Предложение по анализу торговых операций

аптечной сети с целью сокращения прямых и операционных издержек и повышению ее конкурентной способности

Помазкин Д.В.
к.э.н.
НПФ “ГАЗФОНД”, актуарий

Предложение по анализу торговых операций аптечной сети с целью сокращения прямых и операционных издержек и повышению ее конкурентной способности

Статус

Современные технологии сопровождения и анализа данных в ряде случаев помогают оптимизировать бизнес процессы и сократить издержки, связанные не только с операционными, но и с прямыми расходами. Активное внедрение информационных технологий привело к накоплению информации и формированию баз данных практические в любой сфере деятельности, начиная от сферы услуг до сложного производства. Сформированные в течение последних лет информационные массивы сегодня используются для операционного и финансового анализа, полученные результаты позволяют оптимизировать принимаемые решения, повысить конкурентную способность бизнеса и снизить риски. Начинается эра цифровой конкуренции. стремительно развиваются и используются методы анализа и визуализации данных для принятия бизнес решений. Применение информационных технологий и датамайнеров становится нормой, не замечать этого тренда нельзя, игнорирование может привести к росту затрат.

Предложение

Предлагается пилотный проект по анализу информационного массива, связанного с деятельностью аптечной сети. В результате выполнения проекта будет изучен массив данных и построена модель финансовых потоков, проведена оценка рисков связанных с ростом операционных издержек и увеличением срока реализации товара. Будут проанализированы сложившиеся тенденции изменения цены, и сформулированы предложения для ценообразования основной номенклатуры. Возможно решение дополнительных задач по согласованию с заказчиком, таких как оценка предложения для ценовых акций, анализ срока реализации и т.д.

Исходные данные

Для анализа данных требуется выгрузить из базы данных кассовых операций, сведения о дате, стоимости и названию товара в разрезе филиалов за последний год. Формат и структура согласовываются отдельно. Возможен анализ дополнительного информационного массива по согласованию с заказчиком.

Сроки

Срок выполнения проекта от 2 до 4 месяцев.

Цена и условия

Стоимость работы зависит от результатов. В случае успешного выполнения проекта и получения практически значимых результатов цена согласовываются дополнительно.

Примеры

Внедрение бизнес-аналитики на основе больших данных может привести к большей и детализированной информированности и росту доходности от инвестиций.

В базах данных розничных магазинов может быть накоплено множество информации о клиентах, системе управления запасами, поставками товарной продукции. Данная информация может быть полезна во всех сферах деятельности магазинов.

Так, с помощью накопленной информации можно управлять поставками товара, его хранением и продажей. На основании накопленной информации можно прогнозировать спрос и поставки товара. Также система обработки и анализа данных может решить и другие проблемы ритейлера, например, оптимизировать затраты или подготовить отчетность.

Procter & Gamble с помощью Больших Данных проектируют новые продукты и составляют глобальные маркетинговые кампании. P&G создал специализированные офисы Business Spheres, где можно просматривать информацию в реальном времени.
Таким образом, у менеджмента компании появилась возможность мгновенно проверять гипотезы и проводить эксперименты. P&G считают, что Большие Данные помогают в прогнозировании деятельности компании.

Ритейлер офисных принадлежностей OfficeMax с помощью технологий Больших Данных анализируют поведение клиентов. Анализ Big Data позволил увеличить B2B выручку на 13%, уменьшить затраты на 400 000 долларов США в год.

Датамайнеры извлекают знания из накопленных клиентами больших данных. По некоторым оценкам, мировой рынок анализа данных ежегодно растет на 40% в год и к 2016 году превысит $50 млрд.

Некоторые сервисы обработки данных работают по модели big data as a service (BDaaS), позволяя загрузить данные в облако и получить результат. Они избавляют предпринимателя от необходимости нанимать дорогие кадры и налаживать собственную инфраструктуру. А если клиенту нужен функционал шире стандартного — можно заказать апгрейд.

Малому и среднему бизнесу датамайнинговые сервисы доступней, чем дорогое оборудование. «Вне зависимости от специализации компании-заказчика, готовый сервис анализа данных позволяет быстро получить конкурентные преимущества и адаптироваться к изменяющимся условиям рынка»

Розничная торговля

Финансовые услуги

Большие Данные дают возможность проанализировать кредитоспособность заемщика, также они полезны для кредитного скоринга* и андеррайтинга**. Внедрение технологий Больших Данных позволит сократить время рассмотрения кредитных заявок. С помощью Больших Данных можно проанализировать операции конкретного клиента и предложить подходящие именно ему банковские услуги.