Оптимізація акційної активності
Отримайте оптимальний набір товарів для промо-акції або розпродажу для досягнення максимальної маржі чи товарообігу
Трудомісткість процесу формування акційного кошика - Не обмежуйте себе одним варіантом акційного кошика. Отримуйте одночасно 4-6 варіантів для різних сценаріїв та обирайте серед них найбільш підходящий для вирішення тактичних завдань
Тривалість отримання варіанта акційного кошика - Не чекайте по кілька годин оновлених варіантів пропозицій щодо акцій від категорійних менеджерів. Миттєво отримуйте списки акційних товарів на кілька тижнів уперед
Недостатня точність прогнозу результату акції - Вам не треба діяти навмання, щоб визначити глибину знижки для отримання максимального товарообігу чи маржі. Отримуйте об'єктивний прогноз акційного продажу для різних знижок
Трудомісткість процесу формування акційного кошика - Не обмежуйте себе одним варіантом акційного кошика. Отримуйте одночасно 4-6 варіантів для різних сценаріїв та обирайте серед них найбільш підходящий для вирішення тактичних завдань
Тривалість отримання варіанта акційного кошика - Не чекайте по кілька годин оновлених варіантів пропозицій щодо акцій від категорійних менеджерів. Миттєво отримуйте списки акційних товарів на кілька тижнів уперед
Недостатня точність прогнозу результату акції - Вам не треба діяти навмання, щоб визначити глибину знижки для отримання максимального товарообігу чи маржі. Отримуйте об'єктивний прогноз акційного продажу для різних знижок
нової моделі акційного кошика
- Велика кількість SKU
- Низька точність прогнозування результатів запланованої акції
- Висока трудомісткість
- Низька швидкість
- Відсутність гнучкості
- Дотримання акційної політики постачальників
Чотири сценарії - Модель формування акційного кошика формує відразу чотири сценарії з різними цільовими функціями:
- Максимізація приросту маржі
- Баланс товарообігу
- Баланс маржі
Правила та обмеження - Товар не може бути в акції частіше ніж раз на 30 днів
- Загальна кількість товарів в акції має бути не більшою за N
- З однієї категорії може бути вибрано не більше двох товарів
- Рівень внутрішньогрупової канібалізації має бути мінімальним
- Пропорція товарів із сегментів A, B та C повинна бути дотримана
Включення нових товарів - Можливість заповнення частини акційного кошика товарами, які ніколи не брали участі у акціях
- Підбір максимально схожих товарів з відомими акційними характеристиками
- Використання критеріїв для визначення схожості товарів: товарна група, середній попит, ціна, вага, обсяг, споживчі властивості та інше
Чотири сценарії - Модель формування акційного кошика формує відразу чотири сценарії з різними цільовими функціями:
- Максимізація приросту маржі
- Баланс товарообігу
- Баланс маржі
Правила та обмеження - Товар не може бути в акції частіше ніж раз на 30 днів
- Загальна кількість товарів в акції має бути не більшою за N
- З однієї категорії може бути вибрано не більше двох товарів
- Рівень внутрішньогрупової канібалізації має бути мінімальним
- Пропорція товарів із сегментів A, B та C повинна бути дотримана
Включення нових товарів - Можливість заповнення частини акційного кошика товарами, які ніколи не брали участі у акціях
- Підбір максимально схожих товарів з відомими акційними характеристиками
- Використання критеріїв для визначення схожості товарів: товарна група, середній попит, ціна, вага, обсяг, споживчі властивості та інше
- Дотримання правил та політик
Дотримання всіх правил та політик компанії й постачальників під час проведення акційних активностей
- Збільшення товарообігу
Зменшення середньої акційної знижки на 1-3 процентні пункти зі збільшенням дельти товарообігу на 50% - Збільшення маржі
Збільшення маржі на 35-50% зі збереженням приросту товарообігу на середньоакційному рівні
Компанія RBC Group підвищує конкурентоспроможність своїх клієнтів за допомогою впровадження сучасних систем бізнес-аналітики, інтеграції та управління даними, штучного інтелекту та розширеної аналітики
9RBC Group розробила аналітичний модуль для Transport Data Hub — ініціативи Мінрозвитку, що забезпечує прозорість міжнародних автобусних перевезень на основі Qlik.
1Запаси — це те, що може працювати на бізнес, а може заморожувати оборотні кошти та з’їдати прибуток. Але, як показує практика, управління ними у багатьох компаніях базується не на даних, а на інтуїції або запізнілій інформації.
18AI у ритейлі не провалюється через алгоритми — найчастіше він ламається значно раніше. У статті розбираємо, який фундамент потрібен, щоб штучний інтелект перестав бути експериментом і почав приносити реальну бізнес-цінність.
9RBC Group розробила аналітичний модуль для Transport Data Hub — ініціативи Мінрозвитку, що забезпечує прозорість міжнародних автобусних перевезень на основі Qlik.
1Запаси — це те, що може працювати на бізнес, а може заморожувати оборотні кошти та з’їдати прибуток. Але, як показує практика, управління ними у багатьох компаніях базується не на даних, а на інтуїції або запізнілій інформації.
18AI у ритейлі не провалюється через алгоритми — найчастіше він ламається значно раніше. У статті розбираємо, який фундамент потрібен, щоб штучний інтелект перестав бути експериментом і почав приносити реальну бізнес-цінність.
1Запаси — це те, що може працювати на бізнес, а може заморожувати оборотні кошти та з’їдати прибуток. Але, як показує практика, управління ними у багатьох компаніях базується не на даних, а на інтуїції або запізнілій інформації.
17Розбираємо, чому Power BI не закриває регламентну звітність — і як побудувати повністю автоматизований процес без ручної роботи.
10Щоб керувати продажами ефективно, недостатньо мати дані — важливо мати відповіді. У цій статті — про типові болі бізнесу і як їх вирішує готова аналітика без ручного аналізу та здогадок.
1Запаси — це те, що може працювати на бізнес, а може заморожувати оборотні кошти та з’їдати прибуток. Але, як показує практика, управління ними у багатьох компаніях базується не на даних, а на інтуїції або запізнілій інформації.
17Розбираємо, чому Power BI не закриває регламентну звітність — і як побудувати повністю автоматизований процес без ручної роботи.
10Щоб керувати продажами ефективно, недостатньо мати дані — важливо мати відповіді. У цій статті — про типові болі бізнесу і як їх вирішує готова аналітика без ручного аналізу та здогадок.
9RBC Group розробила аналітичний модуль для Transport Data Hub — ініціативи Мінрозвитку, що забезпечує прозорість міжнародних автобусних перевезень на основі Qlik.
18AI у ритейлі не провалюється через алгоритми — найчастіше він ламається значно раніше. У статті розбираємо, який фундамент потрібен, щоб штучний інтелект перестав бути експериментом і почав приносити реальну бізнес-цінність.
12RBC Group представила на RAU Summit 2025 ключові BI, ML та AI-рішення для українського рітейлу й поділилася практичними підходами до побудови сучасної аналітики.
9RBC Group розробила аналітичний модуль для Transport Data Hub — ініціативи Мінрозвитку, що забезпечує прозорість міжнародних автобусних перевезень на основі Qlik.
18AI у ритейлі не провалюється через алгоритми — найчастіше він ламається значно раніше. У статті розбираємо, який фундамент потрібен, щоб штучний інтелект перестав бути експериментом і почав приносити реальну бізнес-цінність.
12RBC Group представила на RAU Summit 2025 ключові BI, ML та AI-рішення для українського рітейлу й поділилася практичними підходами до побудови сучасної аналітики.
1Запаси — це те, що може працювати на бізнес, а може заморожувати оборотні кошти та з’їдати прибуток. Але, як показує практика, управління ними у багатьох компаніях базується не на даних, а на інтуїції або запізнілій інформації.
18AI у ритейлі не провалюється через алгоритми — найчастіше він ламається значно раніше. У статті розбираємо, який фундамент потрібен, щоб штучний інтелект перестав бути експериментом і почав приносити реальну бізнес-цінність.
17Розбираємо, чому Power BI не закриває регламентну звітність — і як побудувати повністю автоматизований процес без ручної роботи.
1Запаси — це те, що може працювати на бізнес, а може заморожувати оборотні кошти та з’їдати прибуток. Але, як показує практика, управління ними у багатьох компаніях базується не на даних, а на інтуїції або запізнілій інформації.
18AI у ритейлі не провалюється через алгоритми — найчастіше він ламається значно раніше. У статті розбираємо, який фундамент потрібен, щоб штучний інтелект перестав бути експериментом і почав приносити реальну бізнес-цінність.
17Розбираємо, чому Power BI не закриває регламентну звітність — і як побудувати повністю автоматизований процес без ручної роботи.
