какие сотрудники, команды или сектора показывают лучшие и худшие результаты?
Каков процент визитов, завершённых без оформления заказа?
Какие торговые точки демонстрируют снижение продаж при стабильных визитах?
Каковы причины отклонений от маршрутов и их влияние на KPI?
Каковы показатели повторных визитов и их эффективность?
Преднастроенное решение позволяет выполнять план-фактный анализ посещений торговых точек, количества проверок торгового оборудования, количества и сумм продаж, геоанализ визитов в торговые точки с учетов GPS-координат
Оценивают выполнение графика визитов и объём продаж в рамках маршрута.
◾ Количество визитов: план, факт, % выполнения
◾ Визиты дата-в-дату: абсолютное и долевое значение
◾ Продажи в количестве и сумме: план, факт, % выполнения
◾ Сканирование оборудования: план, факт, % выполнения
Позволяют анализировать выполнение KPI по регионам, сотрудникам и точкам.
◾ Динамика выполнения KPI по месяцам, неделям, дням
◾ Георазметка точек, GPS-отклонения, карта охвата
◾ Сравнение выполнения по регионам, секторам, агентам
Оценивают результаты сотрудников, точек и категорий товаров.
◾ ТОП-20 агентов и точек по выполнению/невыполнению
◾ Эффективность точек по ритмичности продаж
◾ Корзины продаж: распределение по точкам и оборудованию
Фиксируют нарушения, несоответствия маршрутам и результативность визитов.
◾ Количество заказов в плановой и внеплановой зоне
◾ Заказы по точкам с совпадением даты и координат
◾ Доля продаж с отклонениями от плана
Оценивают влияние оборудования на продажи и фиксируют неисправности.
◾ Количество сверок и % неисправностей
◾ Продажи по корзинам оборудования
◾ Сравнение точек с и без оборудования
Полный контроль полевой активностиНаше BI-решение объединяет данные по визитам, GPS, заказам, оборудованию и проверкам. Вы получаете единую панель для мониторинга в реальном времени, доступную из браузера и мобильных устройств.
План-факт и геоаналитика в одном экранеСравнивайте план и факт по визитам, продажам и проверкам. Используйте интерактивные карты и GPS-отчёты для выявления отклонений и фиктивных визитов.
Оценка эффективности торговых точек и оборудованияАнализируйте ритмичность продаж, эффективность оборудования, причины незавершённых визитов и долю заказов вне плана — для повышения продуктивности и роста заказов.
Полный контроль полевой активностиНаше BI-решение объединяет данные по визитам, GPS, заказам, оборудованию и проверкам. Вы получаете единую панель для мониторинга в реальном времени, доступную из браузера и мобильных устройств.
План-факт и геоаналитика в одном экранеСравнивайте план и факт по визитам, продажам и проверкам. Используйте интерактивные карты и GPS-отчёты для выявления отклонений и фиктивных визитов.
Оценка эффективности торговых точек и оборудованияАнализируйте ритмичность продаж, эффективность оборудования, причины незавершённых визитов и долю заказов вне плана — для повышения продуктивности и роста заказов.
Компания RBC Group повышает конкурентоспособность своих клиентов посредством внедрения современных систем бизнес-аналитики, интеграции и управления данными, искусственного интеллекта и расширенной аналитики
1Запасы — 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.
35AI 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.
41Чтобы 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.
1Запасы — 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.
35AI 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.
41Чтобы 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.
1Запасы — 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.
41Чтобы 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.
28Финальная часть серии о визуализации данных — о том, как внедрить её в управление, избежать ошибок и выстроить корпоративный стандарт работы с аналитикой.
1Запасы — 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.
41Чтобы 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.
28Финальная часть серии о визуализации данных — о том, как внедрить её в управление, избежать ошибок и выстроить корпоративный стандарт работы с аналитикой.
35AI 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.
28Финальная часть серии о визуализации данных — о том, как внедрить её в управление, избежать ошибок и выстроить корпоративный стандарт работы с аналитикой.
19Как визуализация помогает руководителям видеть картину бизнеса целиком — лидеров, отставания и точки роста. Разбираем ключевые приёмы: ранжирование, анализ отклонений и пространственную аналитику.
35AI 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.
28Финальная часть серии о визуализации данных — о том, как внедрить её в управление, избежать ошибок и выстроить корпоративный стандарт работы с аналитикой.
19Как визуализация помогает руководителям видеть картину бизнеса целиком — лидеров, отставания и точки роста. Разбираем ключевые приёмы: ранжирование, анализ отклонений и пространственную аналитику.
1Запасы — 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.
35AI 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.
41Чтобы 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.
1Запасы — 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.
35AI 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.
41Чтобы 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.
