БИТ.BI.Retail: описание, возможности и стоимость внедрения в компании Первый Бит в Узбекистане

БИТ.BI.Retail предоставляет качественную аналитику для служб маркетинга и продаж в сфере розничной торговли.

Что умеет БИТ.BI.Retail?

Использует имеющиеся учетные системы или базы данных предприятия, мгновенно предоставляя в доступном виде отчеты для анализа и прогноза продаж, запасов, цен, ассортимента и задолженности.
Может работать одновременно с несколькими источниками информации (как внутренними, так и внешними), компилируя полученные сведения максимально наглядно для пользователя.
Гарантирует актуальность, полноту и достоверность информации, позволяет самостоятельно проводить глубокий анализ, моделирование и прогнозирование продаж.
Позволяет погружаться в данные до самого детального уровня, задавать вопросы системе и проверять бизнес-гипотезы.
Помогает быть в курсе текущих коммерческих показателей, выстраивать неочевидные зависимости и принимать взвешенные/эффективные решения для увеличения продаж.

Какие задачи решает БИТ.BI.Retail?

Оптимизация ассортимента (выделение наиболее рентабельных групп, отказ от невостребованной и убыточной продукции).
Повышение эффективности отделов (план-фактный анализ; выявление неэффективных регионов, подразделений, товарных групп).
Высвобождение времени, затрачиваемого ранее на составление аналитики и отчетности.
Индикация проблемных зон, включая загруженность складов и динамику остатков; ABC-XYZ анализ.
Рост продаж и прибыли компании (контроль маржинальности продаж с детализацией до товарной позиции).
Выявление перспективных товарных позиций и групп товаров за счёт разнообразных методик анализа ассортимента.
Управление запасами (загрузка складов товарной продукцией, динамика остатков по брендам, номенклатуре и складам).
Анализ кассовых чеков, корзин.
Управление программами лояльности, скидками, дисконтными картами.
Анализ покупательского поведения, динамики посещения, конверсии.
Прогнозирование («Что, если», линейное прогнозирование и другие).

Ключевые показатели продаж на одном удобном экране • Прогресс выполнения плана продаж • Динамика показателей по отношению к предыдущим периодам • Детализация по периодам/товарным группам/номенклатурам/магазинам прямо на графиках • Количество выданных дисконтных карт и переходов из одной скидочной категории в другую

Детальная аналитика выполнения плановых показателей • Сравнение фактических и плановых показателей • Детализация результатов выполнения плана по отдельным магазинам

Аналитика «like for like» по выбранным измерениям • Сравнение продаж и показателей прироста по дням, магазинам • Возможность детализации основных показателей по периодам, группам/категориям товаров, номенклатурам, магазинам

Детальная аналитика по магазинам • Конверсия • Анализ категорий посетителей • Продажи в выбранных измерениях (штуки, деньги, себестоимость, конверсия) в разрезе точек сбыта • Динамика продаж в 11 представлениях

Построение аналитических матриц для выявления стратегической ценности категорий товаров •Анализ Дибба-Симкина, позволяющий точно оценить эффективность структуры ассортимента, состава поставщиков, провести точные маркетинговые исследования и спланировать ассортиментную стратегию • Матрица BCG, с помощью которой анализируется портфель продуктов компании, помогающая определить, долю рынка каких товаров необходимо сохранять и увеличивать, а от каких стоит избавиться или хотя бы прекратить их финансирование

Построение аналитических матриц для распределения категорий товаров по уровню значимости • Структурирование и определение лидеров и аутсайдеров по принесенной выручке среди групп товаров для корректировки ассортиментной политики • Определение товаров, обеспечивающих основной товарооборот компании, показывающих стабильный и точно прогнозируемый спрос

Анализ кассовых чеков • Динамика покупательской способности (средний чек) • Количество и глубина чеков в разрезе категорий товаров и магазинов • Самые продаваемые категории товаров • Сравнение размера и количества чеков по периодам

Анализ товаров в клиентской корзине • Среднее количество наименований в чеке • Анализ совместно покупаемых товаров

Динамика посещений магазинов, анализ цикличности • Конверсия посетителей

Анализ скидок по магазинам и размер средней скидки • Анализ динамики выдачи дисконтных карт и переходов покупателей из одной скидочной категории в другую

Сегментация клиентов на основе 3-х факторов: давность покупки, частота покупок и объем выручки/кол-во заказов • Определение наиболее и наименее прибыльных клиентов для выстраивания индивидуальной стратегии работы с каждым сегментом

Категоризация клиентов по активности покупок • Анализ динамики переходов клиентов из одного сегмента в другой

Анализ двух выбранных объектов (магазин, бренд, категория товара, период) по различным показателям и разрезам

Маржинальный анализ, моделирование • Анализ "Что, если", помогающий смоделировать поведение групп товаров при каких-либо изменениях (“Что будет, если поднять стоимость продукции?”, “А если понизить себестоимость или увеличить количество продаж?”, “Какой минимальный объем продаж необходимо при этом обеспечить, чтобы компания не понесла убытков?”)

Платформы

Источники

На чём работает

Отзывы клиентов

«Операции упростились и ведутся в единой базе с едиными справочниками, что позволяет оперативно получать управленческую отчетность. Одним словом, бизнес-процессы стали "прямыми". Работа сотрудников финансового департамента – более регламентированной и прозрачной, а в итоге – проще».

Владимир Лебединский

директор департамента информационных технологий «Росинжиниринга»

«Операционный департамент получил удобный механизм для внесения в систему данных о товарах и формирования заказов поставщику, в системе вносятся плановые данные по ОТВ, отслеживаются все складские движения товаров, рассчитывается рентабельность продаж с учётом разнесённых дополнительных затрат, реализована интеграция со сторонними системами».

Всеволод Бурмистров

Руководитель группы контроля бизнес-процессов Shopping Live

«„БИТ.ФИНАНС“ является полнофункциональным решением, предназначенным для решения задач финансово-экономического блока. „Первый БИТ“ обладает многолетним опытом внедрения подобных систем, что и обусловило выбор нашей команды для реализации проекта».

С. А. Кириленко

финансовый директор АО "ПромКапитал"

БИТ.BI.Retail