| | 
              
                |  | У нас публикуются |  |  |  
 | 
 | 
              
                |  | Наша реклама |  |  |  
 | 
 | 
              
                |  | Разделы |  |  
          |  | 
 | 
          | Пресс-релизыВ компании Quelle Russia запущена в эксплуатацию аналитическая система на базе платформы DeductorQuelle Russia (www.quelle.ru) является дочерней компанией немецкого концерна "Quelle" и с 2004 года представляет головную организацию в России. Предприятие специализируется на продаже модной одежды, товаров для дома и быта по каталогам. Сайт Quelle Russia – один из самых популярных в России интернет-магазинов в настоящее время.
 Рост бизнеса привел к увеличению количества источников информации и объемов данных. Необходимо было решить задачи консолидации сведений из разнородных систем и получения аналитической отчетности.
 
 Однако наиболее трудоемкой была проблема планирования и прогнозирования ассортимента. Сложность заключалась в том, что планирование и прогнозирование должно производиться с высокой степенью детализации на длительный срок, а около 60% номенклатуры меняется в каждом сезоне. В год выпускается около 20 каталогов, в каждом из них более 10000 товарных позиций.
 
 Для решения задачи консолидации было построено хранилище данных Deductor Warehouse на базе СУБД Oracle. Информация в нем собирается из множества разнородных систем. Процесс предобработки и загрузки полностью автоматизирован. Сведения в хранилище обновляются ежедневно, что дает возможность оперативно получать аналитическую отчетность в различных разрезах. Туда перенесена вся информация, касающаяся товаров, клиентов, поступлений заказов, отправки посылок и т.п.
 
 Задача управления ассортиментом была разделена на две части: планирование количества товара в каталоге и его разбиение по размерной сетке. В результате были построены сценарии обработки в Deductor для автоматического расчета необходимого товара, который в последствии может корректироваться аналитиками выставлением экспертных оценок. В ходе прогнозирования и планирования учитывалось множество факторов: размещение в различных каталогах, продажи аналогичных товаров, динамика спроса и экспертные оценки.
 
 Благодаря реализации проекта появилось единое хранилище данных с актуальной информацией, построена система отчетности: ABC, XYZ, анализ товарных групп, клиентов, каталогов...
 
 Спроектированы сценарии прогнозирования и планирования каталогов по позиционно с корректировкой экспертами и учитывающие изменяющуюся номенклатуру. В рамках проекта был проведен анализ клиентской базы.
 
 Запущенная система позволяет решать не только текущие аналитические задачи, но и является платформой для будущих: планирование рассылки, сегментация потребителей, анализ эффективности, стимулирование спроса, кросс-продажи и прочее.
 
 Контактное лицо: Алексей Арустамов (написать письмо автору)
 Компания: BaseGroup Labs (все новости этой организации)
 Добавлен: 20:36, 26.04.2009
 Количество просмотров: 1160
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
  | iSpring Learn помогла SELA поднять обученность персонала до 89%, iSpring, 23:22, 29.08.2025, | 0 |  
  | SELA, один из ведущих российских fashion-брендов, внедрила платформу корпоративного обучения iSpring Learn. Это позволило создать единую цифровую образовательную среду для более чем 1100 сотрудников в 150 магазинах и внедрить единые стандарты обучения |  |  
 
 | 
  
   | | 
              
                |  | Новости школы |  |  |  | 
 | 
              
                |  | Рассылка |  |  
          |  | 
 |