The most important single ingredient in the formula of success is knowing how to get along with people. Theodore Roosevelt
In the previous article I tried to cover the basics of pricing analytics. Now I'd like to talk about something more interesting.
Have you ever thought about why you choose certain products in stores, why you prefer them to other similar ones? Many shopping trips are spontaneous, so it's probably impossible to give a clear answer for all the times you go shopping. But the general idea is obvious: you go shopping for a specific reason (to get food, a gadget, for entertainment, to play blackjack). In this article I'm going to use available data from grocery retailers to talk about how a set of basic logical assumptions and community analysis can help us determine the way customers choose products.
В прошлых статьях я попытался рассказать про основы ценообразования и построения дерева принятия решений покупателя для классического ритейла. В данной статье расскажу про очень нестандартный кейс и постараюсь убедить вас, что использовать машинное обучение не так сложно, как кажется. Статья менее техничная и скорее призвана показать, что можно начать с малого и это уже принесет ощутимую пользу для бизнеса.
Самая главная формула успеха — знание, как обращаться с людьми. Теодор Рузвельт
В прошлой статье попытался рассказать про основы аналитики ценообразования. Теперь давайте поговорим о более интересных вещах.
Вы когда-нибудь задумывались о том, почему вы покупаете определенные продукты в магазинах, как выбираете среди множества аналогов? Скорее всего, четкого ответа под все возможные походы в магазин дать не получится, многие из них спонтанны. Но общая идея очевидна – при походе в магазин вы пытаетесь закрыть имеющуюся потребность (в еде, гаджетах, развлечениях, блэкджеке). В данной статье на примере продуктовых ритейлеров расскажу об имеющемся опыте, как используя некоторые базовые логические предположения и анализ сообществ в графах, можно определить, как именно покупатели выбирают товар.
Данная статья открывает цикл, посвященный розничной торговле. Идею использования аналитики в ритейле можно изобразить в виде вот такого маркетингового круга:
Основная идея, на первый взгляд, бесполезной картинки – показать, что аналитика позволяет предсказать последствия принятия тех или иных бизнес решений, основываясь на последующем изменении покупательского спроса. И чем лучше мы понимаем спрос, агрегируя информацию из разных каналов, тем лучше мы будем предсказывать результат. Короче говоря, картинка идеального мира, и каждый идет к этому миру своим путем.
Сегодня речь пойдет об аналитике ценообразования в офлайн ритейле.
В данной статье хотел бы коснуться такой темы как мониторинг конкурентов. Понимаю, что у данной темы есть как много сторонников, ведь так или иначе мониторинг необходим для успешного развития почти любой компании, так и противники, которые защищают интересы своего бизнеса от мониторщиков.
Те, кто как то связан с продажами на конкурентном рынке, наверняка знают, что мониторинг конкурентов является важной задачей. Результаты используются для совершенно различных целей — от изменения локальных политик ценообразования и ведения ассортимента до составления стратегических планов развития компании. Автор решил попрактиковаться в решении данной задачи и промониторить одного из крупных ритейлеров электроники в России, чьим регулярным клиентом автор является. Что из этого вышло —
