Analytics für Retail Unternehmen.
Retail Analytics.
Die zunehmende Digitalisierung des Handels ermöglicht es Retail Unternehmen, Data Science, Statistik und Machine Learning zur Optimierung der täglichen Bedarfs-, Pricing- und Dispositionsplanung zu nutzen.
Retail und insbesondere Online-Retail nehmen in den Bereichen Data Science und Analytics gegenüber vielen anderen Branchen eine Vorreiterrolle ein. Bereits vor vielen Jahren haben Retail Unternehmen in den USA damit begonnen, Daten systematisch auszuwerten, um so Preise, Mengen und Angebote optimal zu steuern.
Im Big Data Zeitalter sind Retail Unternehmen mit sehr großen Datenbeständen aus Transaktions-, Lager- und Drittsystemen konfrontiert, die häufig nur mit speziellen Tools sinnvoll ausgewertet werden können. Den enormen Datenmengen stehen auch hohe Optimierungspotenziale gegenüber, die mit Retail-Analytics identifiziert und gehoben werden können.
Durch unsere Erfahrungen in der Retail-Branche sind unsere Data Scientists in der Lage, sie bei der Entwicklung von Use Cases und Projekten im Retail Analytics Umfeld zu unterstützen. Wir konsolidieren und aggregieren für Sie interne und externe Transaktions-, Lager- und Wettbewerberdaten und entwickeln Modelle aus Statistik und Machine Learning zur Optimierung Ihrer Preise, Bestellmengen und Dispositionssysteme. Nutzen Sie unsere Expertise im Retail Analytics Umfeld und vereinbaren Sie ein Beratungsgespräch zur Klärung Ihrer Möglichkeiten und Bedarfe.
Sales Forecasting
Vorhersage von Sales KPIs wie Einheiten, Umsatz und Gewinn mittels Statistik und Machine Learning.
Demand Modeling
Schätzung von Preiselastizitäten auf SKU, PG oder MPG Ebene zur Optimierung der Einkaufs- und Angebotsstrategie.
Kundenindividuelle Preise
Ermittlung von kundenindividuellen Preiselastizitäten und Nachfragefunktionen anhand von Choice Sets.
Dispositionsoptimierung
Modellierung des Nachfrageverhaltens auf Store-Level zur Vermeidung von Out-of-Stock Situationen.
Recommender Systeme
Analyse von historischen Warenkörben zur Generierung von kundenindividuellen Kaufhinweisen.
Preiselastizitäten
Statistische Modellierung von Preis-Absatz-Funktionen auf Store-, MPG- und SKU-Ebene zur optimalen Preisgestaltung.
Data Science im Retail Umfeld.
Case Studies im Bereich Retail Analytics.
Mit Retail-Analytics nutzen Sie interne und externe Datenbestände und modellieren diese mit Modellen aus Statistik und Machine Learning.
Die Anwendungsgebiete von Data Science im Retail sind vielfältig und skalieren häufig sehr gut über die Anzahl der Kunden und Transaktionen. Somit können kleinste Verbesserungen und Optimierungen bereits einen großen Impact auf Revenue und Marge haben.
Preissimulation im Retail
In diesem Projekt haben wir für unseren Kunden ein Simulations-Tool entwickelt, das auf Basis des Preises sowie weiterer Einflussfaktoren die...
Retail Pricing Analytics
In diesem Projekt haben wir einen internationalen Retailkonzern bei der Einführung von Pricing Analytics methodisch und operativ begleitet....
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